第四章知识表示

第四章知识表示 • 概述 • 表示方法

概述 • 人工智能研究中最基本的问题之一 • 在知识处理中总要问到：“如何表示知识？”，“知识是用什么来表示的?”。怎样使机器能懂，能对之进行处理，并能以一种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 • 在AI系统中，给出一个清晰简洁的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。

概述 • 知识的定义（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。

概述 • 知识的种类 • 事实性知识：采用直接表示的形式如：凡是猴子都有尾巴 • 过程性知识：描述做某件事的过程如：电视维修法 • 元知识：有关知识的知识。最重要的元知识是如何使用知识的知识，如何从知识库中找到想要的知识。

概述 • 知识的要素 • 事实：事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等。（最低层的知识） • 规则：事物的行动、动作和联系的因果关系知识。（启发式规则）。 • 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。（技巧性） • 元知识：高层知识。怎样实用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。

概述 • 知识表示的定义 • 知识表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。

概述 • 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 • 总之 ……… 知识和元知识能否用统一的形式表示是否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

概述 • 选取知识表示的因素 ……….. • 总之，人工智能问题的求解是以知识表示为基础的。如何将已获得的有关知识以计算机内部代码形式加以合理地描述、存储、有效地利用便是表示应解决的问题。

概述 • 知识表示研究的特点 • 智能行为特有的灵活性。“常识问题”不能概括为一类简洁的理论，是大量小理论的集合。 • AI的任务受到计算装置的约束。这导致了所采用的“表示”必须同时满足“刻画智能现象”与“计算装置可以接受”，这两个有时是矛盾的条件。

表示方法—概述 表示方法替代表示分布表示直接表示局部表示陈述性表示过程性表示逻辑表示产生式表示语义网络表示框架表示脚本表示

表示方法—产生式规则表示法 • 美国数学家Post，1943年提出了一种计算形式体系里所使用的术语。主要是使用类似文法的规则，对符号串做替换运算。这就是最早的一个产生式系统。 • 到了60年代，产生式系统成为认知心理学研究人类心理活动中信息加工过程的基础，由此心理学家认为，人脑对知识的存储就是产生式形式。因此，用它来建立人类认知模型。 • 到目前为止，产生式系统已发展成为人工智能系统中最典型最普遍的一种结构。产生式表示方法是专家系统的第一选择的知识表达方式。

表示方法—产生式规则表示法 • 表示形式事实的表示：可看成是断言一个语言变量的值或是多个语言变量间的关系的陈述句，语言变量的值或语言变量间的关系可以是一个词，不一定是数字。例1：香蕉是黄色的。语言变量——香蕉，值——黄色的例2：小李喜欢小莉。语言变量——小李、小莉，关系值——喜欢一般用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2） • 例：（Li, Age, 25）, (Friend, Li, Chang)

表示方法—产生式规则表示法 • 产生式系统的基本特征： • 一组规则，即产生式本身。每个规则分左边右边。如：天上下雨 → 地上湿 → 中国的首都是北京一般左边表示情况，即什么条件。发生时产生式被调用。通常用匹配方法和式情况。匹配成功时，执行右边规定的动作。 …………

表示方法—产生式规则表示法 • 产生式系统的基本特征： ………… • 数据库存放的数据是构成产生式的基本元素，又是产生式作用的对象。这里的数据是广义的常量、变量、多元组谓词、表、图像等。往往事实或断言——知识元 • 一个解释程序从匹配成功的规则（可能不止一个）中选出一个加以执行。

数据库 规则库推理机知识库表示方法—产生式规则表示法 • 产生式系统基本结构产生式系统结构图

表示方法—产生式规则表示法 • 产生式系统基本结构 • 工作存储器(数据库)：存放当前已知的数据，包括推理过程中形成的中间结论。数据是广义的，可以是常量、多元数组、谓词、表示结构等。 • 产生式规则：每条产生式规则分为左右两个部分。左部表示激活该产生式规则的条件，右部表示调用该产生式规则后所作的动作。条件是一组复杂的模式，规则之间的控制也不是语句的传递，而且满足条件的规则被激活但不一定立即执行，取决于产生式系统的冲突消解策略。 …….

表示方法—产生式规则表示法 • 产生式系统基本结构 ……. 规则解释程序 • 匹配器：判断规则条件是否成立。 • 冲突消解器：选择可调用的规则。 • 解释器：执行规则的动作。并且在满足结束条件时终止产生式系统运行。

表示方法—产生式规则表示法 • 推理方法：正向、反向、双向，与或树。 • 例：

表示方法—产生式规则表示法 • 正向推理方法：从已知事实出发，逐步推导出最后结论。其推理过程大致是： • 用工作存储器中的事实与产生式规则的前提条件进行匹配。 • 按冲突消解策略从匹配的规则中选择一条规则。 • 执行选中规则的动作（依次）。修改工作存储器。 • 用更新后的工作存储器，重复上述工作，直到得出结论或工作存储器不再发生变化为止。

表示方法—产生式规则表示法 • 反向推理方法：首先提出假设，然后验证这些假设的真假性，找到假设成立的所有证据或事实。其推理过程大致是： • 看假设是否存在于工作存储器中，若在，则假设成立，推理结束。 • 找出结论与此假设匹配的规则。 • 按冲突消解策略从匹配的规则实例中选择一条规则。 • 将选中的规则的前提条件作为新的假设，重复上述工作，直到假设的真假性被验证或不存在激活的规则。

表示方法—产生式规则表示法 • 双向推理方法：即自顶向下、又自底向上作双向推理，直至某个中间界面上两方向结果相符便成功结束。该方法较正向或反向推理所形成的推理网络小，从而推理效果更高。

桃苹果李亚科苹果亚科无石细胞肉质脆果皮有毛外有纵沟果实扁圆果肉乳黄色蔷薇科核果梨果双子叶纲花两性花托杯形花瓣5枚双子叶胚网状叶脉与或树

表示方法—产生式规则表示法 • 推理方法的选择推理方法的选择取决于推理的目标和搜索空间的形状。 • 如果目标是从一组给定事实出发，找出所有可能的结论，那么，通常使用正向推理。 • 如果目标是证实或否定某一特定结论，那么，通常使用反向推理，否则，从一组初始事实出发盲目地正向推理，可能得出许多和所要证实的结论无关的结论。

表示方法—产生式规则表示法 • 特点 • 用产生式系统结构求解问题的过程和人类求解问题时的思维很相像。因而可以用它来模拟人类求解问题的思维过程。 • 可以把产生式系统作为人工智能系统的基本结构单元或基本模型看待。就好像是积木世界中的积木块一样。因而研究产生式系统的基本问题就具有一般意义。 • 表示的格式固定、形式单一、规则间相互独立,所以建立容易；推理方式单纯、知识库与推理机分离，修改方便、容易理解。

表示方法—产生式规则表示法 • 优点 • 模块性。规则与规则之间相互独立 • 灵活性。知识库易于增加、修改、删除 • 自然性。方便地表示专家的启发性知识与经验 • 透明性。易于保留动作所产生的变化、轨迹

表示方法—产生式规则表示法 • 缺点： • 知识库维护难。 • 效率低。为了模块一致性。 • 理解难。由于规则一致性彼此之间不能调用。 • 应用实例： • 用于化工工业测定分子结构的DENDRAL • 用于诊断脑膜炎和血液病毒感染的MYCIN • 估计矿藏的PROSPECTOR

表示方法—语义网络表示法 • 概述 • 1968年Quillian的博士论文建议用一种语义网络来描述人对事物的认知，实际上是对人脑功能的模拟。 • 逻辑和产生式表示方法常用于表示有关领域中各个不同状态间的关系。然而用于表示一个事物同其各个部分间的分类知识就不方便了。 • 槽和填槽表示方法便于表示这种分类知识。这种表示方法包括语义网络、框架、概念从属和脚本。语义网络方法的特点就在于提出了槽和填槽的结构。 • 语义网络同一阶逻辑有相同的能力。多用于自然语言处理。

表示方法—语义网络表示法 • 表示形式每一个要表达的事实用一个“结点”表示，而事实之间的关系用“弧线”表示。即，有向图表示的三元组，（结点1，弧，结点2）连接而成。

表示方法—语义网络表示法 类属关系 • 类属关系是指具体有共同属性的不同事物间的分类关系、成员关系或实例关系。 • 注：它体现的是“具体与抽象”、“个体与集体”的概念。类属关系的一个最主要特征是属性的继承性，处在具体层的结点可以继承抽象层结点的所有属性。 • 常用的属性有： A-Kind-of:表示一个事物是另一个事物的一种类型 A-Member-of:表示一个事物是另一个事物的成员 Is-a:表示一个事物是另一个事物的实例类属关系实例 • 注：在类属关系中，具体层的结点除了具有抽象层结点的所有属性外，还可以增加一些自己的个性。

表示方法—语义网络表示法 包含关系包含关系也称为聚类关系，是指具有组织或结构特征的“部分与整体”之间的关系。注：它和类属关系的最主要的区别就是包含关系一般不具备属性的继承性。常用的包含关系的有： Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分包含关系实例

表示方法—语义网络表示法 属性关系属性关系是指事物和其属性之间的关系。常用的属性的关系有： Have：表示一个结点具有另一个结点所描述的属性 Can：表示一个结点能做另一个结点的事情例：鸟有翅膀属性关系实例

表示方法—语义网络表示法 位置关系位置关系是指不同事物在位置方面的关系。常用的位置关系： 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

表示方法—语义网络表示法 相近关系相近关系是指不同事物在形状、内容等方面相似和接近。常用的相近关系： Similar-to: 相似 Near-to: 接近

表示方法—语义网络表示法 时间关系是指不同事件在其发生时间方面的先后关系。常用的时间关系有： Before：表示一个事件在一个事件之前发生 After：表示一个事件在一个事件之后发生。例如：香港回归之后，澳门也会回归了。

表示方法—语义网络表示法 多元逻辑关系例如AC米兰队和国际米兰队在一场足球比赛中的成绩为0：1，逻辑表示法为SCORE( AC-MILAN, INTER-MILAN, 0:1),可以通过加入附加结点的办法将其改成语义网络表示法，其根本方法是将多元关系表示成二元关系的组合或合取。本例通过加入附加结点G22。多元逻辑关系语义网络实例 • 从图中可以看出，原来的多元关系都变成了G22结点属性。

例 Micheal is an employee and Jack is his boss. Someday Micheal kicked his boss. 语义描述

表示方法—语义网络表示法 推理方法 • 网络匹配：结构上的匹配，包括结点和弧的匹配 • 继承推理：利用如：成员联系、特征联系、相互作用联系、集合联系、合成联系、因果联系、活动方式联式、活动目标联系、蕴含联系等具有继承性质的语义联系建立一些并不一定显示存在于网络知识库中的网络结构。 • 语义网络上的推理：网络上的搜索过程，正向、逆向、双向。

表示方法—语义网络表示法 • 继承的一般规则： • IF X (AKO) Y and Y(AKO)Z then X(AKO)Z • IF X (ISA) Y and Y(AKO)Z then X(ISA)Z • IF X (AKO) Y and Y(属性)Z then X(属性)Z • IF X (ISA) Y and Y(属性)Z then X(属性)Z • IF X (属性) Y and Y(AKO)Z then X(属性)Z • IF X (属性) Y and Y(ISA)Z then X(属性)Z

表示方法—语义网络表示法 • 推理特点 • 不十分明了，有继承规则。 • 可以用关系如：成员联系、特征联系、相互作用联系、集合联系、合成联系、因果联系、活动方式联式、活动目标联系、蕴含联系等。 • 还可以将语义网络引入逻辑含义。表示∧，∨，～关系。用归结推理法。

表示方法—语义网络表示法 • 结论 • 语义网络图的好处是直观、清晰 • 缺点是表达范围有限。如，一旦有十个结点，而且各结点之间又有联系，则这个网络就很难辨请了。

表示方法—框架表示法 • 概述 • 1975年 Minsky在论文中提出了框架理论。他从心理学的证据出发，认为人的知识以框架结构记存在人脑中。当人们面临新的情况，或对问题的看法有重要变化时，总是从自己的记忆中找出一个合适的框架，然后根据细节加以修改补充，从而形成对新观察到的事物的认识。 • 人类对于一件事的了解，表现在对于这件实物的诸方面，即属性的了解。掌握了事物的属性，也就有了关于事物的知识，知识表示是从属性描述开始的。

表示方法—框架表示法 • 定义 • 框架是由若干个结点和关系（统称为槽）构成的网络。是语义网络的一般化形式的一种结构。同语义网络没有本质的区别。如书上的所示如将语音网络结点间弧上的标注也放到槽内就成了框架表示形式。 • 表示形式： • 由框架名、槽名、侧面、值组成 • 推理方法： • 没有固定的推理机理。但和语义网络一样遵循匹配和继承的原理。

表示方法—框架表示法 • 性质 • 对事物进行描述。而且对其中某些细节做进一步描述。则可将其扩充为另外一些框架。如：汽车载货或人 • 可以通过它对一些从感官中没有直接得到的信息进行预测，对于人来说这种功能是很强的。如：一想到桌子就可以想到它腿的形状与位置。 • 可以在它基础上进行判断推理。 • 可通过它来认识某一类事物。 • 可以通过一系列实例来修正框架对某些事物的不完整描述。（填充空的框架，修改默认值）

表示方法—框架表示法

表示方法—框架表示法 简单框架的例子： Micheal Gender： man Profession: singer Height: 185cm Weight: 79kg Age: 27

表示方法—框架表示法（附加过程） 例如，要确定一个人的性别，已匹配的知识库中的框架为【槽名 Gender NIL If needed ASK If added CHECK】启动过程如下： 1）如果没有默认值，if needed条件满足 2）启动ASK，向用户查询并等待输入 3）若有输入（if added），执行CHECK，检查输入的合法性若有默认值而无输入，则不执行CHECK

表示方法—框架表示法 • 框架之间的关系框架也分为类框架和实例框架。通过引入类-超类（AKO）及实例-类（ISA）关系来表示框架之间的包含关系和属于关系。框架理论将知识看成相互关系的成块组织。 • 推理方法： • 匹配：和语义网络一样遵循匹配原理。 • 槽计算：继承（属性值、属性、限制），附加过程，即附加在数据结构上，启动时计算槽值。

框架名：<学校> 类属：<教育机构> 类型：范围：（大学，中学，小学）位置：（省（直辖市），市）面积：单位（平方米）教工人数：学生人数：框架名：<大学> 类属：<学校> 类型：范围：（综合性大学，专科性大学）专业：默认值：综合学院数：教学楼：教工人数：职工人数：学生人数：位置：（省（直辖市），市）面积：单位（平方米）

框架名：<大学1>类属：<大学>姓名：中华医学大学专业：医学学院数：13教学楼：20办公楼：40学生宿舍：20教工宿舍：60教工人数：4000职工人数：5000学生人数：20000位置：北京市面积：10000（平方米）创建时间：2002年4月框架名：<大学1>类属：<大学>姓名：中华医学大学专业：医学学院数：13教学楼：20办公楼：40学生宿舍：20教工宿舍：60教工人数：4000职工人数：5000学生人数：20000位置：北京市面积：10000（平方米）创建时间：2002年4月

第四章 知识表示