人工智能知识表示解读

1、产生式表示法产生式”由美国数学家波斯特（E.POST ）在1934年首先提岀，它根据 串代替规则提岀了一种 称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。1972年纽厄尔和西蒙在研究人类知识模型中开发了基于规则的产生式系统。1. 产生式的基本形式IF P THEN Q常用结构示例原因a结果天下雨，地上湿条件a结论如果把冰加热到 0。以上，冰就会融化为水前提a操作若能找到一根合适的杠杆，就能撬起那座大山事实a进展夜来风雨声，花落知多少情况a行为刚才开机了，意味着发岀了捕获目标图像的信号illI *皿；.1产生式表示的常用结构及示例2. 产生式系统把一组产生式放在一起，让它们互相配合，协同作

2、用，一个产生式生成的结论可以供另一个产生 式作为已知事实使用，以求得问题的解决，这样的系统称为产生式系统。图1产生式系统3. 动物识别系统产生式推理链设动物识别知识库中已包含识别虎、金钱豹、斑马、 条规则。长颈鹿、企鹅、鸵鸟、海鸥等7中动物15R1 : IF某动物是哺乳动物AND是食肉动物物是金钱豹AND是黄褐色 AND身上有斑点 THEN该动R2 : IF某动物是哺乳动物 AND是食肉动物 动物是老虎AND是黄褐色AND身上有黑色条纹 THEN该R3 : IF某动物是有蹄类动物 物是长颈鹿AND有长脖子AND有长腿AND身上有暗斑点 THEN该动R4 : IF某动物是有蹄类动物AND身上有黑

3、色条纹 THEN该动物是斑马AND 有长腿 AND不会飞 AND有黑白两色 THEN 该动R5 : IF该动物是鸟 AND有长脖子 物是鸵鸟R6 : IF某动物是鸟 AND会游泳 AND不会飞 AND有黑白两色 THEN 该动物是企鹅R7 : IF某动物是鸟 AND会游泳 AND善于飞 THEN 该动物是海鸥R8 : IF动物是哺乳动物AND嚼反动物THEN该动物是有蹄类动物R9 : IF某动物有毛发THEN该动物是哺乳动物R10 :IF某动物有奶THEN该动物是哺乳动物R11 :IF某动物有羽毛THEN 该动物是鸟R12 :IF某动物会飞 AND会下蛋THEN该动物是鸟R13 :IF某动物吃

4、肉 THEN 该动物是食肉动物R14 :IF某动物有犬齿 AND有爪子AND眼盯前方THEN该动物是食肉动物R15 :IF某动物是哺乳动物AND有蹄子THEN该动物是有蹄类动物Ktnr1 逛1酒1饰1kifr1嚼反Jld镭1 f诩毛1乳上;期1ft肉朗鞫17/fl t我11图3动物识别系统的推理链已知 有斑点、长脖子、长腿、有奶、有蹄子 正向推理：R10-R8-R3 反向推理：假设 R1到R7的某个结论成立，逐个与现有事实匹配正反向混合推理：正向推理，有斑点- 豹子或长颈鹿；根据其他事实反向推理优点缺点自然性效率不高，组合爆炸模块性不能表达具有结构性的知识有效性清晰性1产生式表示法的特点4.产

5、生式表示法的适用范围1)由许多相对独立的知识元组成的领域知识，彼此间关系不密切，不存在结构关系2)具有经验型及不确定性的知识，而且相关领域对这些知识没有严格、统一的理论领域问题的求解过程可被表示为一系列相对独立的操作，而且每个操作可被表示为一条或多3）条产生式规则西向对象表示法1.面向对象基本概念1)对象：客观世界中的任何事物2)类：一组相似对象的抽象3)封装：对象之间除了 互递消息 之外，不再有其它的联系 对象的状态只能由它的私有操作来改变当一个对象要改变另一个对象时，它只能向该对象发送消息，该对象接受消息后就根据 消息的模式找岀相应的操作，并执行操作改变自己的状态4)继承：父类所具有的数据

6、和操作可被子类继承5)面向对象的基本特征：模块性、继承性、封装性、多态性、易维护性、便于进行增量设计2.表示知识的方法一个智能求解系统可用具有层次结构的四元组模型:S依据系统反映的主题（Subject ）来命名，称为 主题层ID是对象标识符，又称为对象名，反映当前对象及其所属类别DS是数据结构，又称 属性层，描述了当前对象的内部状态及静态属性。称之为操作层或服务MS是采用的 方法集，表明了系统内部所具有的策略支持和服务操作集合， 层Ml为消息接口，称之为连接层，用于接收外部对象发送的信息，并可配备消息模式集及给定的 参数表来传递相关信息对象：导弹飞行观测数据类ID : Tk时刻观测数据DS :

7、方位，- 速度，- 加速度，-MS : GPS测量特征跟踪 卡尔曼滤波 模板匹配;Ml :观测命令, 读数，.显示，- 存数，- 处理，- 其他，- 表1导弹飞行观测数据3.表示实现Class : 类变量表Structure 对象的静态结构描述 Method 关于对象的操作定义 Restrai nt 限制条件ENDAgent概述1. Age nt定义Agent 的概念1977 年 Carl HewittPass ing Messages ”Viewing Control Structures as Patterns ofAge nt 词最早见于 M.Mi nsky 于1986 年岀版的Soci

8、ety of Mind 广义的Age nt包括人类、物理世界的机器人和信息世界的软件机器人。：狭义的Age nt专指信息世界中的软件机器人或称软件Age nt 。WooldrigeIn tellige nt Agen ts: Theory and Practice 1）弱定义Agent用来最一般地说明一个软硬件系统，具有四个特性:(1)(2)(3)(4)自治性。在无人或其他系统的直接干预下可自主操作，并能控制其行为和内部状态。 社会性。能够通过某种通信语言与其他Age nt （也可能是人）进行交互。反应性。感知所处的环境，对环境的变化做岀实时的反应，并可通过行为改变环境。 能动性。不仅仅简单地

9、对环境做岀反应，而且可以主动地表现岀目标驱动的行为。2）强定义Agent除具备弱定义中所有特性外，还应具备一些人类才具有的特性，如知识、信念、义务、 意图等。2. Age nt类型（一） 常用划分1）简单反应式Age nt图1简单反应式Age nt结构框图2）内置状态反应式 Age ntI AgentM界改变观律Wlid动作诒响感5r 片刑If卜界默念n !T功作图2内置状态的反应式Age nt结构框图3)4)图4效用驱动的Age nt结构框图（二）按问题求解能力划分反应型Age nt 慎思型Age nt 计划。社会性Age nt:能响应环境的变化或来自其他Age nt的消息。（意图型Age

10、nt ）:能够针对意图和信念进行推理，建立行为计划，并执行这些:除具有意图Age nt的能力外，还具有关于其他主体的明确模型。3. Age nt的环境1）环境的属性可知性：Age nt存内置状态信息。图5环境的属性传感设备使它可以了解环境的全部状态。对于完全可知的环境,Agent 无需保确定性：下一步环境的状态可以由当前状态和Agent选择的动作来完全决定。Agent的执行过程也将划分为阶段性：在一个按时间划分为一个个不相关的阶段的环境里, 个个阶段。静态和动态：如果环境在Age nt进行推理的时候就发生改变，就说该环境对于 Age nt来说是动态的，否则就是静态的。连续性：如果系统中只有有限

11、的、 区别明显的、清晰定义的知觉对象和动作，就说环境是离散的。2）环境程序（环境模拟器）inputs : state , the initial state of the environmentUPDATE-FN , function to modify the environmentAgents , a set of Agentstermination，a predicate to test when we are done rep eat for each Agent in Agents doP ERCE PTAge ntGET_ PERCE PT(Age nt, state) end f

12、or each Agent in Agents doACTIONAge ntP ROGRAMAge nt( PERCE PTAge nt) end state UP DATE-FN(actio ns, Age nts, state)un tilterm in ati on( state)BDI Agent模型结构1. BDI 的概念BDI ）概念的哲学观点源自 Bratman主体的信念-愿望-意图（Belief-Desire-Intention信念 Age nt具有的关于 环境信息、其他Age nt 信息和自身信息 的集合。信念不同 于知识，知识是为真的信念 。愿望一一Age nt希望达到的状

13、态或者希望保持的状态，分别称作实现型愿望和维护型愿望。可能有机会实现，也可能永远不去实现。意图一一承诺的愿望。最明显的性质是它将导致行为。主要作用：（1 ）意图驱动手段目的推理（2）意图约束未来的慎思过程（或目标的选择）（3 ）意图持续地控制着主体的行为（4）意图影响未来实际推理所基于的信念。2. BDI Age nt模型的一般结构图1 BDI Age nt的一般结构设Bel为所有可能信念的集合，Des为所有可能愿望的集合，Int为所有可能意图的集合。在 任意时刻，一个BDI Agent的状态表示为（比皿），其中匚月虬D匸尿匚加示当前感知的集合。主要成分含义形式化定义当前信念集表示Age nt

14、所具有的关于其当前环 境的信息信念求精函数(brf)根据Age nt的感知输入和Age nt的当前信念确定新的信念集愿望产生函数(options )依据Age nt关于其环境和目前意图 的当前信念确定Age nt可能的愿望X 戸(加) pDes)当前愿望集表示Age nt可用的行为的可能过程筛选函数代表Age nt的慎思过程，该函数基 戶卩总门卞仇B电） X皿）T 戌1沁）于Age nt的当前信念、愿望和意图(filter)确定Age nt的新意图当前意图集表示Age nt的当前主要任务 承 诺试图求解的事件状态行为选择函数基于当前意图确定要执行的行为戸（刃j）(execute )表1 BDI

15、 Age nt 7 个主要成分Age nt 决策函数action 伪代码定义: fucti on acti on(p:P ):A;beginB:=brf(B, p);D:=o ptio ns(B,l);l:=filter(B,D,l);retur n execute(I);end;3.典型的1) IRMABDI Age nt(Bratma n 1988)结构1郴靠选慰時1林选:S机；U图2 IRMA 的结构过程推理系统，是在动态环境下推理和执行任务的一个系 项目中的一个反应控制系统内开发的，以Rao和Georgeff图3 PRS的结构2) PRS (Georgeff and Lankey )

16、P RS( Process Reas oning System) 统。是在 NASA 的 Space Shuttle 提岀的一个完备理论背景为基础。3) COSY (Burmeister and Sundermeyer 1992)+ 图4 COSY主体结构知识库中含有信念 意图构件中表示了愿望（即战略意图） 所选定的脚本和协议化了主体的意图（即战术意图）RDRC组件负责推理，响应环境变化，确定如何更好地获取目标和实现意图，部分任务 需要在交互过程中处理决策。图5 RDRC的结构4) GRATE (Jennings 1993)GRATE中第一次将 联合意图 和联合责任 的概念引入到 BDI结构中

17、，从而使 BDI主体的研究进 入到多主体时代。图6 GRATE的功能结构局部问题求解的结果 或环境的变化 将引起事件发生， 事件监控器”负责监控事件的发生。 事件预 示需要一个新的活动和由此 产生一个新的目标。新的目标输入到 手段-目的分析器”中。手段-目的分析器”查阅 方法库”发现合适的计划以完成该目标。这些计划表明该目标是否能局部完成、协作完成或从二者之间做岀选择。a）局部完成一个目标，通过 相容性检测器”检测目标和满足目标的手段与已存在的意图是否一 致，如果发现不一致性，由不一致消除器”修改已存在的承诺，或改变目标以消除冲突。a）协作完成一个目标，则必须建立社会行为。第一阶段：识别能够完

18、成该目标的主体集合，形成协作小组，产生概要联合意图。第二阶段：完善方案概要（即产生社会计划），并将要完成的行为分配到能够承担这些任务的主体中（即职责分配）。计划的选择、产生和职责分配的结果都将传送到群组中的每一个成员，并最终要求他们完成局部的手段-目的的推理，以使基本行为适合于他们已存在的承诺同时满足相关行为之间的联系。每当一个新的个体或一个联合行为被提岀，一致性检查器”检查是否个体意图与联合意图相一致。图7 GRATE的实现结构领域级问题作为任务提岀，协作控制层将任务作为处理的基本单位。模块功能态势评估模块监控事件、手段-目的分析、相容性检查器不一致消除器、一致性检测协作模块识别可能的参与者自模型规划库、意图、联合意图和愿望相识者模型其他主体的能力表2 GRATE实现结构模块及对应的功能1、行万里路，读万卷书2、书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。3、读书破万卷，下笔如有神。4、我所学到的任何有价值的知识都是由自学中得来的5、少壮不努力，老大徒悲伤6、黑发不知勤学早，白首方悔读书迟。颜真卿7、宝