人工智能4.ppt

第二部分 知识表示方法
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知识是一切智能行为的基础，也是人工智能的重要研究对象。要使计算机具有智能，就必须使它具有知识，而要使计算机具有知识，首先必须解决知识的表示问题。
知识表示包括知识表示的概些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。所谓知识表示过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
同一知识可以有多种不同的表示形式，而不同表示形式所产生的效果又可能不一样。
二. 知识表示
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（1）表示能力
知识表示能力是指能否正确、有效地将问题求解所需要的各种知识表示出来。知识表示能力包括以下三个方面：
一是知识表示范围的广泛性；
二是领域知识表示的高效性；
三是对非确定性知识表示的支持程度。
1）.知识表示的要求
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（2）可利用性
知识的利用是指使用知识进行推理，以求得问题的解。知识的可利用性包括对推理的适应性和对高效算法的支持性。
（3）可组织性与可维护性
知识的组织是指把有关知识按照某种方式组成一种知识结构。知识维护是指在保证知识的一致性与完整性的前提下对知识所进行的增加、删除、修改等操作。
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（4）可实现性
所谓可实现性是指知识表示要便于在计算机上实现，便于直接由计算机对其进行处理。
（5）自然性与可理解性
自然性是指知识表示形式要符合人们的日常习惯和思维方式。可理解性是指所表示的知识应易读、易懂、易获取、易维护。
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（1）陈述性观点
　 陈述性知识表示（Declarative knowledge representation）是指以陈述的方式把知识用一定的数据结构表示出来，即把知识看作一种特殊的数据，知识表示说明描述的对象是什么，不涉及如何运用知识的问题。
2）.知识表示观点：
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（2）过程性观点
过程性知识表示（Procedural knowledge representation）是指以程序（亦称为过程）的方式把知识表示出来，即把知识寓于程序之中，把知识表示和运用知识结合起来。
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知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式被称为知识表示模式。目前，使用较多的知识表示方法有:
状态空间法
问题归约法
谓词逻辑法
语义网络法
框架表示法
剧本表示法
过程表示法
面向对象表示法
3）.知识表示方法：
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问题的状态描述
二. 状态图示法
三. 状态空间表示举例
2. 状态空间法
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对人工智能研究中运用的问题求解方法进行综合分析，可以发现许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。
是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。
这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法。
状态空间法是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
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实例：十五数码难题
一. 问题的状态描述
如何把初始棋局变换为目标棋局？
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最直接的求解方法：尝试各种不同的走步，直到偶然得到目标棋局为止，即试探搜索。
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对十五数码难题的问题描述和求解过程进行分析：
初始状态：初始棋局
[11，9，4，15，1，3，0，12，7，5，8，6，13，2，10，14]
操作符：走步
右移棋子3，下移棋子4，左移棋子12，…. （60条）
或者：移动空格 （4条）
目标状态：目标棋局
[1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，0]
状态空间法：从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。
状态图：初始状态可达到的各状态所对应的节点组成的图。
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问题状态的描述：
状态：为描述某类不同事物间的差别而引入的一组最少变量q0，q1，…，qn的有序集合，其矢量形式如下：
Q=[q0，q1，…，qn]
状态变量：状态集合中的每个元素qi（i=0,1,…,n）。
具体状态：给定每个分量的一组值。如
Qk=[q0k，q1k，…，qnk]
操作符：使问题从一种状态变换到另一种状态的手段，也叫算符。算符可以是走步、过程、规则、数学算