《人工智能》PPT课件.ppt
《《人工智能》PPT课件.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《《人工智能》PPT课件.ppt(67页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、2022/11/16,1,人 工 智 能(2),2022/11/16,2,第二章 知识表达技术,课程的基本内容与要求知识的概念与含义,知识类型和知识模型的变换;重点介绍几种常用的知识表达法状态空间表示法、与/或图表示法、产生式系统、知识的逻辑表达方法、语义网络、框架表达法、特征表表达法和面向对象的表达法。掌握知识表达的基本概念,学会划分知识的类型和理解知识模型变换在解决人工智能问题的过程中的作用与意义;学会如何将一个具体的问题,用所介绍的知识表达方法来表示;初步体会在各种知识表达方法中,其知识机构是如何随知识的运用而变化的。1-5节(学时)重点:5节7节(学时)重点:7节6,8-10节(学时)
2、重点:8节,2022/11/16,3,第二章 知识表达技术21 知识的概念与含义,智能行为知识对知识的获取、表达、搜索、分析、解答等智能能力 人的智能的核心也在于“知识” 感性知识与理性知识,经验知识与理论知识智能表现在:知识的获取能力知识的处理能力知识的运用能力知识:是人们对自然现象的认识和从中总结出来的规律、经验,2022/11/16,4,第二章 知识表达技术21 知识的概念与含义,知识模式 K = F+R+CK表示知识项(Knowledge items)F表示事实(Facts)人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述 R表示规则(Rules)能表达在前提
3、与结论之间的因果关系的一种形式 C表示概念(Concepts)事实的含义规则语义说明等,2022/11/16,5,第二章 知识表达技术 22 知识表达技术,知识类型叙述型知识有关系统状态、环境和条件,问题的概念、定义和事实的知识。过程型知识有关系统状态变化、问题求解过程的操作、演算和行动的知识。控制型知识有关如何选择相应的操作、演算和行动的比较、判断、管理和决策的知识。例:对于从北京到上海,是乘飞机还是坐火车的问题。叙述型知识:北京、上海、飞机、火车、时间、费用。过程型知识:乘飞机、坐火车。控制型知识:乘飞机较快、较贵;坐火车较慢、较便宜。,2022/11/16,6,第二章 知识表达技术 22
4、 知识表达技术,知识模型变换 同构:问题的解答等价于原始问题的解答 同态:可使问题更加简化,易于求解 同构/同态变换,2022/11/16,7,第二章 知识表达技术 22 知识表达技术,【例21】方格棋盘分割问题 原始问题:2n2n方格盘,去掉对顶角上两方格,问能否将它分割为若干12长方块?,2022/11/16,8,第二章 知识表达技术 22 知识表达技术,【例21】方格棋盘分割问题 原始问题:2n2n方格盘,去掉对顶角上两方格,问能否将它分割为若干12长方块?直接求解:考察(2*(2n)*2种可能分割方案,且随着n增大,会“组合爆炸”同构问题:方格相间着色,无论n为何值,对顶角上两方格同色
5、,去掉后白格与黑格的数目间差值为2最后剩的必是同色两方格因同构问题无解,果等价的原始问题无解。同态问题:同态变换序对。初始状态:,目标状态:。分割操作:每操作,分割出一长方块,割去一白格和一黑格,使状态变量都减去1。经过2n2-2次操作后,状态变为,不可能达到因同态问题无解,蕴含着其原始问题也无解,2022/11/16,9,第二章 知识表达技术 23 状态空间表达,状态用来表示系统状态,事实等叙述型知识的一组变量或数组Q=q1,q2,qnt操作是用来表示引起状态变化的过程型知识的一组关系或函数F:f1,f2,fm状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知
6、识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S状态集合;O操作算子集合;S0初始状态,S0S;G目的状态,GS,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态: O1 O2 O3 Ok S0S1S2G其中O1,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的),2022/11/16,10,第二章 知识表达技术 23 状态空间表达,【例22】八数码问题的状态空间在一33方格盘,放1到8八个数码,另一格为空。空格四周上下左右数码可移到空格。一布局: 2 3 1 5 8 4 6 7八数码任
7、何一种摆法就是一个状态,所有的摆法为状态集S,构成了一个状态空间,其大小为9!相应操作算子是数码移动,其操作算子共有4(方向)8(数码)=32个。可简化为4个:Up,Left,Down,Right,2022/11/16,11,第二章 知识表达技术 24 与/或图表达法,超图 树图 与/或树在求解问题时的两种思维方法:分解:将复杂大问题分解为一组简单小问题若所有子问题都解决了,则总问题也解决了,这是“与”的逻辑关系“与”树变换:将较难问题变换为较易等价/等效问题若一难问题可以等价变换为几个容易问题,则任何一个容易问题解决了,也就解决了原有难问题,这是“或”的逻辑关系“或”树兼用“分解”和“变换”
8、方法“与/或”树,2022/11/16,12,第二章 知识表达技术 24 与/或图表达法,【例23】猴子和香蕉问题设机器人“猴子”位于a处,目的物“香蕉”挂在c处上方,猴子想吃香蕉,但高度不够,拿不着。在b处有可移动的台子,若猴子站在台子上,就可以拿到香蕉。问题是制定机器人的行动计划,使猴子能拿到香蕉。 香蕉 a猴子 c b台子,2022/11/16,13,第二章 知识表达技术 24 与/或图表达法,【例23】猴子和香蕉问题状态空间法:四元数组描述:S=(w,x,y,z)其中:w:猴子所处水平位置 x:台子所在水平位置 y:猴子是否在台子上(y=1:在;y=0:不在)z:猴子是否能拿到香蕉(z
9、=1:拿到;z=0:没拿到)可能出现的状态如下:S0=(a,b,0,0)S1=(b,b,0,0)S2=(c,c,0,0)S3=(c,c,1,0)S4=(c,c,1,1)其中S0为初始状态,S4为目标状态,2022/11/16,14,第二章 知识表达技术 24 与/或图表达法,【例23】猴子和香蕉问题允许的操作集为:F=f1,f2,f3,f4其中: f1(u)为猴子走到u处 (w,x,0,z)(u,x,0,z) f2(v)为猴子推台子到v处 (x,x,0,0)(v,v,0,0) f3为猴子爬上台子 (x,x,0,z)(x,x,1,z) f4为猴子拿到香蕉 (c,c,1,0)(c,c,1,1)比较
10、目标状态(S4)与初始状态(S0)的差异,来选择主操作。由于S0与S4中的四个状态量都有差异,相应的操作为f1,f2,f3和f4,都可选为主操作。因此,可将原问题变换为四个新问题,而新问题又可分为几个子问题及子子问题。这一过程与/或树图,2022/11/16,15,第二章 知识表达技术 24 与/或图表达法,【例23】猴子和香蕉问题与/或树图,2022/11/16,16,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,产生式系统(production system)描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统。这个基本概念就是产生式规则或产生式条件和操作对的概念 论域知识分为两部分:事实表示静态知识,如
11、事物、事件和它们之间的关系产生式规则表示推理过程和行为,如动作,算子,变换等这类系统的知识库主要用于存储规则,因此又把此类系统称为基于规则的系统(rule-based system),2022/11/16,17,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,产生式系统的基本结构一个产生式系统包含事实库、规则集和规则解释(控制器)三部分,2022/11/16,18,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,事实库当前已知的知识信息数据,包括推理过程中形成的中间结论知识,换句话说,它用于存储有关问题的状态、性质等事实的叙述型知识,也称为综合数据库或工作存储器。数据是广义的在事实库中的数据由规则解释(控制器
12、),用来激活相应的规则。规则集库存储有关问题的状态转移、性质变化等规则的过程型知识,或称“规则库”产生式规则的一般形式可以表述为:P1,P2,PmC1,C2,Cn每条产生式规则分为左部和右部两个部分,左部表示激活该产生式规则的前提条件/规则前件,右部表示调用该产生式规则后所做的行为部分/规则后件/结论。可简述成“条件-动作”对的形式。对事实库的修改在产生式系统中扮演着推理的角色,正是由于事实库内容的不断改变,才构成了由原始数据到结论的变换过程,2022/11/16,19,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,产生式规则的形式与传统程序设计语言中条件语句非常相似,但实际上两者之间存在根本的区别
13、:产生式规则左部表达的是一组复杂模式,而不仅仅是一个布尔表达式规则之间控制流不象传统语言中从一条语句向其下一条语句传递,而且满足条件的规则被激活但不一定立即执行,这将取决于产生式系统的冲突消解策略,这也是区分传统程序与产生式系统行为特征的关键逻辑程序中的语句可以视作产生式规则的一种特殊形式 在产生式系统中,一条规则仅描述前提条件与行为之间的静态关系,因此,规则的正确性应当独立地得到保证。这就是规则的自含性,正是由于产生式规则的自含性特点,才使得知识的表示与控制的分离成为可能。,2022/11/16,20,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,规则解释(控制器)根据有关问题的控制型知识,选择控
14、制策略,将规则与事实进行匹配,控制并利用知识进行推理并求解问题 通常从选择规则到执行操作分3步:匹配、冲突消解和操作由匹配器负责判断规则条件是否成立,冲突消解器负责选择可调用的规则,解释器负责执行规则的动作,并在满足结束条件时终止产生式系统的运行。匹配当前事实库内容与规则条件部分匹配。如果两者完全匹配,则把这条规则称为触发规则。当按规则的操作部分去执行时,称这条规则为启用规则。被触发的规则不一定总是启用规则,因为可能同时有几条规则的条件部分被满足,需解决冲突步骤中来解决。在复杂的情况下,在事实库和规则的条件部分之间可能要进行近似匹配冲突解决当有一条以上规则的条件部分和当前事实库相匹配时,就需要
15、决定首先使用哪一条规则,这称为冲突解决操作执行规则的操作部分,经操作以后,当前事实库将被修改。然后,其它的规则有可能被使用,即进入下一循环,2022/11/16,21,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,如:设有以下两条美式足球的规则: 规则R1 规则 R2 IF fourth dawn IF fourth dawn short yardage short yardage THEN punt within 30 yards(from the goal line) THEN field goalR1规则:如进攻方在前三次进攻中前进的距离少于10码(short yardage),那么在第四次进
16、攻时(fourth dawn),可以踢悬空球(punt)R2规则:如进攻方在前三次进攻中前进的距离少于10码,而进攻的位置又在离对方球门线30码距离之内,那么就可以射门(field goal)如果当前事实库包含事实“fourth dawn”和“short yardage”以及“within 30 yards”?,2022/11/16,22,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,专一性排序如某一规则条件部分规定的情况,比另一规则条件部分规定的情况更有针对性,则这条规则有较高的优先级规则排序如规则编排的顺序就表示了启用的优先级,则称之为规则排序数据排序把规则条件部分的所有条件按优先级次序编排起来
17、,运行时首先使用在条件部分包含较高优先级数据的规则。规模排序按规则的条件部分的规模排列优先级,优先使用被满足的条件较多的规则就近排序把最近使用的规则放在最优先的位置。这和人类的行为有相似之处上下文限制把产生式规则按它们所描述的上下文分组,也就是说按上下文对规则分组。在某种上下文条件下,只能从与其相对应的那组规则中选择可应用的规则,2022/11/16,23,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,【例24】动物识别系统规则I1到I4这一组规则可用于把哺乳动物和鸟类动物区分开:规则I1 如果 该动物有毛发,那么 它是哺乳动物规则I2 如果 该动物能产乳,那么 它是哺乳动物规则I3 如果 该动物有
18、羽毛,那么 它是鸟类动物规则I4 如果 该动物能飞行,它能生蛋,那么 它是鸟类动物规则I5到I8把哺乳动物又进一步分为更细的类食肉动物和有蹄动物:规则I5 如果 该动物是哺乳动物,它吃肉,那么 它是食肉动物规则I6 如果 该动物是哺乳动物,它长有爪子,它长有利齿,它眼睛前视,那么 它是食肉动物规则I7 如果 该动物是哺乳动物,它长有蹄,那么 它是有蹄动物规则I8 如果 该动物是哺乳动物,它反刍,那么 它是有蹄动物,并且是偶蹄动物,2022/11/16,24,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,【例24】动物识别系统以下两个规则对食肉动物进行细分:规则I9 如果 该动物是食肉动物,它的颜色是
19、黄褐色,它有深色的斑点 那么 它是猎豹规则I10 如果 该动物是食肉动物,它的颜色是黄褐色,它有黑色条纹 那么 它是老虎 以下两个规则对有蹄动物进行细分:规则I11 如果 该动物是有蹄动物,它有长腿,它有长颈,它的颜色是黄褐色,它有深色的斑点,那么 它是长颈鹿规则I12 如果 该动物是有蹄动物,它的颜色是白的,它有黑色条纹, 那么 它是斑马,2022/11/16,25,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,【例24】动物识别系统 以下对鸟类进行分类的规则:规则I13 如果 该动物是鸟类,它不会飞,它有长腿,它有长颈,它的颜色是黑、白色相杂,那么 它是鸵鸟(规则I13的IF部分的条件“它有长腿
20、”和“它有长颈”,也出现在规则I11的IF部分。I11是有蹄动物的,而I13是鸟的分类,无混淆)规则I14 如果 该动物是鸟类,它不能飞行,它能游水,它的颜色是黑色和白色,那么 它是企鹅规则I15 如果 该动物是鸟类,它善于飞行,那么 它是海燕,2022/11/16,26,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,【例24】动物识别系统识别长颈鹿的过程开始,观察到:(动物的颜色是黄褐色,深色斑点)规则I11还是规则I9?再看到该动物给它的幼兽喂奶,并能反刍,于是事实库内容增为:(动物的颜色是黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍)现用规则集与事实库进行匹配,I2首先可用,并更新事实库为:(哺乳动物,黄褐
21、色,深色斑点,能产乳,反刍)进而I8又能用,更新事实库为:(有蹄动物,偶蹄动物,哺乳动物,黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍)还无法识别,而事实库也不能和其它规则的前提相匹配,需再观察,进一步发现该动物腿和颈都很长,即得到事实库:(动物有长腿,有长颈,有蹄动物,偶蹄动物,哺乳动物,黄褐色,深色斑点,能产乳,反刍)规则I11可使用,推理出该动物为长颈鹿问题的求解过程可终止,2022/11/16,27,第二章 知识表达技术 25 产生式系统,产生式系统的问题求解过程的步骤: 事实库初始化 若存在未用规则前提能与事实库相匹配则转,否则转 使用规则,更新事实库,并标记所用规则 事实库是否包含解。若是,则终
22、止求解过程,否则转 要求更多的关于问题的信息,若不能提供所要信息,则求解失败,否则更新事实库并转,2022/11/16,28,第二章 知识表达技术 26 知识的逻辑表达方法,逻辑是人们思维活动规律的反映和抽象,最精确和最成功,计算机可作精确处理,与自然语言又非常接近第一个因素:互关联的两部分:公理系统和演绎结构第二个因素:逻辑及其演绎能保证正确,闭包集合(语义保持)第三个因素:演绎可完全机械化(定理证明)数理逻辑:用数学方法研究形式逻辑的一分支(符号逻辑)谓词逻辑:数逻基本形式(基于谓词分析的形式化语言)知识的逻辑表达:用一阶谓词逻辑来描述AI的问题求解知识,2022/11/16,29,第二章
23、 知识表达技术 26 知识的逻辑表达方法,(简单回顾)命题逻辑谓词逻辑的基础 A,B等原子命题表达单一意义的命题 灯关着 天在下雨 复合命题由“联结词”联结原子命题 简单推理表达方法PQ:如果天在下雨,则天不晴 :否定(Negation);:合取(Conjunction);:析取(Disjunction);:条件(Condition);:双条件(Bicondition) 命题变元不具有固定具体含义的命题合式公式利用命题变元构成的蕴含式或等价式推理确 析取三段论,假言推理,假言三段论;二难推理等,2022/11/16,30,第二章 知识表达技术 26 知识的逻辑表达方法,谓词逻辑命题逻辑的扩充和
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 人工智能 PPT 课件
链接地址:https://www.31ppt.com/p-1378029.html