人工智能之知识表达与知识库.pptx

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1、会计学1人工智能之知识表达与知识库人工智能之知识表达与知识库第三章：第三章：知识表达知识表达与知识库与知识库Chapter 03Chapter 03Knowledge epresentationKnowledge epresentationAnd Knowledge BaseAnd Knowledge Base第1页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识Section 01Section 01On the KnowledgeOn the Knowledgein Machinesin Machines第2页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.1 符号主义

2、眼中的：符号主义眼中的：知识与思维知识与思维符号主义认为：知识的表现形式是符号，或者更为直截了当地，知识就是符号。思维是运用知识的过程，因而，思维的表现形式是符号计算，或者更为直截了当地，思维就是符号计算。第3页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.2 符号表达符号表达 PSS PSS 中的符号中的符号人脑是物理符号系统，计算机也是物理符号系统。然而，人脑和计算机处理的符号是不同的。人脑处理的符号：自然语言符号计算机处理的符号：数字 0 和 1两类不同的物理符号系统一般具有不同的符号体系，除此之外，其符号的存储和操作方式也会不同。第4页/共162页01 01 关于机器中的

3、知识关于机器中的知识1.2 符号表达符号表达 PSS PSS 间的符号变换间的符号变换设有两类物理符号系统：PSS01 和 PSS02。如果我们希望用 PSS02 模拟 PSS01，则首先需要将 PSS01 处理的符号变换为 PSS02 处理的符号。将 PSS01 符号变换为 PSS02 符号，需要建立起 PSS01 符号与 PSS02 符号的对应的关系。这种符号间对应的关系就是：符号表达。物理符号系统PSS01物理符号系统PSS02符号表达第5页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.3 知识表达知识表达 人脑人脑机器的符号变换机器的符号变换知识表达也是符号表达，其中，P

4、SS01 是人脑，而 PSS02 则是机器或计算机。知识表达PSS01PSS02换句话说，知识表达是将人脑中的符号变换为机器或计算机中的符号的过程，是建立人脑符号与机器符号之间对应关系的过程。第6页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.4 知识表达的目的知识表达的目的 让机器拥有知识让机器拥有知识实际上，所谓知识表达，就是知识的形式化。只有形式化的知识才是机器可以存储和利用的知识。人工智能的任务之一，就是让机器或计算机拥有知识，记忆或存储 知识。知知识识表表达达的的目目标标：对人脑处理的符号，即知识，进行新的描述，建立人脑中的知识与符号计算机中的符号之间的对应关系，便于计

5、算机对知识进行记忆或存储，操作或运算，推理或思维。第7页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.5 符号计算科学中的知识表达符号计算科学中的知识表达 from from 人脑人脑 to to 符号计算机符号计算机符号计算科学中的知识表达，并非面向数字计算机的知识表达，因此，知识并不直接变换为数字 0 和 1 的编码形式。符号计算科学中的知识表达，是面向符号计算机的知识表达，知识被变换为符号计算机中符号的编码形式。因此，符号计算科学中知识表达的目标是：因此，符号计算科学中知识表达的目标是：“建建立立人人脑脑中中的的知知识识与与符符号号计计算算机机中中的的符符号号之之间的对应的

6、关系。间的对应的关系。”第8页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.6 从知识表达的角度从知识表达的角度 划分知识划分知识描述性知识(Declarative Knowledge)：关于事物概念和性质，以及关系的知识。过程性知识(Procedural Knowledge)：关于事物运动和发展，以及操作的知识。元知识(Meta-Knowledge)：关于知识的知识，控制和操作知识的知识。符号计算中的知识表达将涉及描述性知识和过程性知识。而元知识的问题，留待符号计算中的问题求解方法去解决。第9页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.7 从谓词逻辑看知识表达

7、从谓词逻辑看知识表达 知识知识表达表达推理推理1.知识知识(1)人总是要死的(2)John 是人2.表达表达(1)xHuman(x)Mortal(x)(2)Human(John)3.推理推理(1)方法：归结原理(2)结论：Mortal(John)即：John 是要死的第10页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.7 从谓词逻辑看知识表达从谓词逻辑看知识表达 两个重要特性两个重要特性从谓词逻辑示例可以发现，知识表达方法应具备两个重要特性：(1)充分的知识表达能力：有能力表达相关领域中的全部知识。(2)有效的逻辑推理结构：其表达的知识具有可利用性。评价两种不同的知识表达方法，

8、其重要依据便在于它们的知识表达的能力，和它们表达的知识所具有的可利用性。第11页/共162页01 01 关于机器中的知识关于机器中的知识1.8 练习与思考练习与思考3-1符号计算学派眼中的思维是什么？3-2计算机处理的符号是什么？依你的观点，人脑系统处理的符号是什么？3-3什么是符号表达？什么是知识表达？3-4知识表达方法应具备的主要特性是什么？3-5阐述“知识表达是人脑系统处理的符号与符号计算机处理的符号之间的对应的关系。”这一表述的合理性或不合理性。第12页/共162页02 02 产生式规则产生式规则Section 02Section 02Production RulesProductio

9、n Rules第13页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.1 产生式概念产生式概念 ProductionProductionWinston 认为，知识可以被包装在一种称为产生式的基本形式中。所谓产生式产生式，即：Production或称产生式规则产生式规则，即：Production Rule产生式或产生式规则具有很强的描述或表达描述性知识和过程性知识的能力。第14页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构产生式(规则)的基本形式是 ifthen 结构，即：如果：前提 那么：结论if conditions

10、then conclusions 或简单地写作：前提结论conditionsconclusions第15页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构Stimulus Response(由“刺激”到“响应”)Perception Actions(由“感知”到“行动”)Patterns Options(由“模式”到“选择”)States Operations(由“状态”到“操作”)产生式系统是一种智能机器，一种所谓的“感知行动”机构(PerceptionAction Agent)，而每一条产生式或产生式规则就是一个微小的“

11、感知行动”子机构，其中，ifthen 结构可表达：第16页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构一个一般的产生式规则可表述为：if结论 1 结论 2结论 m 前提 1 前提 2前提 n then第17页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构一个具有“或”的前提关系的产生式规则是可分解的，如产生式：if 前提 1 or 前提 2 then 结论 可分解为：if 前提 1 then 结论 if 前提 2 then 结论 因此，我们规定产生式

12、中的前提关系只包含“and”的关系。第18页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构一个具有多个结论的产生式规则是可分解的，如产生式：if 前提 then 结论 1 and 结论 2 可分解为：if 前提 then 结论 1if 前提 then 结论 2因此，我们规定产生式中的结论只包含一种不可分解的结论。第19页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构因此，我们将一个标准的产生式规则规定为如下形式，其中，前提之间的关系为“and”关系：i

13、f结论 前提 1 前提 2前提 n then第20页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.2 产生式的形式产生式的形式 if-then if-then 结构结构更进一步，每一条产生式规则都可标准化为具有两个前提和一个结论的形式，其中，两个前提具有“and”关系：if结论 前提 1 前提 2 then问题：为什么？怎么标准化？第21页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识我们有一个很小的关于动物的描述性知识集，共 16 条知识，其中，每一条知识都由自然语言描述。(1)知识的自然语言描述(2)知识的产生式表达

14、(3)产生式的 Lisp 实现我们可以用产生式规则(Production Rule)表达动物知识集中每一条由自然语言描述的知识，同时，用 Lisp 语言实现这种产生式的表达，即：第22页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识的自然语言描述：$&$(2)知识的 产生式表达：if结论 前提 1 前提 2前提 n then(3)产生式的 Lisp 实现(setq Prule(if 前提 1 前提 2 前提 n)(then 结论)前提 和结论 均标准化为二元结构，如：谓语 宾语。Prule中的 if 和 then

15、 并无实际操作的意义，只为增加可读性。第23页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识01：K01“有毛发的动物是哺乳动物”(2)Prule01：if is a mammalhas hairs then(3)Lisp 语句:(setq Prule01(if(has hairs)(then(is mammal)第24页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识02：K02“产乳的动物是哺乳动物”(2)Prule02：if i

16、s a mammalcan give milk then(3)Lisp 语句:(setq Prule02(if(can give_milk)(then(is mammal)第25页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识03：K03“有羽毛的动物是鸟”(2)Prule03：if is a birdhas feathers then(3)Lisp 语句:(setq Prule03(if(has feathers)(then(is bird)第26页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产

17、生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识04：K04“会飞且会下蛋的动物是鸟”(2)Prule04:if is a bird can fly can lay eggsthen(3)Lisp 语句:(setq Prule04(if(can fly)(can lay_eggs)(then(is bird)第27页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识05：K05“吃肉的哺乳动物是食肉动物”(2)Prule05:if is a carnivoreis a mammalcan eat m

18、eatthen(3)Lisp 语句:(setq Prule05(if(is mammal)(can eat_meat)(then(is carnivore)第28页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识06：K06“有利齿有爪且眼睛前视的哺乳动物是食肉动物”(2)Prule06:if is a carnivoreis a mammal has pointed teethhas claws has forward eyesthen(3)Lisp 语句:(setq Prule06(if(is mammal)(

19、has pointed_teeth)(then(is carnivore)(has claws)(has forward_eyes)第29页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识07：K07“有蹄的哺乳动物是蹄类动物”(2)Prule07:if is a ungulateis a mammalhas hoofsthen(3)Lisp 语句:(setq Prule07(if(is mammal)(has hoofs)(then(is ungulate)第30页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.

20、3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识08：K08“反刍的哺乳动物是蹄类动物”(2)Prule08:if is a ungulateis a mammalcan chew cudthen(3)Lisp 语句:(setq Prule08(if(is mammal)(can chew_cud)(then(is ungulate)第31页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识09：K09“反刍的蹄类动物是偶蹄类动物”(2)Prule09:if is even toedi

21、s a ungulatecan chew cudthen(3)Lisp 语句:(setq Prule09(if(is ungulate)(can chew_cud)(then(is even_toed)第32页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识10：K10“黄褐色深斑点食肉哺乳动物是猎豹”(2)Prule10:if is a cheetahis a mammal is tawnyis a carnivore has dark spotsthen(3)Lisp 语句:(setq Prule10(if(i

22、s mammal)(is tawny)(then(is cheetah)(is carnivore)(has dark_spots)第33页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识11：K11“黄褐色黑条纹食肉哺乳动物是老虎”(2)Prule11:if is a tigeris a mammal is tawnyis a carnivore has black stripesthen(3)Lisp 语句:(setq Prule11(if(is mammal)(has tawny_color)(then(is

23、 tiger)(is carnivore)(has black_stripes)第34页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识12：K12“长腿长颈深斑点黄褐色的蹄类动物是长颈鹿”(2)Prule12:if is a giraffeis a ungulate has a long neckhas long legs has dark spotsis tawnythen(3)Lisp 语句:(setq Prule12(if(is ungulate)(is tawny)(has dark_spots)(the

24、n(is giraffe)(has long_neck)(has long_legs)第35页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识13：K13“有黑色条纹的蹄类动物是斑马”(2)Prule13:if is a zebrais a ungulatehas black stripesthen(3)Lisp 语句:(setq Prule13(if(is ungulate)(has black_stripes)(then(is zebra)第36页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生

25、式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识14：K14“长腿长颈黑白相间颜色不会飞的鸟是鸵鸟”(2)Prule14:if is an ostrichis a bird can not flyhas long legs has a long neckis black and whitethen(3)Lisp 语句:(setq Prule14(if(is bird)(has long_legs)(has long_neck)(then(is ostrich)(cannot fly)(is black_and_white)第37页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.

26、3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识(1)知识15：K15“会游泳不会飞的黑白色鸟是企鹅”(2)Prule15:if is a penguinis a bird can not fly can swim is black and whitethen(3)Lisp 语句:(setq Prule15(if(is bird)(cannot fly)(then(is penguin)(can swim)(is black_and _white)第38页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 表达动物学知识表达动物学知识

27、(1)知识16：K16“善于飞行的鸟是海燕”(2)Prule16:if is albatrossis a birdcan fly wellthen(3)Lisp 语句:(setq Prule16(if(is bird)(can_well fly)(then(is albatross)第39页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 建立动物学知识库建立动物学知识库我们的动物知识集中每一条知识 Ki 都由一条产生式(规则)Prulei 表达，并由 Lisp 实现。实际上，每一条由 Lisp 实现的产生式(规则)Prulei 都是一个 Lisp 的“

28、表”：PrgrLispPrulei(if 前提 1 前提 2 前提 n)(then 结论)PrgrLispPrule16(if(is bird)(can_well fly)(then(is albatross)第40页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.3 产生式的产生式的 Lisp 实现实现 建立动物学知识库建立动物学知识库现在，构造一个动物学知识库，或产生式规则库，将是一个极为简单的任务，我们只需要把那些 Lisp 描述的产生式规则 Prulei 组装起来就可以了：(setq knowledge_base_on_animals(Prule01 Prule02 Prule03 P

29、rule15 Prule16)动物学知识库 knowledge_base_on_animals 简单到了及至，仅仅是一个以 Lisp 原子为元素的 Lisp 表。当然，其中的每一个原子 Prulei 都有自己的值，即 Lisp 表描述的产生式规则。第41页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 产生式与推理产生式与推理产生式是产生式系统中的知识，产生式规则库就是产生式系统的知识库。产生式系统是一种演绎系统，即由已知前提推断未知结论的逻辑推理系统。产生式系统就是应用产生式知识进行逻辑推理活动的系统，应用产生式知识求解问题的系统。我们的动物学知

30、识库 knowledge_base_on_animals 将被应用于产生式系统的逻辑推理活动。产生式知识具有良好的可利用性，这种可利用性源于产生式规则所具有的合适的推理结构。第42页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 正向推理：正向推理：中间结论中间结论中间结论最终结论正正向推理：向推理：由已知前提推断未知结论已知前提产生式规新的前提产生式规新的前提产生式规新的前提产生式规解答：“这是什么动物？”一类特殊疑问句问题。第43页/共162页02 02 产生式规则产生式规则2.4 产生式知识的可利用性产生式知识的可利用性 逆向推理：逆向推理：

31、过渡前提过渡前提过渡前提已知前提逆逆向推理：向推理：由既定目标搜索前提条件既定目标反向产生式子目标反向产生式子目标反向产生式子目标反向产生式解答：“这是老虎吗？”一类一般疑问句问题。第44页/共162页3-6产生式(Production)概念的含义是什么？3-7依你的观点，产生式具有充分的知识表达能力吗？3-8依你的观点，产生式表达的知识具有可利用性吗？02 02 产生式规则产生式规则2.5 练习与思考练习与思考第45页/共162页03 03 语义网络语义网络Section 03Section 03Semantic NetworkSemantic Network第46页/共162页03 03

32、语义网络语义网络3.1 语义网络的基本特征和要素语义网络的基本特征和要素 一种有向图一种有向图语义网络(Semantic Network)是 Quillian 1968 年提出的一种知识表达方法。语义网络是一种有向图，其基本的要素是：动物知识网络(1)节点：描述事物(2)(有向)弧：描述事物间的关系。第47页/共162页03 03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a is_a 和和 is_eis_e一般地，语义网络中的节点和弧是可以随意定义，是设计者根据任务要求自行定义的。在动物知识语义网络中，我们定义了：节点：鸟鸵鸟企鹅海燕羽毛事物的名称飞游泳下蛋事物的动

33、作黑白事物的性质弧：is事物具有什么性质is_a事物是什么事物has事物具有什么事物can事物能做什么can_well事物擅长做什么can_not事物不能做什么第48页/共162页03 03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a is_a 和和 is_eis_e然而，语义网络中一般具有两种基本的和常见的有向弧：is_a 弧：nAnBis_a表示：nA 是 nB 的一个子类示例：“企 鹅 是 一 种 鸟。”企鹅鸟is_a第49页/共162页03 03 语义网络语义网络3.2 语义网络的节点和弧语义网络的节点和弧 is_a is_a 和和 is_eis_e然而，语

34、义网络中一般具有两种基本的和常见的有向弧：is_e 弧：nAnBis_e表示：nA 是 nB 的一个元素示例：“雷 锋 是 一 个 人。”雷锋人is_e第50页/共162页03 03 语义网络语义网络3.3 语义网络与知识表达语义网络与知识表达 “John John 打了打了 Tom Tom 一拳一拳”用语义网络表达：“雇员 John 打了经理 Tom 一拳”我们现在知道的信息是：(1)John 是一个职员(2)Tom 是一个经理(3)无论经理还是职员都是人(4)Tom 是 John 的领导(5)发生了恶性事件(6)事件内容：一人拳击另一人(7)事件地点：Tom 办公室(8)拳击者：John(

35、9)被拳击者：Tom(10)拳击部位：Tom 的脸(11)事件原因：Tom 要 John 下岗第51页/共162页03 03 语义网络语义网络3.3 语义网络与知识表达语义网络与知识表达 “John John 打了打了 Tom Tom 一拳一拳”John雇员is_eTom经理is_ehead_of人is_ais_a事件drivingdriven一人拳击另一人 is_e 脸body_partwhereTom办公室whenx年x月x日Tom要John下岗why第52页/共162页03 03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 最小语义网络最小语义网络与产生式一样，语义

36、网络也易于用 Lisp 程序语言编程实现。n01n02Arc一个最简单的语义网络是一个只具有两个节点和一条弧的有向图，可以非常容易地采用 Lisp 的“表”予以实现：Lisp 实现方式一：(setq simantic_net(N01 arc N02)Lisp 实现方式二：(setq simantic_net(N01(arc N02)第53页/共162页03 03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 一个扩展的网络一个扩展的网络扩展网络仍然只有两个节点，然而，它们之间的联结更为丰富了。n01n02Arc12Arc21Arc22Arc11Lisp 实现方式一：(set

37、q semantic_net(N01 arc11 N01)(N01 arc12 N02)(N02 arc21 N01)(N02 arc22 N02)Lisp 实现方式二：(setq semantic_net(N01(arc11 N01)(arc12 N02)(N02(arc21 N01)(arc22 N02)第54页/共162页03 03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 Lisp Lisp 描述描述 John John 与与 TomTom(setq semantic_net(John is_e employee)(Tom is_e manager)(Tom h

38、ead_of John)(employee is_a human)(manager is_a human)(incident driving John)(incident driven Tom)(incident is_e fisting)(fisting body_parts face)(incident where Tom_office)(incident when d_m_y)(incident why Tom_fires_John)第55页/共162页03 03 语义网络语义网络3.4 语义网络的语义网络的 Lisp 实现实现 Lisp Lisp 描述描述 John John 与与 T

39、omTom(setq semantic_net(John(is_e employee)(Tom(is_e manager)(head_of John)(employee(is_a human)(manager(is_a human)(incident(driving John)(driven Tom)(is_e fisting)(where Tom_office)(when d_m_y)(why Tom_fires_John)(fisting(body_parts face)第56页/共162页03 03 语义网络语义网络3.4 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 继承联想网络匹配继

40、承联想网络匹配语义网络固有的推理结构一般表现为继承、联想、和网络匹配。1.继承：语义网络中，某一节点通过 is_a 弧或 is_e 弧获取另一节点或子网络的性质的过程。2.联想：语义网络被激活的节点，通过关系弧激活其它节点或子网络的过程。3.网络匹配：(1)将问题化为目标网络；(2)将目标网络与知识库中的事实网络匹配。第57页/共162页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机给定一个关于动物特性的语义网络：动物鸟哺乳动物鱼has羽毛has翅膀乌鸦is_a孔雀鸵鸟头hasis_ais_ais_ais_ai

41、s_a第58页/共162页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机用 Lisp 语句描述动物网络：(setq animal_network(animal has head)(mammal is_a animal)(fish is_a animal)(bird is_a animal)(bird has feathers)(bird has wings)(ostrich is_a bird)(peacock is_a bird)(crow is_a bird)第59页/共162页03 03 语义网络语义网络

42、3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机定义一个提取动物特征的 Lisp 函数：(defun (get_features fact)(prog (x y z)loop(setq y animal_network)(setq x(caddr facts)循环体(go loop)已知的事实，如：(Robin is_e crow)局部变量表把facts的第三变量(如crow)赋值给x把语义网络知识库拷贝给y迭代运算第60页/共162页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现

43、的推理样机实现的推理样机get_features 函数的 循环体 部分：(setq z(car y)(setq y cdr y)(cond(equalp x(car z)(cond(equalp(cadr z)has)(pring(cdr z)(or(equalp(cadr z)is_a)(equalp(cadr z)is_e)(get_features z)(cond(equalp y Nil)(return the_end)取 y 的第一个元素删除 y 的第一个元素事实与网络匹配关系链是has 时输出结果关系链是is_a或is_e时递归调用get_features结束循环迭代第61页/共1

44、62页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机已知：Robin 是只乌鸦问题：Robin 有什么特征？问题球解步骤：Robin乌鸦is_e(1)应用建立动物语义网络 animal_network 同样的规则对已知事实进行表达：(2)对已知事实进行Lisp 描述：(Roboin is_e crow)第62页/共162页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机已知：Robin 是只乌鸦问题：Robin 有什么特征？问题球

45、解步骤：(3)网络匹配示意动物鸟哺乳动物鱼has羽毛has翅膀乌鸦is_a孔雀鸵鸟头hasis_ais_ais_ais_ais_aRobin乌鸦is_e第63页/共162页03 03 语义网络语义网络3.5 语义网络知识的可利用性语义网络知识的可利用性 Lisp Lisp 实现的推理样机实现的推理样机已知：Robin 是只乌鸦问题：Robin 有什么特征？问题球解步骤：(4)调用 get_features 函数：(setq fact(Robin is_e crow)(get_features fact)或：(get_features(Robin is_e crow)(5)get_feature

46、s 运行结果：(has head)(has feathers)(has wings)第64页/共162页3-9 语义网络与产生式有什么异同吗？3-10语义网络具有充分的知识表达能力吗？3-11语义网络表达的知识具有可利用性吗？3-12 用语义网络表达02中的动物学知识，并用 Lisp 语言编程设计动物学语义网络知识库。03 03 语义网络语义网络3.6 练习与思考练习与思考第65页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑Section 03Section 03First-OrderFirst-Order Predicate Logic Predicate Logic第66页/共162页

47、04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.1 来自数理逻辑的来自数理逻辑的 知识形式化方法知识形式化方法所谓知识表达，实际上，就是知识的形式化。人脑求解问题的过程常常表现为人脑的逻辑思维过程。人脑逻辑思维过程的形式化，是实现思维自动化或推理自动化的重要途径。逻辑推理的形式化研究可以追溯到两千年以前。那时，亚里士多德潜心于形式逻辑的研究，其中，三段论法可称为逻辑思维形式化的典范。第67页/共162页然而，真正形式化的逻辑方法，应该是数理逻辑。04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.1 来自数理逻辑的来自数理逻辑的 知识形式化方法知识形式化方法数理逻辑的研究始于十七世纪七十年代，其主要的贡献者有：莱

48、布尼兹、布尔、弗雷格、罗素、哥德尔。数理逻辑将数学的形式化方法引入逻辑学，用数学手段研究人脑思维形式和思维规律。数理逻辑将逻辑命题、判断、推理符号化。谓词逻辑是数理逻辑一个重要的研究方向。第68页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.2 命题逻辑命题逻辑 “本命题是假的本命题是假的”命题逻辑是一阶谓词逻辑的基础。命题命题定义：定义：可以判断其真假的陈述叫做命题。例：这些陈述是命题吗？(1)“白马是马。”(3)“他创造了百米世界记录。”(4)“太阳是行星。”(5)“本命题是假的。”(2)“白马不是马。”第69页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.2 命题逻辑命题逻辑

49、 命题的逻辑值命题的逻辑值命题可能是真的，也可能是假的。命题的逻辑值由命题陈述的内容的真假所确定，当命题陈述的内容真实时，其逻辑值为“真”，反之，逻辑值为“假”。命题的逻辑值：true,false 或 T,F(1)true:命题为真(2)false:命题为假第70页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.2 命题逻辑命题逻辑 命题的逻辑运算命题的逻辑运算命题的逻辑运算符号对于命题，正如算术运算符号+对于算术表达式；象算术运算符号具有优先级别一样，命题的逻辑运算符也有优先级别。定定义义(逻逻辑辑运运算算)：将一个命题变换为一个新的命题的过程，称为命题的逻辑运算。定定义义(逻逻辑辑运运

50、算算符符)：实现命题逻辑运算操作的符号，称为命题的逻辑运算符。第71页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.2 命题逻辑命题逻辑 命题的逻辑运算命题的逻辑运算逻辑运算符逻辑运算符符号名称运算符联结词与(合取)&and或(析取)|or非 not蕴涵 implies等价 equivalent逻辑运算符的优先级别定为：第72页/共162页04 04 一阶谓词逻辑一阶谓词逻辑4.2 命题逻辑命题逻辑 命题的逻辑运算命题的逻辑运算TTTTTTTTTTTFFFFFFFFF逻辑运算真值表逻辑运算真值表PQPQPQPPQPQTTTTFFFF设 P 和 Q 代表两个不同的命题，则其由逻辑运算符构成