人工智能ArtificialIntelligence第二章.ppt
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1、人工智能 Artificial Intelligence 第二章,史忠植 中国科学院计算技术研究所 http:/ Knowledge Representation,内容提要,2.6 状态空间 2.7 面向对象的知识表示 2.8 剧本 2.9 本体 2.10 小结,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,2,2.1 概述 2.2 谓词逻辑 2.3 产生式系统 2.4 语义网络 2.5 框架,什么是知识,数据一般指单独的事实,是信息的载体,数据项本身没有什么意义,除非在一定的上下文中,否则没有什么用处。 信息由符号组成,如文字和数字,但是对符号赋予了一定的意义,因此有一定的用途或价值。 知
2、识也是由符号组成,但是还包括了符号之间的关系以及处理这些符号的规则或过程。 知识在信息的基础上增加了上下文信息,提供了更多的意义因此也就更加有用和有价值。 知识是随着时间的变化而动态变化的,新的知识可以根据规则和已有的知识推导出来。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,3,什么是知识,因此可以认为知识是经过加工的信息(Feigenbaum),它包括事实、信念和启发式规则(Hayes-Roth)。 关于知识的研究称为认识论(Epistemology),它涉及知识的本质、结构和起源。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,4,知识的特性,相对正确性 在一定的条件及环境下,知识
3、一般是正确的,可信任的 不确定性 由随机性引起的不确定性 由模糊性引起的不确定性 由不完全性引起的不确定性 由经验性引起的不确定性 可表示性和可利用性 知识是可以表示出来的 知识是可以利用的,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,5,知识表示,知识表示就是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,可以看作是将知识符号化并输入到计算机的过程和方法。 知识表示在智能系统的建造中起到关键的作用。可以说正是以适当的方法表示了知识,才导致智能系统展示出了智能行为。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,6,知识类型,知识类型有三种: 陈述性知识:也称为描述性知识,是描述客观事物的
4、特点及其关系的知识。陈述性知识主要包括三个层次:符号表征、概念、命题。 过程性知识:也称为程序性知识,是关于问题求解的操作步骤和过程的知识。这类知识主要用来解决“做什么”和“如何做”的问题,可用来进行操作和实践。 控制性知识:也称为元知识、控制策略,是有关各种处理过程的策略和结构的知识,用于选择问题求解的方法和技巧,协调整个问题求解的过程。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,7,知识表示方法的要求,充分表示领域知识:首先考虑能不能充分表示领域知识.要能反应出领域的特点 有利于知识的利用:表示的目的是为了利用知识,求解问题 便于对知识的组织,维护和管理:便于今后的更新,维护,保证其
5、一致性和完整性 便于理解和实现:容易让人理解并符合人的习惯.还有容易在计算机上实现,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,8,内容提要,2.6 状态空间 2.7 面向对象的知识表示 2.8 剧本 2.9 本体 2.10 小结,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,9,2.1 概述 2.2 谓词逻辑 2.3 产生式系统 2.4 语义网络 2.5 框架,10,谓词逻辑法,逻辑在知识的形式化表示和机器自动定理证明方面发挥了重要的作用,其中最常用的逻辑是谓词逻辑,命题逻辑可以看做谓词逻辑的一种特殊形式。谓词逻辑严格地按照相关领域的特定规则,以符号串形式描述该领域有关客体的表达式能够
6、把逻辑论证符号化,并用于证明定理,求解问题。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,11,谓词演算,语法与语义 基本符号:谓词符号、变量符号、函数符号、 常量符号、括号和逗号 谓词演算的解释: 谓词符号对应关系, 常量符号论域实体, 函数符号对应函数; 原子公式:由若干谓词符号和项组成的谓词演算。原子公式是谓词演算基本积木块。项包括常量符号、变量符号、函数符号等。定义原子公式为真值或假值就表示了某种语义。 无变量的原子公式取值确定,包含变量的原子公式取值不定。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,12,连词 与、合取(conjunction):用连词把几个公式连接起来而构
7、成的公式。合取项是合取式的每个组成部分。 例:LIKE(I,MUSIC)LIKE(I,PAINTING) (我喜爱音乐和绘画。) 或、析取(disjunction):用连词把几个公式连接起来而构成的公式。析取项是析取式的每个组成部分 例:PLAYS(LILI,BASKETBALL)PLAYS(LILI,FOOTBALL) (李力打篮球或踢足球。) 蕴涵(Implication):“=”表示“如果那么”(IFTHEN)关系,其所构成的公式叫做蕴涵。 非(Not)表示否定,、均可表示,谓词演算,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,13,量词 若一个原子公式P(x),对于所有可能变量 x
8、都具有T值,则用 ( x)P(x)表示 例如: 所有的机器人都是灰色的 ( x ) ROBOT(x) = COLOR(x,GRAY) ,存在量词(Existential Quantifier),若一个原子公式P(x),至少有一个变元x,可使P (x)为T值,则用( x)P(x)表示。 例:(x)INROOM(x,r1)(1号房间内有个物体),谓词演算,全称量词(Universal Quantifier),2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,14,谓词公式 原子公式的的定义: 用P(x1,x2,xn)表示一个n元谓词公式,其中P为n元谓词,x1,x2,,xn为客体变量或变元。通常把P
9、(x1,x2,xn)叫做谓词演算的原子公式,或原子谓词公式。 谓词公式 可以用连词把原子谓词公式组成复合谓词公式,并把它叫做谓词公式。,谓词演算,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,15,合式公式(WFF,well-formed formulas) 合式公式的递归定义 (1)原子谓词公式是合式公式。 (2)若A为合适公式,则A也是一个合式公式。 (3)若A和B都是合式公式,则(AB),(AB),(AB)和(AB)也都是合式公式。 (4)若A是合式公式,x为A中的自由变元,则(x)A和(x)A都是合式公式。 (5)只有按上述规则(1)至(4)求得的那些公式,才是合式公式。 例题:试把
10、下列命题表示为谓词公式:任何整数,或者为整数或者为负数。,谓词演算,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,16,合式公式的性质 合式公式的真值表 等价(Equivalence) 如果两个合式公式,无论如何解释,其真值表都是相同的,那么我们就称此两合式公式是等价的。,T F T F F F,谓词演算,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,17,谓词逻辑的推理,将推理规则应用于一定的合式公式(集),以产生新的合式公式。,置换(Substitution) : 在表达式中用置换项置换变量,例如用项(A)替换函数表达式中的变量(x)。一个表达式E(Expression)用一个置换S(
11、Substitution)而得到的表达式的置换,记为ES。 例题:表达式E:Px,f(y),B;置换:s1=z/x,w/y,s2=A/y, s3=q(z)/x,A/y,s4=c/x,A/y Solution: ES1 = Pz,f(w),B; ES2 = Px,f(A),B; ES3 = Pq(z),f(A),B; ES4 = Pc,f(A),B; ES1S2 = Pz,f(w),B; ES2S1 = Pz,f(A),B,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,18,合一(Unification): 合一:寻找项对变量的置换,以使多个表达式一致的操作称为合一。如果一个置换s作用于表达式
12、集Ei的每个元素,则我们用Ei s来表示置换例的集。 可合一:如果存在置换s使得表达式集Ei置换后有:E1S E2S E3S,则我们称表达式集Ei是可合一的, s 称为Ei 的合一者。 例题:表达式集Px,f(y),B,Px,f(B),B 的合一者: s A/x,B/y 说明: Px,f(y),Bs Px,f(B),Bs PA,f(B),B,谓词逻辑的推理,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,19,最通用的合一者:如果对表达式集Ei的任一合一者s,都存在某一s,使得Eis Eigs,则称g为Ei的最通用合一者。 置换与合一的作用:谓词逻辑推理的基本方法,就是寻找简单有效置换合一,采
13、用消解原理利用消解反演方法求解问题。,谓词逻辑的推理,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,内容提要,2.6 状态空间 2.7 面向对象的知识表示 2.8 剧本 2.9 本体 2.10 小结,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,20,2.1 概述 2.2 谓词逻辑 2.3 产生式系统 2.4 语义网络 2.5 框架,产生式系统,产生式系统 (production system)的概念,最早是由帕斯特(Post E)于1943年提出的产生式规则得来的。他用这种规则对符号串作替换运算。1965年美国的纽厄尔和西蒙利用这种原理建立了人类的认知模型。同年,斯坦福大学设计第一个专家
14、系统 DENDRAL时,就采用产生式系统的结构。产生式系统是目前已建立的专家系统中知识表示的主要手段之一,如 MYCIN、CLIPS/JESS系统等。在产生式系统中,把推理和行为的过程用产生式规则表示,所以又称基于规则的系统。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,21,产生式系统的基本结构,产生式规则 条件 行动 前提 结论 “if P then Q” 注意:P和Q不一定总是用谓词表示 谓词逻辑中的蕴含式和产生式 基本形式相同 蕴含式是产生式的一种特殊情况 蕴涵式知识产生式规则的特殊形式,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,22,产生式系统的基本结构,2019/4/12
15、,史忠植 人工智能:知识表示,23,产生式系统的基本结构,工作区 综合数据库是用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构,包括原有信息,中间结果,最终结果等. 规则的激活:当规则库中某条产生式的前提可与综合数据库中的某些已知事实匹配时,该产生式就被激活 综合数据库是不断更新和变化的,是动态的 综合数据库也称为:上下文、黑板、工作区等,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,24,产生式系统的基本结构,控制子系统 控制子系统负责整个产生式系统的运行 匹配器判断规则条件是否成立, 冲突消解器负责选择可调用的规则, 解释器负责执行规则的动作,并在满足结束条件时终止产生式系统的运行。 具体有
16、: 匹配规则条件部分; 多于一条规则匹配成功时,选择哪条规则执行(点燃); 如何将匹配规则的结论部分放入综合数据库(是直接添加到数据库中,还是替换其中的某些东西); 决定系统何时终止;,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,25,产生式系统的基本结构,识别-动作循环 (1)从规则库中寻找所有能够和工作区中已有事实相匹配的规则,并将这些规则加入到冲突集中 (2)若有多个规则存在,则根据冲突消解策略由冲突集中选择一条规则执行。 (3)执行规则中的动作,根据动作向工作区中加入新的事实或删除旧的事实。,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,26,例1,八数码游戏(eight puz
17、zle),2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,27,例1,游戏说明: 一个棋盘有9个方格,放了8个数(1-8); 初始时,8个数随机放置; 数字移动规则:空格周围的数字可移动到空格中; 如果通过移动数字,达到一个目标状态,则游戏成功结束; 求一个走步序列; 问题:怎样用一个产生式系统描述并解决上述问题?,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,28,例1,产生式系统的描述: 综合数据库:存放棋盘的状态。 棋盘的状态:8个数字在棋盘上的位置分布。 每走一步,状态就会发生变化; 存放棋盘的当前状态; 规则:规则是数字移动的方法。 空格的移动: 如果空格左边有数字,则将左边的数字
18、移到空格上; 如果空格右边有数字,则将右边的数字移到空格上; 如果空格上边有数字,则将上边的数字移到空格上; 如果空格下边有数字,则将下边的数字移到空格上;,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,29,例2,问题:设字符转换规则 ABC ACD BCG BEF DE 已知:A,B 求:F,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,30,一、综合数据库 x,其中x为字符 二、规则集,1,IF AB THEN C 2,IF AC THEN D 3,IF BC THEN G 4,IF BE THEN F 5,IF D THEN E,例2,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示
19、,31,三、控制策略 顺序排队 四、初始条件 A,B 五、结束条件 Fx,例2,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,32,产生式系统的推理,正向推理:从已知事实出发,通过规则库求得结论.也称为数据驱动方式,或从底向上的方式 反向推理:从目标出发.反向使用规则,求得已知事实,或称目标驱动,自顶向下. 双向推理:既自顶向下,又自底向上相结合得方法.直至某个中间界面两方向结果相符便成功结束.,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,33,正向推理推理过程,正向推理推理过程 (1)规则库中的规则与数据库中的事实进行匹配,得到匹配成功的规则集合 (2)从匹配规则集中选择一条规则作为使
20、用规则 (3)执行使用规则的后件,将该规则的后件送入数据库. 重复上述过程直到达到目标,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,34,反向推理推理过程,反向推理推理过程 (1)规则集合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)从匹配规则集合中选择一条规则作为使用规则 (3)将使用规则的前件作为子目标 重复上述过程,直到各子目标均为已知事实成功结束,2019/4/12,史忠植 人工智能:知识表示,35,产生式系统的特点,优点 (1)自然性 (2)模块性 (3)有效性既可表示确定性知识,又可表示非确定性知识,既可表示启发式知识,又可表示过程性知识 (4)清晰性:格式固定,结
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