人工智能之知识表示
人工智能课程复习笔记专题
人工智能绪论
人工智能之知识表示
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人工智能之经典逻辑推理
人工智能之专家系统
人工智能之不确定推理方法
人工智能之机器学习
一、知识
知识是人们在改造客观世界的实践活动中积累起来的认识和经验。
认识:对事物现象、本质、属性、状态、关系、运动的认识
经验:解决问题的微观方法和宏观方法
- 数据、信息、知识及其关系
知识表示方法是研究机器表示知识的可行性、有效性的方法。
知识的表示是对知识的描述,即用一组符号将知识表示成计算机可以接受的某种结构。
二、一阶谓词逻辑表示方法
一阶谓词的逻辑表示方法是一种基于数理逻辑的表示方法。
1、谓词逻辑概念
命题
具有真假意义的断言
谓词
设D是个体域,P:
则称P为一个n元谓词,记为P(x1,x2,…xn),其中x为个体,可以是个体常量、变元和函数。
函数
设D是个体域,f:
则称f为一个n元谓词,记为f(x1,x2,…xn)。
谓词和函数的区别在于谓词是D到{T,F}的映射,函数是D到D的映射。
项
1)单独一个个体词是项
2)若t1,t2,…,tn是项,f是n元函数,则f(t1,t2,…tn1)是项
3)由1),2)生成的表达式是项
原子谓词公式
若t1,t2,…,tn是项,P是n元谓词,则P(t1,t2,…tn1)是原子谓词公式
合式公式
(1) 单个原子谓词公式是合式公式;
(2) 若A是合式公式,则¬A也是合式公式;
(3) 若A,B是合式公式,则A∨B,A∧B,A→B,A↔B也都是合式公式;
(4) 若A是合式公式,x是项,则( x)A(x)和( x)A(x)都是合式公式。
辖域、约束变元、自由变元
例子:( x)(P(x,y)→Q(x,y))∨R(x,y)
其中,(P(x,y)→Q(x,y))是( x)的辖域
辖域内的变元x是受( x)约束的变元
R(x,y)中的x和所有的y都是自由变元
- 变元换名:约束变元,要好必须统一换;约束变元和自由变元不能同名。
谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
依据公式真假性决定
谓词公式等价性
若对共同个体域D上的任何一个解释,P与Q都有相同的真值,则称公式P和Q在D上是等价的,记为记为P<=>Q。
谓词公式的永真蕴含
对于谓词公式P和Q,如果P→Q永真,则称P永真蕴含Q,且称Q为P的逻辑结论,称P为Q的前提,记为P=>Q
推理规则、定理与证明
推理规则:前人以证明可以直接使用的等价式和永真蕴含式
定理: 由已知的合式公式推导出的新的合式公式
证明:推导定理所用推理规则的序列
P规则、T规则
P规则:可引入前提
T规则:可使用永真蕴含式
2、谓词逻辑表示方法
表示步骤:
1)先根据要定义的知识定义谓词
2)在用连词、量词把这些谓词连接起来
例子:表示知识“所有教师都有自己的学生”
定义谓词:
T (x):表示x 是教师。
S (y):表示y是学生。
TS(x, y):表示x是y的老师。表示知识:
(∀x)(∃y)(T(x)→TS(x,y)∧S(y)) 可读作:对所有x,如果x是一个教师,那么一定存在一个体y,y的老师是x,且y是一个学生。
三、产生式表示法
1、产生式
产生式: P->Q
–如果前提P满足,则可推导出结论Q或执行Q所规定的操作
事实的表示
确定性知识:(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)
非确定性知识:(对象,属性,值,可信度因子)
产生式的作用
表示事物间的因果关系
例子
IF 动物有犬齿 AND 有爪 AND 眼盯前方
THEN 该动物是食肉动物
产生式和蕴含式的区别:产生式的知识和匹配可以是不确定的。
与条件语句的区别:前件可以是更复杂的结构,能够执行取决于冲突消解策略
2、产生式系统
把一组产生式放一起,一个产生式的结论可以功另一个产生式使用,以求得问题的解决,这样的系统称为产生式系统。
规则库
存放与解决问题有关的所有规则的集合。
综合数据库
存放求解问题的各种当前信息:问题初始状态、输入的事实、中间结论和最终结论
控制机构
决定问题求解过程的推理路线
包括一下任务:选择匹配、冲突消解、执行操作、不确定推理、路径解释、终止推理
例子
问题:设字符转换规则
A∧B→C
A∧C→D
B∧C→G
B∧E→F
D→E
已知:A,B
求:F
- 综合数据库:
{x},x为字符
规则库:
1,if A∧B then C
2,if A∧C then D
3,if B∧C then G
4,if B∧E then F
5,if D then E控制机构:
控制策略:顺序排队
初始条件:{A,B}
结束条件:F∈x
求解过程:
过程PRODUCTION
1,DATA←初始数据库
2,until DATA满足结束条件,do
3,{
4, 在规则集中选择一条可应用于DATA 的规则R
5, DATA ←R应用到DATA得到的结果
6,}
产生式系统分类
可交换的产生式系统:规则的使用次序可交换
可分解的产生式系统:当前状态和终止条件可分解为若干个独立的部分
可恢复的产生式系统:不仅可添加,还可以删除、修改已有内容
四、框架表示法
当人们面临新的情况,或对问题的看法有重要变化时,总是从自己的记忆中找出一个合适的框架,然后根据细节加以修改补充,从而形成对新观察到的事物的认识。
定义
框架是由若干个结点和关系(槽)构成的网络,是予以网络一般化形式的一种结构。
表示形式
由框架名、槽名、侧面、值组成
推理方法
没有固定的推理机理,遵循匹配和继承的原理。
例子
师生员工框架为
框架名:<师生员工>
姓名:单位(姓,名)
年龄:单位(岁)
性别:范围(男,女)
缺省:男
健康状况:范围(健康,一般,差)
缺省:一般
住房:<住房>
框架表示法特点
结构性
继承性
自然性
持续更新中