語義網(wǎng)絡(luò)-智能科學(xué)

1、人工智能Artificial Intelligence第二章,史忠植 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所http://www.intsci.ac.cn/,知識表示Knowledge Representation,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,2,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)

2、2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,什么是知識,數(shù)據(jù)一般指單獨的事實，是信息的載體，數(shù)據(jù)項本身沒有什么意義，除非在一定的上下文中，否則沒有什么用處。信息由符號組成，如文字和數(shù)字，但是對符號賦予了一定的意義，因此有一定的用途或價值。知識也是由符號組成，但是還包括了符號之間的關(guān)系以及處理這些符號的規(guī)則或過程。知識在信息的基礎(chǔ)上增加了上下文信息，提供了更多的意義因此也就更加有用和有價值。知識是隨著時間的變化而動態(tài)變化的，新的知識可

3、以根據(jù)規(guī)則和已有的知識推導(dǎo)出來。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,3,什么是知識,因此可以認(rèn)為知識是經(jīng)過加工的信息（Feigenbaum），它包括事實、信念和啟發(fā)式規(guī)則（Hayes-Roth）。關(guān)于知識的研究稱為認(rèn)識論（Epistemology），它涉及知識的本質(zhì)、結(jié)構(gòu)和起源。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,4,知識的特性,相對正確性在一定的條件及環(huán)境下，知識一般是正確的，可信任的不確定性由隨機(jī)性引

4、起的不確定性由模糊性引起的不確定性由不完全性引起的不確定性由經(jīng)驗性引起的不確定性可表示性和可利用性知識是可以表示出來的知識是可以利用的,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,5,知識表示,知識表示就是研究用機(jī)器表示知識的可行性、有效性的一般方法，可以看作是將知識符號化并輸入到計算機(jī)的過程和方法。知識表示在智能系統(tǒng)的建造中起到關(guān)鍵的作用。可以說正是以適當(dāng)?shù)姆椒ū硎玖酥R，才導(dǎo)致智能系統(tǒng)展示出了智能行為。,2024/3

5、/1,史忠植 人工智能：知識表示,6,知識類型,知識類型有三種：陳述性知識：也稱為描述性知識，是描述客觀事物的特點及其關(guān)系的知識。陳述性知識主要包括三個層次：符號表征、概念、命題。過程性知識：也稱為程序性知識，是關(guān)于問題求解的操作步驟和過程的知識。這類知識主要用來解決“做什么”和“如何做”的問題，可用來進(jìn)行操作和實踐?？刂菩灾R：也稱為元知識、控制策略，是有關(guān)各種處理過程的策略和結(jié)構(gòu)的知識，用于選擇問題求解的方法和技巧，協(xié)調(diào)整個問

6、題求解的過程。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,7,知識表示方法的要求,充分表示領(lǐng)域知識:首先考慮能不能充分表示領(lǐng)域知識.要能反應(yīng)出領(lǐng)域的特點有利于知識的利用:表示的目的是為了利用知識,求解問題便于對知識的組織,維護(hù)和管理:便于今后的更新,維護(hù),保證其一致性和完整性便于理解和實現(xiàn):容易讓人理解并符合人的習(xí)慣.還有容易在計算機(jī)上實現(xiàn),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,8,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.

7、7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,9,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,10,謂詞邏輯法,邏輯在知識的形式化表示和機(jī)器自動定理證明方面發(fā)揮了重要的作用，其中最常用的邏輯是謂詞邏輯，命題邏輯可以看做謂詞邏輯的一種特殊形式。謂詞邏輯嚴(yán)格地按照相關(guān)領(lǐng)域的特定規(guī)則，以符號串形式描述該領(lǐng)域有關(guān)

8、客體的表達(dá)式能夠把邏輯論證符號化，并用于證明定理，求解問題。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,11,謂詞演算,語法與語義基本符號：謂詞符號、變量符號、函數(shù)符號、 常量符號、括號和逗號謂詞演算的解釋：謂詞符號——對應(yīng)關(guān)系，常量符號——論域?qū)嶓w，函數(shù)符號——對應(yīng)函數(shù)；原子公式：由若干謂詞符號和項組成的謂詞演算。原子公式是謂詞演算基本積木塊。項包括常量符號、變量符號、函數(shù)符號等。定義原子公式為真值或假值就表示了某種語

9、義。無變量的原子公式取值確定，包含變量的原子公式取值不定。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,12,連詞與、合?。╟onjunction)：用連詞∧把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式。合取項是合取式的每個組成部分。 例：LIKE(I，MUSIC)∧LIKE(I，PAINTING) （我喜愛音樂和繪畫。）或、析?。╠isjunction）：用連詞∨把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式。析取項是析取式的

10、每個組成部分例：PLAYS(LILI，BASKETBALL)∨PLAYS(LILI，F(xiàn)OOTBALL) （李力打籃球或踢足球。）蘊(yùn)涵（Implication）:“=>”表示“如果—那么”（IF—THEN）關(guān)系，其所構(gòu)成的公式叫做蘊(yùn)涵。非（Not）表示否定，～、—均可表示,謂詞演算,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,13,量詞 若一個原子公式P（x），對于所有可能變量 x都具有T值，則用 （

11、 ? x）P（x）表示例如: 所有的機(jī)器人都是灰色的（ ? x ）[ ROBOT(x) => COLOR(x,GRAY) ],存在量詞（Existential Quantifier）,若一個原子公式P（x），至少有一個變元x，可使P （x）為T值，則用（ ? x）P（x）表示。 例：(?x)INROOM(x,r1)（1號房間內(nèi)有個物體）,謂詞演算,全稱量詞（Universal Quantifier）,202

12、4/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,14,謂詞公式原子公式的的定義： 用P(x1，x2，…，xn)表示一個n元謂詞公式，其中P為n元謂詞，x1,x2,…，xn為客體變量或變元。通常把P(x1,x2,…,xn)叫做謂詞演算的原子公式，或原子謂詞公式。謂詞公式 可以用連詞把原子謂詞公式組成復(fù)合謂詞公式，并把它叫做謂詞公式。,謂詞演算,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,15,合式公式（WFF，well-formed

13、 formulas）合式公式的遞歸定義(1)原子謂詞公式是合式公式。(2)若A為合適公式，則～A也是一個合式公式。(3)若A和B都是合式公式，則(A∧B)，(A∨B)，(A?B)和(A←→B)也都是合式公式。(4)若A是合式公式，x為A中的自由變元，則(?x)A和(?x)A都是合式公式。(5)只有按上述規(guī)則(1)至(4)求得的那些公式，才是合式公式。例題：試把下列命題表示為謂詞公式：任何整數(shù)，或者為整數(shù)或者為負(fù)數(shù)。,謂詞演

14、算,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,16,合式公式的性質(zhì)合式公式的真值表等價（Equivalence) 如果兩個合式公式，無論如何解釋，其真值表都是相同的，那么我們就稱此兩合式公式是等價的。,T F T F F F,謂詞演算,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,17,謂詞邏輯的推理,將推理規(guī)則應(yīng)用于

15、一定的合式公式（集），以產(chǎn)生新的合式公式。,置換(Substitution) ：在表達(dá)式中用置換項置換變量，例如用項（A）替換函數(shù)表達(dá)式中的變量（x）。一個表達(dá)式E（Expression）用一個置換S（Substitution）而得到的表達(dá)式的置換，記為ES。 例題：表達(dá)式E：P[x,f(y),B]；置換：s1={z/x,w/y},s2={A/y}, s3={q(z)/x,

16、A/y},s4={c/x,A/y} Solution:ES1 = P[z,f(w),B]; ES2 = P[x,f(A),B];ES3 = P[q(z),f(A),B]; ES4 = P[c,f(A),B]; ES1S2 = P[z,f(w),B]; ES2S1 = P[z,f(A),B],2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,18,合一（Unificati

17、on)：合一：尋找項對變量的置換，以使多個表達(dá)式一致的操作稱為合一。如果一個置換s作用于表達(dá)式集{Ei}的每個元素，則我們用{Ei} s來表示置換例的集?？珊弦唬喝绻嬖谥脫Qs使得表達(dá)式集{Ei}置換后有：E1S＝ E2S＝ E3S＝…,則我們稱表達(dá)式集{Ei}是可合一的， s 稱為{Ei} 的合一者。 例題：表達(dá)式集{P[x,f(y),B],P[x,f(B),B]} 的合一者：s ＝ { A/x,B/y }說明：

18、P[x,f(y),B]s ＝ P[x,f(B),B]s ＝ P[A,f(B),B],謂詞邏輯的推理,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,19,最通用的合一者：如果對表達(dá)式集{Ei}的任一合一者s，都存在某一s’，使得{Ei}s ＝ {Ei}gs’，則稱g為{Ei}的最通用合一者。置換與合一的作用：謂詞邏輯推理的基本方法，就是尋找簡單有效置換合一，采用消解原理利用消解反演方法求解問題。,謂詞邏輯的推理,2024/3/1,史忠

19、植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,20,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,產(chǎn)生式系統(tǒng),產(chǎn)生式系統(tǒng) (production system)的概念，最早是由帕斯特（Post E）于1943年提出的產(chǎn)生式規(guī)則得來的。他用這種規(guī)則對

20、符號串作替換運(yùn)算。1965年美國的紐厄爾和西蒙利用這種原理建立了人類的認(rèn)知模型。同年，斯坦福大學(xué)設(shè)計第一個專家系統(tǒng) DENDRAL時，就采用產(chǎn)生式系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。產(chǎn)生式系統(tǒng)是目前已建立的專家系統(tǒng)中知識表示的主要手段之一，如 MYCIN、CLIPS/JESS系統(tǒng)等。在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，把推理和行為的過程用產(chǎn)生式規(guī)則表示，所以又稱基于規(guī)則的系統(tǒng)。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,21,產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),產(chǎn)生式規(guī)則 條件 ? 行動

21、前提 ? 結(jié)論“if P then Q” 注意：P和Q不一定總是用謂詞表示謂詞邏輯中的蘊(yùn)含式和產(chǎn)生式基本形式相同蘊(yùn)含式是產(chǎn)生式的一種特殊情況蘊(yùn)涵式知識產(chǎn)生式規(guī)則的特殊形式,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,22,產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,23,產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),工作區(qū) 綜合數(shù)據(jù)庫是用于存放問題求解過程中各種當(dāng)前信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),包括原有信息,中間結(jié)果,最

22、終結(jié)果等.規(guī)則的激活:當(dāng)規(guī)則庫中某條產(chǎn)生式的前提可與綜合數(shù)據(jù)庫中的某些已知事實匹配時,該產(chǎn)生式就被激活綜合數(shù)據(jù)庫是不斷更新和變化的,是動態(tài)的綜合數(shù)據(jù)庫也稱為：上下文、黑板、工作區(qū)等,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,24,產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),控制子系統(tǒng) 控制子系統(tǒng)負(fù)責(zé)整個產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行匹配器判斷規(guī)則條件是否成立，沖突消解器負(fù)責(zé)選擇可調(diào)用的規(guī)則，解釋器負(fù)責(zé)執(zhí)行規(guī)則的動作，并在滿足結(jié)束條件時終止產(chǎn)生式系統(tǒng)的運(yùn)行

23、。 具體有：匹配規(guī)則條件部分；多于一條規(guī)則匹配成功時，選擇哪條規(guī)則執(zhí)行(點燃)；如何將匹配規(guī)則的結(jié)論部分放入綜合數(shù)據(jù)庫（是直接添加到數(shù)據(jù)庫中，還是替換其中的某些東西）；決定系統(tǒng)何時終止；,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,25,產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu),識別-動作循環(huán) （1）從規(guī)則庫中尋找所有能夠和工作區(qū)中已有事實相匹配的規(guī)則，并將這些規(guī)則加入到?jīng)_突集中（2）若有多個規(guī)則存在，則根據(jù)沖突消解策略由沖突集中選

24、擇一條規(guī)則執(zhí)行。（3）執(zhí)行規(guī)則中的動作，根據(jù)動作向工作區(qū)中加入新的事實或刪除舊的事實。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,26,例1,八數(shù)碼游戲(eight puzzle),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,27,例1,游戲說明：一個棋盤有9個方格，放了8個數(shù)（1-8）；初始時，8個數(shù)隨機(jī)放置；數(shù)字移動規(guī)則：空格周圍的數(shù)字可移動到空格中；如果通過移動數(shù)字，達(dá)到一個目標(biāo)狀態(tài)，則游戲成功結(jié)束；求一個走步序

25、列;問題：怎樣用一個產(chǎn)生式系統(tǒng)描述并解決上述問題？,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,28,例1,產(chǎn)生式系統(tǒng)的描述:綜合數(shù)據(jù)庫：存放棋盤的狀態(tài)。棋盤的狀態(tài)：8個數(shù)字在棋盤上的位置分布。每走一步，狀態(tài)就會發(fā)生變化；存放棋盤的當(dāng)前狀態(tài)；規(guī)則：規(guī)則是數(shù)字移動的方法?？崭竦囊苿?如果空格左邊有數(shù)字，則將左邊的數(shù)字移到空格上；如果空格右邊有數(shù)字，則將右邊的數(shù)字移到空格上；如果空格上邊有數(shù)字，則將上邊的數(shù)字移到空格上

26、；如果空格下邊有數(shù)字，則將下邊的數(shù)字移到空格上；,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,29,例2,問題：設(shè)字符轉(zhuǎn)換規(guī)則A∧B→CA∧C→DB∧C→GB∧E→FD→E已知：A，B求：F,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,30,一、綜合數(shù)據(jù)庫{x}，其中x為字符二、規(guī)則集,1，IF A∧B THEN C2，IF A∧C THEN D3，IF B∧C

27、THEN G4，IF B∧E THEN F5，IF D THEN E,例2,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,31,三、控制策略順序排隊四、初始條件{A，B}五、結(jié)束條件F∈{x},例2,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,32,產(chǎn)生式系統(tǒng)的推理,正向推理:從已知事實出發(fā),通過規(guī)則庫求得結(jié)論.也稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動方式,或從底向上的方式反向推理:從目標(biāo)出發(fā).反向使用

28、規(guī)則,求得已知事實,或稱目標(biāo)驅(qū)動,自頂向下.雙向推理:既自頂向下,又自底向上相結(jié)合得方法.直至某個中間界面兩方向結(jié)果相符便成功結(jié)束.,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,33,正向推理推理過程,正向推理推理過程(1)規(guī)則庫中的規(guī)則與數(shù)據(jù)庫中的事實進(jìn)行匹配,得到匹配成功的規(guī)則集合(2)從匹配規(guī)則集中選擇一條規(guī)則作為使用規(guī)則(3)執(zhí)行使用規(guī)則的后件,將該規(guī)則的后件送入數(shù)據(jù)庫.重復(fù)上述過程直到達(dá)到目標(biāo),2024/3/1,史

29、忠植 人工智能：知識表示,34,反向推理推理過程,反向推理推理過程(1)規(guī)則集合中的規(guī)則后件與目標(biāo)事實進(jìn)行匹配,得到匹配的規(guī)則集合(2)從匹配規(guī)則集合中選擇一條規(guī)則作為使用規(guī)則(3)將使用規(guī)則的前件作為子目標(biāo) 重復(fù)上述過程,直到各子目標(biāo)均為已知事實成功結(jié)束,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,35,產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點,優(yōu)點(1)自然性(2)模塊性(3)有效性既可表示確定性知識,又可表示非確定性知識,既可表示啟發(fā)式知

30、識,又可表示過程性知識(4)清晰性:格式固定,結(jié)構(gòu)簡單,便于一致性,完整性檢查不足之處效率不高:匹配-沖突消解-執(zhí)行,并且可能產(chǎn)生組合爆炸不能表達(dá)具有結(jié)構(gòu)性的知識,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,36,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,37,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)

31、生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,語義網(wǎng)絡(luò),基本概念語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其語義關(guān)系來表達(dá)知識的一種網(wǎng)絡(luò)圖,是一種“帶標(biāo)識”的有向圖.節(jié)點表示各種事物,概念,情況,屬性,動作,狀態(tài)等.弧表示各種語義關(guān)系(節(jié)點1 , 弧, 節(jié)點2)也可表示為: 當(dāng)把多個基本的網(wǎng)絡(luò)通過相應(yīng)的語義關(guān)聯(lián)在一起時,就得到一個語義網(wǎng)絡(luò),,,,A,B,R,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,38,常用的語義聯(lián)

32、系,ISA,AKO,Part-of,Infer等A-Member-of:表示個體與集體之間的關(guān)系.Composed-of: 表示“構(gòu)成”聯(lián)系,是一種一對多的聯(lián)系Have: 表示屬性或事物的“占用”關(guān)系.如鳥有翅膀Before, After, At: 表示事物之間的時間先后順序Located-on(-at,-under,-inside,outside):表示事物之間的位置關(guān)系Similar-to,Near-to:表示事物之間的

33、相似或接近的關(guān)系,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,39,40,(1) 能把實體的結(jié)構(gòu)、屬性與實體間的因果關(guān)系顯式并簡明地表達(dá)出來 , 與實體相關(guān)的事實、特征和關(guān)系可以通過相應(yīng)的節(jié)點弧線推導(dǎo)出來。這樣便以聯(lián)想方式實現(xiàn)對系統(tǒng) 的解釋。(2) 由于與概念相關(guān)的屬性和聯(lián)系被組織在一個相應(yīng)的節(jié)點中 , 因而使概念易于受訪和學(xué)習(xí)。(3 ）表現(xiàn)問題更加直觀 , 更易于理解 , 適于知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜业臏贤āＵZ義網(wǎng)絡(luò)中的繼承方式

34、也符合人類的思維習(xí)慣。(4) 語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語義解釋依賴于該結(jié)構(gòu)的推理過程而沒有結(jié)構(gòu)的約定 , 因而得到的推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。(5 ）節(jié)點間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的 , 甚至是遞歸狀的結(jié)構(gòu) , 使相應(yīng)的知識存儲和檢索可能需要比較復(fù)雜的過程。,語義網(wǎng)絡(luò)的特點,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,41,表示一些簡單事實，如占有關(guān)系和其它情況：以節(jié)點表示實體與概念，節(jié)點間關(guān)系以有向鏈關(guān)聯(lián)。例： 小燕是一只燕

35、子，燕子是一種鳥，鳥有翅膀；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個。問題：上述的語義網(wǎng)絡(luò)為二元關(guān)系，無法表示復(fù)雜事實，如：小燕從春天到秋天占有巢－1。如果采用謂詞邏輯表示為一個四元謂詞演算：Owns（XIAOYAN,NET-1,SPRING,FALL）,二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,42,- 允許節(jié)點既可以表示一個物體或一組物體，也可以表示情況與動作。每一情況節(jié)點成為事例框，

36、有一組向外的弧，用以說明與該事例有關(guān)的各種變量。,Simmons與Slocum的擴(kuò)展,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,43,問題：如果語義網(wǎng)絡(luò)只表示一個特定的物體或概念，那么當(dāng)有更多不直接相關(guān)的同類實體與概念時，需要很多獨立的語義網(wǎng)絡(luò)，使得語義網(wǎng)絡(luò)圖復(fù)雜化。Solution：通常需要把有關(guān)的一組物體或概念的知識用一個語義網(wǎng)絡(luò)表示出來，否則會造成網(wǎng)絡(luò)過多，使問題復(fù)雜化。試圖用一組基元來表示知識，以便簡化表示，并可用

37、簡單的知識來表示更復(fù)雜的知識，稱為選擇語義基元。,選擇語義基元,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,44,椅子的語義網(wǎng)絡(luò),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,45,語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程,語義網(wǎng)絡(luò)表示知識，沒有形式語義，沒有統(tǒng)一的語義表示法。為了便于下面的敘述 , 對所用符號作進(jìn)一步的規(guī)定。區(qū)分在鏈的頭部和在鏈的尾部的節(jié)點 , 把在鏈的尾部的節(jié)點稱為值節(jié)點。另外 , 還規(guī)定節(jié)點的槽相當(dāng)于鏈 , 不過取不同的名字而已。如

38、磚塊12(BRICK12)有3個鏈,構(gòu)成兩個槽。其中一個槽只有一個值,另外一個槽有兩個值。顏色槽(COLOR)填入紅色(RED) ISA槽填入了磚塊 (BRICK)和玩具(TOY) 。,,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,46,所謂繼承就是對事物的描述從概念節(jié)點或類節(jié)點傳遞到實例節(jié)點，例如下圖。,語義網(wǎng)絡(luò)的繼承推理,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,47,三種繼承模式值繼承：ISA鏈與 AKO（A Kind O

39、f）鏈，常用知識傳遞方法；放入值側(cè)面中。“如果需要”（If－needed）鏈：有時對不知道的槽值，可以計算得到，通過此計算程序得到知識的模式稱為if－needed鏈，如通過體積與密度在需要時可以計算其質(zhì)量。 if－needed程序放入IF－NEEDED側(cè)面中?！叭笔　崩^承：在對事務(wù)所作假設(shè)無十分把握時，可以加上“可能”字樣，這種不肯定的值稱為“缺省”值，放入槽的DEFAULT側(cè)面中。,語義網(wǎng)絡(luò)的繼承推理,2024/3/1,史忠植 人

40、工智能：知識表示,48,當(dāng)解決涉及由幾部分組成的事物時 ,必須制定把值從類部件傳遞到實例部件的路徑，稱為匹配推理。 例如, 由于 TOY-HOUSE77 是 TOY-HOUSE 的一個實例 , 所以它必須有兩個部件 , 一個是磚塊 , 另一個是模塊 (wedge) 。另外 , 作為玩具房的一個部件的磚塊必須 支撐模塊。在下圖中 , 玩具房 -77 部件以及它們之間的鏈 , 都用虛線畫的節(jié)點和箭頭 來表示。因為這些知識是通過繼承而間接知

41、道的 , 并不是通過實際的節(jié)點和鏈直接知道 的。因此 , 虛線所表示的節(jié)點以及箭頭所表示的鏈?zhǔn)翘摴?jié)點和虛鏈。,語義網(wǎng)絡(luò)的匹配推理,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,49,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架

42、,50,框架表示,框架：框架是一種結(jié)構(gòu)化表示法，通常采用語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點-槽-值表示結(jié)構(gòu)，以通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲以往的經(jīng)驗知識?？蚣芘c語義網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系：框架可以定義為一組語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點與槽，這組節(jié)點與槽可以描述格式固定的事務(wù)、行為和事件；語義網(wǎng)絡(luò)是節(jié)點和弧線的集合，也可以看作框架的集合。思考：框架與語義網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別？,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,51,框架的構(gòu)成,框架通常由描述事務(wù)的各個方面的槽組成，每個槽可以擁

43、有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面可以擁有若干個值。框架的一般結(jié)構(gòu)： … …… … ……… … …… …,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,52,賓館房間的框架描述,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,53,框架系統(tǒng)的基本推理方法特性繼承，例如：燕子－>鳥部分匹配，例如TOY－H

44、OUSE從描述中直接引用，例如：ROOM的例子各槽值的相關(guān)信息可以指導(dǎo)進(jìn)行該槽值的描述，思考：框架是一種規(guī)定格式描述的事務(wù)、行為與事件。那么對于具體的應(yīng)用，當(dāng)直接套用框架知識推理不順利時，框架推理的策略？,框架的推理,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,54,選擇與當(dāng)前情況對應(yīng)的框架片斷，與其他候選框架相匹配，選擇最佳匹配；（知識的合成、交叉）允許部分不相匹配的信息，如漏失某項特性比多了某項特性更合理，比如只有一條腿的

45、人比有三條腿的人更合理；（合理推斷）查詢框架之間保存有關(guān)的連接，指出應(yīng)用此框架不合理的情況下，可以下一步試探的建議框架；沿著框架系統(tǒng)的層次向上搜索，知道找到足夠通用、與事實不矛盾的框架，或直接使用，或者建立新的下一層框架。（類型匹配與新類生成）,框架推理的選擇方法,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié)

46、,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,55,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,56,狀態(tài)空間表示,問題求解技術(shù)主要是兩個方面：問題的表示求解的方法狀態(tài)空間法狀態(tài)（state）:表示問題解法中每一步問題狀況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算符（operator):把問題從一種狀態(tài)變換為另一種狀態(tài)的手段狀態(tài)空間方法:基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和算符為基礎(chǔ)來

47、表示和求解問題的,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,57,問題狀態(tài)描述,狀態(tài)(State)：描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。算符(Operate)：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。問題的狀態(tài)空間(State Space)：是一個表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即三元狀態(tài)（S，F(xiàn)，G）。,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表

48、示,58,狀態(tài)空間法：從某個初始狀態(tài)開始，每次加一個操作符，遞增的建立起操作符的實驗序列，直到達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)止。例如下棋、迷宮及各種游戲。,狀態(tài)空間描述,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,59,例:三數(shù)碼難題,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,60,狀態(tài)空間也可以用一個賦值的有向圖來表示， 該有向圖稱為狀態(tài)空間圖。在狀態(tài)空間圖中包含了操作和狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，節(jié)點表示問題的狀態(tài)，有向邊表示操作。路徑 某個節(jié)點序

49、列（ni1，ni2，…，nik）當(dāng) j = 2，3，…，k時，如果對于每一個ni，j-1都有一個后繼節(jié)點ni，j存在，那么就把這個節(jié)點序列叫做從節(jié)點ni1至節(jié)點nik的長度為k的路徑代價 用c（ni，nj）來表示從節(jié)點ni指向節(jié)點nj的那段弧線的代價。兩點間路徑的代價等于連接該路徑上各節(jié)點的所有弧線代價之和.,狀態(tài)空間圖,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8

50、 腳本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,61,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,62,認(rèn)為世界由各種“對象”組成，每個對象類都定義了所謂“方法”（method），它們實際上可視為允許作用于該類對象上的各種操作。面向?qū)ο笾R表示方法與框架表示方法有許多相似之處，如層次分類和特性繼承機(jī)制等。但由于應(yīng)用目標(biāo)不同，實現(xiàn)和使用方

51、式有較大區(qū)別。框架表示法旨在支持知識的陳述性表示，強(qiáng)調(diào)事物的結(jié)構(gòu)化描述和對人思維方式的模擬。面向?qū)ο蟊硎痉▌t強(qiáng)調(diào)信息的結(jié)構(gòu)化處理，注重信息和信息處理的封裝和程序設(shè)計的模塊化。,面向?qū)ο蟮闹R表示,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,63,2.1 概述2.2 謂詞邏

52、輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,64,劇本（Script）表示,提問：框架中對事件的描述有什么不足？定義：劇本是框架的特殊形式，它用一組槽值描述事件發(fā)生的序列。劇本的構(gòu)成：（1）開場條件 （事件發(fā)生的前提條件）（2）角色 （有關(guān)人物的槽值）（3）道具 （有關(guān)物體的槽值）（4）場景 （事件的順序，場景可以是其他劇本）（5）結(jié)果 （事件發(fā)生后的結(jié)果）,2024/3/1,史忠植 人工

53、智能：知識表示,65,(1) 開場條件(a) 顧客餓了 , 需要進(jìn)餐。 (b) 顧客有足夠的錢。(2) 角色： 顧客 , 服務(wù)員 , 廚師 , 老板。(3) 道具： 食品 , 桌子 , 菜單 , 錢。(4) 場景場景 l 進(jìn)入餐廳 (a) 顧客走入餐廳 (b) 尋找桌子 (c) 在桌子旁坐下。場景 2 點菜 (a) 服務(wù)員給顧客菜單 (b) 顧客點菜 (c) 顧客把菜單還給服務(wù)員 (d) 顧客等待服務(wù)員送菜。

54、場景 3 等待 (a) 服務(wù)員把顧客所點的菜告訴廚師 (b) 廚師做菜。場景 4 吃菜 (a) 廚師把做好的萊給服務(wù)員 (b) 服務(wù)員給顧客送菜 (c) 顧客吃菜。場景 5 離開 (a) 服務(wù)員拿來賬單 (b) 顧客付錢給服務(wù)員 (c) 顧客離開餐廳。 (5) 結(jié)果(a) 顧客吃了飯 , 不餓了。(b) 顧客花了錢。(c) 老板掙了錢。(d) 餐廳食品少了。,劇本實例-餐廳,2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,

55、66,劇本中所有描述的事件形成巨大的因果鏈；劇本中對應(yīng)于當(dāng)前情形，其事件一般包括兩種處理方式：對于不是事件核心部分的劇本，設(shè)置指針指向即可，當(dāng)它成為核心事件再啟用；對于事件核心部分的劇本，使用人物、事件、條件等填充槽值，啟用其場景序列；推理方法：劇本啟動后，即可按其場景序列推斷其過程；運(yùn)用劇本可以預(yù)測未提及的事件；如過非核心事件的劇本部分啟動，場景序列可能改變；思考：劇本與框架系統(tǒng)在知識描述方面的不同的特點？,劇本推理,

56、2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,67,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,68,本體,美國斯坦福大學(xué)知識系統(tǒng)實驗室（KSL）的格魯伯(Gruber T R) 在1993年指出：“本體是概念化的一個顯式的

57、規(guī)范說明或表示?！边@是第一個在信息科學(xué)領(lǐng)域廣泛接受的本體的正式定義。博斯特(Borst W)對格魯伯的本體定義稍微作了一點修改，認(rèn)為本體可定義為“被共享的概念化的一個形式的規(guī)格說明”。根據(jù)本體在主題上的不同層次，將本體分為頂層本體（Top-level ontology）、領(lǐng)域本體（Domain ontology）、任務(wù)本體（Task ontology）和應(yīng)用本體（Application ontology）。,2024/3/1,史忠植

58、人工智能：知識表示,內(nèi)容提要,2.6 狀態(tài)空間2.7 面向?qū)ο蟮闹R表示2.8 劇本2.9 本體2.10 小結(jié),2024/3/1,史忠植 人工智能：知識表示,69,2.1 概述2.2 謂詞邏輯2.3 產(chǎn)生式系統(tǒng)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)2.5 框架,70,小結(jié),知識是有關(guān)信息關(guān)聯(lián)在一起形成的信息結(jié)構(gòu)，具有相對正確性、不確定性、可表示性和可利用性等特點。對知識的表示可以分為符號表示法和連接機(jī)制表示法。本