第四章知識表示4.1概述4.2產生式表示4.3語義網絡表示4.4框架表示4.5其他表示方法4.1概述人工智能研究中最基本的問題之一

如何表示知識？知識的定義Feigenbaum

：知識是經過消減、塑造、解釋和轉換的信息。Bernstein：知識是由特定領域的描述、關系和過程組成的。Hayes-roth(斯坦福大學教授)：知識是事實、信念和啟發式規則。知識庫的觀點：知識是某領域中所涉及的各有關方面的一種符號表示。NEXT愛德華?費根鮑姆

（EdwardA.Feigenbaum）

知識工程的提出者 大型人工智能系統的開拓者返回費根鮑姆-知識工程的創始人１９７７年，費根鮑姆教授提出了知識工程的概念，成為知識可操作化的一個里程碑。２０多年來，知識工程的研究有了很大發展。知識工程的處理對象已從規范化的、相對好處理的知識進一步深入到非規范化的、相對難處理的知識。它的處理規模和方式從封閉式擴大為開放式，從小手工作坊式的知識工程擴大為能進行海量知識處理的大規模工程。返回知識的種類事實性知識：采用直接表示的形式。 如：凡是猴子都有尾巴過程性知識：描述做某件事的過程。 如：紅燒肉做法行為性知識：不直接給出事實本身，只給出它在某方面的行為。 如：微分方程、（事物的內涵）……..NEXT猴子返回紅燒肉做法返回紅燒肉做法1、主料：五花腩，五層三花的肚腩肉。2、配料：八角茴、大蒜子。大蒜去皮，至少要2頭3、開始做紅燒肉先就植物油燒熱后。放入一小勺白糖，（上色用）這時火要開小一點，待糖熔化變成醬油色，倒入五花肉、八角茴翻炒炒到肉開始轉色。4、開始燜：放入足夠的熱水，要蓋過肉多一點，燒開后改小火，加蓋小火燜1個小時左右。5、等水份燒干開始出油時，加入大蒜、鹽、味精。6、再燜幾分鐘，將肉和大蒜拌勻，再放一點開水燜幾分鐘就行了。返回……..實例性知識：只給出一些實例，知識藏在實例中。類比性知識:

即不給出外延，也不給出內涵，只給出它與其它事物的某些相似之處。 如：比喻、謎語元知識：有關知識的知識。最重要的元知識是如何使用知識的知識，如何從知識庫中找到想要的知識。知識的種類

知識的要素事實：事物的分類、屬性、事物間關系、科學事實、客觀事實等。（最低層的知識）規則：事物的行動、動作和聯系的因果關系知識。（啟發式規則）?？刂疲寒斢卸鄠€動作同時被激活時，選擇哪一個動作來執行的知識。（技巧性）元知識：高層知識。怎樣使用規則、解釋規則、校驗規則、解釋程序結構等知識。知識表示研究用機器表示知識的可行性、有效性的一般方法。知識表示是理智推理的部分理論。知識表示是有效計算的載體。知識表示是交流的媒介。知識表示的定義選取知識表示的因素表示范圍是否廣泛是否適于推理是否適于計算機處理是否有高效的算法能否表示不精確知識能否模塊化總之………知識和元知識能否用統一的形式表示是否加入啟發信息過程性表示還是說明性表示表示方法是否自然選取知識表示的因素………..總之，人工智能問題的求解是以知識表示為基礎的。如何將已獲得的有關知識以計算機內部代碼形式加以合理地描述、存儲、有效地利用便是知識表示應解決的問題。

知識表示的研究內容

表示觀的研究表示方法的研究

知識表示觀知識表示與推理機分離 注重常識知識的表示，忽略啟發式方法的研究知識表示與推理為一體 認為推理是表示中不可缺少的部分表示方法分類表示方法直接表示局部表示分布表示陳述性表示過程性表示語義網絡表示產生式表示邏輯表示框架表示腳本表示替代表示知識表示研究的特點智能行為特有的靈活性?！俺ＷR問題”不能概括為一類簡潔的理論，是大量小理論的集合。AI的任務受到計算裝置的約束。這導致了所采用的“表示”必須同時滿足“刻畫智能現象”與“計算裝置可以接受”，這兩個有時是矛盾的條件。表示方法產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法4.2產生式表示方法美國數學家Post，1943年提出了一種計算形式體系里所使用的術語。到了60年代，產生式系統成為認知心理學研究人類心理活動中信息加工過程的基礎，用它來建立人類認知模型。到目前為止，產生式系統已發展成為人工智能系統中最典型最普遍的一種結構。產生式表示方法是專家系統的第一選擇的知識表達方式。1.事實的表示：可看成是斷言一個語言變量的值或是多個語言變量之間關系的陳述句，語言變量的值或語言變量間的關系可以是一個詞，不一定是數字。

例1：香蕉是黃色的。語言變量——香蕉，值——黃色的

例2：小李喜歡小莉。語言變量——小李、小莉，關系值——喜歡

4.2.1事實與規則的表示一般用三元組（對象，屬性，值）或 （關系，對象1，對象2）例：（Li,Age,25）,(Friend,Li,Chang)4.2.1事實與規則的表示2.規則的表示：規則用于表示事物間的因果關系，來表達求解問題所需要的知識。產生式規則的一般形式:

條件---->行動或前提---->結論

即表示成：if<前件>then<后件>

例1：如果天下雪，我就不騎車上班。

if天下雪

then不騎車上班

4.2.1事實與規則的表示推理機數據庫規則庫知識庫產生式系統結構圖

4.2.2產生式系統結構4.2.2產生式系統結構1．數據庫是一個數據的集合，用于存放在推理過程中的已知條件、推導出的中間結果和最終結論等。往往是事實或斷言。這里的數據是廣義的常量、變量、多元組、謂詞、表、圖像等。存放的數據是構成產生式的基本元素，又是產生式作用的對象。2．規則集相當于系統的知識庫，它采用“IF<前件>THEN<后件>”的形式，來表達求解問題所需要的知識。4.2.2產生式系統結構客觀規律知識求解策略知識規則

每條規則分為左右兩個部分。左部表示激活該規則的條件，右部表示調用該規則后所作的動作。可觸發規則：當一個規則的前件被綜合數據庫中的數據滿足時，該規則稱為可觸發規則。被觸發規則：從可觸發規則中選擇一個規則來執行，被執行的規則稱為被觸發規則。

4.2.2產生式系統結構3．推理機(規則解釋程序)匹配器：判斷規則條件是否成立。沖突消解器：選擇可調用的規則。解釋器：執行規則的動作，并在滿足結束條件時終止產生式系統運行。4.2.2產生式系統結構

產生式系統舉例--字符轉換問題字符轉換問題規則如下：

A∧B→C

A∧C→D

B∧C→G

B∧E→F

D→E

已知：A，B

求：F

產生式系統舉例--字符轉換問題1.綜合數據庫

綜合數據庫用集合{x}表示，其中x為字符。

2.規則集

用“IF～THEN～”的形式表示如下：

(1)IFA∧BTHENC

(2)IFA∧CTHEND

(3)IFB∧CTHENG

(4)IFB∧ETHENF

(5)IFDTHENE

產生式系統舉例--字符轉換問題3.控制策略

就是選擇規則的方法，可采用按照規則的自然順序選擇規則的方法，這種策略稱為順序排隊。4.初始狀態

{A，B}，A、B是已知條件。5.結束條件

F∈{x}，當目標F在綜合數據庫中出現時，則F被求得。

正向推理方法反向

雙向4.2.3產生式系統的推理基于與或樹的推理與或樹.核果梨果蘋果桃果肉乳黃色肉質脆無石細胞外有縱溝果實扁圓果皮有毛李亞科蘋果亞科薔薇科花兩性花托杯形雙子葉綱網狀葉脈雙子葉胚花瓣5枚1、正向推理方法：從已知數據出發，一步步應用規則，一直到推出結論。又稱自低向上推理方式或數據驅動方式4.2.3產生式系統的推理正向推理過程：(1)用工作存儲器中的數據與產生式規則的前提條件進行匹配。(2)按沖突消解策略從匹配的規則中選擇一條規則。(3)執行選中規則的動作（依次）。修改工作存儲器。(4)用更新后的工作存儲器，重復上述工作，直到得出結論或工作存儲器不再發生變化為止。舉例：字符轉換問題4.2.3產生式系統的推理2.反向推理方法：從結論出發，一步步反向使用規則，最后看是否所有的前提條件都成立。又稱自頂向下推理方式或目標驅動方式4.2.3產生式系統的推理反向推理過程：(1)首先假定結論正確，然后反向使用規則，看在哪些條件下該結論才能夠成立。(2)檢查這些條件是否是已知條件。如果全部是已知條件，則結論得證。如果部分或者全部條件都是非已知的，則將這些條件看成是新的要求解的結論，用同樣的逆向方法推斷它們是否正確。(3)依次類推，直到所有的條件都是已知的，就推導出了最初的結論。4.2.3產生式系統的推理3．雙向推理方法即自頂向下、又自底向上作雙向推理，直至某個中間界面上兩方向結果相符便成功結束。該方法較正向或反向推理所形成的推理網絡小，從而推理效果更高。4.2.3產生式系統的推理推理方法的選擇 推理方法的選擇取決于推理的目標和搜索空間的形狀。如果目標是從一組給定事實出發，找出所有可能的結論，通常使用正向推理。如果目標是證實或否定某一特定結論，通常使用反向推理。4.2.3產生式系統的推理與人類求解問題時的思維很相像，可用于模擬人類求解問題的思維過程?？梢园旬a生式系統作為人工智能系統的基本結構單元或基本模型看待，就像積木世界中的積木塊一樣。4.2.4產生式表示的特點優點模塊性。 規則與規則之間相互獨立靈活性。 知識庫易于增加、修改、刪除自然性。 方便地表示專家的啟發性知識與經驗透明性。 易于保留動作所產生的變化、軌跡4.2.4產生式表示的特點缺點：效率低。不能表示結構性的知識。由于規則彼此之間不能調用。4.2.4產生式表示的特點應用實例：用于化工工業測定分子結構的DENDRAL用于診斷腦膜炎和血液病毒感染的MYCIN估計礦藏的PROSPECTOR4.2.4產生式表示的特點4.3語義網絡表示產生式表示方法常用于表示有關領域中各個不同狀態間的關系，但不適合表示事物間的分類關系。槽和填槽表示方法便于表示這種分類知識。這種表示方法包括語義網絡、框架、概念從屬和腳本。1968年Quillian的博士論文建議用一種語義網絡來描述人對事物的認知，實際上是對人腦功能的模擬。語義網絡多用于自然語言處理。通過實體及其語義關系來表達知識語義網絡由一些基本的語義單元組成語義單元（語義基元）：每一個要表達的事實用一個“結點”表示，而事實之間的關系用“弧線”表示。即，有向圖表示的三元組，（結點1，弧，結點2）連接而成。4.3.1語義網絡的結構某學校小學生屬于某學校小學生屬于坐車春游動作目的動作方式多個語義基元通過相應的語義聯系關聯起來語義網絡4.3.1語義網絡的結構例如：小學生坐車去春游。一、類屬關系指具體有共同屬性的不同事物間的分類關系、成員關系或實例關系。體現“具體與抽象”、“個體與集體”的概念。類屬關系的一個最主要特征是屬性的繼承性，處在具體層的結點可以繼承抽象層結點的所有屬性。4.3.2基本語義關系類屬關系常用屬性：

A-Kind-of:表示一個事物是另一個事物的一種類型

A-Member-of:表示一個事物是另一個事物的成員

Is-a:表示一個事物是另一個事物的實例4.3.2基本語義關系注：在類屬關系中，具體層的結點除了具有抽象層結點的所有屬性外，還可以增加一些自己的個性。

靈長類動物A-Kind-of劉軍中共黨員A-Member-of草魚

魚類Is-a類屬關系實例二、包含關系也稱聚類關系，指具有組織或結構特征的“部分與整體”之間的關系。 注：與類屬關系的最主要區別是包含關系一般不具備屬性的繼承性。常用的包含關系有：Part-of:表示一個事物是另一個事物的一部分 4.3.2基本語義關系輪胎汽車Part－Of顯示器PC電腦Part－Of

三、屬性關系指事物和其屬性之間的關系。常用的屬性關系：

Have：表示一個結點具有另一個結點所描述的屬性

Can：表示一個結點能做另一個結點的事情

例：鳥有翅膀。4.3.2基本語義關系屬性關系實例

鳥翅膀have

四、位置關系指不同事物在位置方面的關系。常用的位置關系：

Located-on: 一物在另一物之上

Located-at:一物在何位置

Located-under: 一物在另一物之下

Located-inside:一物在另一物之中

Located-outside:一物在另一物之外4.3.2基本語義關系五、相近關系指不同事物在形狀、內容等方面相似和接近。常用的相近關系：

Similar-to: 相似

Near-to: 接近

4.3.2基本語義關系

六、時間關系指不同事件在其發生時間方面的先后關系。常用的時間關系：

Before：表示一個事件在一個事件之前發生。After：表示一個事件在一個事件之后發生。

例如：

香港回歸之后，澳門也會回歸了。4.3.2基本語義關系七、多元邏輯關系

例如：

AC米蘭隊和國際米蘭隊在一場足球比賽中的成績為0：1，可以通過加入附加結點的辦法將多元關系表示成二元關系的組合或合取。本例通過加入附加結點G22。4.3.2基本語義關系七、多元邏輯關系4.3.2基本語義關系HostGuestscoreIs-a多元邏輯關系語義網絡實例從圖中看出，原來的多元關系都變成了G22結點屬性。

SoccerGameG220:1Inter-MLAC-ML4.3.2基本語義關系除表示事物間關系的語義網絡外，還有表示事件的語義網絡。事件的語義網絡結構：

Event：事件

Agent：施動者

Object：受動者event受動者AgentObject事件施動者例MichealisanemployeeandJackishisboss.SomedayMichealkickedhisboss.網絡匹配：結構上的匹配，包括結點和弧的匹配。繼承推理：利用成員聯系、集合聯系、特征聯系、相互作用聯系等具有繼承性質的語義聯系建立一些并不一定顯示存在于網絡知識庫中的網絡結構。4.3.3語義網絡的推理方法繼承的一般規則：IFX(AKO)YandY(AKO)ZthenX(AKO)ZIFX(ISA)YandY(AKO)ZthenX(ISA)ZIFX(AKO)YandY(屬性)ZthenX(屬性)ZIFX(ISA)YandY(屬性)ZthenX(屬性)ZIFX(屬性)YandY(AKO)ZthenX(屬性)ZIFX(屬性)YandY(ISA)ZthenX(屬性)Z4.3.3語義網絡的推理方法IFX(AKO)YandY(AKO)ZthenX(AKO)Z例：如果喜鵲是一種鳥，同時，鳥是一種動物，則，喜鵲是一種動物。4.3.3語義網絡的推理方法推理特點推理機制不十分明了，有繼承規則?？梢杂藐P系如：成員聯系、特征聯系、相互作用聯系、集合聯系、合成聯系、因果聯系、活動方式聯式、活動目標聯系、蘊含聯系等。還可以將語義網絡引入邏輯含義。表示∧，∨，～關系。4.3.3語義網絡的推理方法1、優點：結構性好，表達直觀、清晰。2、缺點：推理規則不十分明了。表達范圍有限，若結點數量過多將導致網絡結構復雜，難以推理。4.3.4語義網絡表示法的特點1975年Minsky在論文中提出了框架理論。他從心理學的證據出發，認為人的知識以框架結構記存在人腦中。當人們面臨新的情況，或對問題的看法有重要變化時，總是從自己的記憶中找出一個合適的框架，然后根據細節加以修改補充，從而形成對新觀察到的事物的認識。4.4框架表示人類對于一件事的了解，表現在對于這件實物的諸方面，即屬性的了解。掌握了事物的屬性，也就有了關于事物的知識，知識表示是從屬性描述開始的。4.4框架表示定義框架采用結點、槽和值表示結構，是一種結構化的表示方法。表示形式：由框架名、槽名、側面、值組成4.4.1框架結構4.4.1框架結構簡單框架的例子：

Micheal Gender： man Profession: singer Height: 185cm Weight: 79kg Age: 274.4.1框架結構框架之間的關系框架也分為類框架和實例框架。通過引入類-超類（AKO）及實例-類（ISA）關系來表示框架之間的包含關系和屬于關系。框架理論將知識看成相互關系的成塊組織。4.4.1框架結構框架名：<大學>類

屬：<學校>類

型：

范圍：（綜合性大學，?？菩源髮W）專

業：默認值：綜合學

院

數：教

學

樓：教工人數：職工人數：學生人數：位

置：（省（直轄市）,市）面

積：單位（平方米）框架名：<學校>類屬：<教育機構>類型：

范圍：（大學，中學，小學）位置：（?。ㄖ陛犑校?，市）面積：單位（平方米）教工人數：學生人數：

框架名：<大學1>

類

屬：<大學>

姓

名：中華醫學大學

專

業：醫學

學

院

數：13

教

學

樓：20

辦

公

樓：40

學生宿舍：20

教工宿舍：60

教工人數：4000

職工人數：5000

學生人數：20000

位

置：北京市

面

積：10000（平方米）

創建時間：2002年4月

教育機構高等教育綜合特殊教育醫學初等教育幼兒園殘疾?？拼髮W小學幼兒教育中國醫學大學藍天幼兒園北京盲人學?？蚣芟到y結構

匹配：同語義網絡一樣遵循匹配原理。

槽計算：繼承（屬性值、屬性、限制）

查詢：使用推理的中間結果或者用戶輸入的數據附加過程：即附加在數據結構上，啟動時計算槽值。4.4.2框架表示下的推理例如，要確定一個人的性別，已匹配的知識庫中的框架為：

【槽名

GenderNIL Ifneeded ASK Ifadded CHECK】啟動過程如下：

1）如果沒有默認值，ifneeded條件滿足

2）啟動ASK，向用戶查詢并等待輸入

3）若有輸入（ifadded），執行CHECK，檢查輸入的合法性。若有默認值而無輸入，則不執行CHECK4.4.2框架表示下的推理1、優點：結構性好適應性強推理方式靈活2、缺點推理機制不明確框架系統各子框架數據結構不一致將導致系統不清晰，推理困難。4.4.3框架表示法的特點混合型知識表示法上述的知識表示雖各有特點，而且適用的領域也不同。產生式規則方法推理方法太單一，如果前提條件太多，或規則條數太多，則推理的速度將慢得驚人。語義網絡方法表達的知識面比較窄?？蚣芊椒ū硎镜闹R橫向關系不太明確。（縱向從屬繼承關系很明確）對于復雜的、深層次的知識，就很難用一種知識表示來解決問題。表示方法產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法邏輯表示腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法—腳本表示法腳本方式是采用一個專用的框架，用來表示特定領域的知識。腳本通過一些元語作為槽名來表代要表示的對象的基本行為。有些象電影劇本。開場條件

1．

病人有病。

2．

病人的病需要找醫生診治。

3．

病人有錢。

4．

病人能夠去醫院。

角色

病人、醫生、護士。

道具

醫院、掛號室、椅子、

桌子、藥方、藥房、

錢、藥。

場景場景1進入醫院（1）

人走進醫院（2）

病人掛號（3）

病人在椅子上坐下等待看病場景2看?。?）

病人進入醫生的辦公室（2）

病人向醫生所說病狀（3）

醫生向病人解釋病情（4）

醫生給病人開藥方場景3交費（1）

病人到交費處（2）

病人遞交藥方（3）

病人交錢（4）

病人取回藥方及收據場景4取藥（1）

病人到藥房（2）

病人遞交藥方（3）

病人取藥場景5離開（1）

病人離開醫院結果

1．病人看病了，明白了自己的病是怎么回事。

2．病人花了錢，買了藥。

3．醫生付出了勞動。

4．醫院的藥品少了.表示方法—腳本表示法（推理）腳本表使得知識有強烈的因果結構，系統對事件的處理必須是一個動作完成后才能完成另一個。整個過程的啟動取決于開場條件，滿足腳本的開場條件，腳本中的事件才有可能發生。而腳本的結果就是動作完成后的系統結果。由于腳本是以非常固定的形式描述的，在預言一些沒有直接提到的事件方面特別有用。如已知某一腳本適用于所給定的情形，一旦腳本被起用，則可以應用它按照事件發生的順序推理。如果其中的某一個情景的描述發生了跳躍，可以根據腳本的故事情節推斷出整個事件正常進行時所得出的結論。但是如果事件被強行中斷，也就是給定的情節中的某個時間與腳本中的事件不能對應時，則腳本便不能預測被中斷以后的事件。如，上例中，如果醫生說病人沒病，病人就回家了。那么，對于病人所發生的變化；醫院的藥所發生的變化都不能作出推斷。

表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法—過程表示法前面的幾種知識表示方法均是知識和事實的一種靜止的表示方法。我們稱這類知識表示方式為陳述式表達。它所強調的是事物所涉及的對象是什么，是對事物有關知識的靜態描述，是知識的一種顯式、說明性知識表達形式。說明性表示知識給出事物本身的屬性及事物之間的相互關系。對問題的解答就隱含在這些知識之中。而過程性知識則給出解決一個問題的具體過程。表示方法—過程表示法說明性知識和過程性知識相比：說明性知識比較簡要、清晰、可靠、便于修改。但往往效率低。過程性知識比較直截了當，效率高。但由于詳細地給出了解決過程，使這種知識表示顯得復雜、不直觀、容易出錯、不便于修改。實際上，說明性表示和過程性表示實際上沒有絕對的分界線。因此，任何說明性知識如果要被實際使用，必須有一個相應的過程去解釋執行它。對于一個以使用說明性表示為主的系統來說，這種過程往往是隱含在系統之中，而不是面向用戶。表示方法—過程表示法知識過程性的兩個含義：含義1：把解決一個問題的過程描述出來。可以稱它為解題知識的過程表示。含義2：把客觀事物的發展過程用某種方式表示出來。在某些情況下，這兩種含義是很難決然分開的。如，任何一個解題系統的基本構成都是一個數據集，一組運算符和一個解釋程序。過程性知識使用狀態來表示，在狀態空間運作。表示方法—過程表示法過程式表示定義：過程式表示就是將有關某一問題領域的知識連同如何使用這些知識的方法均隱式地表達為一個求解過程。它所給出的是事物的一些客觀規律，表達的是如何求解問題，知識的描述形式就是程序。所有信息均隱含在程序中——效率高、沒有固定形式。如何描述知識完全取決定于具體的問題。實際上的系統都是陳述與過程觀點的結合。陳述之中多少包含了過程方法。表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法—混合型知識表示法上述的知識表示雖各有特點，而且適用的領域也不同。如：謂詞邏輯方法只適用于確定性、陳述性、靜態性知識，而對動態的、變化性、模糊性知識則很難表示。產生式規則方法推理方法太單一，如果前提條件太多，或規則條數太多，則推理的速度將慢得驚人。語義網絡方法表達的知識面比較窄。框架方法表示的知識橫向關系不太明確。（縱向從屬繼承關系很明確）對于復雜的、深層次的知識，就很難用一種知識表示來解決問題。表示方法—混合型知識表示法根據需要表示的知識的特征來決定用二、三種方式聯合表示。邏輯與框架：框架里的槽值可以對應與謂詞項。語義網絡與框架：結點對應與框架，結點的參數就是框架的槽值。產生式與框架：框架的槽值對應于一條產生式規則。邏輯、產生式和過程式：產生式兩端以謂詞形式出現“活動”是個過程。與神經網絡結合表示方法—混合型知識表示法框架與產生式在產生式系統中，隨著產生是規則數量的增加，系統設計著難以理解規則之間的相互作用。原因是每條規則的自含性使得知識表示的粒度過于細致。因此，需要對規則的適當劃分，將其組織易于管理的功能模塊?？蚣芟到y具有組織成塊知識的良好特性。兩者的有機結合，有利于系統的開發、調試和管理。框架的表示機制可以用作產生式語言和推理機制設計的一個重要構件?？蚣芸梢灾苯佑糜诒硎疽巹t（每個規則作為一個框架，一組規則組成一類）例：P186《人工智能與專家系統》吳泉源，國防科大

表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法—面向對象的知識表示法面向對象表示法中的對象指物體，消息指物體間的聯系，通過發送消息使對象間相互作用來求得所需的結果。任何事物都是對象，對象按照“類”、“子類“進行分類。特點：有屬性繼承、特征描述結構化等優點。表示方法—newsCorpus-BasedKnowledgeRepresentation

KeyAdvantage:Avoidthelaboriousprocessofbuildinga(oftenbrittle)knowledgebase.“Weemphasizethecorpus-basedrepresentationisnotareplacementfortraditionalknowledgerepresentation.Therearemanytasksinwhichveryfinelytunedreasoningisrequired,andsuchreasoningcanonlybedonewithaverywelldesignedknowledgebase(e.g.,medicaldiagnosis,monitoringspacecraft,andmakingsenseoftaxlaw).”第四章知識表示方法結論： 本章介紹了若干種知識表達方式，絕大多數在應用中得到了很好的驗證。但實際工作中，如果要建立一個人工智能系統、專家系統時，可能還是要根據具體情況提出一個混合性的知識表達方式。表示方法概述直接表示邏輯表示產生式規則表示法語義網絡表示法框架表示法腳本方法過程表示混合型知識表示方法面向對象的表示方法表示方法—邏輯表示法一階謂詞邏輯是謂詞邏輯中最直觀的一種邏輯。它以謂詞形式來表示動作的主題、客體。客體可以多個。

如：張三與李四打網球（ZhangandLiplaytennis），可寫為：play(Zhang,Li,tennis)

這里謂詞是play，動詞主體是Zhang和Li，而客體是tennis。謂詞邏輯規范表達式：

P(x1,x2,x3,…)，這里P是謂詞,xi是主體與客體。表示方法—邏輯表示法謂詞比命題更加細致地刻畫知識：表達能力強如：北京是個城市，City(x)

把城市這個概念分割出來。把“城市”與“北京”兩個概念連接在一起，而且說明“北京”是“城市”的子概念。（有層）謂詞可以代表變化的情況如：City(北京),真。City(煤球)，假在不同的知識之間建立聯系……….表示方法—邏輯表示法在不同的知識之間建立聯系如：Human(x)→Lawed(x)，人人都受法律管制，x是同一個人。

Commit(x)→Punished(x)，x不一定是人也可以是動物。 而，{[Human(x)→Lawed(x)]→[commit(x)→Punished(x)]}， 意為如果由于某個x是人而受法律管制，則這個人犯了罪就一定要受到懲罰。表示方法—邏輯表示法謂詞邏輯法是應用最廣的方法之一，其原因是：謂詞邏輯與數據庫，特別是關系數據庫就有密切的關系。在關系數據庫中，邏輯代數表達式是謂詞表達式之一。因此，如果采用謂詞邏輯作為系統的理論背景，則可將數據庫系統擴展改造成知識庫。一階謂詞邏輯具有完備的邏輯推理算法。如果對邏輯的某些外延擴展后，則可把大部分的知識表達成一階謂詞邏輯的形式。（知識易表達）………..表示方法

—邏輯表示法謂詞邏輯法是應用最廣的方法之一，其原因是：………..謂詞邏輯本身具有比較扎實的數學基礎，知識的表達方式決定了系統的主要結構。因此，對知識表達方式的嚴密科學性要求就比較容易得到滿足。這樣對形式理論的擴展導致了整個系統框架的發展。邏輯推理是公理集合中演繹而得出結論的過程。由于邏輯及形式系統具有的重要性質，可以保證知識庫中新舊知識在邏輯上的一致性（或通過相應的一套處理過程檢驗）、和所演繹出來的結論的正確性。而其它的表示方法在這點上還不能與其相比。表示方法—邏輯表示法

用邏輯（謂詞）表示知識實質上是把人類關于世界的認識變成一個包含個體、函數和謂詞的概念化形式?；静襟E：給出有關世界的個體、函數和謂詞構造一階謂詞公式（集）對公式（集）給出解釋，使該解釋是相應公式（集）的一個模型。表示方法—邏輯表示法

為此邏輯表示法在實際人工智能系統上得到應用。

邏輯表示例例：一個房間里，有一機器人Robot，一個積木塊Box，兩個桌子A和B， 怎樣用邏輯法描述從初始狀態到目標狀態的機器人操作過程？先引入謂詞：

Table(A) 表示A是桌子

EmptyHanded(Robot) 機器人Robot雙手空空

At(Robot,A) 表示機器人Robot在A旁

Holds(Robot,Box) 機器人Robot拿著Box On(Box,A) 積木塊Box在A上設定初始狀態：

EmptyHanded(Robot) On(Box,A) Table(A) Table(B)目標狀態是：

EmptyHanded(Robot) On(Box,B) Table(A) Table(B)例（續）

機器人的每個操作的結果所引起的狀態變化，可用對原狀態的增添表和刪除表來表示。如機器人有初始狀態是把Box從A桌移到B桌上，然后仍回到Alcove，這時同初始狀態相比有： 增添表 On（Box，B） 刪除表 On（Box，A）又如機器人從初始狀態，走近A桌，然后拿起Box。這時同初始狀態相比有： 增添表 At（Robot，A） Holds（Robot，Box）

刪除表 At（Robot，Alcove） EmptyHanded(Robot) On（Box，A）進一步說，機器人的每一操作還需要先決條件。如機器人拿起A桌上的Box這一操作，先決條件：

O