人工智能知识表示课件.ppt
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- 人工智能 知识 表示 课件
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1、第四章 知识表示概述表示方法第四章 知识表示概述表示方法概述 - 4.1 基本概念人工智能研究中最基本的问题之一在知识处理中总要问到:“如何表示知识?”,“知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂,能对之进行处理,并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 在AI系统中,给出一个清晰简洁的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。 概述知识的定义(难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解)Feigenbaum:知识是经过削减、塑造、解释和转换 的信息。Bernstein:知识是由特定领域的描述、关系和过程 组成的。 Hayes-roth:知识是事实
2、、信念和启发式规则。 知识库的观点:知识是某领域中所涉及的各有关方 面的一种符号表示。 概述知识的定义说明 指定确定不确定具体一般有效性范围目标Hayes-roth:知识的三维空间表示:知识的三维空间表示概述知识的分类事实性知识:采用直接表示的形式如:凡是猴子都有尾巴过程性知识:描述做某件事的过程如:电视维修法行为性知识:不直接给出事实本身,只给出它在某方面的行为如:微分方程、(事物的内涵).概述知识的分类.实例性知识:只给出一些实例,知识藏在实例中。类比性知识: 即不给出外延,也不给出内涵,只给出它与其它事物的某些相似之处 如:比喻、谜语 元知识:有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识
3、的知识,如何从知识库中找到想要的知识。 概述知识的要素事实:事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。(最低层的知识) 规则:与事物的行动、动作相联系的因果关系知识。(启发式规则)。控制:当有多个动作同时被激活时,选择哪一个动作来执行的知识。(技巧性) 元知识:高层知识。怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。 概述知识表示的定义知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是数据结构与系统控制结构的统一。 知识表示是理智推理的部分理论。 知识表示是有效计算的载体知识表示是交流的媒介(如语义网络)概述知识表示的定义知识表示是对知识的一种描述、一组约定、一种计算
4、机可以接受的数据结构;是知识的符号化过程。知识表示的主要问题是:设计各种数据结构,研究表示与控制的关系、表示与推理的关系;表示与所表示领域的关系。概述选取知识表示的因素表示范围是否广泛是否适于推理是否适于计算机处理是否有高效的算法能否表示不精确知识能否模块化总之 知识和元知识能否用统一 的形式表示是否加入启发信息过程性表示还是说明性表示表示方法是否自然概述选取知识表示的因素.总之,人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。 概述研究内容表示观的研究:认识论、本体论、知识工程表示方法的研究:直接法、代替
5、法(局部、分布,.) 概述知识表示研究的特点智能行为特有的灵活性。“常识问题”不能概括为一类简洁的理论,是大量小理论的集合。 AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现象”与“计算装置可以接受”,这两个有时是矛盾的条件。 第四章 知识表示概述表示方法第四章 知识表示概述表示方法表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法 过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法 概述表示方法可以分成2类替代表示法
6、局部表示类:最充分也是正统AI最经常使用的分布表示法:对局部表示法在智能行为表述尚不够充分而作的补充。直接表示法:正在引起越来越多AI研究者的注意。不可完全独立:考虑到“任何表示方法必须被计算机所接受” 这个先决条件,直接表示需要借助局部或部分表示形式。 表示方法 概述表示方法分布表示局部表示陈述性表示过程性表示语义网络表示产生式表示逻辑表示框架表示脚本表示替代表示直接表示表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面
7、向对象的表示方法表示方法 直接表示1963年由Gelernter提出的。用于基于传统欧氏几何证明的几何定理证明器。它的输入是对前提和目标的陈述以及图示(图示是用一系列坐标来表示的)。在证明过程中,证明器把图示作为启发式信息,排除在图示中不正确的子目标。从而大大地减少了搜索空间。 但.表示方法 直接表示1963年由Gelernter提出的。用于基于传统欧氏几何证明的几何定理证明器。它的输入是对前提和目标的陈述以及图示(图示是用一系列坐标来表示的)。在证明过程中,证明器把图示作为启发式信息,排除在图示中不正确的子目标。从而大大地减少了搜索空间。 但.表示方法 直接表示但,长期以来直接表示没有得到长
8、足发展。原因如下:计算机对直接表示的信息难以处理。直接表示难以表示定量信息(语言设计失败)直接表示不能描述自然世界的全部信息 这两年直接表示有所发展,因为,现在认识到,可以用其它媒体表示的方法去补充直接表示的不足。将被发展成多媒体。 引申的研究是临场AI与临境技术。近几年AI对自主智能系统研究(完全机器做人不干预)的失望,导致对建立人机一体智能系统的尝试。这样系统所需环境的要求是直接表示兴起的原因之一。表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方
9、法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法 一阶谓词逻辑表示法一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。它以谓词形式来表示动作的主体、客体。客体可以多个。谓词逻辑规范表达式:P ( x1, x2, x3, ), 这里P是谓词, xi是主体与客体。表示方法 一阶谓词逻辑表示法例:王的职业为教师。 设谓词P(x,a) P(Wang,Teacher)所有男性年龄大于60岁则退休。 设谓词A(y,b) , G(x,y) , S(z,c) ,R(t) ( u)S(u,male) ( x)A(u,x) G(x,60) R(u)表示方法 逻辑表示法例:兔子F(x)比乌龟G(y)跑得快H(x,y)
10、 ( x)( y)(F(x) G(y) H(x,y)有的兔子比所有乌龟跑得快 ( x)F(x) ( y)(G(y) H(x,y)并不是所有的兔子都比乌龟跑得快 ( x)( y)(F(x) G(y) H(x,y)不存在跑得一样快L(x,y)的两子兔子 ( x)( y)(F(x) G(y) L(x,y)表示方法 逻辑表示法谓词逻辑法是应用最广的方法之一,其原因是:谓词逻辑与数据库,特别是关系数据库就有密切的关系。 一阶谓词逻辑具有完备的逻辑推理算法。谓词逻辑本身具有比较扎实的数学基础,知识的表达方式决定了系统的主要结构。逻辑推理是公理集合中演绎而得出结论的过程。表示方法 逻辑表示法存在问题:谓词表
11、示越细,推理越慢、效率越低,但表示清楚。实际中是要折衷的。表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法概述直接表示逻辑表示产生式规则表示法语义网络表示法框架表示法脚本方法过程表示混合型知识表示方法面向对象的表示方法表示方法 4.2 产生式规则表示法美国数学家Post,1943年提出了一种计算形式体系里所使用的术语。主要是使用类似文法的规则,对符号串做替换运算。这就是最早的一个产生式系统。到了60年代,产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础,由此心理学家认为,人脑对知识的存储就是产生式形式。
12、因此,用它来建立人类认知模型。到目前为止,产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构。产生式表示方法是专家系统的第一选择的知识表达方式。表示方法产生式规则表示法表示形式(事实)一般用三元组(对象,属性,值)或 (关系,对象1,对象2)例:(Lee, Age, 35), (Friend, Lee, Chang)表示方法产生式规则表示法表示形式(规则):每个规则分左边右边。 If 条件 then 结论/动作如:天上下雨 地上湿 该动物有毛发 该动物是哺乳动物 一般左边表示情况,即什么条件。发生时产生式被调用。通常用匹配方法和式情况。匹配成功时,执行右边规定的动作。蕴含式与产生式的区别
13、: 表示方法产生式规则表示法蕴含式与产生式的区别: 蕴含式只能表示精确知识,而产生式不仅可以表示精确知识,而且还可以表示不精确知识。用产生式表示知识的系统中,决定一条知识是否可用是匹配,且匹配可以是精确的,也可以是不精确的;但对谓词逻辑的蕴含式匹配总要求是精确的。 蕴含式是产生式的一种特殊情况表示方法产生式规则表示法产生式系统的基本特征: 知识库:一组规则,即产生式本身,包括事实和启发式知识。推理机:一组程序,控制、协调整个系统。利用知识库中的知识,按一定的推理策略去解决问题。 构成产生式系统基本结构 表示方法产生式规则表示法产生式系统的基本结构: 产生式系统一般结构 知识库推理机知识工程师知
14、识工程师领域专家领域专家用户表示方法产生式规则表示法产生式系统的一般结构: 知识库推理机知识工程师知识工程师 领域专家领域专家用户用户解释器知识获取黑 板人 机 接 口表示方法 产生式规则表示法产生式系统的基本特征:数据库(黑板、中间数据库):系统在执行与推理过程中用来存放中间结果或证据。 一个解释程序:一组程序,负责对推理给出必要的解释。知识获取:为修改和扩充知识库的知识提供手段。 人机接口:友好的用户界面。表示方法产生式规则表示法推理方法正向:由原始数据出发寻找可用的知识得出结论。自底向上(bottom-up) ,事实驱动方式。反向:先提出假设,进一步寻找支持假设的证据。自顶向下(top-
15、down),目标驱动方式。双向:通过正向推理提出假设,用反向推理寻找支持。既自底向上、又自顶向下作双向推理,直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C B DFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C B DFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C B D FFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理
16、方法A E H G C B D FFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C B D F ZFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法正向推理方法A E H G C B D F ZFB ZCD FA D表示方法产生式规则表示法反向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D目标为 Z表示方法产生式规则表示法反向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D目标为F表示方法产生式规则表示法反向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D目标为D表示方法产生式规则表示法反向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D目标为A表示方
17、法产生式规则表示法反向推理方法A E H G C BFB ZCD FA D目标Z确定例:P.157动物识别表示方法产生式规则表示法动物识别规则库:15条规则产生式系统求解过程举例:正向推理:有已知事实,该动物有暗斑点、有长脖子、有长腿、有奶、有蹄。反向推理:以虎为假设目标进行推理。 表示方法产生式规则表示法推理策略推理的控制策略,即求解问题的策略。有推理方向、搜索策略、冲突消解策略、求解策略及限制策略等。推理方向正向推理:由原始数据出发寻找可用的知识得出新事实,如此继续直至得到结论。自底向上(bottom-up) ,事实驱动方式。反向推理:先提出假设,由此出发,进一步寻找支持假设的证据,当所需
18、证据与用户提供原始数据相匹配则成功。自顶向下(top-down),目标驱动方式。表示方法产生式规则表示法正向推理过程1)规则集中的规则与数据库中的事实进行匹配,得到匹配的规则集合。 2)从匹配的规则集合中选择一条规则作为使用规则。 3)执行使用规则的后件。将该使用规则的后件输入数据库。 4)重复进行,直到达到目标。表示方法产生式规则表示法正向推理算法(产生式系统)1)断言一个事实2)使事实与某个规则的前提相匹配3)完成事实和前提的合一代换4)把代换应用于规则的结论5)断言结果,并把它应用于进一步的推理6)重复1) 5)表示方法产生式规则表示法正向推理算法流程还有适用知识还有适用知识输入信息输入
19、信息从从KB中选择合适知识中选择合适知识新结果存入数据库新结果存入数据库进行推理进行推理无解退出无解退出有适用知识有适用知识DB是否有解是否有解输出解输出解结果是新的结果是新的YYYYNNNN表示方法产生式规则表示法设计一正向推理系统1)能用数据库(黑板)中的事实去匹配规则的前提,若匹配不成功,能自动地进行下一条规则的匹配,在匹配时,采用什么策略等问题应考虑周到。2)若某条规则匹配成功了,系统能将此规则的结论部分自动加入数据库。3)能判断什么时候结束推理。4)能将匹配成功的规则记录下来。表示方法产生式规则表示法反向推理过程1)用规则集中的规则后件与目标事实进行匹配,得到匹配的规则集合。 2)从
20、匹配的规则集合中选择一条规则作为使用规则。 3)把执行的使用规则的前件作为下一个循环的目标事实 。 4)重复进行,直到达到目标。表示方法产生式规则表示法反向推理算法(产生式系统)1) 提出获取事实(目标)的请求2) 目标和任何已知的事实都不匹配3) 目标和一条规则的结论匹配4) 进行目标和结论的合一代换5) 将代换应用于规则的前提6) 这个结论成为系统的新目标7) 新目标将执行动作匹配知识库中的事实匹配规则的结论,以更进一步推理要求用户回答必要的信息失败,原目标也失败8)重复1) 7)表示方法产生式规则表示法反向推理算法流程问用户问用户有此证据有此证据找一个假设找一个假设此假设为真此假设为真结
21、结 束束在事实库在事实库有证据有证据还有假设还有假设YYYYNNNN找出结论部分找出结论部分含此假设的所含此假设的所有知识有知识此假设为假此假设为假存入事实库存入事实库选一选一条知条知识让识让它的它的条件条件作为作为新假新假设设表示方法产生式规则表示法设计一反向推理系统1)能根据用户要求或情况提出假设。2)能验证此假设是否在数据库中。3)能从知识库中将结论部分包含此假设的规则都找出来。4)能将找出来的规则的前提部分取出并作为新假设逐条验证。5)能判断假设是否是证据节点,若是,能向用户提出相应问题并记录结果。6)能将匹配成功的规则记录下来。7)能判断何时应结束推理。表示方法产生式规则表示法推理方
22、法的选择推理方法的选择取决于推理的目标和搜索空间的形状。如果目标是从一组给定事实出发,找出所有可能的结论,那么,通常使用正向推理。如果目标是证实或否定某一特定结论,那么,通常使用反向推理,否则,从一组初始事实出发盲目地正向推理,可能得出许多和所要证实的结论无关的结论。表示方法产生式规则表示法推理策略冲突消解策略1规则排序:规则的编排顺序就是规则启用的优先级。专一性排序:若某一规则的条件部分规定的情况比另一条规则的条件部分所规定的情况更专门,则这条规则有较高的优先级。就近排序:把最近使用的规则放在最优先的位置。规模排序:按规则条件部分复杂程度排序,越复杂越优先。表示方法产生式规则表示法推理策略冲
23、突消解策略2数据排序:把规则条件部分的所有条件项按优先级次序组织,可用知识的次序由这些知识所含条件按字典排序方法进行选择。上下文限制:按问题求解状态或新描述的上下文分块组织知识库,在某一求解状态,只能使用相对应组中的知识。数据冗余限制:若知识的操作产生上下文冗余项时,则降低该知识的优先级。表示方法产生式规则表示法特点用产生式系统结构求解问题的过程和人类求解问题时的思维很相像。因而可以用它来模拟人类求解问题的思维过程。可以把产生式系统作为人工智能系统的基本结构单元或基本模型看待。就好像是积木世界中的积木块一样。因而研究产生式系统的基本问题就具有一般意义。表示的格式固定、形式单一、规则间相互独立。
24、所以建立容易;推理方式单纯、知识库与推理机分离,修改方便、容易理解。 表示方法产生式规则表示法优点模块性。规则与规则之间相互独立灵活性。知识库易于增加、修改、删除自然性。方便地表示专家的启发性知识与经验透明性。易于保留动作所产生的变化、轨迹表示方法产生式规则表示法缺点:知识库维护难。 效率低。为了模块一致性 理解难。由于规则一致性彼此之间不能调用。应用实例:用于化工工业测定分子结构的DENDRAL用于诊断脑膜炎和血液病毒感染的MYCIN估计矿藏的PROSPECTOR表示方法语义网络表示法举例表示多元关系 AC米兰与国际米兰之间的一场球赛比分 0:1。解决方法:将多元关系转换成一组二元关系的组合
25、(合取)。即 R(xR(x1 1,x ,x2 2, ,x, ,xn n) ) 转换为 R R1 1(x(x11 11,x ,x1212) ) R R2 2(x(x2121,x ,x2222) ) R R3 3(x(x3131,x ,x3232) ) R Rk k(x(xk1k1,x ,xk2k2) )表示方法语义网络表示法 AC米兰与国际米兰之间的一场球赛比分 0:1。 G22Inter-ML 0:1Soccer GameAC-MLIsaScoreHostGuest表示方法语义网络表示法举例(表示连接词、量词)合取:不加注任何标志。析取:加注析取界限,并记DIS标志。否定:直接加注 或或标志。
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