第02 章 知识表示 人工智能课件19024.pptx

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1、第第第第22章章章章 知识表达知识表达知识表达知识表达2.1一阶谓词逻辑表示法一阶谓词逻辑表示法2.1.1谓词逻辑谓词逻辑2.1.2用谓词逻辑表示知识用谓词逻辑表示知识2.2产生式表示法产生式表示法2.2.1产生式与产生式系统产生式与产生式系统系统组成系统组成控制策略控制策略推理方向推理方向2.2.2特殊的产生式系统特殊的产生式系统2.3框架（框架（frame）2.3.1框架的表示方法框架的表示方法2.3.2框架的推理方法框架的推理方法2.4语义网络（语义网络（Semanticnetwork）2.4.1语义网络表示方法语义网络表示方法2.4.2语义网络推理方法语义网络推理方法作作业业知识表达法

2、知识表达法l基本知识基本知识表达法：谓词逻辑、规则等。表达法：谓词逻辑、规则等。l结构化知识结构化知识表达法：语义网、框架、脚本等。表达法：语义网、框架、脚本等。2.1.2用谓词逻辑表示知识用谓词逻辑表示知识例：用谓词公式表示下列句子：例：用谓词公式表示下列句子：Aformulawhosemainconnectiveisa“”isequivalenttosomeformulawhosemainconnectiveisa“”.解：解：首先引入下列谓词：首先引入下列谓词：F(x):xisaformulaMC(x,y):themainconnectiveofxisyEQ(x,y):xisequiva

3、lenttoy解：解：Aformulawhosemainconnectiveisa“”isequivalenttosomeformulawhosemainconnectiveisa“”.(x)F(x)MC(x,imp)(y)F(y)MC(y,or)EQ(x,y)2.2产生式表示法产生式表示法2.2.1产生式与产生式系统产生式与产生式系统l产生式产生式if前提条件前提条件then结论结论或或if前提条件前提条件then操作操作产生式又称为产生式又称为规则规则（rule）。）。前提条件、结论、规则均可附加一个前提条件、结论、规则均可附加一个可信度可信度。例：例：(1)如果：炉温超如果：炉温超过上限

4、上限,则：立即关：立即关闭风门。(2)如果：胶卷感光度如果：胶卷感光度为200,光光线条件条件为晴天晴天,目目标距离不超距离不超过5米米,则：快：快门速度取速度取250,光圈大小取光圈大小取f16。注：l便于描述人处理问题的便于描述人处理问题的局部过程局部过程。l人人处处理理问问题题的的整整体体过过程程可可用用一一个个规规则则序列表示。序列表示。系统组成系统组成推理机推理机IE规则库规则库RB状态数据库状态数据库DB系统组成系统组成lDB：状状态态数数据据库库，描描述述当当前前求求解解状状态态（初初始始事事实、推出的结论）实、推出的结论）lRB：状态转换规则库：状态转换规则库lIE：推理机（：

5、推理机（InferenceEngine）按按一一定定策策略略从从RB中中选选择择规规则则，作作用用于于DB，直到，直到DB变为目标状态（如推出特定结论）。变为目标状态（如推出特定结论）。控制策略控制策略l如何找出可用于当前状态的规则（匹配）如何找出可用于当前状态的规则（匹配）l如何选出如何选出最佳最佳规则（消除冲突）规则（消除冲突）1.匹配匹配将将规规则则的的前前提提条条件件逐逐个个与与DB比比较较，如如果果每每个个条条件件都都成成立立，则则该该规规则则可可用用于于当当前状态。前状态。例：例：DB=（b,d,g,f,h）Ri：if(eorf)andhthenc例：例：DB=（b,d,g,f,h

6、）Ri：if(eorf)andhthenc检验检验(eorf)是否成立是否成立:检验检验h是否成立是否成立:将结论将结论c加入加入DB得：得：DB=（b，d，g，f，h，c）注：注：l当规则含有变量时，首先进行变量代换。当规则含有变量时，首先进行变量代换。参：第三章参：第三章3.1.3模式匹配与变量代换模式匹配与变量代换l对对于于不不精精确确规规则则，需需要要计计算算前前提提和和结结论论的的可信度可信度参：第六章参：第六章2.消除冲突（优先序）消除冲突（优先序）l处处理理专专门门、特特殊殊情情况况的的规规则则，优优先先于于处处理理一般一般情况者。情况者。如：如：R1：ifaandbtheneR

7、2：ifaandbandcthenf消除冲突消除冲突l首先匹配者优先首先匹配者优先静态有序。静态有序。l给给各各前前提提赋赋予予不不同同的的优优先先级级，含含高高优优先先级级条条件者件者优先优先执行（质优先）。执行（质优先）。l前提条件多的优先（量优先）。前提条件多的优先（量优先）。隐含各前提的隐含各前提的优先级相同优先级相同。推理方向推理方向1.正向推理（正向推理（Forward）F规则规则事实事实结论结论例：例：DB=（f1，f2，f3，f4，f5）R1：c1f4c2R2：f1f2f3c1R3：f3f5c3R4：f2f3f5c4R5：f1c3c5解：假设采用假设采用“首先匹配者优先首先匹配

8、者优先”策略策略，则推理，则推理过程如下：过程如下：（1）使用）使用R2：f1f2f3c1推出推出c1（2）使用）使用R1：c1f4c2推出推出c2（3）使用）使用R3：f3f5c3推出推出c3（4）使用）使用R5：f5c3c5推出推出c52.逆向推理（backward）B规则规则事实事实目标（结论）目标（结论）例：已知：已知：DB=（f1，f2，f3，f10，f11）R1：c2f5p2cgR2：f1c1c2R3：f2f3f4c1R4：p1f6p2R5：c4f11cgR6：f7c3f10c4R7：f8f9c3其其中中：ci表表示示推推出出的的中中间间结结论论，pi表表示示在在本本例例中中不成立

9、的前提。不成立的前提。逆向推理图示：CgC2f5P2C4f11f1C1P1f6f7C3f10f1f3f4f8f93.混合推理l正向推理不足：可能推出大量无关结论。正向推理不足：可能推出大量无关结论。l逆向推理不足：可能尝试大量无关假设。逆向推理不足：可能尝试大量无关假设。混合推理的方式：混合推理的方式：1)用用启启发发式式规规则则进进行行粗粗略略的的正正向向推推理理，提提出出一一个个假假设设的的可可能能目目标标，再再用用较较详详细细的的规规则则进进行行详细的详细的逆向推理，以便验证假设。逆向推理，以便验证假设。2)在在逆逆向向推推理理的的基基础础上上，用用正正向向推推理理推推出出更更多多的相关

10、结论。的相关结论。4.双向推理。l当前当前事实集：事实集：初始事实初始事实、正向推理推出的中间结论。正向推理推出的中间结论。l当前当前目标集：目标集：原目标、为证明原目标而归约、分解出的原目标、为证明原目标而归约、分解出的子目标子目标l交交替替使使用用正正向向推推理理和和逆逆向向推推理理，直直到到当当前前目目标标集与当前事实集匹配。集与当前事实集匹配。小结产生式系统是产生式系统是AI最基本的结构形式。最基本的结构形式。特点：特点：l便于模拟人的知识积累过程便于模拟人的知识积累过程l便于实现便于实现datadriven处理方式：处理方式：新数据输入新数据输入行为改变行为改变l便于增删规则集便于增

11、删规则集各规则之间相对独立。各规则之间相对独立。2.3框架（frame）同类同类事物事物或或过程过程重现重现特定特定模式模式框架的使用识别识别激活激活问题问题特征特征模式模式引用引用参考处理方案参考处理方案框架的引入为表达上述模式化知识，引入框架表示法：为表达上述模式化知识，引入框架表示法：框架框架认知模式认知模式框架系统：包括框架、子框架。框架系统：包括框架、子框架。通常组织成通常组织成层次结构层次结构或或网状结构网状结构。可以借助可以借助类层次类层次描述。描述。框架的表示方法特性值：特性值：可为另一个知识表示子结构。可为另一个知识表示子结构。如谓词逻辑、子框架、规则集等。如谓词逻辑、子框架

12、、规则集等。可为特殊处理过程。可为特殊处理过程。（注视特定条件的（注视特定条件的守护程序守护程序）如：如：ifneededifaddedifdeniediffail可实现微观控制机制，数据驱动，随机应变。可实现微观控制机制，数据驱动，随机应变。框架的基本形式：框架的基本形式：框架的基本形式：框架的基本形式：框架名称框架名称侧面侧面11值值11槽槽1侧面侧面1m值值1m槽槽2侧面侧面21值值21侧面侧面22值值2m一种具体框架模式一种具体框架模式框架名称框架名称槽槽1value真实值真实值default缺省值缺省值if_needed推断值的过程推断值的过程槽槽22.3.2框架的推理方法框架的推理

13、方法回溯回溯激活激活确认确认当前状态当前状态侯选框架侯选框架可用框架可用框架应用应用联想联想处理当前情况处理当前情况框架推理框架推理1、选择候选框架、选择候选框架利利用用各各框框架架的的关关键键特特征征与与当当前前状状态态进进行行初初步步特征匹配。特征匹配。2、确认候选框架、确认候选框架进进一一步步利利用用其其余余特特征征进进行行详详细细的的匹匹配配（逆逆向），需要采用启发式经验进行向），需要采用启发式经验进行灵活匹配灵活匹配。框架推理框架推理3、重选候选框架、重选候选框架当无法确认时：当无法确认时：l利用利用相似框架相似框架联想规则。联想规则。l利用利用框架系统框架系统的的分类层次分类层次结

14、构向上移动，找出结构向上移动，找出一个能够一个能够概括概括当前情况的当前情况的一般框架一般框架，再沿另一，再沿另一条路径向下找出一个候选框架。条路径向下找出一个候选框架。框架推理框架推理4、应用确认框架应用确认框架引用现成结论（引用现成结论（what）如诊断型问题。如诊断型问题。构造构造当前状态的具体当前状态的具体解释解释即给出即给出例示框架例示框架：无结构信息无结构信息有结构信息（例示框架）有结构信息（例示框架）框架推理框架推理4、应用确认框架、应用确认框架引用相应处理方案或推理知识（引用相应处理方案或推理知识（how）。）。引引导导注注意意力力：不不匹匹配配的的部部分分，可可能能对对应应特

15、特殊殊情情况：况：）实际存在而未发现：进一步寻找。）实际存在而未发现：进一步寻找。）故障。（损毁）故障。（损毁）确实不存在：修正框架模式。）确实不存在：修正框架模式。2.42.4语义网络语义网络语义网络语义网络（SemanticnetworkSemanticnetwork）l最初：表达人类最初：表达人类记忆模型记忆模型及理解自然语言。及理解自然语言。l事物之间存在事物之间存在自然的自然的关系，在人脑中形成自然的关系，在人脑中形成自然的联想网络（联想网络（associativenet）。自然关系自然关系联想网络联想网络l主要用于表示不含变量的命题信息，又称为主要用于表示不含变量的命题信息，又称为

16、命题命题网网（Propositionalnet）。）。2.4.1语义网络表示方法：语义网络表示方法：1.基本表示法基本表示法l实体：概念、实例（抽象或具体）实体：概念、实例（抽象或具体）l关系（特性）：关系（特性）：分类：分类：AKO，ISA，组成：组成：ISPART，HASPART，EL，结构：结构：SUPPORTEDBY，性质：性质：COLOR，OWNER，语义网络基本表示法语义网络基本表示法大学城西北大学李明助教郭杜镇25岁位于单位职务位于年龄长安区属于西安市属于多元关系表示法多元关系表示法例：例：“a队与队与b队比赛，比分为队比赛，比分为1 3”用用谓词谓词表示为：表示为：game（a

17、，b，1 3）用用语义网语义网表示如下：表示如下：gameg1ba1:3主队主队客队客队ISASCORE多元关系表示法多元关系表示法studentISA三国演义三国演义readbookJohnread1ISAISAsubjectobject实现语义网实现语义网实现语义网实现语义网具体实现一个语义网：具体实现一个语义网：l利用利用实体实体特性特性特性值特性值l对象对象属性属性值值三元组三元组(OAV：Objectattributevalue)例：例：用用PROLOG子子句句（谓谓词词）也也可可以以方方便便地地表表示语义网：示语义网：ISA（氧气，单质）（氧气，单质）.化学性质（氧气，化学性质（氧

18、气，RA_1）.化学性质（氧气，化学性质（氧气，RA_2）.例：例：a a_ _kindkind_ _of(of(苹果苹果，水果水果).).taste(taste(苹果苹果，甜甜).).a a_ _kindkind_ _of(of(富士富士，苹果苹果).).intro intro_ _from(from(富士富士，日本日本).).is is_ _a(a(日本日本，亚洲国家亚洲国家).).量词的表示量词的表示存在量词存在量词的表示的表示可直接用可直接用ISA链表示链表示全称量词全称量词的表示的表示例：下面语句例：下面语句“Everydoghadbittenapostman”可表示如下可表示如下：

19、量词的表示量词的表示S1：Form，whichstatestherelationthatisbeingasserted.Form中的其它变量中的其它变量B，P为存在变量。为存在变量。ISAS S1 1GSGS1DOGBITEPOSTMANDBP FormISAISAISA攻击者攻击者受害者受害者2.4.2语义网络推理方法语义网络推理方法语义网表示法无统一的形式语义，具体网语义网表示法无统一的形式语义，具体网络结构的络结构的含义含义由具体的由具体的应用决定应用决定，相应的推理，相应的推理方法，或使用网络的方法各异。方法，或使用网络的方法各异。l常用推理过程：常用推理过程：搜索、匹配（搜索、匹配（

20、PROLOG）、继承，）、继承，可信度传播（可信度传播（PROSPECTOR）。）。匹配：匹配：（1）构造一个含有）构造一个含有未知结点未知结点或或未知关系未知关系的的问题网络问题网络片段；片段；（2）在语义网络知识库中）在语义网络知识库中搜寻搜寻可与问题可与问题网络片段网络片段匹配匹配的的网络片段网络片段；（3）从匹配的网络片段中提取）从匹配的网络片段中提取对应对应的结点的结点或关系值。或关系值。匹配：匹配：例：例：已知一个学生信息语义网络，需要查询赵明的专业。已知一个学生信息语义网络，需要查询赵明的专业。解：解：首先构造一个语义网络片段：首先构造一个语义网络片段：当该片段与主网络匹配时，将

21、得到当该片段与主网络匹配时，将得到y值。值。赵明赵明x教育教育yRecipientMajorISA匹配：匹配：注：该语义网络片段对应如下注：该语义网络片段对应如下Prolog目标：目标：GOALISA(x,教育教育)，Recipient(x,赵明赵明)，Major(x,y)赵明赵明x教育教育yRecipientMajorISA继承：继承：假设希望通过假设希望通过继承继承来确定来确定F结点结点的的S特性特性的值：的值：inherit（F，S）NL=F的的ISA结点结点及及F的的AKO结点结点while(NL!=NULL）N=first（NL）;NL=rest（NL）;V=get（N，S，value）;if(Vnil)thenreturnV;NL=NL+N的的AKO结点结点/队列队列returnfail;作业习题二(P.55)2.4(2)(8)2.62.132.17(2)（4）2.193/28/202352AI演讲完毕，谢谢观看！