第三章知識(shí)表達(dá)技術(shù)

第三章知識(shí)表達(dá)技術(shù)知識(shí)表達(dá)(KnowledgeRepresentation),即知識(shí)表示或知識(shí)的描述，也就是知識(shí)的形式化或模型化。知識(shí)及知識(shí)的表達(dá)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中智能程序設(shè)計(jì)研究的主要領(lǐng)域，也是人工智能和心理學(xué)共同關(guān)心的基礎(chǔ)性問題。所謂智能程序，就是把現(xiàn)實(shí)世界的知識(shí)有機(jī)地結(jié)合到計(jì)算機(jī)程序中，使程序具有識(shí)別、學(xué)習(xí)、推理和適應(yīng)環(huán)境等能力。本章主要討論知識(shí)、知識(shí)表達(dá)的基本概念和幾種主要的表示方法。第一節(jié)知識(shí)—、什么是知識(shí)什么是知識(shí)？根據(jù)認(rèn)知心理學(xué)的一般解釋是：自有人類以來，人們天天在和自然作斗爭(zhēng)，在這個(gè)斗爭(zhēng)過程中，人們開始只有感性認(rèn)識(shí)，隨著這個(gè)過程的持續(xù)深入，這個(gè)認(rèn)識(shí)產(chǎn)生了飛躍，最后由感性認(rèn)識(shí)上升到理性認(rèn)識(shí)，這種對(duì)周圍事物的感性和理性統(tǒng)稱為知識(shí)。對(duì)每個(gè)人來說，他的知識(shí)除了從實(shí)踐中得來，還有一個(gè)重要途徑就是向書本學(xué)習(xí)。從自然科學(xué)的角度來看：知識(shí)是一些事實(shí)與概念、規(guī)則或規(guī)律方法和技術(shù)，以及應(yīng)用這些概念、事實(shí)、規(guī)則等能力的綜合體。二、知識(shí)的層次結(jié)構(gòu)模型知識(shí)的海洋浩瀚無窮，知識(shí)的存放是否亂麻一團(tuán)呢？不是的，知識(shí)在人腦中的存放是一個(gè)多層次結(jié)構(gòu)。它猶如一座高大雄偉的金字塔，我們可以把它稱為智能塔。圖2-1-1智能塔第一層知識(shí)為塔基，屬低層次。它是這個(gè)智能塔的基礎(chǔ)，是掌握知識(shí)、發(fā)展知識(shí)、培養(yǎng)能力的前提。它主要由一些事實(shí)和概念組成。所謂事實(shí)是指一些客觀存在的現(xiàn)象，事物的性質(zhì)，這些事實(shí)的“真”、“偽”要經(jīng)受客觀實(shí)際的檢驗(yàn)。例如：一年有四季；人要穿衣吃飯；月球上沒有生物，等等。所謂概念，指的是通過人的抽象思維和形象思維所得出的結(jié)論。例如：物理上的力、原子、電子、質(zhì)子、中子，幾何上的點(diǎn)、線、面，等等。在這些概念中，前面是客觀存在的事物，而后面是本不存在的抽象概念。又如孫悟空、阿童木它們是形象思維圖2-1-1智能塔第二層知識(shí)屬較高層次，是建立在第一層知識(shí)上的。它是通過對(duì)事實(shí)和概念的觀察思考、分析、判斷、比較、推理等綜合出來的客觀規(guī)律，從而成為指導(dǎo)人們分析問題、思考問題的原則或規(guī)則。因此，第二層知識(shí)是由一些規(guī)則、定律和定理組成。例如：數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)中的各種定理和定律等。它們都是對(duì)第一層知識(shí)加以分析、判斷、比較、總結(jié)出它們內(nèi)在聯(lián)系所得到的結(jié)論。它們都表示了一定條件與一定結(jié)論之間的關(guān)系。又如：日常生活中的結(jié)論“今天下雨，所以地面濕疽'也屬于第二層知識(shí)。第二層知識(shí)是十分廣泛而豐實(shí)的，人們學(xué)習(xí)的過程不應(yīng)該是對(duì)書本知識(shí)生吞活剝的死記硬背，而應(yīng)該是一個(gè)研究客觀事物，探索總結(jié)客觀規(guī)律的過程，也就是一個(gè)不斷豐實(shí)、更新第一層、第二層知識(shí)的過程。第三層知識(shí)我們把它稱為能力知識(shí)，或稱為控制性知識(shí)，或?yàn)橹笇?dǎo)性知識(shí)，它是智能塔的高層次。這一層知識(shí)的多寡反映了一個(gè)獨(dú)立工作能力的強(qiáng)弱，解決實(shí)際問題水平的高低，在一定程度上還決定一個(gè)人的創(chuàng)造能力。它是應(yīng)用前兩層知識(shí)去解決實(shí)際問題、探索科學(xué)奧秘、產(chǎn)生新知識(shí)的知識(shí)。由于有了第三層知識(shí)，第一、二層知識(shí)才能極大地豐富起來。例如：幾何上應(yīng)用已知條件和定理去解決實(shí)際問題的技巧，日常生活中分析問題的方法等等都屬于這一層知識(shí)。此外，還有第四層知識(shí)。我們把回憶、聯(lián)想、分析、綜合、比較、抽象、概括統(tǒng)稱為第四層知識(shí)，它充分反映了人類的心理特征。研究第四層知識(shí)屬于心理的范疇。大腦是產(chǎn)生第四層知識(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。這一層知識(shí)目前比較難于用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)。從人工智能的角度來看，層次較低的知識(shí)易于用機(jī)器來實(shí)現(xiàn)。層次愈高，用機(jī)器實(shí)現(xiàn)也愈困難。因此研究和發(fā)展更高層次的知識(shí)是智能研究的主要課題。但必須指出，智能塔中的知識(shí)不是靜止的、孤立的，而是相互關(guān)聯(lián)的，層與層之間的知識(shí)也不是孤立的。因此，研究知識(shí)表達(dá)、知識(shí)庫(kù)、智能塔的結(jié)構(gòu)，始終是專家系統(tǒng)及知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)中的基礎(chǔ)性課題。第二節(jié)知識(shí)表達(dá)技術(shù)的基本概念知識(shí)表達(dá)技術(shù)為了使機(jī)器具有智能或設(shè)計(jì)智能機(jī)器，關(guān)鍵在于使機(jī)器能夠擁有和運(yùn)用知識(shí)。首先要研究在機(jī)器如何表達(dá)知識(shí)，即研究知識(shí)的形成化或矩形化方法。知識(shí)表達(dá)技術(shù)是研究在機(jī)器中表示知識(shí)的方法、可行性、有效性及一些通用的原則，以便于使用、修改、刪除和更換。所謂知識(shí)的表示方法，就是用來描述和組織知識(shí)的規(guī)則符號(hào)、形式語言和網(wǎng)絡(luò)圖等。近年來，知識(shí)表達(dá)技術(shù)引起了廣泛的注意，已成為人工智能研究領(lǐng)域中最活躍的部分之一。目前有人正著手研究通用的知識(shí)表達(dá)語言，然而知識(shí)表示的完整理論還沒有形成。這一方面是由于人工智能本身正處于發(fā)展過程。另一方面是由于人們對(duì)于自己頭腦中的知識(shí)的形成及其結(jié)構(gòu)等機(jī)制還沒有弄得很清楚。因此。知識(shí)的表達(dá)還是按照各人的理解從不同的角度進(jìn)行探索。二、知識(shí)的類型回顧知識(shí)表達(dá)技術(shù)的發(fā)展。七十年代人們對(duì)知識(shí)表示形成了兩種不同的看法，從而引起了爭(zhēng)論。首先，由Winogred等人(1975)認(rèn)為知識(shí)是陳述性的，即知識(shí)是一些已知的客觀事物(KnowledgeWhat)。另一些人。如麻省理工學(xué)院的M.Minsky等(1972)認(rèn)為知識(shí)是過程性的，是客觀存在的一些規(guī)律。(KnowingHow)上述兩種說法各有利弊。1975年，Wrnogrod總結(jié)了兩派之爭(zhēng)，提出了折中的觀點(diǎn)，即加進(jìn)了附加過程的概念，使提出了知識(shí)是控制性的，從而使知識(shí)的表達(dá)前進(jìn)了一步?？偠灾?，知識(shí)的類型可以分為三種類型：敘述型知識(shí)：敘述關(guān)于系統(tǒng)狀態(tài)、環(huán)境和條件，問題的概念、定義和事實(shí)的知識(shí)。例如：北京、上海、飛機(jī)、火車、時(shí)間、費(fèi)用。過程型知識(shí)：有關(guān)系統(tǒng)狀態(tài)變化、問題求解過程的操作、演算和行動(dòng)的知識(shí)。例如：乘飛機(jī)、坐火車?？刂菩椭R(shí)：關(guān)于如何選擇相應(yīng)的操作、演算和行動(dòng)的比較、判斷、管理和決策的知識(shí)。例如：乘飛機(jī)較快、較貴。乘火車較慢、較便宜。三、知識(shí)模型變換根據(jù)控制論中，關(guān)于“同構(gòu)”和“同態(tài)”的概念，可以對(duì)知識(shí)模型進(jìn)行變換和簡(jiǎn)化，以便更明確地、更簡(jiǎn)潔地表達(dá)知識(shí)，易于問題求解。通過同構(gòu)或同態(tài)變換，將原始問題化為可求解的同構(gòu)或同態(tài)問題。圖2—2—1同構(gòu)與同態(tài)變換同構(gòu)變換可以使問題更加明確、便于求解。（例如：日常生活中的打比方就是一個(gè)同構(gòu)的變換）。同構(gòu)問題的解答等價(jià)于原始問題的解答。同態(tài)變換可以使問題更加簡(jiǎn)化、易于求解。原始問題有解，則同態(tài)問題有解；同態(tài)問題無解，則原始問題無解，它們之間是蘊(yùn)含關(guān)系。實(shí)際上，各種知識(shí)模型都是真實(shí)問題有關(guān)知識(shí)的同構(gòu)或同態(tài)模型。例：方格棋盤分割法。1.原始問題：在2nX2n方格棋盤中，去掉對(duì)頂角上2個(gè)小方格后，問能否將它分割為若干1X2的小長(zhǎng)方塊。顯然求解此問題是比較困難的，因?yàn)閷?duì)n的數(shù)值未加限制，隨著n的增大，其分割方式有22n2種可能性，會(huì)出現(xiàn)“組合爆炸”。2.同構(gòu)問題：將棋盤中的小方格相間的著色，化為其同構(gòu)問題，由此可見，

無論n為何值，對(duì)角頂上的2個(gè)方格始終為同色方格。去掉它以后，顯然黑、白二種方格數(shù)目差為，若以2的小長(zhǎng)方塊由黑白各一小格組成，顯然分割下去，會(huì)多出兩個(gè)小黑格來，即無法分割。3同態(tài)問題：為了使問題更加明確，弓|入序?qū)?小黑格數(shù)，小白格數(shù))用以表示每次使分割的棋盤的狀態(tài)，使其化為同態(tài)問題。初始狀態(tài)：＜2n2,2n2-2＞目標(biāo)狀態(tài)：＜0,0＞顯然經(jīng)過2n2-2次分割后，狀態(tài)變?yōu)椋?,0＞，達(dá)不到＜0,0＞，則問題無解。因此，同態(tài)問題無解，蘊(yùn)含著原始問題無解。2n(a)原始問題(b2n(a)原始問題(b)同構(gòu)問題(c)同態(tài)問題圖2—2—2四、設(shè)計(jì)知識(shí)表示的基本原則：在計(jì)算機(jī)中表示知識(shí)是為了使用，因此能否有效和準(zhǔn)確地使用這些知識(shí)，能否有效地對(duì)知識(shí)進(jìn)行檢查、修改、增刪，并經(jīng)過修改過程中對(duì)已有知識(shí)的內(nèi)容及結(jié)構(gòu)不產(chǎn)生或少產(chǎn)生干擾；能否在工作過程中使系統(tǒng)不斷地獲得新的知識(shí)，通過知識(shí)的不斷增加，使系統(tǒng)解決問題的能力不斷提高，這些都是目前考慮知識(shí)表達(dá)技術(shù)的主要原則。此外，還必須考慮表示形式是否符合心理學(xué)特點(diǎn)，是否便于系統(tǒng)地開發(fā)和運(yùn)行，是否能使人們直接地理解知識(shí)。第三節(jié)知識(shí)的狀態(tài)空間表示法一、狀態(tài)空間表示法的概念狀態(tài)空間表示法是知識(shí)表達(dá)的基本方法。所謂“狀態(tài)”是用來表示系統(tǒng)狀態(tài)，事實(shí)對(duì)敘述性知識(shí)的一組變量或數(shù)組。如：Q=[q,q,……,q]T12n所謂操作是用于表示應(yīng)其狀態(tài)變化的過程性知識(shí)的一組關(guān)系或函數(shù)。F：{f「f2,......,fm}狀態(tài)空間，即利用狀態(tài)變量和操作符號(hào)，表示系統(tǒng)或問題的有關(guān)知識(shí)的符號(hào)體系，通?？捎谩叭M”表示：v{Q」,F,{Qg}>其中：Q為初始狀態(tài)Qg為目標(biāo)狀態(tài)F為狀態(tài)的操作二、狀態(tài)空間法舉例：例：錢幣翻轉(zhuǎn)問題：設(shè)有錢幣，國(guó)徽為正面，麥穗為反面，現(xiàn)有錢幣，設(shè)初始狀態(tài)為（反、正、反）允許每次翻轉(zhuǎn)一個(gè)錢幣（只翻一個(gè)且必翻一個(gè)），連翻三次，問題是否可達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)（正、正、正）或（反、反、反）？正反正反為了用狀態(tài)空間方法表示上述問題，引入狀態(tài)變量，且設(shè)正面為0,反面為1,可三個(gè)錢幣可能出現(xiàn)的狀態(tài)有：Q1=(0,0,0)Q2=(0,0,1)Q3=(0,1,0)Q4=(0,1,1)Q5=(1,0,0)Q6=(1,0,1)Q7=(1,1,0)Q8=(1,1,1)引入三元操作例子F={f1,f2,f3}且口=把q1翻一下？2=把q2翻一下？3=把q3翻一下，因此，上述問題的狀態(tài)空間三元組表示如下：<{Q6},{f1,f2,f3},{Q1,Q2}>相應(yīng)的狀態(tài)空間圖為：通過狀態(tài)分析可知：從Q6不可能經(jīng)三次翻轉(zhuǎn)達(dá)Q1。從Q6經(jīng)三次翻轉(zhuǎn)可達(dá)Q8,且共有七種：其七種操作為：（fl、f2、fl）（fl、fl、f2）（f2、fl、fl）（f2、f2、f2）（f2、f3、f3）（f3、f2、f3）（f2、f3、f2）但如果對(duì)翻轉(zhuǎn)的次數(shù)不限制，且不超過三次，可均可達(dá)到要求。思考題：設(shè)有三根火柴，允許每次倒置三根相鄰的火柴，問能否出現(xiàn)三根都朝下的狀態(tài)？第三節(jié)“與/或''圖表示法一、“與/或"圖表示法的概念與/或圖是一種超圖（AND-ORGraph），通常為樹的形式也稱與/或樹。他基于人們求解問題時(shí)的兩種思維方法。與/或圖的主要思想是采用問題分解法求解的。當(dāng)我們遇到一個(gè)非常復(fù)雜的問題時(shí)，設(shè)法將此問題分解成若干個(gè)子問題，而后對(duì)每個(gè)子問題求解，把求解的結(jié)

果綜合起來，就得到了該問題求解。整個(gè)過程如圖所示，這里的綜合可理解為廣義的過程（或稱操作或稱轉(zhuǎn)子）。圖2—4—1例如，欲計(jì)算Y=Sin6Oo+Cos600，可將求該值分為求Sin600和求Cos60o的值，最后把兩者加起來，這里“加”就是綜合。又如:圖2—4—2對(duì)這一問題，其綜合的含義較為復(fù)雜，要考慮到個(gè)人的實(shí)際情況做出結(jié)論。1、分解問題：“與”樹與圖或與樹，用來描述問題的分解法。即將一個(gè)復(fù)雜的問題分解為一組簡(jiǎn)單的小問題，將總問題分解為子問題。若所有子問題都解決了，可總問題也就解決了，這時(shí)與的邏輯關(guān)系。而子問題又分解為子子問題。如此類推，直到子問題不能分解為止，這樣就形成了問題分解的樹圖，稱為與圖。2、同構(gòu)同態(tài)變換：或樹或圖用來描述同構(gòu)同態(tài)變換。即將較難得問題變換為較易的等值或等效問題。若一個(gè)難問題可以等價(jià)的變換為幾個(gè)容易問題，則任何一個(gè)容易問題解決了，也就解決了原有的難問題。如此下去，可形成變換的或樹。在實(shí)際問題求解過程中，常常是用分解和變換的方法，因而可用與和或樹相結(jié)合的圖-------與或樹的表達(dá)方法。根據(jù)圖論知識(shí)，圖2-4-5所示的與或圖是一棵樹，讀此不難找到樹中的與結(jié)點(diǎn)和或結(jié)點(diǎn)，也不難論述樹中各結(jié)點(diǎn)可解的與否條件。為了討論問題方便，我們規(guī)定終端結(jié)點(diǎn)式可解的。根據(jù)前面討論，不難給出與或圖中結(jié)點(diǎn)可解與否的定義。一個(gè)結(jié)點(diǎn)是可解的，如果：它是終端結(jié)點(diǎn)（本源問題）它是非終端結(jié)點(diǎn)，而他的后繼是與結(jié)點(diǎn)且后繼都可解。它是非終端結(jié)點(diǎn)，而它的后繼是或結(jié)點(diǎn)且后繼中至少有一個(gè)可解的。一個(gè)結(jié)點(diǎn)是不可解的，如果：它是一個(gè)非終端結(jié)點(diǎn)，但它沒有后繼結(jié)點(diǎn)（表示非本源問題又不能對(duì)它進(jìn)行變化）它是一非終端結(jié)點(diǎn)，而它的后繼結(jié)點(diǎn)是與結(jié)點(diǎn)，且后繼中至少有一個(gè)是不可解的。它是一個(gè)非終端結(jié)點(diǎn)，而它的后繼是或結(jié)點(diǎn)，且所有后繼是不可解的。二、與或圖的表達(dá)法舉例例1.猴子和香蕉問題，如圖所示：設(shè)機(jī)器人猴子位于a處，目的物香蕉掛在c上方,猴子想吃香蕉，但高度不夠。在b處有可移動(dòng)的臺(tái)子，若猴子站在臺(tái)子上，就可以夠到香蕉，問題是制定機(jī)器人的行動(dòng)計(jì)劃，使猴子夠到香蕉。先用狀態(tài)空間表示法描述此問題，設(shè)系統(tǒng)的狀態(tài)用四元數(shù)組描述，S=（W，X，Y，Z）其中，W一猴子所處的水平位置，X一臺(tái)子所處的水平位置，Y一猴子是否在臺(tái)子上（Y=1表示在，Y=0表示不在），Z一猴子是否夠到香蕉（Z=1表示能夠到，Z=0表示夠不到），則可能出現(xiàn)的狀態(tài)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為初始狀態(tài)，S4為目標(biāo)狀態(tài)，允許的操作集為：F=｛f1，f2,f3,f4｝，其中，f1（u）—猴子走到u處，（W，X，0，Z）—＞（u，X，0，Z）；f2（v）—猴子推臺(tái)子到v處，（X，X，0，0）—＞（v，v，0，0）；f3為猴子爬上臺(tái)子，（X，X，0，Z）—＞（X，X，1，Z）；f4為猴子夠到香蕉，（c，c，1，0）—＞（c，c，1，1）；問題的狀態(tài)空間為：〈｛S0｝，｛F｝，｛S4｝〉用狀態(tài)空間法分析問題時(shí)，共有四種操作，那么應(yīng)先選取哪一種操作，有可能早點(diǎn)使問題求解，應(yīng)用GPS（通用問題求解法）中的“目標(biāo)一手段”分析法，比較目標(biāo)狀態(tài)（S4）與初始狀態(tài)（S0）的差異，來選擇它的操作。由于S0與S4中的四個(gè)狀態(tài)度量都有差異，相應(yīng)的操作為f1，f2,f3和f4,都可選為它的操作。因此，可將原問題變換為四個(gè)新問題，而新問題又可分為幾個(gè)子問題及子子問題，如圖：這個(gè)問題的解為F=｛f1（b），f2（c），f3，f4｝，即機(jī)器人的行動(dòng)計(jì)劃為，猴子走到（b），臺(tái)子推到（c）處，爬上臺(tái)子，夠到香蕉。第五節(jié)產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法—.產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本概念產(chǎn)生式系統(tǒng)最早由Post（1934）作為一種普遍的算法機(jī)制提出來的，近年來，人們把這個(gè)原理應(yīng)用到人工智能方面，并很快得到了發(fā)展。目前，人們能熟知的人工智能等系統(tǒng)采用此結(jié)構(gòu)。產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(diǎn)：模式化：每條規(guī)則具有相同的格式；結(jié)構(gòu)化：每一條規(guī)則或知識(shí)結(jié)構(gòu)的每一部分所含有的知識(shí)量非常少。解決問題是通過這些知識(shí)的不同組合完成的。因此，修改增刪其中的某些部分比較容易，對(duì)其余部分的影響比較小。自然性:和人類的思維過程比較接近，其規(guī)則的格式為，如果…則…。與人的思維相接近，也容易被人們理解，便于人機(jī)互交信息。效率低：這的產(chǎn)生式系統(tǒng)固有的缺點(diǎn)，由于產(chǎn)生式系統(tǒng)的模式化和結(jié)構(gòu)化，求解問題系統(tǒng)會(huì)過頭。例如，產(chǎn)生式系統(tǒng)執(zhí)行每一個(gè)動(dòng)作主要依靠匹配，傳送信息依靠知識(shí)庫(kù)，因此，很難有效地匹配，也可能經(jīng)過很長(zhǎng)步驟才取得匹配。非適應(yīng)性：這的產(chǎn)生式系統(tǒng)的第二個(gè)缺點(diǎn)。求解問題時(shí)控制不明確，換言之，產(chǎn)生式系統(tǒng)中，條件一動(dòng)作知識(shí)能自然地表達(dá)，但算法知識(shí)不能自然地表達(dá)。在哪些情況下，人工智能系統(tǒng)可應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)呢？如果該領(lǐng)域的知識(shí)雜亂，事實(shí)眾多（如臨床醫(yī)療），沒有統(tǒng)一的理論；如果該領(lǐng)域的知識(shí)能表示成一組獨(dú)立無關(guān)的動(dòng)作（如，病人監(jiān)護(hù)系統(tǒng)）；如果該領(lǐng)域的知識(shí)可方便地從使用方式中分離出來（經(jīng)典分類學(xué)）；Rychener1976年認(rèn)為：若任務(wù)可以看作問題空間從一個(gè)狀態(tài)到另一個(gè)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移序列，這種行為可以用產(chǎn)生式系統(tǒng)模擬。因此，產(chǎn)生式系統(tǒng)目前可用于專家系統(tǒng)等一類知識(shí)體。產(chǎn)生式系統(tǒng)目前研究的重點(diǎn)：擴(kuò)充條件和行動(dòng)各自的表達(dá)能力，把條件設(shè)計(jì)成一個(gè)lisp函數(shù)，它可對(duì)任何復(fù)雜條件求值；動(dòng)作部分設(shè)計(jì)成包含變量。規(guī)則庫(kù)中的規(guī)則按產(chǎn)生式被激活的條件進(jìn)行劃分和編碼，知識(shí)庫(kù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，必須解決沖突仲裁的手段和法則；推理方法的選擇，正向推理（ForwardReasoning），它是自下而上的推理，又稱數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)或事件驅(qū)動(dòng)，逆向推理（BackwardReasoning），它是自上而下的推理，又稱目標(biāo)驅(qū)動(dòng)；4.產(chǎn)生式系統(tǒng)對(duì)周圍環(huán)境的適應(yīng)能力，穩(wěn)定性，自學(xué)習(xí)能力，控制性知識(shí)的形式化。4.產(chǎn)生式系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生式系統(tǒng)的大體可分為三大部分：事實(shí)庫(kù)（又稱知識(shí)庫(kù)）：存儲(chǔ)問題的有關(guān)狀態(tài)，性質(zhì)等事實(shí)的敘述性知識(shí)，也稱為綜合數(shù)據(jù)庫(kù)。它是一個(gè)類似緩沖器的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。一般都用表、數(shù)組或具有一定結(jié)構(gòu)的緩沖器表示。規(guī)則集（又稱規(guī)則庫(kù)）：存儲(chǔ)有關(guān)問題的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，性質(zhì)變化等規(guī)則的過程性知識(shí)。每一條規(guī)則包含條件和動(dòng)作（操作）。簡(jiǎn)單產(chǎn)生式規(guī)則的格式如下：左部：IF（若）右部：THEN（則）前提結(jié)論條件行動(dòng)控制器（又稱解釋器）：它含有第三層控制性知識(shí)，控制系統(tǒng)的運(yùn)行，根據(jù)有關(guān)問題的控制性知識(shí)，選擇控制策略，將規(guī)則與事實(shí)進(jìn)行匹配，通過利用知識(shí)推理技術(shù)求解問題。圖產(chǎn)生式系統(tǒng)與問題求解的關(guān)系產(chǎn)生式系統(tǒng)的問題求解過程，即首先把問題的狀態(tài)描述成事實(shí)庫(kù)并如何使事實(shí)轉(zhuǎn)移到滿足求解的終止條件的狀態(tài)。通常，一條產(chǎn)生式規(guī)則向前提部分可以是能和事實(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配的任何模式，若一條規(guī)則的前提被匹配，則該規(guī)則稱為可用的，否則不可用。一條規(guī)則使用的結(jié)果是得到一個(gè)結(jié)論或產(chǎn)生一個(gè)行動(dòng)，從而使事實(shí)庫(kù)的狀態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)移?？刂破鞯娜蝿?wù)是按相應(yīng)的策略，控制規(guī)則與事實(shí)匹配的過程。當(dāng)若干條規(guī)則都能與事實(shí)相匹配時(shí)，選取適當(dāng)?shù)囊?guī)則，使系統(tǒng)有效地進(jìn)行問題求解。下面舉一個(gè)例子說明如何用產(chǎn)生式系統(tǒng)表示法來描述一個(gè)問題的求解過程。例：“動(dòng)物世界”識(shí)別。設(shè)機(jī)器人“羅伯特”具有機(jī)器感知能力，通過機(jī)器視覺可以辨認(rèn)動(dòng)物的有關(guān)特征和外貌。如，顏色、花紋、體態(tài)、動(dòng)作等，以獲取動(dòng)物世界的知識(shí)。

現(xiàn)在，要求“羅伯特”利用知識(shí)進(jìn)行機(jī)器思維對(duì)下列七種動(dòng)物：老虎，金錢豹，斑馬，長(zhǎng)頸鹿，達(dá)有關(guān)知識(shí)：規(guī)則II：若則規(guī)則12：若則規(guī)則13：若則規(guī)則14：若豹，斑馬，長(zhǎng)頸鹿，達(dá)有關(guān)知識(shí)：規(guī)則II：若則規(guī)則12：若則規(guī)則13：若則規(guī)則14：若則規(guī)則15：若則規(guī)則16：若則規(guī)則17：若則規(guī)則18：若則規(guī)則19：若則規(guī)則I10：若則規(guī)則I11：若則規(guī)則I12：若則規(guī)則I13：若則動(dòng)物，食肉，黃褐色，黑色條紋它是老虎動(dòng)物有蹄，長(zhǎng)長(zhǎng)的頸，腿很長(zhǎng)，黃褐色，黑色斑點(diǎn)它是長(zhǎng)頸鹿動(dòng)物有蹄類，白色，黑色條紋它的斑馬動(dòng)物是鳥類，不會(huì)非，腿很長(zhǎng)，頸很長(zhǎng)，具有黑白兩色它的鴕鳥規(guī)則I14：若動(dòng)物是鳥類，不會(huì)飛，會(huì)游泳，黑白二類則它是企鵝規(guī)則I15：若動(dòng)物是鳥類，很會(huì)飛則它是信天翁下面我們來改變羅伯特識(shí)別長(zhǎng)頸鹿的過程，開始，羅伯特觀察該動(dòng)物外部特征，即有事實(shí)庫(kù)（黃褐色、黑色斑點(diǎn)），這兩個(gè)斷言都出現(xiàn)在規(guī)則9和規(guī)則11中，但規(guī)則9和規(guī)則11的前提必須被別的斷言所滿足，所以羅伯特需要觀察到更多有關(guān)的動(dòng)物特征，設(shè)羅伯特看該動(dòng)物給它的幼獸喂奶，并能反芻，于是事實(shí)庫(kù)內(nèi)容增加為：（動(dòng)物有黃褐色，黑色斑點(diǎn)，有奶，反芻）現(xiàn)在用規(guī)則集與事實(shí)庫(kù)匹配，規(guī)則2首先可用，并更新事實(shí)庫(kù)為：（哺乳類，黃褐色，黑色斑點(diǎn)，有奶，反芻），再次匹配事實(shí)庫(kù)，規(guī)則8滿足，更新事實(shí)庫(kù)（有蹄類，黃褐色，哺乳類，有黑斑，有奶，反芻），到此，羅伯特還無法識(shí)別這是什么動(dòng)物，而事實(shí)庫(kù)也不能和其他規(guī)則的前提相匹配，因而還需要關(guān)于動(dòng)物基本特征的新的信息，設(shè)羅伯特發(fā)現(xiàn)該動(dòng)物腿長(zhǎng)和頸部很長(zhǎng)，即得到事實(shí)庫(kù)（動(dòng)物頸長(zhǎng)，腿長(zhǎng)，有蹄類，哺乳類，黃褐色，有黑斑，有奶，反芻），由此，再次進(jìn)行匹配，推理，此時(shí)，規(guī)則11可用，推論出該動(dòng)物為長(zhǎng)頸鹿，問題求解終止。產(chǎn)生式系統(tǒng)的問題求解過程步驟如下：事實(shí)庫(kù)初始化；若存在未用規(guī)則前提能與事實(shí)庫(kù)相匹配，則轉(zhuǎn)3,否則轉(zhuǎn)2；使用規(guī)則，更新事實(shí)庫(kù)，并將所使用規(guī)則做過標(biāo)記；事實(shí)庫(kù)是否包含解，若是，則終止求解過程，否則轉(zhuǎn)2；要求更多的關(guān)于問題的信息，若不能提供所需要的信息，則求解失敗，否則更新事實(shí)庫(kù)并轉(zhuǎn)2。上述是一個(gè)簡(jiǎn)單的產(chǎn)生式系統(tǒng)，其前提和結(jié)論都是一些簡(jiǎn)單的斷言。實(shí)用的產(chǎn)生式系統(tǒng)無論在結(jié)構(gòu)上或規(guī)模上更為復(fù)雜。如果改變產(chǎn)生式的條件，把新的產(chǎn)生式加入規(guī)則集，改變產(chǎn)生式的執(zhí)行順序等。規(guī)則集的可管理性也許是產(chǎn)生式系統(tǒng)的最大優(yōu)點(diǎn)。綜上所述，在產(chǎn)生式系統(tǒng)中，我們只要根據(jù)部分知識(shí)就能把完整的知識(shí)生成出來，這是其它表示法所不能及的。產(chǎn)生式系統(tǒng)非但可以作為知識(shí)表示的工具，還可以作為問題求解系統(tǒng)，可以按各種搜索策略來設(shè)計(jì)解釋器，以實(shí)現(xiàn)知識(shí)層次模型的三個(gè)層次的知識(shí)。產(chǎn)生式系統(tǒng)的分析和設(shè)計(jì)前面已介紹過產(chǎn)生式系統(tǒng)由三大部分組成，這里我們分別討論在實(shí)用產(chǎn)生式系統(tǒng)設(shè)計(jì)中應(yīng)該提到的問題。規(guī)則集：規(guī)則集是產(chǎn)生式系統(tǒng)賴以進(jìn)行問題求解的核心，它是解決相應(yīng)領(lǐng)域問題的過程性知識(shí)的計(jì)算機(jī)模型，因而規(guī)則集的性能直接影響到產(chǎn)生式系統(tǒng)的解題能力。在設(shè)計(jì)規(guī)則庫(kù)時(shí)應(yīng)考慮：規(guī)則的表達(dá)能力：規(guī)則應(yīng)能有效的表達(dá)關(guān)于解決問題的過程性知識(shí)。一般性情況下，一條規(guī)則的結(jié)論部分既可以是一些與問題有關(guān)的結(jié)論，也可以是所產(chǎn)生的一系列的行動(dòng)。這些行動(dòng)當(dāng)然與求解有密切的關(guān)系。規(guī)則不一定是絕對(duì)嚴(yán)格的規(guī)律，只要在其它應(yīng)用中有效即可，如上例中，規(guī)則5：若動(dòng)物是鳥類，且會(huì)飛，則為信天游。顯然會(huì)飛的鳥還不止是信天游，但在這七種動(dòng)物中，只有信天游才會(huì)飛，所以這些可以成為另一條規(guī)則來表示，產(chǎn)生式系統(tǒng)廣泛地應(yīng)用在專家系統(tǒng)中，需要考慮專家系統(tǒng)的表達(dá)方法，涉及如何使用規(guī)則描述不確定性知識(shí)問題。規(guī)則庫(kù)的管理：對(duì)規(guī)則庫(kù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)墓芾恚捎煤侠淼慕Y(jié)構(gòu)形式，能夠避免訪問那些與當(dāng)前問題無關(guān)的規(guī)則，有利于提高解題效率。如，上例中我們將規(guī)則分為｛II，12，15，16，17，18，19，I10，Ill，I12｝和｛13，I4，I13，I14，I15｝兩個(gè)子集，一旦識(shí)別出動(dòng)物屬于其中的一個(gè)子集，另一個(gè)子集中的規(guī)則在整個(gè)求解過程中就不用考慮了，從而提高了系統(tǒng)的解題效率，這種劃分可以逐級(jí)進(jìn)行下去，構(gòu)成“層次型”規(guī)則庫(kù)，例如，上層（I1，I2），下層（I5，I6，I9，I10）和（I7，I8，I11，I12），這樣可構(gòu)成如下所需的層次表達(dá)式：｛I1，I2,（I5,I6,I9,I10），（I7，I8，I11，I12）｝。我們還可以利用推理網(wǎng)絡(luò)或“與或”技術(shù)來反映規(guī)則庫(kù)的這種特征。若一個(gè)斷言只出現(xiàn)在某規(guī)則的結(jié)論部分，則該斷言為一個(gè)“根結(jié)點(diǎn)”，若一個(gè)斷言是某條規(guī)則的結(jié)論部分，作為“父結(jié)點(diǎn)”，則該規(guī)則的前提斷言為其“子結(jié)點(diǎn)”，只出現(xiàn)在一些規(guī)則的前提部分的斷言為“葉結(jié)點(diǎn)”，如圖所示，虛線以下的為葉結(jié)點(diǎn)。2.事實(shí)庫(kù)：事實(shí)庫(kù)用以存儲(chǔ)與問題求解有關(guān)的敘述性知識(shí)。在求解過程中，各種中間結(jié)果都將存放在事實(shí)庫(kù)中，因而事實(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)組織管理也影響新產(chǎn)生式系統(tǒng)的性能。如在上例中，可以用事實(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)性反映問題求解過程。產(chǎn)生式系統(tǒng)問題求解的過程，可以理解為把事實(shí)庫(kù)由初始狀態(tài)通過多次的規(guī)則匹配轉(zhuǎn)移到目標(biāo)狀態(tài)上去的過程?？刂破鳎嚎刂破鞯娜蝿?wù)是對(duì)規(guī)則集與事實(shí)庫(kù)匹配過程進(jìn)行控制，使產(chǎn)生式系統(tǒng)能有效地進(jìn)行問題求解。通常要考慮以下問題：如何選取將規(guī)則與事實(shí)庫(kù)進(jìn)行匹配的順序；如何解決沖突和協(xié)調(diào)問題。當(dāng)有多條規(guī)則能與事實(shí)相匹配時(shí)，如何選取適當(dāng)?shù)囊?guī)則；推理方法的組織，包括如何利用啟發(fā)知識(shí)等，圍繞這些問題人們已提出各種控制策略，如：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，目標(biāo)驅(qū)動(dòng)，混合控制等。產(chǎn)生式系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用產(chǎn)生式系統(tǒng)的開發(fā)擴(kuò)大規(guī)則集的表達(dá)能力。其前提條件不再是簡(jiǎn)單的事實(shí)而是事實(shí)、情況和條件的綜合模式：其結(jié)論行動(dòng)不是一個(gè)單一動(dòng)作，而是執(zhí)行一些復(fù)雜的程序；提高規(guī)則集的檢索效率。各規(guī)則不是孤立的，而是組成樹型或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，組成多層結(jié)構(gòu)的規(guī)則集，知道規(guī)則的應(yīng)用；改進(jìn)控制策略。簡(jiǎn)單產(chǎn)生式系統(tǒng)是采取固定的順序匹配的“識(shí)別一執(zhí)行”策略，對(duì)于復(fù)雜情況存在匹配排序及訪問沖突現(xiàn)象，需要改進(jìn)控制策略，解決規(guī)則匹配的優(yōu)先順序和沖突仲裁問題；合理匹配知識(shí)。通常產(chǎn)生式系統(tǒng)中，事實(shí)庫(kù)存放敘述性知識(shí)，在規(guī)則集表達(dá)過程性知識(shí)或啟發(fā)規(guī)律。在實(shí)際系統(tǒng)中，為了提高事實(shí)庫(kù)檢索與規(guī)則集匹配的效率，需要靈活地將知識(shí)合理分配在規(guī)則集和事實(shí)庫(kù)中。產(chǎn)生式系統(tǒng)的應(yīng)用目前，產(chǎn)生式系統(tǒng)是人工智能中應(yīng)用最為廣泛的知識(shí)表達(dá)技術(shù)，特別是專家系統(tǒng)的常用結(jié)構(gòu)，例如：化學(xué)專家系統(tǒng)DENDRAT醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)MYCIN；多層知識(shí)結(jié)構(gòu)的專家系統(tǒng)；產(chǎn)生式規(guī)則與其它知識(shí)表達(dá)方法結(jié)合，PROSPECTON系統(tǒng)中，將產(chǎn)生式規(guī)則與語義網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合；基于產(chǎn)生式的知識(shí)獲取系統(tǒng)，由于產(chǎn)生式規(guī)則易于增刪和修改，便于人們理解和接受，所以，適用于構(gòu)成知識(shí)獲取系統(tǒng)，特別地通過“人一機(jī)”交互獲取知識(shí)。第六節(jié)邏輯表達(dá)法一.邏輯表達(dá)法概況邏輯是人們思維活動(dòng)規(guī)律的反映和抽象。邏輯是到目前為止能夠表達(dá)人類思維和推理的最精確的、最成功的語言，它能夠被計(jì)算機(jī)精確處理，又和人類的自然語言非常接近，因此，很容易被人們接受，最先在人工智能知識(shí)表示中獲得廣泛的應(yīng)用。用邏輯作為知識(shí)表示工具的最大優(yōu)點(diǎn)是：它們的嚴(yán)密性和便于推理，因而這種系統(tǒng)的通用性比較強(qiáng)。但是，最大不足是工作效率較低，主要原因是它把表達(dá)的內(nèi)容和推理過程截然分開。推理是按形式邏輯進(jìn)行的，但拋棄了內(nèi)容所含有的大量信息，結(jié)果使得處理過程比較冗長(zhǎng)。例如，有三塊積木，Y在Z的上面，X單獨(dú)放在一個(gè)地方，機(jī)械手舉起積木時(shí)就要用邏輯方法描述這一過程，即“舉起積木X在行動(dòng)之前，積木Y在積木Z上面，積木X并積木丫，也非積木Z，而且X上面無其它任何物品，當(dāng)完成這一動(dòng)作時(shí)，Y仍然在Z上面”，進(jìn)行一一核對(duì)，才能舉起積木X，這當(dāng)然是見長(zhǎng)了。如何用邏輯來表達(dá)層次的知識(shí)，理論上可以實(shí)現(xiàn)，但做起來確實(shí)存在很多困難。

知識(shí)的邏輯表達(dá)通常指用一階謂詞邏輯描述人工智能的問題求解的。二.命題邏輯(略)先復(fù)習(xí)一下離散數(shù)學(xué)與數(shù)理邏輯方面的知識(shí)。1.命題邏輯的基本概念：“命題邏輯”是“謂詞邏輯”的基礎(chǔ)，在現(xiàn)實(shí)世界中，人們常要描述一些客觀事實(shí)，例如：(b)天晴(a)天在下雨((b)天晴(c)人是會(huì)死的(d)諸葛亮是人(e)血液是紅色的(f)他在哭(g)燈關(guān)等(h)他會(huì)騎馬((g)燈關(guān)等這些句子在特定的情況下都具有“真”或“假”的含義，在邏輯上稱為命題。命題邏輯是研究命題及命題之間關(guān)系的符號(hào)邏輯系統(tǒng)。通常，可以用大寫字母，a，P等表示命題。復(fù)合命題在命題邏輯中，表達(dá)單一含義的命題稱為“原子命題”。原子命題可以通過“聯(lián)接詞”的聯(lián)接構(gòu)成復(fù)合命題。例如：設(shè)P：天在下雨Q：天晴P-!Q表示：如果天在下雨則天不晴；其中，聯(lián)接詞有：“八"——合取即與“八"——合取即與即或條件P—Q條件P—Q命題P是命題Q的條件合式公式為了形式地研究命題及其推理，在命題邏輯中，用符號(hào)P，Q…等表示不具有固定具體含義的命題，稱為“命題變?cè)?。一個(gè)命題變?cè)梢员硎揪哂小罢妗?，“假”含義的各種命題。命題變?cè)梢岳寐?lián)接詞構(gòu)成所謂“合式公式”，它是命題邏輯中一個(gè)十分重要的概念，其定義如下：⑴若P為原子命題，則P為合式公式，稱為原子公式；⑵若p為合式公式，則SEP也是一個(gè)合式公式；⑶若P和Q均為合式公式，則（P八Q）、（PVQ）、（PfQ）等都是合式公式；⑷經(jīng)有限次使用規(guī)則⑴⑵⑶得到的原子公式聯(lián)接詞和圓括號(hào)組成的符號(hào)串，也是合式公式。定義了合式公式的概念后，我們就可以討論如何用命題邏輯表示簡(jiǎn)單的邏輯推理。在命題邏輯中，人們主要研究所謂推理的有效性。艮L能都根據(jù)一些合式公式（稱為前提）推導(dǎo)新的合式公式（結(jié)論）。命題邏輯的推理規(guī)則定義的推理規(guī)則如下：⑴規(guī)則P：在推導(dǎo)的任何步驟上，都可以補(bǔ)入前提；⑵規(guī)則T：在推導(dǎo)過程中，如果前面有一個(gè)或多個(gè)命題永真，蘊(yùn)涵命題S，即可以把命題S補(bǔ)入推導(dǎo)過程中；⑶規(guī)則LP:如果能補(bǔ)一組前提集合和R中的推導(dǎo)出S來，那么就能夠從這組前提集合中推導(dǎo)出RfS來，其中，R為任意補(bǔ)入的命題。例如：設(shè)有如下推理，如果天下大雨，則停止球賽。天在下大雨所以停止球賽我們用P表示天下大雨，Q表示停止球賽，則我們可做出如下證明：⑴(1)PP規(guī)則⑵(2)PfQP規(guī)則(1，2)(3)QT規(guī)則（蘊(yùn)涵式）從而證明Q為P和PfQ的有效結(jié)論。謂詞邏輯“謂詞邏輯”是“命題邏輯”的擴(kuò)充與發(fā)展。它將一個(gè)原子命題分成“客體”與“謂詞”兩個(gè)組成部分。例如，在謂詞邏輯中，我們可以用Human(x)表示“x是人”，這里x可以代表任何一個(gè)人的客體，如張三、李四、王五等，而Human是“謂詞”。如：？論證所有的人都是會(huì)死的(1)vx(Human(x)—Die(x))因?yàn)橹T葛亮是人(2)Human(zhugeliang)所以諸葛亮是會(huì)死的(3)Die(zhugeliang)式(1)、(2)、(3)分別表示論證中的相應(yīng)的命題，若要證明上述論證是正確的，即能夠由()、(2)推出(3)，將在以后有介紹。與命題邏輯相適應(yīng)的謂詞邏輯有：謂詞公式，原子謂詞公式，復(fù)合謂詞公式等，例如，Human(x)就是一個(gè)原子謂詞公式，其中，Human是謂詞，x是客體變?cè)Ｋ梢杂幸粋€(gè)定義域或客體域，一個(gè)謂詞可以有若十個(gè)客體變?cè)?，如，謂詞F(x1，x2，…，xn)稱為n元謂詞。復(fù)合謂詞公式由原子謂詞公式通過聯(lián)接詞構(gòu)成。由于謂詞公式中x不是特定的個(gè)體，因而謂詞也稱為命題函數(shù)。我們可以用個(gè)體域中任何一個(gè)客體取代命題函數(shù)中的客體變?cè)?。從而給相應(yīng)謂詞公式賦真假值。例如，Human(x)中，x可以是張三，則“張三是人”，x也可以是李四，則“李四是人”。我們還可以用量化的方式給謂詞賦值，如：vx(Human(x)—Die(x))表示“所有的人都會(huì)死的”。在這個(gè)命題中，其中，“vx”為“全稱量詞”，它表示客體中所有的個(gè)體，還存在一種量詞“？x”為“存在量詞”，用存在“？”表示存在，表示“在客體域中存在某個(gè)個(gè)體”，例如，？xR(x)表示一些數(shù)量是有理數(shù)，其中，R(x)表示x是有理數(shù)。在謂詞公式P(x)中，x也可以是一個(gè)謂詞，若x是一階的，則P(x)為二階謂詞，這里我們僅限于討論一階謂詞。一階謂詞的邏輯表示方法下面我們通過兩個(gè)實(shí)例來說明如何用一階謂詞表達(dá)知識(shí):例1：設(shè)有下例一組命題集⑴馬克斯是男人man(marcus)馬克斯是龐貝人Pompeian(marcus)⑶所有龐貝人都是羅馬人vxPompeian(x)—Roman(x)⑷愷撒是一位統(tǒng)治者Ruler(Caesar)⑸所有羅馬人或忠于愷撒的或仇恨他vxRoman(x)一loyalto(x,Caesar)Vhate(x,Caesar)(6)每個(gè)人忠于某個(gè)人？x?yloyalto(x,y)⑺人們只想暗殺他們不忠于的統(tǒng)治者vxvyPerson(x)Aruler(y)八tryassault一？loyalto(x,y)⑻馬克斯試圖謀殺愷撒tryassault(marcus,Caesar)這些謂詞公式集合就構(gòu)成一個(gè)機(jī)器定理證明問題的知識(shí)庫(kù)。這樣以來，利用上述知識(shí)就可以求解“馬克斯忠于愷撒嗎？”，這是一個(gè)機(jī)器定理證明問題。設(shè)？loyalto(marcus,Caesar)我們可以用反證法，？loyalto(marcus,Caesar),對(duì)⑺進(jìn)行量化：Person(marcus)ARuler(Caesar)Atryassault(marcus,Caesar)由(⑷：Person(marcus)tryassault(marcus,Caesar)由⑻：Person(marcus)到此問題歸結(jié)為要證明“馬克斯是人”。若證明馬克斯是人則命題是正確的，否則不正確。但是，根據(jù)所給的命題集機(jī)器無法證明“馬克斯是人”，因?yàn)樗恢馈榜R克斯是男人”，而不知道“男人就是人”。因此應(yīng)在命題集中加入一條：⑼所有男人都是人vxman(x)—Person(x)這樣才可以證明結(jié)論："馬克斯不忠于愷撒”？loyalto(marcus,Caesar)例2：機(jī)器人行動(dòng)計(jì)劃(圖設(shè)在一個(gè)含有壁室(alcove)的房間里，有兩張桌子A和B,一個(gè)機(jī)器人(robot)和一個(gè)箱子(box)。為了讓機(jī)器人從壁室出發(fā)把桌子A上的箱子移到桌子B上，然后回到壁室。需要制定相應(yīng)的行動(dòng)計(jì)劃。我們用一階謂詞來描述機(jī)器人的行動(dòng)計(jì)劃。先定義所需要的謂詞和個(gè)體：個(gè)體：robots機(jī)器人alcove^壁室box^桌子A,B謂詞：TABLE(x)——x是一張桌子EMPTYHANDER(y)——y雙手空空AT(y,z)y在z附近HOLDS(y,w)y拿著wON(w,x)x在w上這些謂詞表達(dá)了事物之間的關(guān)系，其中個(gè)變?cè)目腕w域?yàn)椋篨：{A,B}y：(robot}Z：{A,B,alcove}w：{box}在做了上述定義后，問題的初態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)為下列謂詞公式的合?。撼鯌B(tài)：AT(robot,alcove)EMPTYHAND(robot)ON(box,A)TABLE(A)TABLE(B)目標(biāo)狀態(tài)：AT(robot,alcove)EMPTYHAND(robot)ON(box,B)TABLE(A)TABLE(B)如果我們把初態(tài)或目標(biāo)狀態(tài)分別看作是一張語句表，即數(shù)據(jù)庫(kù)。我們可以看到在這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，大多數(shù)語句保持不變只有ON(box,A)變到ON(box,B),這一特點(diǎn)是很典型的。我們?cè)谝粋€(gè)世界內(nèi)所作出的每一個(gè)動(dòng)作，只改變了數(shù)據(jù)庫(kù)中的幾條語句。所以在一個(gè)動(dòng)作實(shí)施之后，我們的問題是集中精力注意數(shù)據(jù)庫(kù)中的那些該動(dòng)作所起的變化。這樣就可以集中研究由動(dòng)作引起的變量的變化，而不是把精力放在那些數(shù)量大而又保持不變的語句上。例如，對(duì)于機(jī)器人把箱子由桌子A移到B上，然后回到壁室，這一動(dòng)作就可以用：刪除：ON（box，A）增加：ON（box，B）來描述。這就是說，機(jī)器人動(dòng)作后的總效果是在數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除ON（box，A）語句，增加ON（box，B）語句。同樣，對(duì)于機(jī)器人執(zhí)行的其他一些動(dòng)作，也用同樣的辦法來處理，比如希望機(jī)器人走近桌子A然后拿起盒子，這一動(dòng)作的效果就是：刪除：AT（robot，alcove）EMPTYHAND（robot）ON（box，A）增加：AT（robot，A）HOLDS（robot，box）因此，對(duì)于機(jī)器人行動(dòng)中實(shí)施的任何動(dòng)作，都可以用一張?jiān)黾觿h除表來表示，刪除表表示一個(gè)動(dòng)作結(jié)束后要從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪掉的那些語句，增表表示該動(dòng)作結(jié)束后要加入到數(shù)據(jù)庫(kù)中的語句。要使機(jī)器人由初始狀態(tài)轉(zhuǎn)移到目標(biāo)狀態(tài)，必須施加一系列的操作才能實(shí)現(xiàn)，而每一個(gè)操作是由一個(gè)條件和一個(gè)動(dòng)作組成的。這個(gè)條件決定在一個(gè)具體的狀態(tài)下，是否可以使用該操作。如果決定可以使用該操作的話，那么動(dòng)作部分就會(huì)告訴我們狀態(tài)是如何改變的。如果操作是可以實(shí)施的話，那么對(duì)于相應(yīng)的狀態(tài)來說，條件就必須是一個(gè)必定為真的命題，就是說，如果我們把從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出的語句作為前提，那么由此得到的結(jié)論即為操作的條件，只有在這種狀態(tài)下才能使用該操作，否則不行。比如說，有一個(gè)操作要機(jī)器人拿起放在桌子A上的箱子，很顯然，運(yùn)用該操作必須首先滿足以下條件：箱子放在桌子上，機(jī)器人站在桌子旁，機(jī)器人手是空的，否則操作無法實(shí)施，即使實(shí)施，也達(dá)不到預(yù)期的目的。這一操作的條件可以表示為：ON(box,A)andAT(robot,A)andEMPTYHAND(robot)在條件中使用變量，如同使用獨(dú)立的常量那樣，通常是很方便的。由此而得到的條件更加一般化。比如說，我們并不針對(duì)某個(gè)具體的個(gè)體alcove，而可以在alcove出現(xiàn)的地方用變量來表示。這樣就可以允許其它任何名字的個(gè)體來替換這個(gè)變量。在同一個(gè)操作中，我們有兩種使用變量的方法。在某些情況下，我們希望用某個(gè)常量來替換某個(gè)變量，而在其它的情況下，我們希望所使用的常量是原來已經(jīng)用來替換過某一變量的常量。區(qū)別這兩種情況有許多不同的方法，我們沿用溫斯特在他的人工智能教科書中采用的方法：＞x試圖用一個(gè)常量替換X，使得條件為真；＜x使用原來已經(jīng)替換過X的那個(gè)常量，在這種情況下，決不進(jìn)行新的替換例如，考慮下面這個(gè)條件：ON(box，＞x)AndAT(robot，＜x)AndEMPTYHAND(robot)在ON(box，＞x)中的＞x就是要我們?nèi)フ业揭粋€(gè)個(gè)體去替換它，以使ON(box，＞x)能在知識(shí)庫(kù)中出現(xiàn)。比方在知識(shí)庫(kù)中包含一個(gè)ON(box，A)那么A就是〉x的一個(gè)可能替換。而在AT(robot，＜x)中的＜x就是要我們?nèi)タ纯?，?dāng)＜x取一個(gè)先前已替換過＞x的常量時(shí)，在數(shù)據(jù)庫(kù)中是否存在這樣的一個(gè)語句。比如，如果用A替換過＞x，那么我們必須看看數(shù)據(jù)庫(kù)中是否有語句AT(box，A)。在給定了操作的格式之后，為了求解我們既定機(jī)器人行動(dòng)計(jì)劃問題，我們可以補(bǔ)入三個(gè)操作：機(jī)器人從x處走到A處Go一to一A(＞x)操作：Go一to一A(＞x)條件：AT(robot，＞x)刪除：AT(robot，<x)增加：AT(robot,A)機(jī)器人從x處拿起箱子操作：Pick—up一box(>x)條件：ON(box,>x)TABLE(<x)AT(robot,<x)EMPTYHAND(robot)刪除：ON(box,<x)EMPTYHAND(robot)增加：HOLDS(robot,box)機(jī)器人在x處放下箱子操作：Set一down一box(>x)條件：AT(robot,>x)TABLE(<x)HOLDS(robot,box)刪除：HOLDS(robot,box)增加：ON(box,<x)EMPTYHAND(robot,box)機(jī)器人在采取每次行動(dòng)之前，總要檢查當(dāng)前狀態(tài)是否和相應(yīng)的操作條件相匹配。若匹配則行動(dòng)，若不匹配，則檢查下一個(gè)條件。這種匹配過程實(shí)際上也可以看作是定理證明過程，即證明“當(dāng)前狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)”是否成立。有以上操作定義可以得到機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃的問題求解過程：AT(robot,alcove)EMPTYHAND(robot)ON(box,A)TABLE(A)TABLE(B)施加Go一to一A(>x)AT(robot,A)EMPTYHAND(robot)ON(box,A)TABLE(A)TABLE(B)操作：Pick—up—box(>x)AT(robot,A)HOLDS(robot,box)TABLE(A)TABLE(B)操作：Go—to—B(>x)AT(robot,B)HOLDS(robot,box)TABLE(A)TABLE(B)操作：Set—down—box(>x)AT(robot,B)EMPTYHAND(robot)ON(box,B)TABLE(A)TABLE(B)操作：Go—to—alcove(>x)AT(robot,alcove)EMPTYHAND(robot)ON(box,B)TABLE(A)TABLE(B)謂詞邏輯表達(dá)法的特點(diǎn)及應(yīng)用1.謂詞邏輯表達(dá)法有如下特點(diǎn):A.優(yōu)點(diǎn)：嚴(yán)密性：可以保證其演繹推理結(jié)果的正確性，可以較準(zhǔn)確清楚地表達(dá)知識(shí);通用性：具有通用的邏輯演繹法和推理規(guī)則；自然性：謂詞邏輯是一種接近于自然語言的形式語言；模塊性：便于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)邏輯推理的機(jī)械化。B?缺點(diǎn)：效率低：由于推理是根據(jù)形式邏輯進(jìn)行的，把推理演繹與知識(shí)含義截然分開，拋棄了表達(dá)內(nèi)容中所含有的語言信息，往往使推理過程太冗長(zhǎng)，有時(shí)會(huì)出現(xiàn)“組合爆炸”；靈活性差：不便于表達(dá)和加入啟發(fā)性知識(shí)及元知識(shí)。2.謂詞邏輯表達(dá)法的應(yīng)用謂詞邏輯是一種應(yīng)用比較早，比較廣泛，也是較成功的知識(shí)表達(dá)方法，比較適用于證明方法求解問題的系統(tǒng)。如，自動(dòng)問答系統(tǒng)：Green(1969)用邏輯方法表達(dá)知識(shí)，以定理證明方式推理，進(jìn)行化學(xué)等方面的問題解答的通用系統(tǒng)；機(jī)器人行動(dòng)規(guī)劃系統(tǒng)：Fikes(1971)，在問題求解中采用了演繹推理方法，規(guī)劃決策采用了“目標(biāo)一手段”分析法；機(jī)器博弈系統(tǒng)：Filman(1976)，采用一階謂詞邏輯表達(dá)和演繹推理方法；問題求解系統(tǒng)：Kawaleti(1979)，直接用邏輯子句表示知識(shí)，簡(jiǎn)易方便。第七節(jié)語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法一.語義網(wǎng)絡(luò)的基本概念現(xiàn)在，很多人工智能系統(tǒng)都應(yīng)用語義網(wǎng)絡(luò)來表達(dá)知識(shí)。所謂語義網(wǎng)絡(luò)就是使用一套符號(hào)的一種形式。若用圖來表示，語義網(wǎng)絡(luò)由結(jié)點(diǎn)和弧構(gòu)成。其中結(jié)點(diǎn)表示事實(shí)、概念和事件等，而弧表示它們之間存在某種關(guān)系，這樣的圖稱為語義網(wǎng)絡(luò)，換句話說，語義網(wǎng)絡(luò)是通過概念及其語義關(guān)系，來表達(dá)知識(shí)的一種網(wǎng)絡(luò)圖。如：蘋果的語義網(wǎng)絡(luò)圖：

圖蘋果的語義網(wǎng)絡(luò)圖語義網(wǎng)絡(luò)的推理機(jī)制是基于匹配網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。在語義網(wǎng)絡(luò)中，程序可以從它感興趣的結(jié)點(diǎn)開始，沿著弧線到其它有關(guān)的結(jié)點(diǎn)，然后又從這些結(jié)點(diǎn)出發(fā)到更遠(yuǎn)的有關(guān)結(jié)點(diǎn)，如此類推。這就像人腦具備的能力一樣，能夠從一個(gè)思想跳到另一個(gè)相關(guān)的思想。人腦在自由聯(lián)想和每天的思維中都含有這種情況產(chǎn)生。但是，語義網(wǎng)絡(luò)也象個(gè)迷宮，計(jì)算機(jī)也很容易在里面迷路。就象語義網(wǎng)絡(luò)也容易引導(dǎo)計(jì)算機(jī)得出所需要的信息一樣，為了使計(jì)算機(jī)能夠很快的得到它所需要的知識(shí)，需要提出一些更有力的組織原理。語義網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)自然性：直接明了地表達(dá)概念之間的語義關(guān)系，接近于人們的語義記憶方式；聯(lián)想性：看重于表達(dá)語義關(guān)系知識(shí)，體現(xiàn)了聯(lián)想思維過程。例如，通過正、反例的比較進(jìn)行學(xué)習(xí)的過程；效率較高：通過語義關(guān)系檢索和推理，能較快地導(dǎo)出與問題有關(guān)的解，而不必遍歷整個(gè)知識(shí)庫(kù)。這是因?yàn)檎Z義網(wǎng)絡(luò)能將各個(gè)主要結(jié)點(diǎn)及弧明確而又簡(jiǎn)單地加以表示，使得有關(guān)對(duì)象和概念可以從它們直接相連接的那些結(jié)點(diǎn)中導(dǎo)出來。缺點(diǎn)不能像邏輯表達(dá)法那樣保證推理的嚴(yán)密性和有效性；不便于表達(dá)判斷性知識(shí)；不便于表達(dá)深層知識(shí)，如與時(shí)間因素有關(guān)的動(dòng)態(tài)知識(shí)?？傊谜Z義網(wǎng)絡(luò)表示知識(shí)的最大優(yōu)點(diǎn)是把各種事物有機(jī)地聯(lián)系起來。它比較正確地反映了人類對(duì)客觀事物本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，它所表達(dá)的知識(shí)主要關(guān)系知識(shí)。Fikes和Hendrix試圖把判斷性知識(shí)也納入語義網(wǎng)絡(luò)中去，因?yàn)槿祟惖闹R(shí)領(lǐng)域中，關(guān)系知識(shí)也判斷性知識(shí)占很大比重，所以這是一個(gè)值得探討的課題。此外，諸如結(jié)點(diǎn)的定義是什么？能否有統(tǒng)一的方法表達(dá)思想？語義網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)遺傳規(guī)律是什么？這些都是值得探討的課題。二、語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法的應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)過程的表達(dá)語義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)法特別適合于機(jī)器學(xué)習(xí)過程的描述，機(jī)器學(xué)習(xí)的方式很多，一般來說有二類：自學(xué)式：由機(jī)器自動(dòng)比較和發(fā)現(xiàn)正例和反例，找各差異，修正錯(cuò)誤，獲取知識(shí)；示教式：有人比較正反例，通過程序設(shè)計(jì)、修改機(jī)器的知識(shí)模型和知識(shí)庫(kù)；下面是一個(gè)通過學(xué)習(xí)，從而使知識(shí)進(jìn)一步深化的例子：圖其它應(yīng)用Quillian(1969)：研制“可教語言理解器”中，把語義網(wǎng)絡(luò)作為知識(shí)Raphael(1968)：語義信息重現(xiàn)系統(tǒng)SIR；Carbanell(1970—1973)：直接利用TLC,研制了回答地理問題的教學(xué)系統(tǒng)；Walker(1978)：研制的語言理解系統(tǒng)，基于Hendire分割式語義網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)；Mytopoules(1975)：自然語言理解系統(tǒng)，利用語義單元，提高檢索效率。⑥第八節(jié)特性表表達(dá)法一.特性表的概念特性表(Propertylist)是通過對(duì)象特征來表達(dá)知識(shí)的一種表格形式，便于檢索，在人工智能語言LISP中，米用了這種表達(dá)法。特性表由屬性(Attribute)和取值兩部分組成。對(duì)于不同的問題、不同的對(duì)象，所感興趣的特征不同，所取的屬性也不同，對(duì)于同一個(gè)問題和對(duì)象，不同的觀點(diǎn)，不同的方法，所關(guān)心的特征和屬性也有所不同，同一種屬性，當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)不同時(shí)，其取值也不同，因此，特征表便于表達(dá)敘述性知識(shí)，也可以表達(dá)過程性知識(shí)或控制性知識(shí)。屬性取值顏色(Color)Red引擎(Engine)V8型號(hào)(Model)M-16v車體(Body)Sedan廠商(Maker)Ford所有這些特征都同汽車的描述有關(guān)。很顯然，對(duì)此還可以給出更多的特征，更確切的說，需要給出的特性取決于我們描述它的目的。車主感興趣的特性、汽車的出售商所關(guān)心的特性，以及汽車的修理技師所關(guān)心的特性都是各不相同的，當(dāng)然，也會(huì)有相同的部分。描述一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的狀態(tài)，有一種方法就是把這個(gè)世界中的每一個(gè)物體同一種特性表結(jié)合起來，這個(gè)特性表包含了該物體的所有特性，而這些特性都是同狀態(tài)描述的目的相關(guān)聯(lián)的。特性表應(yīng)用舉例下面我們把上述機(jī)器人的行動(dòng)計(jì)劃用特性表來描述初始狀態(tài)對(duì)象屬性取值RobotLocationAlcoveholdsemptyBoxSupported-byAAIs-aTablesupportsboxBIs-aTablesupportsempty2.目標(biāo)狀態(tài)對(duì)象屬性取值RobotLocationAlcoveholdsemptyBoxSupported-byBAIs-aTablesupportsemptyBIs-aTablesupportsbox3.中間某種狀態(tài)對(duì)象屬性取值RobotLocationholdsBboxBoxSupported-byrobotAIs-asupportsTableemptyBIs-asupportsTableempty特性表的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，每一事物的屬性都同事物本身結(jié)合在一起，比方拿一個(gè)以機(jī)器人為對(duì)象的程序來說，如果它運(yùn)行的話，它就用不著為了尋找那些有關(guān)機(jī)器人的語句去搜索整個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，它已經(jīng)有了包括機(jī)器人所有的特性的一張?zhí)匦员怼Ｈ欢匦员淼淖钪匾膬?yōu)點(diǎn)也許在于：它們已經(jīng)成為L(zhǎng)ISP程序設(shè)計(jì)語言的一個(gè)組成部分了，LISP目前是在人工智能中應(yīng)用最廣泛的一種人工智能語言。在該語言中，對(duì)于諸如robot，box，A這樣的符號(hào)，它都含自動(dòng)給出它們的特性表。LISP系統(tǒng)運(yùn)用其中的特性放入特性表中，或增刪它們或改變它們的值。具有這些功能的函數(shù)，在大多數(shù)LISP語言文本中都可以找到。因此，由于在程序語言中已經(jīng)建立起來了處理特性表的各種手段，每一個(gè)程序用不著自己去重新搞一套特性表，所以對(duì)于使用LISP語言的程序設(shè)計(jì)來說，特性表用起來是非常方便的。第九節(jié)框架表達(dá)法框架表達(dá)法的概念及表示人們不必對(duì)自己的每一個(gè)動(dòng)作都經(jīng)過推理后才做決定，并且能一天天的這樣生活下去。這是因?yàn)槿藗兠刻焐畹膬?nèi)容大部分包含了一系列的典型情景。比如：坐在客廳里看電視；開車去上班；在辦公室處理日常事務(wù)；上大學(xué)或高中課程；在飯館吃飯；飯后收拾干凈桌子等。如何處理以上的情景以及許多其它的情景，人們?cè)趧倓偨佑|生活的時(shí)候開始學(xué)習(xí)了。此后，人們就能不經(jīng)過思考直接處理這些情景。人們可以把精力集中到那些不同點(diǎn)或重點(diǎn)上去。比方，這里的其它人都講了些什么，略加思考以后就能解決情景所要求采取的行動(dòng)。我們稱之為常識(shí)的東西而實(shí)際上就是處理日常事務(wù)的能力。盡管我們以前沒有同當(dāng)前情景完全相同的經(jīng)歷，但是對(duì)于每一類典型的情景，我們還是能預(yù)料到會(huì)出現(xiàn)某些特征。例如，在進(jìn)入一個(gè)新的飯館以前，我們可以想象出：它有桌子，椅子，男女服務(wù)員，菜譜，坐在門口的收銀員等，當(dāng)然，一旦實(shí)際進(jìn)入該飯館后可能會(huì)發(fā)現(xiàn)一些細(xì)節(jié)與想象中的不同，或許沒有服務(wù)員，人們必須自己到柜臺(tái)領(lǐng)取飯菜等。在這種情況下，就要對(duì)自己預(yù)料的情況做一些的修改，其他都照原來預(yù)料的進(jìn)行處理。由此可知，框架是用來描述典型情景的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，或稱一組“畫面”。我們可以想象框架中有許多空槽（slot），這些空槽對(duì)應(yīng)于我們預(yù)料在情景中能找到的各次具體內(nèi)容。拿客廳為例子，它的空槽就是用來表示我們預(yù)料會(huì)在客廳里找出各種東西，如地板墻、天花板、沙發(fā)、咖啡桌、電視機(jī)以及掛在墻上的畫等。當(dāng)一個(gè)框架第一次被調(diào)用時(shí)，在其大部分空槽中都填有典型值，或稱為默認(rèn)值。例如，在客廳這框架中，電視機(jī)這一空槽的默認(rèn)值可能是一臺(tái)平常的彩色電視機(jī)。自然，當(dāng)我們進(jìn)入一間具體的客廳時(shí)，就會(huì)發(fā)現(xiàn)有些默認(rèn)值需要替換，或許是這間客廳只有黑白電視機(jī)而不是彩色的，或許電視機(jī)不放在客廳里或許房子主人討厭電視機(jī)等等。因此，一個(gè)框架，在我們對(duì)它有了切身體驗(yàn)之前，或在我們對(duì)自己的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行分析之前，就概括了我們所能設(shè)想到的那些事物。各種“框架“可以相互內(nèi)外嵌套成框架系統(tǒng)。用于表達(dá)問題的狀態(tài)變化或操作及相互關(guān)系。利用框架系統(tǒng)的嵌套結(jié)構(gòu)，便于表達(dá)不同的層次的知識(shí)，通過擴(kuò)充子框架可以進(jìn)一步描述問題的細(xì)節(jié)?？傊?，框架是由一組描述物體各個(gè)方面的槽所組成的，每個(gè)槽都有它自己的名字，并可以填入相應(yīng)的說明，補(bǔ)充新的事實(shí)的條件、數(shù)據(jù)或結(jié)果，修改問題的表達(dá)形式和內(nèi)容，便于表達(dá)對(duì)行為后果和系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)和猜想。例1，描述個(gè)人的框架framePerson

PROFESSIONHEIGHTWEIGHTframe用框架系統(tǒng)進(jìn)行推理或認(rèn)識(shí)事物，很類似日常生活中的行為就是從現(xiàn)有的系統(tǒng)中選出最接近待定事物的框架，進(jìn)行符合性檢查，如果相差的太大，就要修改原有框架甚至構(gòu)造新框架，直至達(dá)到規(guī)定的符合程度。例2.機(jī)器人糾紛問題設(shè)機(jī)器人羅賓和蘇西在一塊玩耍，淘氣的蘇西打了羅賓一下，其結(jié)果可以猜想，有兩種可能：其一，羅賓憤怒，還擊蘇西一下，蘇西也不示弱，二人撕打起來；其二，羅賓沒有還手，但感到委屈然后就哭起來了。由于還可以看出，框架系統(tǒng)實(shí)際上也是一種廣泛的特性表?？蚣鼙硎痉ǖ奶攸c(diǎn)及應(yīng)用框架系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)：框架系統(tǒng)是Minekey(1975)提出來的，當(dāng)時(shí)作為機(jī)器視覺、語言理解等知識(shí)的表達(dá)方法，有如下優(yōu)點(diǎn)：利用框架的嵌套式結(jié)構(gòu)，可以由淺入深地對(duì)事物的細(xì)節(jié)，作進(jìn)一步的知識(shí)表達(dá)；利用空框?qū)詹劭梢宰杂商顚懷a(bǔ)充，修改其內(nèi)容，便于知識(shí)的修改和增刪；便于表達(dá)推測(cè)和猜想，如看見桌子三條腿，就會(huì)推測(cè)它有四條腿；自然性，框架方法體現(xiàn)了人在觀察事物時(shí)的思維活動(dòng)，即從已有的記憶中，調(diào)用類似的概念和印象(框架或畫面)，將其中某些細(xì)節(jié)加以修改、補(bǔ)充，形成對(duì)現(xiàn)有事物的認(rèn)識(shí)。這里，套用了記憶中已有的框架，即利用了已獲得的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)?？蚣芟到y(tǒng)的應(yīng)用人們已利用框架系統(tǒng)表達(dá)法做了不少工作，例如：Bobrow(1977)研制了基本框架表示法的知識(shí)表達(dá)語言；Bobrow等(1977)研制的通用理解系統(tǒng)GUS，是用框架方法的“人機(jī)”對(duì)話系統(tǒng)；Stefik(1979。1980)研究用畫面表達(dá)知識(shí)的多層規(guī)劃系統(tǒng)；Grelner(1980)知識(shí)表達(dá)語言的語言RLL。知識(shí)表達(dá)法一一電影腳本與框架表達(dá)法相同的是電影腳本(Script)理論，它是Schank在1975年提出的，電影腳本描述的是一個(gè)事件的序列，它不只是描述事情本身，而且在描述時(shí)規(guī)定了一系列動(dòng)作以及進(jìn)入此腳本的條件，原因和有關(guān)的決定性的概念。這個(gè)腳本是標(biāo)準(zhǔn)化的，用來描述人類行為的序列。Schank和Abelson認(rèn)為，人的頭腦中有許多這樣的腳本，根據(jù)上下文可以預(yù)測(cè)事件的各個(gè)方面，例如有一個(gè)餐館腳本如下：人物：顧客、服務(wù)員、出納員道具：餐館、餐桌、菜單、食物、飯錢、小費(fèi)事件：①顧客進(jìn)入餐館；顧客在餐桌前坐下；服務(wù)員給顧客菜單；顧客點(diǎn)菜；服務(wù)員端來飯菜；顧客吃飯；服務(wù)員遞交帳單；顧客給服務(wù)員小費(fèi)；顧客付錢給出納員；顧客離開飯館。在這個(gè)腳本中，事件①和事件⑥是主要部分，事件①是主題，事件⑥是腳本的主要概念和目的。如果我們看到一個(gè)句子“約瀚去吃飯”就可以預(yù)測(cè)約瀚走進(jìn)餐館，并進(jìn)行一系列動(dòng)作，而且根據(jù)上句就可以推測(cè)下句。所以腳本在自然語言理解方面獲得了廣泛的應(yīng)用。但腳本也有困難，例如，“我進(jìn)了餐館，吃了一塊點(diǎn)心，然后我買了一些雜貨”。第一句進(jìn)入餐館腳本，第二句顯然是在餐館腳本結(jié)束以后轉(zhuǎn)入另一個(gè)商店腳本，但也可能在餐館里可以買到雜貨，如果這樣，餐館腳本就要設(shè)計(jì)的十分復(fù)雜。另一種情況，如，我們開車到加油站加油，店主說沒有汽油了。象這種情節(jié)較為簡(jiǎn)單的腳本就無法一一的考慮各種序列。人類日常行為的腳本千千萬萬，很難想象用一個(gè)簡(jiǎn)單的腳本就能理解整個(gè)故事情節(jié)，人可以根據(jù)不完全的信息來了解推測(cè)全部情節(jié)，但計(jì)算機(jī)就很難辦到。因此，用腳本來表示知識(shí)的理解時(shí)，常用匹配方法進(jìn)入腳本，但這樣就比較死板，能力有限。另一種構(gòu)成腳本的方法是把所有的事件放在一起，根據(jù)行為達(dá)到目的，用規(guī)劃的方法對(duì)事件進(jìn)行動(dòng)態(tài)連接，把一系列的動(dòng)作和有關(guān)內(nèi)容聯(lián)系起來組成腳本，Schank和他的合作者曾研究用腳本的知識(shí)表達(dá)方法來理解自然語言，例如，理解這樣一個(gè)故事：“約翰到一家餐廳去，他坐下來。他變得很憤怒，然后離去?！贝斯适陆?jīng)