人工智能定義和其應(yīng)用

1、人 工 智 能人工智能定義和其應(yīng)用第二章 知識表示方法2.1 狀態(tài)空間法2.2 問題歸約法2.3 謂詞邏輯法2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法2.5 其他方法2.6 小結(jié)2人工智能定義和其應(yīng)用狀態(tài)空間法（State Space Representation）問題求解技術(shù)主要是兩個方面：問題的表示求解的方法狀態(tài)空間法狀態(tài)（state）:表示問題解法中每一步問題狀況的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算符（operator):把問題從一種狀態(tài)變換為另一種狀態(tài)的手段狀態(tài)空間方法:基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(tài)和算符為基礎(chǔ)來表示和求解問題的3人工智能定義和其應(yīng)用2.1.1 問題狀態(tài)描述定義狀態(tài)(State)：描述某類不同事物間的

2、差別而引入的一組最少變量q0，q1，qn的有序集合。算符(Operate)：使問題從一種狀態(tài)變化為另一種狀態(tài)的手段稱為操作符或算符。問題的狀態(tài)空間(State Space)：是一個表示該問題全部可能狀態(tài)及其關(guān)系的圖，它包含三種說明的集合，即三元狀態(tài)（S，F(xiàn)，G）。2.1 狀態(tài)空間法4人工智能定義和其應(yīng)用狀態(tài)空間表示概念詳釋狀態(tài)空間法：從某個初始狀態(tài)開始，每次加一個操作符，遞增的建立起操作符的實驗序列，直到達到目標(biāo)狀態(tài)止。例如下棋、迷宮及各種游戲。Original StateMiddleStateGoalState2.1 狀態(tài)空間法5人工智能定義和其應(yīng)用例:三數(shù)碼難題（3 puzzle prob

3、lem）123123123312312312初始棋局目標(biāo)棋局2.1 狀態(tài)空間法6人工智能定義和其應(yīng)用有向圖 一對節(jié)點用弧線連接起來，從一個節(jié)點指向另一個節(jié)點這種圖叫做有向圖。路徑 某個節(jié)點序列（ni1，ni2，nik）當(dāng) j = 2，3，k時，如果對于每一個ni，j-1都有一個后繼節(jié)點ni，j存在，那么就把這個節(jié)點序列叫做從節(jié)點ni1至節(jié)點nik的長度為k的路徑代價 用c（ni，nj）來表示從節(jié)點ni指向節(jié)點nj的那段弧線的代價。兩點間路徑的代價等于連接該路徑上各節(jié)點的所有弧線代價之和.2.1.2 狀態(tài)圖示法2.1 狀態(tài)空間法AB7人工智能定義和其應(yīng)用圖的顯示說明 對于顯式說明，各節(jié)點及其具有

4、代價的弧線由一張表明確給出。此表可能列出該圖中的每一節(jié)點、它的后繼節(jié)點以及連接弧線的代價(舉例：鄰接表，鄰接矩陣)圖的隱示說明 說明節(jié)點的無限集合si作為起始節(jié)點是已知的。后繼節(jié)點算符（gamma）也是已知的，它能作用于任一節(jié)點以產(chǎn)生該節(jié)點的全部后繼節(jié)點和各連接弧線的代價。（舉例：棋局）表示方法的多樣性 如十五數(shù)碼難題中規(guī)則1：移動數(shù)碼（15X4條規(guī)則）規(guī)則2：移動空格（4條規(guī)則）8人工智能定義和其應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)搜索過程描述產(chǎn)生式系統(tǒng)（production system）一個總數(shù)據(jù)庫：它含有與具體任務(wù)有關(guān)的信息隨著應(yīng)用情況的不同，這些數(shù)據(jù)庫可能簡單，或許復(fù)雜。一套規(guī)則：它對數(shù)據(jù)庫進行操作運算。

5、每條規(guī)則由左部鑒別規(guī)則的適用性或先決條件以及右部描述規(guī)則應(yīng)用時所完成的動作。一個控制策略：它確定應(yīng)該采用哪一條適用規(guī)則，而且當(dāng)數(shù)據(jù)庫的終止條件滿足時，就停止計算。2.1 狀態(tài)空間法9人工智能定義和其應(yīng)用 狀態(tài)空間表示實例（1）例：猴子和香蕉問題2.1 狀態(tài)空間法10人工智能定義和其應(yīng)用解題過程 用一個四元表列（W，x，Y，z）來表示這個問題狀態(tài). W 猴子的水平位置x 當(dāng)猴子在箱子頂上時取 x = 1；否則取 x = 0 Y 箱子的水平位置z 當(dāng)猴子摘到香蕉時取 z=1；否則取 z=0這個問題的操作（算符）如下： goto（U）表示猴子走到水平位置U或者用產(chǎn)生式規(guī)則表示為（W，0，Y，z） g

6、oto（U） （U，0，Y，z）2.1 狀態(tài)空間法11人工智能定義和其應(yīng)用pushbox（V）猴子把箱子推到水平位置V，即有（W，0，W，z） pushbox（V） （V，0，V，z） 應(yīng)當(dāng)注意的是，要應(yīng)用算符pushbox（V），就要求產(chǎn)生式規(guī)則的左邊，猴子與箱子必須在同一位置上，并且，猴子不是箱子頂上。這種強加于操作的適用性條件，叫做產(chǎn)生式規(guī)則的先決條件climbbox猴子爬上箱頂，即有（W，0，W，z） climbbox （W，1，W，z）提問：應(yīng)用算符climbbox的先決條件是什么？2.1 狀態(tài)空間法12人工智能定義和其應(yīng)用grasp猴子摘到香蕉，即有（c，1，c，0） grasp

7、（c，1，c，1） 令初始狀態(tài)為(a，0，b，0)。這時，goto(U)是唯一適用的操作，并導(dǎo)致下一狀態(tài)(U，0，b,0)?，F(xiàn)在有3個適用的操作，即goto(U)，pushbox(V)和climbbox(若U=b)。把所有適用的操作繼續(xù)應(yīng)用于每個狀態(tài)，我們就能夠得到狀態(tài)空間圖，如下圖所示。從圖不難看出，把該初始狀態(tài)變換為目標(biāo)狀態(tài)的操作序列為 goto(b),push box(c),climbbox,grasp2.1 狀態(tài)空間法13人工智能定義和其應(yīng)用(b，1，b，0)（U，0，b，0）（V，0，V，0）（c，1，c，0）（U，0，V，0）（c，1，c，1）（a，0，b，0）目標(biāo)狀態(tài)goto（U

8、）goto（U）U=b，climbboxgoto（U）U=bpushbox（V）猴子和香蕉問題的狀態(tài)空間圖goto（U）U=V2.1 狀態(tài)空間法14人工智能定義和其應(yīng)用猴子和香蕉問題自動演示： 猴子香蕉箱子 猴子香蕉箱子 Ha!Ha!2.1 狀態(tài)空間法15人工智能定義和其應(yīng)用狀態(tài)空間表示實例（2）推銷員旅行問題一個推銷員計劃出訪推銷產(chǎn)品。他從一個城市( 如 A) 出發(fā) , 訪問每個城市一次 , 且最多一次 , 然后 A返回城市 A 。要求尋找最短路線 , 如圖 2.3 所示。為了確定這個問題 , 作如下規(guī)定 :(1) 總數(shù)據(jù)庫是到目前為止所訪問過的城市表 .初始數(shù)據(jù)庫被描述為表 (A) 。不允

9、許目錄表中任一城市出現(xiàn)多于一次 , 只有城市 A 例外 , 但也只有當(dāng)所有其他城市均已出現(xiàn)之后 , 才能 再次出現(xiàn) A 。(2) 規(guī)則對應(yīng)于決策 : 即下一步走向城市 A; 下一步走向城市 B; ; 下一步走向城市E 。一條規(guī)則除非能夠把某個數(shù)據(jù)庫變?yōu)橐粋€合法數(shù)據(jù)庫 , 否則就不適用于這個數(shù)據(jù) 庫。例如 , 應(yīng)用 下一步走向城市 A 這條規(guī)則就不適用于尚未出現(xiàn)所有其他城市的任一 數(shù)據(jù)庫。(3) 任一以 A 為起點和終點,并出現(xiàn)所有其他城市的總數(shù)據(jù)庫,都滿足終止條件?？梢允褂孟聢D的距離圖表來計算任一旅程的總距離。提出作為解答的任一旅程,必須是具有最短距離的旅程。 2.1 狀態(tài)空間法16人工智能定

10、義和其應(yīng)用ABDE(ACDEBA)推銷員旅行問題狀態(tài)空間圖(A)起始節(jié)點2.1 狀態(tài)空間法17人工智能定義和其應(yīng)用2.2 問題歸約法（Problem Reduction Representation）問題歸約法思想 先把問題分解為子問題及子-子問題，然后解決較小的問題。對該問題的某個具體子集的解答就意味著對原始問題的一個解答子問題1子問題n原始問題子問題集本原問題18人工智能定義和其應(yīng)用 問題歸約表示的組成部分：（1）一個初始問題描述；（2）一套把問題變換為子問題的操作符；（3）一套本原問題描述。問題歸約的實質(zhì)：從目標(biāo)(要解決的問題)出發(fā)逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直至最后把初始問

11、題歸約為一個平凡的本原問題集合。2.2 問題規(guī)約法19人工智能定義和其應(yīng)用2.2.1 問題歸約描述 （Problem Reduction Description）梵塔難題123CBA2.2 問題規(guī)約法思考：用狀態(tài)空間法有多少個節(jié)點？為什么？20人工智能定義和其應(yīng)用解題過程將原始問題歸約為一個較簡單問題集合將原始梵塔難題歸約（簡化）為下列子難題移動圓盤A和B至柱子2的雙圓盤難題移動圓盤C至柱子3的單圓盤難題移動圓盤A和B至柱子3的雙圓盤難題詳細過程參看下圖21人工智能定義和其應(yīng)用解題過程（3個圓盤問題）1231231231231231231232.2 問題規(guī)約法12322人工智能定義和其應(yīng)用梵塔

12、問題歸約圖2.2 問題規(guī)約法23人工智能定義和其應(yīng)用多圓盤梵塔難題思考？2.2 問題規(guī)約法24人工智能定義和其應(yīng)用問題歸約的描述問題歸約方法應(yīng)用算符把問題描述轉(zhuǎn)化為子問題描述，可以采用各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：表列、樹、字符串、矢量、數(shù)組等；例如梵塔問題的表示：包含兩個數(shù)列的表列：(113),(333)也可以用狀態(tài)空間表示法的三元組（S，F(xiàn)，G）表示；其子問題描述規(guī)定了最后解答路徑將要通過的中間狀態(tài)；可以把問題歸約發(fā)看成比狀態(tài)空間法更通用的問題求解方法；其核心實現(xiàn)是不斷簡化問題，直至問題成為本原問題（已知問題、易解問題）；2.2 問題規(guī)約法25人工智能定義和其應(yīng)用與或圖表示1.與圖、或圖、與或圖 一般，我

13、們用一個似圖結(jié)構(gòu)來表示把問題歸約為后繼問題的替換集合，這一似圖結(jié)構(gòu)叫做問題歸約圖，或叫與或圖。如下所示2.2 問題規(guī)約法ABCD與圖ABC或圖26人工智能定義和其應(yīng)用2.2 問題規(guī)約法BCDEFGAHMBCDEFGAN與或圖增加附加節(jié)點后的規(guī)范化與或圖表示：27人工智能定義和其應(yīng)用2.一些關(guān)于與或圖的術(shù)語2.2 問題規(guī)約法HMBCDEFGAN父節(jié)點與節(jié)點弧線或節(jié)點子節(jié)點終葉節(jié)點28人工智能定義和其應(yīng)用一些關(guān)于與或圖的術(shù)語父節(jié)點、子（后繼）節(jié)點、弧線起始節(jié)點終葉節(jié)點：對應(yīng)于原問題的本原節(jié)點或節(jié)點：只要解決某個問題就可解決其父輩問題的節(jié)點集合，如（M，N，H）。與節(jié)點：只有解決所有子問題，才能解決

14、其父輩問題的節(jié)點集合，如（B，C）和（D，E，F(xiàn)）。各個節(jié)點之間用一端小圓弧連接標(biāo)記。與或圖：由與節(jié)點及或節(jié)點組成的結(jié)構(gòu)圖。2.2 問題規(guī)約法29人工智能定義和其應(yīng)用3.定義可解節(jié)點的一般定義：終葉節(jié)點是可解節(jié)點(因為它們與本原問題相關(guān)連)。：如果某個非終葉節(jié)點含有或后繼節(jié)點，那么只要當(dāng)其后繼節(jié)點至少有一個是可解的時，此非終葉節(jié)點才是可解的。如果某個非終葉節(jié)點含有與后繼節(jié)點，那么只有當(dāng)其后繼節(jié)點全部為可解時，此非終葉節(jié)點才是可解的。2.2 問題規(guī)約法30人工智能定義和其應(yīng)用不可解節(jié)點的一般定義：沒有后裔的非終葉節(jié)點為不可解節(jié)點。全部后裔為不可解的非終葉節(jié)點且含有或后繼節(jié)點，此非終葉節(jié)點才是不可

15、解的。后裔至少有一個為不可解的非終葉節(jié)點且含有與后繼節(jié)點，此非終葉節(jié)點才是不可解的。2.2 問題規(guī)約法31人工智能定義和其應(yīng)用如圖所示2.2 問題規(guī)約法與或圖例子ttttttttt（a）（b）有解節(jié)點無解節(jié)點終葉節(jié)點32人工智能定義和其應(yīng)用與或圖構(gòu)成規(guī)則（1）與或圖中的每個節(jié)點代表一個要解決的單一問題或問題集合。起始節(jié)點對應(yīng)于原始問題。（2）對應(yīng)于本原問題的節(jié)點，叫做終葉節(jié)點（3）對于把算符應(yīng)用于問題A的每種可能情況，都把問題變換為一個子問題集合；有向弧線自A指向后繼節(jié)點，表示所求得的子問題集合，只要其中任意一個有解，問題A就可解，所有這些子問題節(jié)點稱為或節(jié)點；（4）一般對于代表兩個或兩個以上

16、子問題集合的每個節(jié)點，有向弧線從此節(jié)點指向此子問題集合中的各個節(jié)點,只有所有子問題都有解，這個子問題的集合才有解，所有這些子問題節(jié)點叫做與節(jié)點。這些具有共同父節(jié)點的與節(jié)點用小圓弧連接，以表示與或節(jié)點的區(qū)別；（5）在特殊情況下，當(dāng)只有一個算符可應(yīng)用于問題A，而且這個算符產(chǎn)生具有一個以上子問題的某個集合時，由上述規(guī)則3和規(guī)則4所產(chǎn)生的圖可以得到簡化。（即不增加附加節(jié)點的情況下）2.2 問題規(guī)約法33人工智能定義和其應(yīng)用梵塔問題歸約圖（113） （123） （111） （113） （123） （122） （111） （333） （122） （322） （111） （122） （322） （333）

17、（321） （331） （322） （321） （331） （333） 2.2 問題規(guī)約法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹思考題：四圓盤問題34人工智能定義和其應(yīng)用2.3 謂詞邏輯法(Predicate Logic)邏輯語句：一種形式語言，它能夠把邏輯論證符號化，并用于證明定理，求解問題。形式語言：嚴格地按照相關(guān)領(lǐng)域的特定規(guī)則，以數(shù)學(xué)符號（符號串）形式描述該領(lǐng)域有關(guān)客體的表達式2.3.1 謂詞演算 語法與語義基本符號：謂詞符號、變量符號、函數(shù)符號、 常量符號、括號和逗號謂詞演算的解釋：謂詞符號對應(yīng)關(guān)系，常量符號論域?qū)嶓w，函數(shù)符號對應(yīng)函數(shù)；35人工智能定義和其應(yīng)用原子公式：由若干謂詞符號和項組成的謂詞演算。原子公式

18、是謂詞演算基本積木塊。項包括常量符號、變量符號、函數(shù)符號等。定義原子公式為真值或假值就表示了某種語義。無變量的原子公式取值確定，包含變量的原子公式取值不定。例如：INROOM（ROBOT，r1） 為真INROOM（ROBOT，r2）為假MARRIEDfather(wang),mother(wang)2.3 謂詞邏輯法36人工智能定義和其應(yīng)用連詞和量詞(Connective &Quantifiers)連詞 與、合?。╟onjunction)：用連詞把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式。合取項是合取式的每個組成部分。 例：LIKE(I，MUSIC)LIKE(I，PAINTING) （我喜愛音樂和繪畫。）

19、或、析?。╠isjunction）：用連詞把幾個公式連接起來而構(gòu)成的公式。析取項是析取式的每個組成部分例：PLAYS(LILI，BASKETBALL)PLAYS(LILI，F(xiàn)OOTBALL) （李力打籃球或踢足球。）蘊涵（Implication）:“=”表示“如果那么”（IFTHEN）關(guān)系，其所構(gòu)成的公式叫做蘊涵。非（Not）表示否定，、均可表示2.3 謂詞邏輯法37人工智能定義和其應(yīng)用量詞 全稱量詞（Universal Quantifier） ：若一個原子公式P（x），對于所有可能變量 x都具有T值，則用 （ x）P（x）表示例如: 所有的機器人都是灰色的（ x ） ROBOT(x) = C

20、OLOR(x,GRAY) 約束變元全程量詞作用域存在量詞（Existential Quantifier） 若一個原子公式P（x），至少有一個變元x，可使P （x）為T值，則用（ x）P（x）表示。 例：(x)INROOM(x,r1)（1號房間內(nèi)有個物體）38人工智能定義和其應(yīng)用2.3.2 謂詞公式原子公式的的定義：用P(x1，x2，xn)表示一個n元謂詞公式，其中P為n元謂詞，x1,x2,，xn為客體變量或變元。通常把P(x1,x2,xn)叫做謂詞演算的原子公式，或原子謂詞公式。分子謂詞公式可以用連詞把原子謂詞公式組成復(fù)合謂詞公式，并把它叫做分子謂詞公式。2.3 謂詞邏輯法39人工智能定義和其

21、應(yīng)用合式公式（WFF，well-formed formulas）合式公式的遞歸定義(1)原子謂詞公式是合式公式。(2)若A為合適公式，則A也是一個合式公式。(3)若A和B都是合式公式，則(AB)，(AB)，(AB)和(AB)也都是合式公式。(4)若A是合式公式，x為A中的自由變元，則(x)A和(x)A都是合式公式。(5)只有按上述規(guī)則(1)至(4)求得的那些公式，才是合式公式。例題：試把下列命題表示為謂詞公式：任何整數(shù)，或者為整數(shù)或者為負數(shù)。2.3 謂詞邏輯法40人工智能定義和其應(yīng)用合式公式的性質(zhì)合式公式的真值等價（Equivalence) 如果兩個合式公式，無論如何解釋，其真值表都是相同的，

22、那么我們就稱此兩合式公式是等價的。T F T F F F表2-1 真值表P Q PQ P Q PQ PT T T T T FF T T F T TF F F F T T2.3 謂詞邏輯法41人工智能定義和其應(yīng)用等價關(guān)系(1 否定之否定(P) 等價于 P(2)P Q 等價于 P= Q(3) 狄摩根定律(P Q) 等價于 P Q(P Q) 等價于 P Q(4 分配律P (Q R) 等價于 (P Q) (P R)P (Q R) 等價于 (P Q) (P R)(5) 交換律P Q 等價于 Q PP Q 等價于 Q P 2.3 謂詞邏輯法42人工智能定義和其應(yīng)用6) 結(jié)合律(P Q) R 等價于 P (

23、Q R)(P Q) R 等價于 P (Q R)(7) 逆否律P = Q 等價于 Q = P(8)( x)P(x) 等價于 ( x)P (x) ( x)P(x) 等價于 ( x)P (x) (9)( x)P(x) Q(x) 等價于 ( x)P(x) ( x)Q(x) ( x)P(x) Q(x) 等價于 ( x)P(x) ( x)Q(x) (10 ( x)P(x 等價于 ( y)P(y)( x)P(x) 等價于 ( y)P(y) 43人工智能定義和其應(yīng)用2.3.3 置換與合一謂詞邏輯的推理將推理規(guī)則應(yīng)用于一定的合式公式（集），以產(chǎn)生新的合式公式。假元推理全稱化推理綜合推理思考：推理規(guī)則中存在項的變

24、換與同一問題，如何實施？2.3 謂詞邏輯法W1W1W2 W2（x）W（x） W（A）任意變量約束變元( x ) W1( x ) W2( x ) W1（A） W2（A）44人工智能定義和其應(yīng)用置換(Substitution) ：在表達式中用置換項置換變量，例如用項（A）替換函數(shù)表達式中的變量（x）。一個表達式E（Expression）用一個置換S（Substitution）而得到的表達式的置換，記為ES。例題：表達式E：Px,f(y),B；置換：s1=z/x,w/y,s2=A/y, s3=q(z)/x,A/y,s4=c/x,A/ySolution:ES1 = Pz,f(w),B; ES2 = P

25、x,f(A),B;ES3 = Pq(z),f(A),B; ES4 = Pc,f(A),B; ES1S2 = Pz,f(w),B; ES2S1 = Pz,f(A),B思考： (1) ES4S1，ES3S2？ (2) 置換的運算規(guī)則？ 2.3 謂詞邏輯法45人工智能定義和其應(yīng)用置換的性質(zhì)可結(jié)合律: （LS1）S2 = L（S1S2） （S1S2）S3 = S1（S2S3）問題：請舉例說明？不可交換律: S1S2 = S2S1問題：請舉例說明？思考：什么置換是謂詞邏輯推理所需要的？2.3 謂詞邏輯法 /46人工智能定義和其應(yīng)用合一（Unification)：合一：尋找項對變量的置換，以使多個表達式一

26、致的操作稱為合一。如果一個置換s作用于表達式集Ei的每個元素，則我們用Ei s來表示置換例的集?？珊弦唬喝绻嬖谥脫Qs使得表達式集Ei置換后有：E1S E2S E3S,則我們稱表達式集Ei是可合一的， s 稱為Ei 的合一者。例題：表達式集 Px,f(y),B, Px,f(B),B 的合一者：s A/x,B/y 說明： Px,f(y),Bs Px,f(B),Bs PA,f(B),B思考：還有其他合一者嗎？2.3 謂詞邏輯法47人工智能定義和其應(yīng)用最通用的合一者：如果對表達式集Ei的任一合一者s，都存在某一s，使得Eis Eigs，則稱g為Ei的最通用合一者。問題：上例題中，最通用的合一者是什么

27、？置換與合一的作用：謂詞邏輯推理的基本方法，就是尋找簡單有效置換合一，采用消解原理利用消解反演方法求解問題，詳見第三章。2.3 謂詞邏輯法48人工智能定義和其應(yīng)用2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法 (Semantic Network Representation)語義網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)定義 語義網(wǎng)絡(luò)是知識的一種圖解表示，它由節(jié)點和弧線或鏈線組成。節(jié)點用于表示實體、概念和情況等，弧線用于表示節(jié)點間的關(guān)系。組成部分詞法 決定表示詞匯表中允許有哪些符號，它涉及各個節(jié)點和弧線。結(jié)構(gòu) 敘述符號排列的約束條件，指定各弧線連接的節(jié)點對 過程 說明訪問過程，這些過程能用來建立和修正描述，以及回答相關(guān)問題。語義 確定與描述相關(guān)的(聯(lián)想

28、)意義的方法即確定有關(guān)節(jié)點的排列及其占有物和對應(yīng)弧線。49人工智能定義和其應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)的特點:(1) 能把實體的結(jié)構(gòu)、屬性與實體間的因果關(guān)系顯式并簡明地表達出來 , 與實體相關(guān)的事實、特征和關(guān)系可以通過相應(yīng)的節(jié)點弧線推導(dǎo)出來。這樣便以聯(lián)想方式實現(xiàn)對系統(tǒng) 的解釋。(2) 由于與概念相關(guān)的屬性和聯(lián)系被組織在一個相應(yīng)的節(jié)點中 , 因而使概念易于受訪和學(xué)習(xí)。(3 ）表現(xiàn)問題更加直觀 , 更易于理解 , 適于知識工程師與領(lǐng)域?qū)＜业臏贤?。語義網(wǎng)絡(luò)中的繼承方式也符合人類的思維習(xí)慣。(4) 語義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的語義解釋依賴于該結(jié)構(gòu)的推理過程而沒有結(jié)構(gòu)的約定 , 因而得到的推理不能保證像謂詞邏輯法那樣有效。(5 ）節(jié)

29、點間的聯(lián)系可能是線狀、樹狀或網(wǎng)狀的 , 甚至是遞歸狀的結(jié)構(gòu) , 使相應(yīng)的知識存儲和檢索可能需要比較復(fù)雜的過程。 2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法50人工智能定義和其應(yīng)用表示一些簡單事實，如占有關(guān)系和其它情況：以節(jié)點表示實體與概念，節(jié)點間關(guān)系以有向鏈關(guān)聯(lián)。例： 小燕是一只燕子，燕子是一種鳥，鳥有翅膀；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個。問題：上述的語義網(wǎng)絡(luò)為二元關(guān)系，無法表示復(fù)雜事實，如：小燕從春天到秋天占有巢1。如果采用謂詞邏輯表示為一個四元謂詞演算：Owns（XIAOYAN,NET-1,SPRING,FALL）思考：用語義網(wǎng)絡(luò)如何表示上述四元謂詞公式？2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法2.4. 1 二元語義網(wǎng)絡(luò)的表示S

30、WALLOWBIRDXIAOYANNEST-1NESTISAISAISAOWNSHAS-PARTWINGS51人工智能定義和其應(yīng)用Simmons與Slocum擴展了該基本方法：允許節(jié)點既可以表示一個物體或一組物體，也可以表示情況與動作。每一情況節(jié)點成為事例框，有一組向外的弧，用以說明與該事例有關(guān)的各種變量。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法SWALLOWBIRDXIAOYANNEST-1NESTISAISAISAOWNEEOWN-1OWNERSPRINGFALLSITUATIONTIMEOWNERSHIPISAISAISAISASTARTTIMEENDTIME52人工智能定義和其應(yīng)用選擇語義基元：問題：如果語

31、義網(wǎng)絡(luò)只表示一個特定的物體或概念，那么當(dāng)有更多不直接相關(guān)的同類實體與概念時，需要很多獨立的語義網(wǎng)絡(luò)，使得語義網(wǎng)絡(luò)圖復(fù)雜化。Solution：通常需要把有關(guān)的一組物體或概念的知識用一個語義網(wǎng)絡(luò)表示出來，否則會造成網(wǎng)絡(luò)過多，使問題復(fù)雜化。試圖用一組基元來表示知識，以便簡化表示，并可用簡單的知識來表示更復(fù)雜的知識，稱為選擇語義基元。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法REDMYCARCOLORGREENLIHUACARCOLOR53人工智能定義和其應(yīng)用2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法REDMYCARCOLORGREENLIHUACARCOLORCARISAISA概念節(jié)點與實例節(jié)點FURNITURECHAIRMYCARLEATHER

32、SEATBROWNPERSONXISAOWNERISAISAISA PARTCOLORCOVERING椅子的語義網(wǎng)絡(luò)54人工智能定義和其應(yīng)用2.4.2 多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示謂詞邏輯與語義網(wǎng)絡(luò)等效,容易實現(xiàn)一元關(guān)系與二元關(guān)系表示。LIMINGMANISAISA（LIMING，MAN）或 MAN（LIMING）（語義網(wǎng)絡(luò)）（謂詞邏輯）2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法55人工智能定義和其應(yīng)用多元語義網(wǎng)絡(luò)表示的實質(zhì)把多元關(guān)系轉(zhuǎn)化為一組二元關(guān)系的組合，或二元關(guān)系的合取。R(X1，X2，Xn)R12(X1，X2)R13(X1，X3) R1n(X1，Xn). Rn-1 n(Xn-1，Xn)可轉(zhuǎn)換為2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法56人工

33、智能定義和其應(yīng)用多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示實例1SCORE(BU,TU,(8589)2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法GAMEG25BU85-89TUVISITING TEAMISAHOME TEAMSCORE57人工智能定義和其應(yīng)用三元變?yōu)槎M合2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法例 John gave Mary the book.（1）謂詞邏輯法：GAVE（JOHN，MARY，BOOK）3項（2）用語義網(wǎng)絡(luò)法表示時引入附加節(jié)點G1：G1B23JOHNGIVEROBJECTMARYGIVEISARECIPIENTBOOKISA多元語義網(wǎng)絡(luò)的表示實例258人工智能定義和其應(yīng)用2.4.3 語義網(wǎng)絡(luò)的推理過程語義網(wǎng)絡(luò)表示知識，沒有形式語

34、義，沒有統(tǒng)一的語義表示法。為了便于下面的敘述 , 對所用符號作進一步的規(guī)定。區(qū)分在鏈的頭部和在鏈的尾部的節(jié)點 , 把在鏈的尾部的節(jié)點稱為值節(jié)點。另外 , 還規(guī)定節(jié)點的槽相當(dāng)于鏈 , 不過取不同的名字而已。如磚塊12(BRICK12)有3個鏈,構(gòu)成兩個槽。其中一個槽只有一個值,另外一個槽有兩個值。顏色槽(COLOR)填入紅色(RED) ISA槽填入了磚塊 (BRICK)和玩具(TOY) 。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法59人工智能定義和其應(yīng)用繼承推理定義：所謂繼承就是對事物的描述從概念節(jié)點或類節(jié)點傳遞到實例節(jié)點，例如下圖。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法60人工智能定義和其應(yīng)用三種繼承模式值繼承：ISA鏈與 AKO（A

35、Kind Of）鏈，常用知識傳遞方法；放入值側(cè)面中。“如果需要”（Ifneeded）鏈：有時對不知道的槽值，可以計算得到，通過此計算程序得到知識的模式稱為ifneeded鏈，如通過體積與密度在需要時可以計算其質(zhì)量。 ifneeded程序放入IFNEEDED側(cè)面中。“缺省”繼承：在對事務(wù)所作假設(shè)無十分把握時，可以加上“可能”字樣，這種不肯定的值稱為“缺省”值，放入槽的DEFAULT側(cè)面中。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法61人工智能定義和其應(yīng)用匹配推理當(dāng)解決涉及由幾部分組成的事物時 ,必須制定把值從類部件傳遞到實例部件的路徑，稱為匹配推理。 例如, 由于 TOY-HOUSE77 是 TOY-HOUSE 的一個

36、實例 , 所以它必須有兩個部件 , 一個是磚塊 , 另一個是模塊 (wedge) 。另外 , 作為玩具房的一個部件的磚塊必須 支撐模塊。在圖 2.19 中 , 玩具房 -77 部件以及它們之間的鏈 , 都用虛線畫的節(jié)點和箭頭 來表示。因為這些知識是通過繼承而間接知道的 , 并不是通過實際的節(jié)點和鏈直接知道 的。因此 , 虛線所表示的節(jié)點以及箭頭所表示的鏈?zhǔn)翘摴?jié)點和虛鏈。2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法62人工智能定義和其應(yīng)用現(xiàn)在來研究圖 2.20中的結(jié)構(gòu) 35(STRUCTURE35)。已知這個結(jié)構(gòu)有兩個部件,一 個磚塊BRICK12和一個楔塊WEDGE18。一旦在STRUCTURE35和TOY-HOUSE

37、之間放上ISA鏈,就知道BRICK12必須支撐WEDGE18。BRICK12和WEDGE18 之間的SUPPORT虛鏈。因為很容易做部件匹配,所以虛線箭頭的位置和方向很容易被確定。WEDGE18肯定與作為TOY-HOUSE的一個部件的楔塊相匹配,而 BRICK12 肯定與磚塊相匹配。 2.4 語義網(wǎng)絡(luò)法63人工智能定義和其應(yīng)用2.5 框架（Frame）表示提問：語義網(wǎng)絡(luò)中個案知識與通用知識的關(guān)系問題？Solution：用通用框架存儲類似的個案知識?？蚣埽嚎蚣苁且环N結(jié)構(gòu)化表示法，通常采用語義網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點-槽-值表示結(jié)構(gòu)，以通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的形式存儲以往的經(jīng)驗知識?？蚣芘c語義網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系：框架可以定義為

38、一組語義網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點與槽，這組節(jié)點與槽可以描述格式固定的事務(wù)、行為和事件；語義網(wǎng)絡(luò)是節(jié)點和弧線的集合，也可以看作框架的集合。思考：框架與語義網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別？64人工智能定義和其應(yīng)用2.5.1 框架的構(gòu)成框架通常由描述事務(wù)的各個方面的槽組成，每個槽可以擁有若干個側(cè)面，而每個側(cè)面可以擁有若干個值?？蚣艿囊话憬Y(jié)構(gòu)： 2.5 框架表示法65人工智能定義和其應(yīng)用一個簡單框架的例子對于復(fù)雜的問題，必須同時使用許多框架，構(gòu)成框架系統(tǒng)，例如：思考：框架與框架的關(guān)系？2.5 框架表示法66人工智能定義和其應(yīng)用框架的關(guān)系：一個框架可以是另一個框架的槽值，并且一個框架結(jié)構(gòu)可以作為幾個不同框架的槽值。這樣相同的信息不必重復(fù)

39、存儲，節(jié)約空間。2.5 框架表示法67人工智能定義和其應(yīng)用框架系統(tǒng)的繼承關(guān)系與樹型結(jié)構(gòu)框架的一個重要屬性是繼承。為此，框架常表示成一種樹型結(jié)構(gòu)，樹的每一節(jié)點就是一個框架結(jié)構(gòu)，子節(jié)點與父節(jié)點之間用ISA或AKO槽連接?？蚣艿睦^承方法：當(dāng)子節(jié)點的某些槽值或側(cè)面沒有被直接記錄時，可以從其父節(jié)點繼承這些值。樹狀框架系統(tǒng)的形式：AKO/ISA VALUE PROP DEFAULT SF IF-NEEDED CONFLICT ADD2.5 框架表示法68人工智能定義和其應(yīng)用框架系統(tǒng)的基本推理方法特性繼承（ISA/AKO鏈），例如：燕子鳥部分匹配，例如TOYHOUSE從描述中直接引用，例如：ROOM的例子各

40、槽值的相關(guān)信息可以指導(dǎo)進行該槽值的描述，如：圖的D面解答子節(jié)點與父節(jié)點差異的原因，例如：三條腿的椅子思考：框架是一種規(guī)定格式描述的事務(wù)、行為與事件。那么對于具體的應(yīng)用，當(dāng)直接套用框架知識推理不順利時，框架推理的策略？2.5.1 框架的推理2.5 框架表示法69人工智能定義和其應(yīng)用推理框架的選擇方法：選擇與當(dāng)前情況對應(yīng)的框架片斷，與其他候選框架相匹配，選擇最佳匹配；（知識的合成、交叉）允許部分不相匹配的信息，如漏失某項特性比多了某項特性更合理，比如只有一條腿的人比有三條腿的人更合理；（合理推斷）查詢框架之間保存有關(guān)的連接，指出應(yīng)用此框架不合理的情況下，可以下一步試探的建議框架；如下圖： （啟發(fā)匹配）沿著框架系統(tǒng)的層次向上搜索，知道找到足夠通用、與事實不矛盾的框