知识表示
知识与知识表示的概念
知识的概念
- 人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识和经验
- 把有关信息关联在一起所形成的信息结构
- 在人工智能中被称为“规则”或者“事实”
知识的特性
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相对正确性
- 人类对客观世界认识的结晶,受到长期实践的检验
- 在一定的条件和环境下,知识是正确的
- 对于人工智能,相对性更加突出,通常将知识限定在多求解问题的范围内
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不确定性
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由于现实世界的复杂性决定
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产生原因
- 由随机性引起的不确定性
- 由模糊性引起的不确定性
- 由经验引起的不确定性
- 由不完全性引起的不确定性
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可表示性和可利用性
- 知识可以用适当的形式表示出来
- 知识可以被利用
知识表示的概念
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将人类只是形式化或者模型化
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目的是让计算机存储和运用人类的知识
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知识表示的方法
- 产生式
- 框架式
- 状态空间
产生式表示法
产生式规则表示法
波斯特1943年提出
产生式
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常用于表示事实、规则以及他们的不确定性度量
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适合于表示事实性知识和规则性知识
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确定性规则的产生式表示
- IF P THEN Q
- P→Q
- 如果前提P被满足,则结论Q成立或执行Q所规定的逻辑
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不确定性规则的产生式表示
- IF P THEN Q (置信度)
- P→Q (置信度)
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确定性事实产生式表示
- (对象,属性,值)
- (关系,对象1,对象2)
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不确定性事实产生式表示
- (对象,属性,值,置信度)
- (关系,对象1,对象2,置信度)
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产生式又称为规则或产生式规则
产生式系统
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把一组生产式放在一起,让他们互相配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知实时使用,以求得问题的解
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组成
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规则库
- 用于描述响应领域内知识的产生式集合
- 求解问题的基础
- 采用合理结构形式有利于提高求解问题效率
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综合数据库
- 事实库、上下文、黑板
- 用于存放问题的初始状态、原始证据、推理中得到的中间结论以及最终结论
- 内容不断变化
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推理机
- 推理(按一定策略从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配)——专家系统的核心内容
- 冲突消解(匹配成功的不止一条)
- 执行规则
- 检查推理终止条件
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产生式系统的特点
- 适合表达具有因果关系的过程性知识
- 一种非结构化的知识表示方法
- 可以表示不确定性和确定性知识
- 可以表示启发式,也可以表示过程性,大多数用于过程性
- 很难表示具有结构关系的知识
框架表示法
总述
- 1975年,明斯基提出
- 基于人们对现实世界中各种事物的认识都以一种类似于框架的结构存储在记忆中,当面临一个新事物时,就从记忆中找出一个合适的框架,并根据实际情况对其细节加以修改、补充,从而形成对当前事物的认识
- 一种结构化的知识表示方法
框架(frame)的一般结构
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一种描述所论对象(一个事物、事件或概念)属性的数据结构
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由若干个“槽(slot)”组成,每个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面(facet)”
- 一个槽用于描述所论对象某一方面的属性
- 一个侧面用于描述对应属性的一个方面
- 槽具有的属性值叫槽值
- 侧面具有的属性值叫侧面值
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用框架表示知识的系统中一般都含有多个框架
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框架的性质
- 一个框架可以有任意有限数目的槽
- 一个槽可以有任意有限数目的侧面
- 一个侧面可以有任意有限数目的侧面值
- 槽值或侧面值既可以是数值、字符串、布尔值,也可以是一个满足某个给定条件是要执行的动作或过程,还可以是另一个框架的名字,从而实现一个框架对另一个框架的调用,表示出框架的横向关系
- 约束条件是任选的,当不指出约束条件时,表示没有约束
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特点
- 便于表达结构性知识
- 能够将知识的内部结构关系及知识间的联系表示出来
- 不仅可以表示因果关系,还可以表示更复杂的关系
状态空间表示法
状态空间表示
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利用状态变量和操作符号表示系统或问题的有关知识的符号体系
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可以用四元组(S,O,S0,G)表示
- S是状态集合,S中每一个元素表示一个状态,状态是某种结构的符号或数据
- O是操作算子的集合,利用算子可将一个状态转换为另一个状态
- S0是问题的初始状态的集合,是S的非空子集
- G是问题的目的状态的集合,是S的非空子集
- G可以是若干具体状态,也可以是满足某些性质的路径信息描述
- 从S0节点到G节点的路径成为求解路径
- 求解路径上的操作算子序列为状态空间的一个解
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任何类型的数据结构都可以用来描述状态
- 符号、字符串、向量、多维数组、树、表格
- 所选用的数据结构形式要与状态所蕴含的某些特性具有相似性
状态空间的图描述
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用有向图表示
- 图的节点表示问题的状态
- 图的弧表示状态之间的关系
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初始状态对应于实际问题的已知信息,是图中的根节点
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在问题的状态空间描述中,寻找从一种状态转换为另一种状态的某个操作算子序列等价于在一个图中寻找某一路径
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