人工智能-30. 知识的概念及特性

30：知识的概念及特性教师姓名授课名称人工智能及机器学习基础知识授课形式授课班级授课地点授课日期章节名称知识的概念及特性教学目的掌握知识的概念、分类、要素、特性。了解问答系统的发展。重点难点重点：知识的概念、分类、要素、特性。难点：问答系统的发展。主要内容一、课程引入知识与智能的关系：人类的智能活动主要是获得并运用知识。知识是智能的基础。为了使计算机具有智能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。但人类的知识需要用适当的模式表示出来，才能存储到计算机中并能够被运用。因此，知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课题。课程内容知识的概念不同的人有不同的理解：费根鲍姆Feigenbaum ——知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。Bernstein——知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。Hayes-roth——知识是事实、信念和启发式规则。从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。知识的分类从内容上分：原理（客观）性知识——具有抽象概括性；方法（主观）性知识——具有通用性。从形式上分：显式和隐式知识；从逻辑思维角度分：逻辑型和直觉型知识；从可靠性上分：理论知识和经验知识。知识的要素：构成知识的必要元素，这里讨论的是一个人工智能系统处理知识的组成部分。一般而言，人工智能系统知识包括：（1）事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。事实是有关问题环境的一些事物的知识。经常以什么、是什么这样的形式出现。也是最底层的知识。比如：雪是白色的，人有四肢。（2）规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。这种知识是动态的，经常以如果怎么样，那么怎么样的形式来出现，比如启发式规则，如果下雨，则出门带伞。（3）控制：当有多个动作同时被激活时，选择哪一个动作来执行的知识。控制是有关问题的求解步骤、规划、求解策略等技巧性知识。（4）元知识：怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。是知识库中的高层知识。4.知识的特性（1）相对正确性也就是说知识的正确性需要一定的前提条件，知识是人类对客观世界认识的结晶，并且受到长期实践的检验。因此，在一定的条件及环境下，知识是正确的。 “一定的条件及环境”是必不可少的，它是知识正确性的前提。因为任何知识都是在一定的条件及环境下产生的，因而也就只有在这种条件及环境下才是正确的。例如1+1=2.是在十进制的条件下是正确的。（2）知识的不确定性由于现实世界的复杂性，信息可能是精确的，也可能是不精确的、模糊的;关联可能是确定的，也可能是不确定的。这就使知识并不总是只有“真”和“假”这两种状态，而是在“真”和“假”之间还存在许多中间状态；即存在为“真”的程度问题。知识的这一特性称为不确定性。（3）知识的可表示性与可利用性知识的可表示性：是指知识可以用适当形式表示出来，如用语言、文字、图形、神经网络等，这样才能被存储、传播。知识的可利用性：是指知识可以被利用。这是不言而喻的，我们每个人天天都在利用自己掌握的知识