《人工智能應(yīng)用概論》課件第2章-知識表示

《人工智能應(yīng)用概論》第2章知識表示在當(dāng)今日常生活中我們是不是發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)了很多服務(wù)機器人，他們不僅能聽懂我們的問題，還能一定程度上幫我們解決某個場景下的問題，例如:【案例】

在上面例子，我們可以看到機器人理解客人所說的問題后，準(zhǔn)確地把問題的解決方法展示給客人看。這一過程就是我們本章所介紹的知識表示的基本應(yīng)用之一；那到底機器人是怎么匹配問題的呢？我們就帶著這個疑問來學(xué)習(xí)本章內(nèi)容吧?！景咐縋ART1知識表示技術(shù)原理22.1.1知識的概念 概念知識是人們在長期的生活及社會實踐中、在科學(xué)研究及實驗中積累起來的對客觀世界的認(rèn)識與經(jīng)驗。人們把實踐中獲得的信息關(guān)聯(lián)在一起，就形成了知識。一般來說，把有關(guān)信息關(guān)聯(lián)在一起所形成的信息結(jié)構(gòu)稱為知識。信息之間有多種關(guān)聯(lián)形式，其中用得最多的一種是用“如果……，則……”表示的關(guān)聯(lián)形式。在人工智能中，這種知識被稱為“規(guī)則”，它反映了信息間的某種因果關(guān)系。22.1.1知識的概念 例如，我國北方的人們經(jīng)過多年的觀察發(fā)現(xiàn)，每當(dāng)冬天即將來臨，就會看到一批批的大雁向南方飛去，于是把“大雁向南飛”與“冬天就要來臨了”這兩個信息關(guān)聯(lián)在一起，得到了如下知識：如果大雁向南飛，則冬天就要來臨了。又如，“雪是白色的”也是一條知識，它反映了“雪”與“白色”之間的一種關(guān)系。在人工智能中，這種知識被稱為“事實”。22.1.2知識的特征 特征相對正確性—知識是人類對客觀世界認(rèn)識的結(jié)晶，并且受到長期實踐的檢驗。因此，在一定的條件及環(huán)境下，知識是正確的。（看圖識字）不確定性—由于現(xiàn)實世界的復(fù)雜性，信息可能是精確的，也可能是不精確的、模糊的；關(guān)聯(lián)可能是確定的，也可能是不確定的。（打雷一定下雨嗎？）22.1.2知識的特征 可表示性—指知識可以用適當(dāng)形式表示出來，如用語言、文字、圖形、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，這樣才能被存儲、傳播?？衫眯浴钢R可以被利用，我們每個人天天都在利用自己掌握的知識來解決各種問題。22.1.3知識表示概念

1．一階謂詞邏輯表示法—一階謂詞邏輯表示法是一種重要的知識表示方法，它以數(shù)理邏輯為基礎(chǔ)，是到目前為止能夠表達人類思維活動規(guī)律的一種最精準(zhǔn)形式語言。2．知識的謂詞邏輯表示法—用謂詞公式既可以表示事物的狀態(tài)、屬性和概念等事實性的知識，也可以表示事物間具有確定因果關(guān)系的規(guī)則性知識。

對事實性知識“張三是學(xué)生，李四也是學(xué)生”，可以表示為：ISSTUDENT（張三）∧ISSTUDENT（李四）這里，ISSTUDENT（x）是一個謂詞，表示x是學(xué)生；對規(guī)則性知識，謂詞邏輯表示法通常由以蘊涵符號（→）聯(lián)接形成的謂詞公式（即蘊涵式）來表示。例如，對于規(guī)則：如果x，則y可以用下列的謂詞公式進行表示：x→y22.1.3知識表示概念

3．產(chǎn)生式表示法—產(chǎn)生式通常用于表示具有因果關(guān)系的知識。（1）產(chǎn)生式的基本形式P->Q或者IF

P

THEN

Q其中，P是生產(chǎn)式的前提，用于指出該生產(chǎn)式是否可用的條件；Q

是一組結(jié)論或操作，用于指出當(dāng)前提P所指示的條件被滿足時，應(yīng)該得出的結(jié)論或應(yīng)該執(zhí)行的操作確定性知識：推論中必然發(fā)生某種結(jié)果。例如：IF

動物會飛

AND

會下蛋

THEN

該動物是鳥

意思：如果這個動物會飛而且還會下蛋，就一定是鳥（對象，屬性，值）

例如：（小明，身高，180厘米）意思：小明的身高是180厘米（關(guān)系，對象1，對象2）

例如：（父子，大明，小明）意思：大明和小明的關(guān)系是父子關(guān)系22.1.3知識表示概念

不確定性知識：推論中有一定概率發(fā)生的事件，表示為IFPTHENQ（置信度）例如：IF打雷THEN雨（0.9）意思：如果打雷了，有90%的幾率會下雨（對象，屬性，值，置信度）

例如：（手機，待機時間，10H，0.8）意思：手機待機時間10小時的概率是80%

（關(guān)系，對象1，對象2，置信度）

例如：（情侶，小明，小紅，0.7）意思：小明和小紅是情侶關(guān)系的概率是70%22.1.3知識表示概念

(2)產(chǎn)生式系統(tǒng)把一組產(chǎn)生式放在一起，讓它們互相配合，協(xié)同作用，一個產(chǎn)生式生成的結(jié)論可以供另一個產(chǎn)生式作為已知事實使用，以求得問題的解決，這樣的系統(tǒng)稱為產(chǎn)生式系統(tǒng)。動物識別系統(tǒng)22.1.3知識表示概念

4．框架表示法框架的一般表示形式，如下：<框架名>槽名1：側(cè)面名1：值1，值2…，值p1側(cè)面名2：值1，值2…，值p2側(cè)面名2：值1，值2…，值pm1槽名2：側(cè)面名1：值1，值2…，值q1側(cè)面名1：值1，值2…，值q2側(cè)面名1：值1，值2…，值qm2約束條件1，約束條件2，約束條件3…，約束條件n舉例如下：教師框架框架名：<教師>姓名：單位（姓，名）年齡：單位（歲）性別：范圍（男，女）職稱：范圍（教授、副教授、講師、助教）缺省：講師部門：單位（系、教研室）住址：<adr-1>工資：<sal-1>開始工作時間：單位（年、月）截止時間：單位（年、月）缺?。含F(xiàn)在22.1.3知識表示概念

框架網(wǎng)絡(luò)用框架名作為槽值，建立框架間的橫向聯(lián)系；用繼承槽建立框架間的縱向聯(lián)系，像這樣具有橫向與縱向聯(lián)系的一組框架稱為框架網(wǎng)絡(luò)。22.1.3知識表示概念

5．語義網(wǎng)絡(luò)表示法概念：語義網(wǎng)絡(luò)：語義網(wǎng)絡(luò)是一種用實體及其語義關(guān)系來表達知識的有向圖。節(jié)點：表示實體，表示各種事物、概念、情況、屬性、狀態(tài)、事件、動作等。?。捍碚Z義關(guān)系，表示它所連接的兩個實體之間的語義聯(lián)系。在語義網(wǎng)絡(luò)表示中，每一個節(jié)點和弧都必須有標(biāo)志，用來說明它所代表的實體或語義。語義基元：在語義網(wǎng)絡(luò)表示中最基本的語義單元?；揪W(wǎng)元：一個語義基元所對應(yīng)的那部分網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。22.1.3知識表示概念

語義網(wǎng)絡(luò)表示法-常用的基本語義關(guān)系分類關(guān)系表示位置關(guān)系表示成員關(guān)系表示屬性關(guān)系表示包含關(guān)系表示時間關(guān)系表示22.1.3知識表示概念

6．事物與概念的表示（1）語義網(wǎng)絡(luò)表示一元關(guān)系，例如：“我是一個人”這個例子，這就是一個一元關(guān)系。（2）較復(fù)雜關(guān)系的表示方法例如：動物能吃、能運動鳥是一種動物，鳥有翅膀、會飛魚是一種動物，魚生活在水中、會游泳22.1.3知識表示概念

（3）情況和動作的表示

例如：小燕子這只燕子從春天到秋天一直占有一個巢（4）事件和動作的表示

例如，“我給他一本書”22.1.3知識表示概念

7．腳本表示法概念：把人類生活中各類故事情節(jié)的基本概念抽取出來，構(gòu)成一組原子概念，確定這些原子概念間的相互關(guān)系，然后把所有故事情節(jié)都用這組原子概念及依賴關(guān)系表示出來原子動作含義示例PROPEL對某一對象施加外力推、拉、打GRASP行為主體控制某一對象抓起某件東西、扔掉某件東西MOVE行為主體變化自己身體的某一部位抬手、蹬腳、站起ATRANS某種抽象關(guān)系的移動某物交給另一人PTRANS某一物理對象物理位置的改變某人從一處到另一處ATTEND用某個感覺器官獲取信息看、聽INGEST把某物放入體內(nèi)吃飯、喝水EXPEL把某物排出體外落淚、嘔吐SPEAK發(fā)出聲音唱歌、喊叫、說話MTRANS信息的轉(zhuǎn)移看電視、竊聽、交流MBUILD由已有信息形成新信息

22.1.3知識表示概念

8．面向?qū)ο蟊硎痉?/p>

概念:（1）對象：客觀世界中的任何事物。（2）類：一組相似對象的抽象。（3）封裝：對象之間除了互遞消息之外，不再有其它的聯(lián)系對象的狀態(tài)只能由它的私有操作來改變，當(dāng)一個對象要改變另一個對象時，它只能向該對象發(fā)送消息，該對象接受消息后就根據(jù)消息的模式找出相應(yīng)的操作，并執(zhí)行操作改變自己的狀態(tài)（4）繼承：父類所具有的數(shù)據(jù)和操作可被子類繼承。（5）面向?qū)ο蟮幕咎卣鳎耗K性、繼承性、封裝性、多態(tài)性、易維護性、便于進行增量設(shè)計。22.1.3知識表示概念

知識表示的完整過程22.1.4知識表示發(fā)展歷程 不同階段時期，產(chǎn)生不同的知識表示概念22.1.4知識表示發(fā)展歷程 1.數(shù)據(jù)連接階段20世紀(jì)40年代，知識表示更多通過數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)所表示，還沒形成一個相對統(tǒng)一的概念模型。2.圖形表示的信息階段隨著1956年達特茅斯會議的召開，面向人工智能的表示方法從20世紀(jì)五六十年代就開始了，科學(xué)家提出通過符號的形式表示知識，也就是‘一階謂詞邏輯表示’3.結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)專家系統(tǒng)在1976到1992階段，誕生了不同的知識表示方式，首先是產(chǎn)生式規(guī)則，為了解決一階謂詞邏輯不確定性知識的表示，提出了產(chǎn)生式規(guī)則；由于產(chǎn)生式規(guī)則不能表示結(jié)構(gòu)性和層次性的知識，因此另外一種以描述對象屬性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的框架Frame理論被提出，由Minsky明斯基在1975年首創(chuàng)，該框架將知識描述成一個由框架名、槽、側(cè)面和值組成的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(框架表示法)同期為了表示過程性知識，1975年由夏克從框架發(fā)展出”腳本”表示方法，這種表示方式可以描述事件及時間順序，并成為基于示例的推理CBR（case-basedreasoning）的基礎(chǔ)之一，與框架表示法類似22.1.4知識表示發(fā)展歷程 4.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表示階段人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念在20世紀(jì)80年代提出，通過一種類似人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)方式表示知識，為后來知識圖譜技術(shù)手段提供理論支撐5.信息到知識和圖形數(shù)據(jù)庫階段Quillian于1968年提出了語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNetwork）的概念，在研究人類聯(lián)想記憶時提出，認(rèn)為記憶是由概念之間的聯(lián)系來實現(xiàn)的。Simmon于1970年正式提出語義網(wǎng)絡(luò)，并論證了語義網(wǎng)絡(luò)與一階謂詞邏輯的關(guān)系，認(rèn)為語義網(wǎng)絡(luò)是一種以網(wǎng)格格式表達人類知識構(gòu)造的形式，使用相互連接的點和邊來表示知識，節(jié)點表示對象、概念，邊表示節(jié)點之間的關(guān)系22.1.4知識表示發(fā)展歷程 6.知識創(chuàng)新和智能系統(tǒng)階段2012年，Google推出基于知識圖譜的搜索服務(wù)，首次提出知識圖譜的概念，與語義網(wǎng)不同，知識圖譜不太專注于對知識框架的定義，而是從工程的角度上去處理知識問題，著重處理從文本中自動抽取或者依靠眾包方式獲取知識三元組22.1.5知識表示技術(shù)應(yīng)用場景 場景一：互聯(lián)網(wǎng)智能搜索場景二：智能問答22.1.5知識表示技術(shù)應(yīng)用場景 場景三：商品推薦場景四：信貸風(fēng)險評估22.1.5知識表示技術(shù)應(yīng)用場景 場景五：信貸審核場景六：中醫(yī)藥知識平臺PART2預(yù)備知識22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 1.產(chǎn)生式系統(tǒng)—動物識別系統(tǒng)動物特征：黑斑點、長脖子、長腿、乳汁、有蹄（已知的信息）是什么動物？22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 系統(tǒng)規(guī)則庫：R1:IF有毛發(fā)THEN哺乳動物R2:IF分泌乳汁THEN哺乳動物R3:IF有羽毛THEN鳥類R4:IF會飛AND會下蛋THEN鳥類R5:IF吃肉THEN食肉動物R6:IF有犬齒AND有爪AND眼盯前方THEN食肉動物R7:IF哺乳動物AND有蹄THEN有蹄類動物R8:IF哺乳動物AND反芻動物THEN有蹄類動物R9:IF哺乳動物AND食肉動物AND黃褐色AND身上黑色斑點THEN金錢豹R10:IF哺乳動物AND食肉動物AND黃褐色AND身上黑色條紋THEN老虎R11:IF有蹄類動物AND長脖子AND長腿AND身上黑色斑點THEN長頸鹿R12:IF有蹄類動物AND身上黑色條紋THEN斑馬R13:IF鳥類AND長脖子AND長腿AND不會飛AND黑白二色THEN鴕鳥R14:IF鳥類AND會游泳AND不會飛AND黑白二色THEN企鵝R15:IF鳥類AND會飛THEN信天翁22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 匹配流程：初始信息：黑斑點、長脖子、長腿、乳汁、有蹄第一次匹配：R2:IF分泌乳汁THEN哺乳動物-->哺乳動物

第二次匹配：R7:IF哺乳動物AND有蹄THEN有蹄類動物-->有蹄、哺乳動物

第三次匹配:R11:IF有蹄類動物AND長脖子AND長腿AND身上黑色斑點THEN長頸鹿-->黑斑點、長脖子、長腿、有蹄類動物-->得出結(jié)論是長頸鹿目前，很多場景下的服務(wù)機器人問題匹配，也是通過產(chǎn)生式系統(tǒng)來實現(xiàn)的，這是其中一個實現(xiàn)手段。22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 2.智能求解系統(tǒng)—導(dǎo)彈跟蹤攔截系統(tǒng)一個智能求解系統(tǒng)可用具有層次結(jié)構(gòu)的四元組模型：S:=<ID,DS,MS,MI>S依據(jù)系統(tǒng)反映的主題（Subject）來命名，稱為主題層ID是對象標(biāo)識符，又稱為對象名，反映當(dāng)前對象及其所屬類別DS是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，又稱屬性層，描述了當(dāng)前對象的內(nèi)部狀態(tài)及靜態(tài)屬性。MS是采用的方法集，表明了系統(tǒng)內(nèi)部所具有的策略支持和服務(wù)操作集合，稱之為操作層或服務(wù)層MI為消息接口，稱之為連接層，用于接收外部對象發(fā)送的信息，并可配備消息模式集及給定的參數(shù)表來傳遞相關(guān)信息導(dǎo)彈跟蹤系統(tǒng)在Tk時刻飛行觀測的對象表示22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 對象：導(dǎo)彈飛行觀測數(shù)據(jù)類ID：Tk時刻觀測數(shù)據(jù)DS：方位，…速度，…加速度，…MS：GPS測量特征跟蹤卡爾曼濾波模板匹配；…MI：觀測命令，…讀數(shù)，...顯示，…存數(shù)，…處理，…其他，…導(dǎo)彈飛行觀測數(shù)據(jù)參數(shù)表示實現(xiàn):Class<類名>[:<起類名>][<類變量表>]Structure<對象的靜態(tài)結(jié)構(gòu)描述>Method<關(guān)于對象的操作定義>Restraint<限制條件>END22.2.1知識表示具體實現(xiàn) 3.語義網(wǎng)絡(luò)的基本推理過程（1）繼承-把對事物的描述從抽象節(jié)點傳遞到具體節(jié)點（2）在知識庫的語義網(wǎng)絡(luò)中尋找與待解問題相符的語義網(wǎng)絡(luò)模式例如問題為“魚住在哪？”知識庫為上面“較復(fù)雜關(guān)系的表示方法”中的語義網(wǎng)絡(luò)根據(jù)問題構(gòu)造出如下語義網(wǎng)絡(luò)片段用該片段去知識庫中匹配，即可得到“魚住在水中”。

語義網(wǎng)絡(luò)的推理也是現(xiàn)在服務(wù)器機器人匹配問題的一個重要手段，比起產(chǎn)生式系統(tǒng)，有著更大的數(shù)據(jù)匹配量。22.2.2Python與編輯工具

Python是一種簡單但功能強大的編程語言，其自帶的函數(shù)非常適合處理語言數(shù)據(jù)。Python可以從/免費下載，并能夠在各種平臺上安裝運行。關(guān)于Python代碼編輯器，目前有很多，比如Python安裝包自帶的IDLE，Anaconda攜帶的JupyterNotebook，PyCharmIDE等等，讀者可根據(jù)自身情況