人工智能AI讲稿2(知识表示).ppt
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1、人工智能陈昭炯,人工智能(Artificial Intelligence)基本原理(2),福州大学数学与计算机学院陈昭炯2023/11/10,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念一阶谓词逻辑表示法产生式规则表示法框架表示法语义网络表示法其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念一阶谓词逻辑表示法产生式规则表示法框架表示法语义网络表示法其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,基本概念,什么是知识数据:用一组符号及其组合对客观事物的数量、属性、位置及相互关系进行抽象表示信息:数据在特定场合的解释成为信息知识:将有关信息关联在一起所形成的、反映客观事物 间关系的信息
2、结构例:(100,155,173,95,90)(舒张压,收缩压,身高,体重,脉搏)舒张压95 or 收缩压160则为高血压;,人工智能陈昭炯,知识的其它定义(难以给出明确的定义只能从不同侧面加以理解)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。知识库的观点:知识是某领域中所涉及的各有关方 面的一种符号表示。,基本概念,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的特性相对正确性不确定性:随机性:男人个子比女人高 模糊性:福州的夏天比较热 不完全性:恐龙的灭绝是由于地球历史上
3、曾遭受过小 行星的撞击经验依赖:中医诊脉可表示和利用,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的分类按使用范围:常识性知识,领域性知识按确定性划分:确定性知识,不确定知识按结构及表现划分:逻辑性知识,形象化知识按所起的作用划分:事实性知识:采用直接表示的形式如:今天下雨过程性知识:描述做某件事的过程领域相关,如:电视维修法 控制性知识:搜索策略,人工智能陈昭炯,知识表示的五个规则,(1)知识表示是现实世界的一个最基本的代替物,用于思考和推理。(2)知识表示是本体,是现实世界的同态模型(3)知识表示是一个关于智能推理的不完整的理论。(4)知识表示是一个能进行思考的有效的计算环境。(5)知识表示是一个描述现
4、实世界的语言。,人工智能陈昭炯,基本概念,知识的表示:计算机可接受的用于描述知识的数据结构类型符号表示法:一阶谓词逻辑表示法,产生式规则表示法 框架表示法,语义网络表示法连接机制表示法:神经网络原则充分性:医疗(产生式),图形设计(框架)便于利用便于组织管理便于理解实现,人工智能陈昭炯,基本概念,选取知识表示的因素表示范围是否广泛是否适于推理是否适于计算机处理是否有高效的算法能否表示不精确知识能否模块化,知识和元知识能否用统一 的形式表示是否可加入启发信息过程性表示还是说明性表示表示方法是否自然,AI问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已有知识以计算机可识别的形式加以有效合理的描述、存储和利
5、用便是表示应解决的问题。,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念一阶谓词逻辑表示法产生式规则表示法框架表示法语义网络表示法其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法最早,最精确,方法:1)定义谓词 2)用谓词公式表示例1:刘欢比他父亲出名 Well-known(x,y):x比y出名;father(x):x的父亲 Well-known(Liuhuan,father(Liuhuan)例2:高扬是计算机系的一名学生,但他不喜欢编程 Computer(x):x是计算机系的学生;Like(x,y):x喜欢y Computer(Gao)Like(Gao,programming)Stu
6、dent(x,y):x是y系的学生 Student(GAo,Computer)Like(Gao,programming)例3:偶数除以2是整数 E(x):x是偶数;I(x):x是整数;s(x):x除以2(x)(E(x)I(s(x),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例4:每个人都有父亲 Person(x):x是一个人;Hasfather(x,y):x的父亲是 y(x y)(Person(x)Hasfather(x,y)Isa(x,y):x属于y类;(x y)(Isa(x,person)Hasfather(x,y)语法元素:(围绕对象及其关系来建立)个体词:表作用对象(Liuhuan,prog
7、ramming,s(x)等),常量,变元,项,函数谓词:表对象性质关系(Well-known,Computer等)函数:个体域个体域(s(x),father(x)等)量词:,联接词:,谓词与函数的区别:谓词值为“真”或“假”,而函数的值是某个个体且通常一 一对应谓词可以代表变化的情况:City(北京),真。City(煤球),假,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例5:机器人取物问题 机器人将盒子从a桌上取走放在b桌上,然后回到原位c,谓词:个体域:At(y,z):y在z附近 x:a,bOn(w,x):w在x上面 y:robotTable(x):x是桌子 z:a,b,cEmpty(y):y手中
8、为空 w:boxHolds(y,w):y拿着w,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,初始态S0:At(robot,c),On(box,a),Table(a),Table(b),Empty(robot)目标态Sg:At(robot,c),On(box,b),Table(a),Table(b),Empty(robot)行为谓词:1)Goto(x,y):从x处走到y处 条件:At(robot,x)操作:删除At(robot,x),加入At(robot,y)2)Pick-up(x):在x处拿起盒子 条件:At(robot,x)Table(x)On(box,x)Empty(robot)操作:删除On(b
9、ox,x)Empty(robot),加入Holds(robot,box),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,行为谓词:3)Set-down(x):在x处放下盒子 条件:At(robot,x)Table(x)Holds(robot,box)操作:删除Holds(robot,box),加入On(box,x)Empty(robot)执行过程:检查条件,逐个匹配 At(robot,c)At(robot,a)At(robot,a)On(box,a)Goto(c,a)On(box,a)Pick-up(a)Table(a)Table(a)Table(a)Table(b)Table(b)Goto(c,b)T
10、able(b)Goto(a,b)Holds(robot,box)Empty(robot)Empty(robot)Goto(a,c),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,At(robot,a)Goto(a,b)At(robot,a)Set-down(a)Table(a)Table(a)Table(b)Goto(a,c)Table(b)Goto(b,a)Holds(robot,box)Set-down(a)Holds(robot,box)Goto(b,c)At(robot,b)Goto(b,c)At(robot,c)Table(a)Table(a)Table(b)Goto(b,a)Table(b)
11、Empty(robot)Pick-up(b)Empty(robot)On(box,b)On(box,b),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,例6:修道士与野人问题S0:河左岸有3个Missionaries和3个Cannibals,1条boat条件:1)M和C都会划船,船一次只能载2人 2)在任一岸上,M人数不得少于C的人数,否则被吃目标:安全抵达对岸基本谓词:Ge(x,y,s):状态s 下,xy;Boat(z,s):状态s时,船在z岸Safety(z,x,y,s):在z岸状态s下,xy或x=0个体域:x,y:0,1,2,3 x:M的人数 y:C的人数z:L,R,人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表
12、示法,行为谓词:Across(d,x,x1,y,y1,s,s)d:+,-船划行的方向,:L到R,:R到Lx,x1:当前岸上已有和欲载的M人数 s,s:原有/新状态y,y1:当前岸上已有和欲载的C人数(d=+)Safety(L,x-x1,y-y1,s)Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,s)(Boat(L,s)Boat(R,s)(d=-)Safety(R,x-x1,y-y1,s)Safety(L,3-x+x1,3-y+y1,s)(Boat(R,s)Boat(L,s)(Ge(2,x1+y1,s)Ge(x1+y1,1,s),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,S0:Boat(L,S0)Ac
13、ross Boat(R,S1)Safety(L,3,3,S0)Safety(L,3,2,S1)Safety(R,0,0,S0)d=+;x=3,y=3,Safety(R,0,1,S1)1x1+y12(1,0),(1,1),(2,0)(0,1)Boat(R,S1)(0,2)Safety(L,3,1,S1)Safety(R,0,2,S1)Sg:Boat(R,Sg)Safety(L,0,0,Sg)Safety(R,3,3,Sg),人工智能陈昭炯,一阶谓词逻辑表示法,推理存在的问题:1)每一状态有多个条件满足,如何选择?2)多种变量代换的可能,如何选择冲突消解,搜索策略表示特点:优:自然性,精确性,严密
14、性,充分性,易实现,是后续三种 表示法的基础,prolog劣:不能表示不精确知识,组合爆炸,效率低,启发知识难利用一阶谓词逻辑表达中的注意点:1)谓词与函数的区别 2)与全称量词和存在量词关联的自然连接符3)表达的可读性与精简问题;4)适用的问题类型,人工智能陈昭炯,例:每个人都喜欢冰淇淋例:有的人喜欢可口可乐Propositional logic:Predicate logic,人工智能陈昭炯,第二章 知识与知识表示,基本概念一阶谓词逻辑表示法产生式规则表示法框架表示法语义网络表示法其它知识表示法简介,人工智能陈昭炯,产生式规则表示法应用最广,1943年Post首先在一种计算形式体系中提出6
15、0年代开始,成为专家系统的最基本的结构形式简单,但在一定意义上模仿了人类思考的过程 PQ If P then Q(可信度)与蕴涵式的区别:1)可表示不精确知识 2)前提条件可不精确匹配产生式系统结构组成三要素:规则库知识综合数据库存放信息控制系统规则的解释或执行程序(控制策略)(推理引擎),人工智能陈昭炯,系统的基本过程:过程PRODUCTION1,DATA初始数据库2,until DATA满足结束条件,do3,在规则集中选择一条可应用于DATA的规则RDATA R应用到DATA得到的结果,产生式规则表示法,人工智能陈昭炯,例1:字符转换问题ABC 已知:A,B求:FACDBCGBEFDE,产
16、生式规则表示法,初始综合数据库 A,B规则集,r1:IF AB THEN Cr2:IF AC THEN Dr3:IF BC THEN Gr4:IF BE THEN Fr5:IF D THEN E,控制策略顺序(深度优先)结束条件Fx,人工智能陈昭炯,求解过程,数据库 可触发规则被触发规则,A,B,(1),(1),A,B,C,(2)(3),(2),A,B,C,D,(3)(5),(3),A,B,C,D,G,(5),(5),A,B,C,D,G,E,(4),(4),A,B,C,D,G,E,F,r1:IF AB THEN C r2:IF AC THEN Dr3:IF BC THEN Gr4:IF BE
17、THEN Fr5:IF D THEN E,产生式规则表示法,人工智能陈昭炯,例2:动物识别系统,R1:if 有毛发 then 哺乳动物R2:if 产乳 then 哺乳动物R3:if 有羽毛 then 鸟R4:if 会飞 and 产卵 then 鸟 R5:if 吃肉 then 食肉动物R6:if 有犬齿 and 有爪 and 眼睛直视 then 食肉动物R7:if 哺乳动物 and 有蹄 then 有蹄类动物R8:if 哺乳动物 and 反刍 then 有蹄类动物R9:if 哺乳动物 and 食肉动物 and 黄褐色 and 有暗斑点 then 金钱豹R10:if 哺乳动物 and 食肉动物 a
18、nd 黄褐色 and 有黑条纹 then 虎R11:if 有蹄类动物 and 长脖 and 长腿 and 身上有暗斑点 then 长颈鹿R12:if 有蹄类动物 and 有黑条纹 then 斑马R13:if 是鸟 and 长脖 and 长腿 and 不会飞 and 有黑白二色 then 鸵鸟R14:if 是鸟 and 会游泳 and 不会飞 and 有黑白二色 then 企鹅R15:if 是鸟 and 善飞 then 信天翁,人工智能陈昭炯,产生式规则表示法,例2:动物识别系统(P65)哺乳动物 r1,r2,r15 鸟 食肉动物 有蹄类动物,分层设计规则库的优点:1)已知事实不完整时,至少可得
19、到阶段性结论2)若需增加对其它动物的识别时,只需加入个性规则,r3,r4,r13,r14,r15:鸟,人工智能陈昭炯,产生式规则表示法,综合数据库:存放:初始状态,原始证据,中间结论,最终结论 数据结构形式:字符串,向量,集合,矩阵(Age,Zhang,177,0.8)控制系统:将综合数据库的事实与规则库的前提进行匹配 多条规则满足时,冲突消解 执行规则右端的操作或将结论送入数据库 计算不确定性在推理中的传递结果 控制停机,人工智能陈昭炯,产生式规则表示法,产生式系统的分类:1)可交换的产生式系统 规则的使用次序可交换 建立规则库时不必考虑次序问题 问题求解的控制策略是无信息控制,简单 适用于
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