人工智能中的知识表示

人工智能中的知识表示解释问题表示范式背后的概念及其特征、产生式系统，并将问题定义为状态空间表示。分析各种人工智能搜索算法（无信息搜索、有信息搜索、启发式搜索、约束满足搜索、最佳优先搜索、问题归约搜索）。解释知识表示（基于逻辑、基于框架、语义网络）、推理和定理证明的基本原理，了解如何构建简单的基于知识的系统。展示在信息不完整和/或不确定的情况下进行推理的工作知识。将学习应用于问题解决，学习概率模型。应用知识工程、学习、知识获取、理解自然语言等概念。课程成果知识表示问题语义网络帧脚本内容：-很明显，特定的知识表示模型允许在其上运行更具体、更强大的问题解决机制。研究可用于在程序中表示和操作知识的具体技术。表示与映射事实：某些相关世界中的真相这就是我们想要表达的内容。用某种选定的形式体系来表示事实。我们实际操控的是这些事物。这些实体的结构分为两个层次。知识水平，用于描述得出每个主体行为和当前目标的结论性事实。知识表示问题内部表征事实英语表述英语理解英语生成表征充分性是指表征该领域所需所有类型知识的能力。推理充分性：-能够以某种方式操纵表示结构，从而导出与从ol推断出的新知识相对应的新结构。推理效率：-将附加信息融入知识结构的能力，这些信息可以用来将推理机制的注意力集中在最有前途的方向上。获取效率：指轻松获取新信息的能力。最简单的情况是个人直接将新知识录入数据库。知识表示方法。语义网络是一种将知识表示为相互连接的节点和弧线模式的结构。它也被定义为知识的图形化表示。所考虑的对象充当节点，与其他节点的关系构成弧。节点表示网络中的实体、属性、状态或事件弧表示节点之间的关系，弧上的标签指定实际存在的关系类型。语义网络例子是&实例关系。有是一个小型摩托车两轮车摩托车刹车移动车辆引擎电气系统燃油系统是一个是一个有有有有一部分统一颜色团队哺乳动物人皮威·里斯蓝色的布鲁克林道奇队鼻子是一个实例框架：一种表示常识知识的方法。知识被组织成称为“框架”的小组。特定情境下的所有框架构成系统。框架可以定义为具有用于容纳各种对象的槽位的结构，而框架的集合则构成对特定情况的预期。框架用于表示两种类型的知识，即陈述性/事实性知识和程序性知识。陈述性框架和程序性框架如下：仅包含对象描述的框架称为声明型/事实型情境框架。帧名称：计算机中心空调文具柜电脑哑终端

打印机框架名称

框架上的插槽嵌入了程序性知识的框架称为动作程序框架。动作框架包含以下几个槽位。演员槽，用于保存执行活动的人员信息。源槽位保存着行动必须开始的位置信息。目的地栏包含有关行动结束地点的信息。任务槽：生成执行操作所需的必要子帧。名称：清洗化油器内部冷却液演员专家目的来源

目的地

小型摩托车小型摩托车任务1任务2任务3拆卸化油器清洁喷嘴修理化油器一种表示常见事件序列知识的机制。脚本是一种描述特定内容中刻板事件序列的结构，由槽组成，包含值/默认值。脚本的组成部分进入条件——脚本中描述的事件发生之前的条件。结果——脚本中描述的事件发生后，通常会成立的条件。道具-代表脚本中描述的事件所涉及的对象的槽位。角色–代表剧本中所述事件相关人员的位置。音轨–此特定脚本所代表的更一般模式的具体变体。场景——实际发生的事件顺序。脚本餐厅脚本的伪形式脚本：去餐厅道具：食物表格菜单钱角色：所有者顾客服务员出纳员场景1：进入餐厅。走进餐厅。扫描表格，选择最佳表格。决定坐在那里。去那里。占据了座位。准入条件顾客饿了客户有钱店主有食物。场景二：点餐。顾客索要菜单。服务员端上来了。顾客瞥