人类的智能活动主要是获得并运用知识,知识是智能的基础
推理方法、专家系统
知识表示
事实: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与经验;
规则:把有关信息关联在一起所形成的信息结构
事实:雪是白色的
规则:如果头痛且流涕,则有可能患了感冒
知识反映了客观世界中事物之间的关系,不同事物或者相同事物间的不同关系形成了不同的知识
相对正确性
不确定性
可表示性与可利用性
任何知识都是在一定的条件及环境下产生的,在这种条件及环境下才是正确的
1 + 1 = 2(十进制)
1 + 1 = 10(二进制)
“真“”假“之间的中间状态,不是0也不是1
随机性、模糊性、经验、不完全性
随机性:如果头痛且流涕,则可能患了感冒
模糊性:小李很高
经验:老马识途
不完全性:火星上有水、生命?
知识可以用适当形式表示出来,如用语言、文字、图形、神经网络等
将人类知识形式化或者模型化
知识表示是对知识的一种描述,一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构
(1) 充分表示领域知识
(2) 便于理解与实现
(3) 有利于对知识的利用
(4) 便于对知识的组织、维护与管理
无法把它所描述的事物的结构及逻辑特征反映出来(老李是小李的父亲),
也不能把不同事物间的共同特征表述出来(P:李白是诗人;Q:杜甫也是诗人)
P规则:在推理的任何步骤上都可引入前提
T规则:在推理过程中,如果前面步骤有一个或多个公式永真蕴含S,则可以把S引入推理过程中
CP规则:
Q为P的逻辑结论,当且仅当P交非P是不可满足的
答:一阶谓词逻辑全称量词和存在量词只能约束变元,二阶谓词逻辑不仅可以约束变元,还可以约束谓词名。
优点:自然性、精确性、严密性、容易实现
缺点:不能表示不确定性的知识、效率低
自动问答系统、机器人行动规划系统、机器人博弈系统、问题求解系统
任务规划、动作规划、轨迹规划、关节轨迹规划
取一个杯子、找到水壶、打开水壶、把水倒入杯中、把水送给主人
把水壶提到杯口上方、把水壶倾斜倒入水中、把水壶垂直、把水壶放回原处
1 MoveUp(Robot, Kettle, 50cm)
2.1 LeansDown(Robot, Kettle, 30°)
2.2 PouringWater(Robot, Kettle, Cup)
3 CatchVertical(Robot, Kettle)
4 MoveDown(Robot, Kettle, 50cm)
不确定性事实性知识比确定性事实性知识多了一个置信度
1943年,美国数学家波斯特
1972年,纽维尔(Newell)和西蒙(Simmon)在研究人类的认知模型中开发了基于规则的产生式系统
产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量,适合于表示事实性知识和规则性知识,
具体包括:1确定性事实性知识、2不确定性事实性知识、3确定性规则知识、4不确定性规则知识
除逻辑蕴含外,产生式还包括各种操作、规则、变换、算子、函数等(例如,“如果炉温超过上限(P),则立即关闭风门(Q)”是一个产生式,但不是蕴含式)
蕴含式只能表示精确知识,而产生式不仅可以表示精确的知识,还可以表示不精确知识
用于描述相应领域内知识的产生式集合
一个用于存放问题求解过程中各种当前已知信息的数据结构
控制系统(推理机构):由一组程序组成,负责整个产生式系统的运行,实现对问题的求解
自然性、清晰性、模块性、有效性
效率不高
不能表达结构性知识
1975年,美国明斯基提出了框架理论:
人们对现实世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结构存储在记忆中的;
框架表示法:一种结构化的知识表示方法,已在多种系统中得到应用。
一种描述所论对象(一个事物、事件或概念)属性的数据结构
槽
一个槽用于描述所论对象的某一方面属性
结构性: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
继承性:框架网络中,下层框架可以继承上层框架的槽值,也可以进行补充和修改
自然性:框架表示法与人在观察事物时的思维活动是一致的