人工智能知识表示

1、第五章 知识表示 表示是使用人造的体系对自然界事物的运算规律进行概括与抽象的模型。 知识表示是概括智能的模型。需同时满足“刻画智能现象”与“计算装置可接受”两个条件。 表示观：注重形式化的认知观 注重模拟客观世界本体的本体观产生式规规则是一一种使用用最广泛泛的表示示方法。语义网络络、框架架、脚本本都是结结构化的的表示方方法，结结构化表表示法适适合描述述那些带带有结构构、层次次、比较较复杂的的事物，反映了了人们使使用知识识的方式式，提供供了结构构的描述述关系。评价知识识表示方方法从表表示的能能力和效效率两个个方面考考虑：表示能力力（区分分与避免免不必要要区分）：一阶阶谓词逻逻辑最强强，其它它方法

2、是是其子集集。效率：考考虑知识识获取和和知识库库维护的的效率（适合人人的思维维）。考考虑推理理机的效效率（适适合机器器实现），一一阶谓词词逻辑最最弱。经典人工工智能的的主要表表示方法法：一阶谓词词逻辑是是最基本本的表示示方法，具有严严谨的公公理体系系。5.1逻辑表示示法用谓词表表示知识识命题：表表示知识识的陈述述性形式式称为命命题。例：张平平是学生生、树叶叶是绿色色的谓词：带带有参数数的命题题叫做谓谓词。例：是学学生（X）谓词比命命题有更更强的表表达能力力：1）有有概括能能力2）引引进了变变量3）在在知识之之间建立立联系是学生（X）：X是学生受纪律约约束（X）：X受纪律约约束犯错误（X）：X犯

3、错误受纪律惩惩罚（X）：X受纪律惩惩罚连接后： 是学生（X）受纪律约约束（X）犯错误（X）受纪律惩惩罚（X）(6)X 是学生(X)学籍(X)Y 是教师(Y)职称(Y)例：没有有无学籍籍的学生生，也没没有无职职称的教教师。(1)Q(2)没有无学学籍的学学生也没有无无职称的的教师(3)存在无学学籍的学学生存在无职职称的教教师(4)X 无学籍的的学生(X)Y 无职称的的教师(Y)(5)X 是学生(X)无学籍(X)Y 是教师(Y)无职称(Y)第一种谓谓词简单单，个数数多，较较灵活第二种谓谓词复杂杂，个数数少，利利于检索索。这个命题题可在六六个不同同的层次次表示：分得细知知识多推推理效率率低分得粗知知识

4、少推推理效率率高上述方式式是谓词词多，参参数少另一种是是谓词少少，参数数多P(x1,x2,.x10)其中，x1表示是否否、x2表示动作作、x3表示有无无、x4、x5表示对象象，x6到x10与x1到x5一样。即即：P(不，存在在，无，学籍，学生，不，存存在，无无，职称称，教师师)可表示为为(x)(A(x)B(x)或(x)(B(x)A(x)或(x)(A(x)(B(x)用谓词表表示知识识的例子子：1）所所有的的有理数数都是实实数令P(x)表x是有理数数，Q(x)表x是实数则应为(x)(P(x)Q(x)而不是(x)(P(x)Q(x)2）有的实实数是有有理数应为(x)(Q(x)P(x)而不是(x)(Q(

5、x)P(x)3）没有无无理数是是有理数数A(x)表示无理理数，B(x)表示有理理数(x)(机器(x)型号(x,B)电源故障障(x)4）凡是桌桌面上没没放书本本的桌子子都配有有台灯。(x)(桌子(x)上面放书书(x)配有台灯灯(x)(x)(桌子(x)(y)(书(y)在上面(y, x)(z)(台灯(z)在上面(z, x)(x)(桌子(x)在上面(书, x)在上面(台灯, x)5） 张宏宏的母亲亲和谁都都没吵过过架。(x)(人(x)吵架(母亲(张宏),x)6）型号B的所有机机器都有有电源故故障。7）放在台灯灯下面的的书可能能是数据据结构，也可能能是编译译原理，不会是是别的书书用谓词表表示自然然语言：

6、用谓词和和项表示示句子的的关系和和实体一元谓词词表示一一个集合合。多元谓词词表示一一个关系系。(x)(学校(x)老同学(母亲(赵亮),校长(x)8）赵亮的的母亲和和某校的的校长是是老同学学书(a)台灯下面面(a)(是(a,数据结构构)是(a,编译原理理)重迭量词词对于二元元谓词R(x,y)，可以连连续两次次引用量量词，有有四种形形式：(x)(y)R(x,y)：一切x和一切y有关系R。(x)(y)R(x,y)：一切x和有的y有关系R。(x)(y)R(x,y)：有的x和一切y有关系R。(x)(y)R(x,y)：有的x和有的y有关系R。例：一切切固体都都可以被被某些液液体所溶溶解。(x)(固体(x)

7、(y)(液体(y)被溶解(x,y)有的液体体可以溶溶解一切切固体。(y)(液体(y)(x)(固体(x)被溶解(x,y)产生式也也称作规规则，或或产生式式规则。产生式一一词来源源于Post机, Post机是E.Post在1943年根据字字符串替替换规则则提出的的称为产生生式系统统的一种计算算模型。5.2产生式系系统知识之间间存在着着大量的的因果关关系，可以用一种称之之为“产生式”的形式式来描述。例：如果大学学毕业就能找到到工作如果大学学毕业热门专业业名牌大学学就能找到到好工作作综合数据据库是产生式式使用的的主要数数据结构构，它用用来表述述问题状态态或有关关事实，对应于于表示问题的说说明式知知识。

8、产生式系系统的基基本结构构产生式系系统是问问题求解解系统。它是把一组组产生式式放在一一起，让让它们互互相配合合，协同同作用，一个产产生式生生成的结结论可以以供另一一个产生生式作为为前提，以这种种方式求求得问题题的解决决。一个产生生式系统统由三个个基本部部分组成成：一个个综合数数据库、一组产产生式规规则和一一个控制制系统。一组产生生式规则则构成了了规则库库，每一一条规则则形如:IF条件THEN行动或或IF前提THEN结论IF积木X在A处AND积木X上面为空空AND机械手在在A处AND机械手为为空THEN机械手抓抓起积木木X（条件行动）例如:IF动物是哺哺乳动物物AND动物吃肉肉THEN动物是食食

9、肉动物物（前提.结论）控制系统统是规则则的解释释程序，它规定定了如何选择择一条可可用的规规则的原原则(搜索策略略)和规则使使用的方方式(推理方向向)，并根据据综合数数据库的的信息，控制求求解问题题的过程程。PrecedureRespond扫描数据据库，找找到可用用规则集集S；whileS非空且问问题未被被求解dobegin调用过程程select-Rule（S），从S中选出规规则R；执行R的结果部部分，更更新数据据库的内内容；扫描数据据库，找找到可用用规则集集Send5.2.1推理方式式正向推理理正向推理理的基本本思想是是从已知知数据信信息出发发，正向向使用规规则（让让规则的的前提与与数据库库匹

10、配）求解问问题。它它要求用用户首先先输入有有关当前前问题的的信息作作为数据据库中的的事实。下述的的过程Respond是这种策策略的基基本思想想。正向推理理的主要要缺点是是激活规规则表面面看无目目的，或或者说系系统为达达到目标标可能执执行若干干无用动动作。规则“可可用”是是指数据据库中有有满足该该规则的的条件部部分的事事实，过过程select-Rule负责选择择规则，与问题题有关的的控制信信息在此此体现，可使用用评价函函数，也也可精心心排序。过程Respond是原理示示意程序序，实际际系统要要复杂的的多，例例如：如如何查找找规则？是顺序序，还是是索引。如何判判断规则则可用？是简单单匹配、比较，还

11、是计计算。正向推理理就是执执行“识识别动作”。正向推理理的主要要优点是是允许用用户主动动提供有有用的事事实信息息，而不不必等到到用户需需要时才才提供。它适合合于“解解空间”很大的的一类问问题，象象设计、规划、预测、监控、管理等等。反向推理理的优点点：适合解空空间教小小的问题题不必使用用与总目目标无关关的规则则有利于向向用户提提供明确确的解释释反向推理理的缺点点：目标选择择盲目，不允许许用户主主动提供供信息指指导推理理当规则的的then是动作时时，反向向推理无无法使用用。反向推理理反向推理理基本思思想是：选定一一个目标标，然后后在知识识库中查查找能导导出该目目标的规规则集，若这些些规则中中的某条

12、条规则前前提与数数据库匹匹配，则则成功。否则，将该规规则前提提作为子子目标，递归执执行上述述过程，直到总总目标被被求解或或者没有有能导出出目标的的规则。过程Achieve（G）给出了了反向推推理的基基本思想想。ProcedureAchieve（G）扫描数据据库，如如果找到到G，返回T否则找到到能导出出G的规则集集S；whileS非空dobegin调用过程程ChooseRule（S），从S中选出规规则RwhileR在S中且R的前提部部分非空空dobeginGHEAD(R的前提部部分)；R的前提部部分TAIL(R的前提部部分)M=Achieve（G）ifM为F，then从S中去掉RendIfR在S

13、中then返回Tend当S为空时，返回FendR1：如果叶叶子子脱落则则是是落叶树树R2：如果叶叶子子保持则则是是常青树树R3：如果松松树树球果则则是是裸子子植物R4：如果针针叶叶则则是是裸子子植物R5：如果二二针针叶or三针叶or五针叶则是是针叶R6：如果是是裸裸子植物物and常青树and五针叶则是是白松树树R7：如果是是裸裸子植物物and落叶树and簇针叶则是是落叶松松树例:已知有如如下数据据库和规规则库数据库：叶子保保持、五五针叶规则库：解：产生生式系统统的正向向推理的的一般策策略为：1）找出可可用规则则集2）若可用用规则集集空或已已找到目目标则结结束，否否则3）选择一一条规则则（本题题

14、可按自自然顺序序）4）将结论论放入数数据库5）找出可用用规则集集，转2）。开始，找找出可用用规则集集：R2和R5执行2）后，继继续3）-5）条，结结果如下下：选择一条条规则（按自然然顺序）：R2将结论放放入数据据库：叶子保持持、五针针叶、常常青树找出可用用规则集集：R5再次执行行2）后，继继续3）-5）条，结结果如下下：使用上述述的数据据库和规规则库说说明产生生式的正正向推理理过程。(反向推理理略)选择一条条规则（按自然然顺序）：R5将结论放放入数据据库：叶子保持持、五针针叶、常常青树、针叶找出可用用规则集集：R4再次执行行2）后，继继续3）-5）条，结结果如下下：选择一条条规则（按自然然顺序

15、）：R4将结论放放入数据据库：叶子保持持、五针针叶、常常青树、针叶、裸子植植物找出可用用规则集集：R6再次执行行2）后，继继续3）-5）条，结结果如下下：选择一条条规则（按自然然顺序）：R6将结论放放入数据据库：叶子保持持、五针针叶、常常青树、针叶、裸子植植物、白白松树找出可用用规则集集：nil再次执行行2）后，结结束数据与数数据的匹匹配是指指在规则则中没有有变量的的情况，此时，规则的的前提中中，不论论是要比比较，还还是计算算，最后后，总之之是用数数据和数数据库中中的数据据进行匹匹配。5.2.2匹配方式式不论是正正向推理理，还是是反向推推理，在在挑选可可用的规规则时，都是要要利用数数据库的的数

16、据或或事实，判定规规则的前前提是否否为真，即规则则前提与与数据库库匹配。考虑规规则中是是否带有有变量，这种匹匹配可分分为三种种：数据据与数据据的匹配配、数据据与变量量的匹配配、变量量与变量量的匹配配。这里里的变量量概念是是广义的的，可是是一般的的变量，也可是是指数据据与一般般的变量量共同组组成的模模式。变量与变变量的匹匹配是在在有变量量的情况况下进行行反向推推理时出出现。给给定一个个断言，假定不不含变量量，在反反向推理理中，用用它和规规则的结结论匹配配，形成成一个环环境，规规则前提提的变量量应从此此环境取取值，但但是，前前提中的的变量在在结论中中可能不不出现，这样，当前提提作为新新的未知知断言

17、，让它去去和某规规则的结结论匹配配时，就就出现变变量与变变量的匹匹配。这这种匹配配正是我我们在归归结推理理中讲的的合一算算法。数据与变变量的匹匹配是在在规则中中有变量量的情况况下进行行正向推推理时出出现。有变量的的正向推推理数据与变变量的匹匹配是在在规则中中有变量量的情况况下进行行正向推推理时出出现。我我们假定定有一个个使用汉汉语的演演绎系统统做正向向推理，其中用用英语字字母表示示变量，用汉语语表示常常量，有有如下规规则：（规则203（如果（x是y的 母亲亲）（y是 男性性）（z是x的 姐妹妹）（z是w的 母亲亲）（则（z是y的 姨母母）（y是w的 表兄兄弟）若又有以以下事实实：（王夫人人是是

18、贾贾宝玉的的母母亲亲）（王夫人人是是贾贾元春的的母母亲亲）（薛王氏氏是是王王夫人的的姐姐妹妹）（薛王氏氏是是薛薛蟠的的母母亲）（薛王氏氏是是薛薛宝钗的的母母亲亲）（贾宝玉玉是是男男性）（贾元春春是是女女性）（薛蟠是是男男性）（薛宝钗钗是是女女性）可推出新新事实：（薛王氏氏是是贾贾宝玉的的姨姨母）（贾宝玉玉是是薛薛蟠的的 表兄兄弟）（贾宝玉玉是是薛薛宝钗的的表表兄弟弟）在检查规规则中某某前提是是否成立立时，带带变量的的正向演演绎与不不带变量量的正向向演绎是是有区别别的。不带变量量：检查查该前提提是否与与已知事事实相同同。带变量：检查该该前提是是否与已已知事实实相匹配配，当把把该前提提中的变变量换

19、成成匹配中中所获得得的约束束值时，它才与与那个事事实相同同。我们们说匹配配成功，既建立立了约束束关系，并把建建立的一一组约束束关系称称为一个个演绎环环境。例如，第第一个前前提与事事实库的的四个事事实匹配配成功，建立了了编号为为1、2、3、4的四个环环境。1（x王夫人）（y贾宝玉）2（x王夫人）（y贾元春）3（x薛王氏）（y薛蟠）4（x薛王氏）（y薛宝钗）为使用一一条规则则演绎，应使规规则中的的所有前前提同时时成立，即不同同前提中中的同名名变量可可以取到到同一个个约束值值。实际际上是说说，各前前提与事事实相匹匹配中所所获得的的环境应应当是相相容的，应有一一个公共共的环境境，满足足各前提提的要求求

20、。我们采用用“累积积”的方方法寻找找这一环环境。当当第一个个前提获获得四个个环境，让第二二个前提提使用这这些环境境寻找与与之相配配的事实实。于是是，符合合前两个个前提的的环境为为1、3：1（x王夫人）（y贾宝玉）3（x薛王氏）（y薛蟠）第三个前前提使用用这两个个环境寻寻找相匹匹配的事事实，环环境3不适合，使用环环境1，增加了了一个约约束，扩扩充为环环境5：5（x王夫人）（y贾宝玉）（z薛王氏）最后，第第四个前前提使用用环境5找到两个个事实，环境5扩充为环环境6和环境7。6（x王夫人）（y贾宝玉）（z薛王氏）（w薛蟠）7（x王夫人）（y贾宝玉）（z薛王氏）（w薛宝钗）这两个环环境就是是符合所所有

21、前提提的公共共环境，使用此此环境，可得出出新事实实：（薛王氏氏是是贾贾宝玉的的姨姨母母）（贾宝玉玉是是薛薛蟠的的表表兄弟）和（薛王氏氏是是贾贾宝玉的的姨姨母母）（贾宝玉玉是是薛薛宝钗的的表表兄弟弟）去掉重复复，获得得三条。有变量的的反向推推理变量与变变量的匹匹配是在在有变量量的情况况下进行行反向推推理时出出现。给给定一个个断言，假定不不含变量量，在反反向推理理中，用用它和规规则的结结论匹配配，形成成一个环环境，规规则前提提的变量量应从此此环境取取值，但但是，前前提中的的变量在在结论中中可能不不出现，这样，当前提提作为新新的未知知断言，让它去去和某规规则的结结论匹配配时，就就出现变变量与变变量的

22、匹匹配。这这种匹配配正是我我们在归归结推理理中讲的的合一算算法。只只是算法法的实现现细节有有所不同同。在带变量量的反向向推理中中，合一一算法所所得到的的置换实实现成约约束表，对未匹匹配部分分做置换换通过对对变量求求“终值值”而解解决。算算法的基基本过程程是一样样的。参与合一一的变量量先在环环境中取取终值，无值则则为本身身。常量量值为常常量。双方为常常量，相相等则合合一成功功，否则则失败。一方为变变量，则则建立约约束关系系，合一一成功。双方为变变量，建建立约束束关系，合一成成功。在带变量量的反向向推理中中，使用用的搜索索算法与与归结推推理方法法相同，都是回回溯算法法。为了证明明分支1、2、3都成

23、立，可用1和规则I、II、III的结论合合一。若若使用规规则1成功，而而2搜索后失失败，失失败的原原因可能能是1给的环境境不对，若1使用规则则2成功，也也许2也会成功功。因此此，分支支失败回回溯到“兄长”节点，而不是是“父”节点。III123III4567正向推理理的缺点点是有些些盲目，求解了了许多与与总目标标无关的的子目标标。反向向推理的的缺点是是盲目选选择目标标，求解解了许多多可能为为假的总总目标，要是解解空间较较大，则则更为明明显。解解决这些些问题的的有效办办法，是是综合利利用正向向推理与与反向推推理的优优点，即即正向推推理帮助助选择目目标，再再反向求求解目标标。这就就是混合合推理的的思

24、想。过程Alternate给出了这这种策略略的基本本思想。3.2.4混合推理理ProcedureAlternateRepeat让用户将将事实输输入到数数据库中中；调用Respond，从已知知事实出出发演绎绎出部分分结果；调用Choose-Goal，选出一个个目标G；调用Achieve（G），确定目标标G的真假性性until问题被求求解这是个原原理示意意程序，在实际际应用中中，有多多种混合合推理模模式。语义网络络形式上上是一个个有向图图：由一一组节点点和若干干条连接接节点的的弧构成成。节点：表表示一个个问题领领域的物物体、概概念、状状态。弧：表示示节点间间的关系系。常用的关关系有分分类关系系、事

25、物物属性关关系、推推理关系系等。分类：1）Subset-of关系（子子集关系系）Subset-ofSubset-of鸽子 鸟动物5.3语义网络络2）A-Menber-of关系（成成员关系系）A-Menber-of3）A-Part-of关系（部部件关系系）A-Part-of部件关系系没有属属性继承承权。事物属性性关系：黄色推理关系系：infer翅膀鸟白点鸽子中国人黄色下雪后气温降低低语义网络络是一种种网络结结构，节节点之间间的连接接是二元元关系，若表示示一元关关系，如如张平是是一个学学生，作作为谓词词可是student（zhangping），用语语义网络络可为：is-a这就是说说，语义义网络很很

26、容易表表示一元元关系。Is-a关系是Subset-of关系、A-Menber-of关系和A-Part-of关系的一一种通用用的表示示。Zhangpingstudent如果我们们要表示示的是多多元关系系，可以以把这个个多元关关系转化化成一组组二元关关系的组组合，在在转化中中，需要要引入附附加节点点。例如如，03年足球甲甲A联赛，北北京国安安主场4比1战胜青岛岛，谓词词表示SCORE（03甲A联赛，国国安，青青岛，4：1），用语语义网络络可表示示为：主队IS-A客队成绩图6-1多元关系系的语义义网络03甲A联赛国安附加节点点青岛4：1推理网络络的基本本节点是是事实或或概念，而节点点间的关关系则表表

27、示规则则。已证明，凡是用用一阶谓谓词可表表示的，用语义义网络均均可表示示。在人工智智能系统统中，分分类网络络和推理理网络也也有较多多的应用用。分类网络络的构造造非常简简单，每每个节点点代表一一个概念念，节点点间的关关系只有有两种：子集关关系和成成员关系系。子集集关系连连接中间间节点，个体关关系连接接叶节点点，整个个网络一一般呈树树形。在语义网网络上的的推理主主要是继继承推理理和匹配配推理。继承推理理就是通通过继承承关系得得到某些些个体的的一些特特征值。虽然，鸽子与与翅膀之之间没有有连接，但鸽子子是鸟的的子集，翅膀是是鸟的一一个部分分，因此此，鸽子子就继承承了有翅翅膀这一一特性。在语义网网络中，

28、匹配推推理是指指对于给给定的事事物或事事实，构构造一个个语义网网络片段段，然后后到已有有的语义义网络中中去寻找找在结构构和细节节相一致致的对象象，若能能找到，则称二二者匹配配。使用推理理网络，也可进进行正向向推理和和反向推推理。框架与语语义网络络一样，都是结结构化表表示法。实际上上，我们们可以把把框架看看成是由由一组语语义网络络的节点点和弧构构成，只只不过这这些节点点和弧描描述的是是格式固固定的事事物、行行动和事事件。语语义网络络注重表表示对象象间的关关系，而而框架更更注重对对象的内内部结构构。较典型的的一种框框架由描描述对象象的各个个方面的的槽组成成，每个个槽可有有若干个个侧面，每个侧侧面又

29、可可有若干干个值。槽、侧侧面和值值的多少少要根据据具体问问题的具具体需要要来确定定。5.4框架5.4.1框架的基基本概念念(框架名(槽名1 (侧面1 (值1)(值2)(值n)(侧面2)(侧面m)(槽名2)(槽名k)例：张平平a-member-of学生身高1.78米体重70公斤爱好滑滑冰、击击剑下面是一一个用LISP语言表示示的框架架结构：用框架表表示：(张平(a-member-of(value(学生)(身高(value(1.78米)(体重(value(70公斤)(爱好(value(滑冰)(击剑)每个槽除除了值侧侧面（value）以外，还可有有一些其其它的侧侧面。例如：1）默认（Default）

30、侧面可有一个个默认值值2）需要（if-needed）侧面当值侧面面与默认认侧面都都没有值值时，此此侧面的的求值结结果作为为该槽的的值。如如不知体体重，对对于成人人，可以以用身高高减去1.1为其体重重。1）增加（if-added）侧面当一个槽槽的值侧侧面被赋赋值或修修改时，这个槽槽（可继继承）的的增加侧侧面可自自动求值值，包括括对其它它槽的值值侧面的的赋值。例如：计算体体重的过过程可放放在身高高槽的if-added侧面，修修改身高高时，既既可重新新计算体体重。2）删除（if-removed）侧面删除值侧侧面的一一个值。3）约束（require）侧面是对槽的的约束条条件。对于框架架有三条条基本操操

31、作：1）提取信信息给出：框框架名、槽名、侧面名名返回：侧侧面的值值1）存取信信息给出：框框架名、槽名、侧面名名、值返回：1.如果找到到框架名名、槽名名、侧面面名，则则把值放放入2.找不到，则增加加新的槽槽名、侧侧面名和和值2）删除信信息给出：框框架名、槽名、侧面名名、值返回：如如果存在在，则删删除这个个值。如如果删除除后，已已无其它它值，则则连侧面面也同时时删除。框架的推推理与语语义网络络类似，也是利利用框架架间的子子集关系系、成员员关系、部件关关系，使使用继承承和匹配配进行推推理。继承是把把对事物物的描述述从概念念框架或或类框架架传递到到实例框框架。常常用的有有三种继继承：值值继承、需要继继承和默默认继承承。关于于这三种种继承的的搜索也也有几种种方式。1）沿着父父框架的的槽，只只搜索值值侧面（相对应应槽）。2）沿着父父框架的的槽，第第一次搜搜索值侧侧面，第第二次搜搜索默认认侧面，第三次次再搜索索需要侧侧面。3）沿着父父框架的的槽，一一次就搜搜索值侧侧面、默默认侧面面和需要要侧面。5.