知識(shí)表達(dá)方法課件

高級(jí)人工智能1概述人類智能的表現(xiàn)之一：知識(shí)知識(shí)工程(KnowledgeEngineering)KnowledgeRepresentationKnowledgeAcquisitionKnowledgeInferenceKnowledgeApplication知識(shí)表示（前提，重要性）按一定模式，用一些約定的符號(hào)編碼知識(shí)，構(gòu)造機(jī)器可接受的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。高級(jí)人工智能1概述人類智能的表現(xiàn)之一：知識(shí)高級(jí)人工智能2知識(shí)對(duì)客觀事物（自然的、人造的）及其規(guī)律的認(rèn)識(shí)對(duì)客觀事物原理的認(rèn)識(shí)現(xiàn)象、本質(zhì)、屬性、狀態(tài)、關(guān)系、聯(lián)系、運(yùn)動(dòng)等利用客觀規(guī)律解決實(shí)際問(wèn)題的方法和策略步驟、操作、規(guī)則、過(guò)程、技術(shù)、技巧、等微觀方法戰(zhàn)術(shù)、戰(zhàn)略、計(jì)謀、策略等宏觀方法即：原理性知識(shí)、方法性知識(shí)。事務(wù)→→數(shù)據(jù)→→信息→→知識(shí)→→智慧收集處理加工升華高級(jí)人工智能2知識(shí)收集處理高級(jí)人工智能3知識(shí)是經(jīng)過(guò)消減、塑造、解釋、選擇、和轉(zhuǎn)換的信息——Feigenbaum知識(shí)是由特定領(lǐng)域的描述、關(guān)系和過(guò)程組成的——Bernstein知識(shí)＝事實(shí)＋信息＋啟發(fā)式——Roth高級(jí)人工智能3知識(shí)是經(jīng)過(guò)消減、塑造、解釋、選擇、和轉(zhuǎn)換的信息高級(jí)人工智能4知識(shí)屬性真假性不確定性不完備、不確定、模糊性矛盾性、相容性相容、一致：?jiǎn)握{(diào)推理不相容、矛盾知識(shí)：非單調(diào)推理可表示性可利用性高級(jí)人工智能4知識(shí)屬性真假性高級(jí)人工智能5表達(dá)方法的衡量表達(dá)能力正確有效地將問(wèn)題求解所需知識(shí)表示出來(lái)。范圍、高效性、精細(xì)程度、對(duì)不確定性知識(shí)的支持可利用性推理的適應(yīng)性、高效算法的支持可維護(hù)性自然性可實(shí)現(xiàn)性高級(jí)人工智能5表達(dá)方法的衡量表達(dá)能力高級(jí)人工智能6知識(shí)構(gòu)成：事實(shí)、規(guī)則、控制、元知識(shí)事實(shí)有關(guān)問(wèn)題環(huán)境的一些事物的知識(shí)，形如“x是y”如事物分類、屬性、事物間關(guān)系、客觀事實(shí)等靜態(tài)的、共享的、可公開(kāi)獲得的、公認(rèn)的知識(shí)如：雪是白的；鳥(niǎo)有翅膀；規(guī)則與事物的行動(dòng)、動(dòng)作、相聯(lián)系的因果關(guān)系知識(shí)形如“如果…那么…”是動(dòng)態(tài)的。如啟發(fā)式規(guī)則。高級(jí)人工智能6知識(shí)構(gòu)成：事實(shí)、規(guī)則、控制、元知識(shí)事實(shí)高級(jí)人工智能7控制知識(shí)有關(guān)問(wèn)題的求解步驟、技巧性知識(shí)當(dāng)有多個(gè)動(dòng)作時(shí)應(yīng)選擇哪一個(gè)的知識(shí)元知識(shí)有關(guān)知識(shí)的知識(shí)。是知識(shí)庫(kù)中的高層知識(shí)。包括怎樣使用、解釋、校驗(yàn)規(guī)則，解釋程序結(jié)構(gòu)等知識(shí)。與控制知識(shí)有重疊。元知識(shí)存于知識(shí)庫(kù)中控制知識(shí)與程序結(jié)合在一起。高級(jí)人工智能7控制知識(shí)高級(jí)人工智能8知識(shí)表示模型知識(shí)表示的兩層模型：邏輯層與實(shí)現(xiàn)層邏輯層不同表達(dá)模式邏輯表示法、產(chǎn)生式系統(tǒng)、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架實(shí)現(xiàn)層實(shí)現(xiàn)技術(shù)、環(huán)境、語(yǔ)言面向?qū)ο蟆ML、關(guān)系模型高級(jí)人工智能8知識(shí)表示模型知識(shí)表示的兩層模型：邏輯層與實(shí)現(xiàn)層高級(jí)人工智能9邏輯表示法將以自然語(yǔ)言描述的知識(shí)，通過(guò)引入謂詞、函數(shù)來(lái)加以描述，得到相關(guān)邏輯表達(dá)式，進(jìn)而以機(jī)器內(nèi)部代碼表示。邏輯表示法下，可以采用歸結(jié)法進(jìn)行推理。一階邏輯的表達(dá)能力有限。如具有歸納結(jié)構(gòu)的知識(shí)，多層次的知識(shí)類型都難以用一階邏輯描述。例。機(jī)器人－積木塊問(wèn)題房間內(nèi)有機(jī)器人Robot，一個(gè)壁龕Alcove，一個(gè)積木Box,兩個(gè)桌子A、B。機(jī)器人把Box從一個(gè)狀態(tài)變成另一狀態(tài)高級(jí)人工智能9邏輯表示法將以自然語(yǔ)言描述的知識(shí)，通過(guò)引入謂詞高級(jí)人工智能10引入謂詞Table(A),EmptyHanded(robot),At(robot,A)Holds(robot,box),On(Box,A)初始狀態(tài)：Table(A),Table(B)At(robot,alcove),EmptyHanded(robot),On(box,A)目標(biāo)狀態(tài)Table(A),Table(B)At(robot,alcove),EmptyHanded(robot),On(Box,B)高級(jí)人工智能10引入謂詞高級(jí)人工智能11問(wèn)題歸納為：從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的操作過(guò)程機(jī)器人的每個(gè)操作結(jié)果所引起的狀態(tài)變化，可用對(duì)原狀態(tài)的增添表和刪除表來(lái)表示。如機(jī)器人由初始狀態(tài)把積木從A移到B，然后返回到alcove，同初始狀態(tài)相比，有增添表ON(Box,B)刪除表ON(Box,A)又如，機(jī)器人由初始狀態(tài)走近A桌，然后拿起積木。與初始狀態(tài)比，有增添表：AT(robot,A),Holds(robot,A)刪除表：AT(robot,Alcove),Emptyhanded(robot),ON(box,A)高級(jí)人工智能11問(wèn)題歸納為：從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的操作過(guò)程高級(jí)人工智能12進(jìn)一步，機(jī)器人的每一步操作需要滿足先決條件。如robot拿起A上的box，先決條件是

ON(box,A),AT(robot,A),Emptyhanded(robot)而先決條件成立與否的驗(yàn)證可使用歸結(jié)法。如初始條件為已知條件，待驗(yàn)證的先決條件視作結(jié)論，便可使用歸結(jié)法。從初始狀態(tài)出發(fā)，每實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的一個(gè)操作都先驗(yàn)證先決條件，并建立相應(yīng)的增添表和刪除表，便可逐步達(dá)到目標(biāo)狀態(tài)。高級(jí)人工智能12進(jìn)一步，機(jī)器人的每一步操作需要滿足先決條件。高級(jí)人工智能13謂詞邏輯表達(dá)的特點(diǎn)自然明確精確靈活模塊化表示能力差庫(kù)管理困難組合爆炸效率低高級(jí)人工智能13謂詞邏輯表達(dá)的特點(diǎn)高級(jí)人工智能14產(chǎn)生式系統(tǒng)Production產(chǎn)生式。美國(guó)數(shù)學(xué)家E.Post提出根據(jù)替換規(guī)則提出一種計(jì)算模型“波斯特機(jī)”模型中的每一條規(guī)則被稱為一個(gè)產(chǎn)生式。產(chǎn)生式的一般形式前件→后件前件即前提，后件是結(jié)論或動(dòng)作。前件和后件可以是由邏輯運(yùn)算符AND、OR、NOT連接組成的表達(dá)式高級(jí)人工智能14產(chǎn)生式系統(tǒng)Production產(chǎn)生式。美國(guó)高級(jí)人工智能15產(chǎn)生式規(guī)則的語(yǔ)義如果前提滿足，則可得結(jié)論或者執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作。即后件由前件觸發(fā)。前件是規(guī)則的執(zhí)行條件，后件是規(guī)則體。如如果速度超限，則關(guān)小油門如果膠卷感光度為200，光線條件晴天，目標(biāo)距離5米以內(nèi)，則快門速度取250，光圈大小取f16產(chǎn)生式與邏輯蘊(yùn)涵式相似，但不相等。產(chǎn)生式包括邏輯蘊(yùn)涵式，此外還有各種操作、規(guī)則、變換、算子、函數(shù)等高級(jí)人工智能15產(chǎn)生式規(guī)則的語(yǔ)義高級(jí)人工智能16產(chǎn)生式描述了事物之間的一種對(duì)應(yīng)關(guān)系（因果關(guān)系和蘊(yùn)涵關(guān)系），其外延十分廣泛。狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則、程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言的文法規(guī)則邏輯蘊(yùn)涵式和等價(jià)式數(shù)學(xué)中的微分和積分公式規(guī)章制度等一個(gè)產(chǎn)生式規(guī)則就是一條知識(shí)。不僅可進(jìn)行推理，還可以實(shí)現(xiàn)操作很好的一種知識(shí)表示形式高級(jí)人工智能16產(chǎn)生式描述了事物之間的一種對(duì)應(yīng)關(guān)系（因果關(guān)系高級(jí)人工智能17產(chǎn)生式規(guī)則事實(shí)：陳述句，斷言一個(gè)語(yǔ)言變量的值或多個(gè)語(yǔ)言變量的關(guān)系?？捎弥^詞邏輯描述。產(chǎn)生式規(guī)則：前件→后件實(shí)現(xiàn)有前提條件的邏輯操作當(dāng)一條規(guī)則的前提條件滿足，該規(guī)則被觸發(fā)，執(zhí)行其后件規(guī)定的動(dòng)作實(shí)現(xiàn)邏輯推理當(dāng)有事實(shí)能與某規(guī)則的前提匹配（即規(guī)則的前提成立）時(shí)，就得到該規(guī)則后件的結(jié)論（即結(jié)論也成立）。高級(jí)人工智能17產(chǎn)生式規(guī)則事實(shí)：陳述句，斷言一個(gè)語(yǔ)言變量的值高級(jí)人工智能18產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)推理機(jī)：控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)一個(gè)程序模塊規(guī)則的前提條件測(cè)試匹配，規(guī)則的調(diào)度與選取規(guī)則體的解釋和執(zhí)行動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)全局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、工作存儲(chǔ)器、上下文、黑板，等等動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，存放初始事實(shí)數(shù)據(jù)、中間結(jié)果、最后結(jié)果產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)推理機(jī)高級(jí)人工智能18產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成產(chǎn)生式規(guī)則庫(kù)動(dòng)態(tài)數(shù)高級(jí)人工智能19產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略正向推理從初始事實(shí)出發(fā)，正向使用規(guī)則進(jìn)行推理規(guī)則前提與GDB中的事實(shí)匹配，或用GDB中的數(shù)據(jù)測(cè)試規(guī)則的前提條件，然后產(chǎn)生結(jié)論或執(zhí)行動(dòng)作朝目標(biāo)方向前進(jìn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)反向推理（目標(biāo)驅(qū)動(dòng)）從目標(biāo)出發(fā)，反向使用規(guī)則進(jìn)行推理用規(guī)則結(jié)論與目標(biāo)匹配，產(chǎn)生新的目標(biāo)，對(duì)目標(biāo)做同樣處理朝初始事實(shí)方向，或數(shù)據(jù)方向前進(jìn)高級(jí)人工智能19產(chǎn)生式系統(tǒng)的控制策略正向推理高級(jí)人工智能20正向推理算法Step1.將初始事實(shí)置入GDBStep2.用GDB中的事實(shí)，匹配目標(biāo)，若滿足，成功，結(jié)束Step3.用RB中的各規(guī)則前提匹配GDB中的事實(shí)，將匹配成功的規(guī)則組成候用規(guī)則集Step4.若候用規(guī)則集為空，則失敗，退出。Step5.在候用規(guī)則集中選擇一條規(guī)則，作為執(zhí)行規(guī)則Step6.將執(zhí)行規(guī)則的結(jié)論加入GDB，或執(zhí)行其動(dòng)作Step7.轉(zhuǎn)Step2.高級(jí)人工智能20正向推理算法Step1.將初始事實(shí)置入G高級(jí)人工智能21討論隨著推理的進(jìn)行，GDB中的內(nèi)容在不斷變化。若GDB的每一個(gè)狀態(tài)作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，則推理過(guò)程就是一個(gè)從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的狀態(tài)圖搜索過(guò)程。若把GDB中每一個(gè)事實(shí)作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，則推理過(guò)程就是一個(gè)反向（自底向上）的與或樹(shù)搜索過(guò)程。算法中未記錄GDB的狀態(tài)變化歷史，只保持當(dāng)前的一個(gè)狀態(tài)，并始終基于當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行推理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)推理高級(jí)人工智能21討論隨著推理的進(jìn)行，GDB中的內(nèi)容在不斷變化高級(jí)人工智能22例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)R1:若某動(dòng)物有奶，則它是哺乳動(dòng)物R2:若某動(dòng)物有毛發(fā)，則它是哺乳動(dòng)物R3:若某動(dòng)物有羽毛，則它是鳥(niǎo)R4:若某動(dòng)物會(huì)飛且生蛋，則它是鳥(niǎo)R5:若某動(dòng)物是哺乳動(dòng)物且有爪且有犬齒且目盯前方，則它是肉食類動(dòng)物R6:若某動(dòng)物是哺乳動(dòng)物且吃肉，則它是肉食類動(dòng)物R7:若某動(dòng)物是哺乳動(dòng)物且有蹄，則它是有蹄類動(dòng)物R8:若某動(dòng)物是有蹄類動(dòng)物且反芻，則它是偶蹄類動(dòng)物R9:若某動(dòng)物是肉食類動(dòng)物且黃褐色且有黑色條紋，則它是老虎高級(jí)人工智能22例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)高級(jí)人工智能23例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)R10:肉食類動(dòng)物，黃褐色，有黑色斑點(diǎn)，則它是金錢豹R11:有蹄類，長(zhǎng)腿，長(zhǎng)脖，黃褐色，有暗斑點(diǎn)，則它是長(zhǎng)頸鹿R12:有蹄類動(dòng)物，白色，有黑色條紋，則它是斑馬R13:鳥(niǎo)，不會(huì)飛，長(zhǎng)腿，長(zhǎng)脖，黑白色，則它是鴕鳥(niǎo)R14:鳥(niǎo)，不會(huì)飛，會(huì)游泳，黑白色，則它是企鵝R15:鳥(niǎo)，善飛，不怕風(fēng)浪，則它是海燕初始事實(shí)f1:某動(dòng)物有毛發(fā)f2:吃肉f3:黃褐色f4:有黑色條紋目標(biāo)條件：該動(dòng)物是什么高級(jí)人工智能23例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)規(guī)則庫(kù)高級(jí)人工智能24例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)推理樹(shù)有毛發(fā)有黑色條紋黃褐色吃肉哺乳動(dòng)物肉食動(dòng)物老虎高級(jí)人工智能24例：動(dòng)物分類知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)推理樹(shù)有毛發(fā)有黑色條紋高級(jí)人工智能25反向推理算法Step1.將初始事實(shí)置入GDB，將目標(biāo)條件置入目標(biāo)鏈Step2.若目標(biāo)鏈為空，則推理成功，結(jié)束Step3.取出目標(biāo)鏈中的第一個(gè)目標(biāo)，用GDB中的事實(shí)與其匹配。若匹配成功，轉(zhuǎn)Step2Step4.用規(guī)則集中的各規(guī)則的結(jié)論同該目標(biāo)匹配，若匹配成功，則將第一個(gè)匹配成功且未用過(guò)的規(guī)則的前提作為新目標(biāo)，取代原來(lái)的父目標(biāo)而加入目標(biāo)鏈，轉(zhuǎn)Step3Step5.若該目標(biāo)是初始目標(biāo)，則失敗，退出。Step6.將該目標(biāo)的父目標(biāo)移回目標(biāo)鏈，取代該目標(biāo)及其兄弟目標(biāo)，轉(zhuǎn)Step3高級(jí)人工智能25反向推理算法Step1.將初始事實(shí)置入G高級(jí)人工智能26雙向推理同時(shí)從初始數(shù)據(jù)和目標(biāo)條件出發(fā)進(jìn)行推理，如果在中間某處相逢，則推理搜索成功。沖突消解策略從候選規(guī)則集中選取其中一條規(guī)則優(yōu)先級(jí)法；可信度法；代價(jià)法等搜索策略啟發(fā)式盲目碰撞搜索高級(jí)人工智能26雙向推理高級(jí)人工智能27語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法Quillian作為人類聯(lián)想記憶的一個(gè)顯式心理學(xué)模型，提出語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)概念（1968）Simmon將語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)用在自然語(yǔ)言理解的研究（70s）劃分為5個(gè)級(jí)別執(zhí)行級(jí)邏輯級(jí)認(rèn)識(shí)論級(jí)概念級(jí)語(yǔ)言學(xué)級(jí)高級(jí)人工智能27語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法Quillian作為人類聯(lián)想記高級(jí)人工智能28七種類型命題語(yǔ)義網(wǎng)（包括分塊聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)）數(shù)據(jù)語(yǔ)義網(wǎng)：以數(shù)據(jù)為中心的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言語(yǔ)義網(wǎng)：用于自然語(yǔ)言的分析和理解結(jié)構(gòu)語(yǔ)義網(wǎng)：描述客觀事物的結(jié)構(gòu)常見(jiàn)于模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域分類語(yǔ)義網(wǎng)：描述抽象概念及其層次推理語(yǔ)義網(wǎng)：命題網(wǎng)。在某種程度上規(guī)范化以利于推理框架語(yǔ)義網(wǎng)：與框架相結(jié)合的語(yǔ)義網(wǎng)高級(jí)人工智能28七種類型高級(jí)人工智能29語(yǔ)義網(wǎng)概念由一些以有向圖表示的三元組（節(jié)點(diǎn)1，弧，節(jié)點(diǎn)2）連接而成。節(jié)點(diǎn)：表示事物、對(duì)象、概念、事件、行為、狀態(tài)、斷言邊(link)：表示兩節(jié)點(diǎn)的關(guān)系例節(jié)點(diǎn)1節(jié)點(diǎn)2R寵物狗卡拉白色小丫學(xué)生ISAISAISAOwnscolor高級(jí)人工智能29語(yǔ)義網(wǎng)概念由一些以有向圖表示的三元組（節(jié)點(diǎn)1高級(jí)人工智能30常見(jiàn)關(guān)系、聯(lián)系實(shí)例關(guān)系(isa)小華是一個(gè)大學(xué)生分類（從屬、泛化）關(guān)系(akindof,AKO)下層概念可繼承、細(xì)化、補(bǔ)充上層概念節(jié)點(diǎn)的屬性，也可變異鴕鳥(niǎo)是一種鳥(niǎo)組裝關(guān)系(apartof，APO)下層概念是上層概念的一個(gè)方面或一部分桌子部分是桌面；桌子部分是桌腿屬性關(guān)系對(duì)象的屬性及其屬性值高級(jí)人工智能30常見(jiàn)關(guān)系、聯(lián)系高級(jí)人工智能31常見(jiàn)關(guān)系、聯(lián)系集合與成員關(guān)系(amemberof,AMO)小華是成員ACM邏輯關(guān)系一個(gè)概念可由另一個(gè)概念推出，因果關(guān)系雨天則帶傘方位關(guān)系時(shí)間、位置、組成、形狀等所屬關(guān)系狗具有尾巴高級(jí)人工智能31常見(jiàn)關(guān)系、聯(lián)系高級(jí)人工智能32基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理屬性、性質(zhì)繼承操作：匹配、搜索根據(jù)待求問(wèn)題的要求，構(gòu)造一個(gè)網(wǎng)絡(luò)片段，然后在知識(shí)庫(kù)中與之匹配的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)當(dāng)網(wǎng)絡(luò)片段中的詢問(wèn)部分與知識(shí)庫(kù)中的某網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)匹配時(shí)，則與詢問(wèn)處匹配的事實(shí)就是問(wèn)題的解高級(jí)人工智能32基于語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的推理屬性、性質(zhì)繼承高級(jí)人工智能33SemanticWeb知識(shí)表示中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)：SemanticNetwork語(yǔ)義互聯(lián)網(wǎng)：SemanticWeb語(yǔ)義Web是現(xiàn)在Web的一個(gè)延伸，而非獨(dú)立的另一個(gè)Web在語(yǔ)義Web中，信息被賦予完整而明確的含義，即語(yǔ)義。機(jī)器可以識(shí)別并理解這種語(yǔ)義，從而對(duì)Web中的信息實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化采集、分割、組合乃至邏輯推理。高級(jí)人工智能33SemanticWeb知識(shí)表示中的語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)高級(jí)人工智能34WWW：一種Media，傳輸信息供人閱讀，而非機(jī)器自動(dòng)處理。語(yǔ)義Web是在Web基礎(chǔ)上，在信息中加入語(yǔ)義，從而使得在Web世界中流動(dòng)的不再是單純的數(shù)據(jù)流而是機(jī)器可以理解的語(yǔ)義信息。利用這些語(yǔ)義，信息之間的交換就可以建立在語(yǔ)義的層面而非文字層面，從而可以使機(jī)器精確的理解、采集和組合信息。提供包含數(shù)字圖書館、電子商務(wù)、醫(yī)療保健等各種類型的自動(dòng)化服務(wù)。高級(jí)人工智能34WWW：一種Media，傳輸信息供人閱讀，而高級(jí)人工智能35挑戰(zhàn)：提供一種語(yǔ)言，能夠同時(shí)描述數(shù)據(jù)以及根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理的規(guī)則，并且允許現(xiàn)存知識(shí)標(biāo)識(shí)系統(tǒng)中的規(guī)則都能輸出到Web上，由此在Web上增加邏輯性，即使用規(guī)則進(jìn)行推理、選擇行為并解答問(wèn)題的方法。重要技術(shù)：XML、RDFXML：提供靈活、通用、豐富的結(jié)構(gòu)化信息表示方式RDF：提供語(yǔ)義信息和推理規(guī)則的表達(dá)方式。高級(jí)人工智能35挑戰(zhàn)：提供一種語(yǔ)言，能夠同時(shí)描述數(shù)據(jù)以及根據(jù)高級(jí)人工智能36Web創(chuàng)始人TimBerners-Lee在1998年提出了SemanticWeb的概念標(biāo)準(zhǔn)化：W3CSemanticWeb工作組/2001/sw"TheSemanticWebisanextensionofthecurrentwebinwhichinformationisgivenwell-definedmeaning,betterenablingcomputersandpeopletoworkincooperation."--TimBerners-Lee,JamesHendler,OraLassila,TheSemanticWeb,ScientificAmerican,May2001

高級(jí)人工智能36Web創(chuàng)始人TimBerners-Lee在高級(jí)人工智能37TheSemanticWebprovidesacommonframeworkthatallowsdatatobesharedandreusedacrossapplication,enterprise,andcommunityboundaries.ItisacollaborativeeffortledbyW3Cwithparticipationfromalargenumberofresearchersandindustrialpartners.ItisbasedontheResourceDescriptionFramework(RDF),whichintegratesavarietyofapplicationsusingXMLforsyntaxandURIsfornaming.高級(jí)人工智能37TheSemanticWebprovi高級(jí)人工智能38InFeb2004,TheWorldWideWebConsortiumreleasedtheResourceDescriptionFramework(RDF)andtheOWLWebOntologyLanguage(OWL)asW3CRecommendations.RDFisusedtorepresentinformationandtoexchangeknowledgeintheWeb.OWLisusedtopublishandsharesetsoftermscalledontologies,supportingadvancedWebsearch,softwareagentsandknowledgemanagement.Readthepressreleaseandtestimonialstoseehoworganizationsareusingthesetechnologiestoday.高級(jí)人工智能38InFeb2004,TheWorld高級(jí)人工智能39中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)第二屆全國(guó)Web信息系統(tǒng)及其應(yīng)用會(huì)議(WISA2005)2005年8月5-7日在沈陽(yáng)召開(kāi)本次會(huì)議還將評(píng)選大會(huì)優(yōu)秀論文和優(yōu)秀學(xué)生論文征文范圍:語(yǔ)義Web與智能Web高級(jí)人工智能39中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)第二屆全國(guó)Web信息系統(tǒng)及其應(yīng)高級(jí)人工智能40框架表示法Minsky提出Frame理論“Aframeworkforrepresentingknowledge”,1975針對(duì)人們?cè)诶斫馇榫啊⒐适聲r(shí)提出的心理學(xué)模型基本觀點(diǎn)人腦存有大量典型情景。當(dāng)面臨新的情景時(shí)，就從記憶中選擇（粗匹配）一個(gè)稱作框架的基本知識(shí)結(jié)構(gòu)。這個(gè)框架是以前記憶的一個(gè)知識(shí)空框，其具體內(nèi)容依新的情景改變。對(duì)這空框架的細(xì)節(jié)加工修改和補(bǔ)充，形成對(duì)新情景的認(rèn)識(shí)，又記憶于人腦中高級(jí)人工智能40框架表示法Minsky提出Frame理論高級(jí)人工智能41框架理論將框架視作知識(shí)單位將一組相關(guān)框架聯(lián)結(jié)起來(lái)，形成框架系統(tǒng)。系統(tǒng)中不同的框架可以有共同節(jié)點(diǎn)。系統(tǒng)的行為由系統(tǒng)內(nèi)框架的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)推理過(guò)程由框架間的協(xié)調(diào)來(lái)完成。適合表達(dá)結(jié)構(gòu)性的知識(shí)概念、對(duì)象、行為、動(dòng)作、情景高級(jí)人工智能41框架理論將框架視作知識(shí)單位高級(jí)人工智能42框架結(jié)構(gòu)由若干個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系（槽，Slot）構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)。其一般形式<框架名><槽名1><槽值1>|<側(cè)面名11><側(cè)面值111，側(cè)面值112,…>|<側(cè)面名12><側(cè)面值121，側(cè)面值122,…>…<槽名2><槽值2>|<側(cè)面名21><側(cè)面值211，側(cè)面值212,…>|<側(cè)面名22><側(cè)面值221，側(cè)面值222,…>…高級(jí)人工智能42框架結(jié)構(gòu)由若干個(gè)節(jié)點(diǎn)和關(guān)系（槽，Slot）構(gòu)高級(jí)人工智能43框架結(jié)構(gòu)是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的一般化、形式化的一種結(jié)構(gòu)。表示某一類情景的結(jié)構(gòu)化的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。最高層是固定的一類事物?；诟拍畹某橄蟪潭缺憩F(xiàn)出自上而下的分層結(jié)構(gòu)?？蚣苡煽蚣苊鸵恍┎劢M成每個(gè)槽有一些值，槽值可以是邏輯的、數(shù)字的、字符的。槽值可以是程序、條件、默認(rèn)值、或一個(gè)子框架一個(gè)槽也可以有若干個(gè)側(cè)面（Facet）一個(gè)側(cè)面可以有若干個(gè)側(cè)面值高級(jí)人工智能43框架結(jié)構(gòu)是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的一般化、形式化的一種結(jié)構(gòu)高級(jí)人工智能44框架名：<教師>類屬：<知識(shí)分子>工作：范圍：<教學(xué)，科研>

缺?。?lt;教學(xué)>性別：（男，女）學(xué)歷：（?？疲究?，研究生）類型：（<小學(xué)教師>，<中學(xué)教師>，<大學(xué)教師>）高級(jí)人工智能44框架名：<教師>高級(jí)人工智能45框架名：<大學(xué)教師>類屬：<教師>學(xué)位：（學(xué)士，碩士，博士）專業(yè)：<學(xué)科專業(yè)>職稱：（助教，講師，副教授，教授）外語(yǔ)：語(yǔ)種：范圍：（英，法，日，俄，德，…）缺?。河⑺剑悍秶海▋?yōu)，良，中，差）缺?。毫几呒?jí)人工智能45框架名：<大學(xué)教師>高級(jí)人工智能46框架名：<教師－1>類屬：<大學(xué)教師>姓名：黎明性別：男年齡：30職稱：講師學(xué)位：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用部門：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究所工資：<工資單>高級(jí)人工智能46框架名：<教師－1>高級(jí)人工智能47基于框架的推理性質(zhì)繼承。propertyinheritance子框架可以擁有其父框架的槽及其槽值繼承操作：匹配、搜索、填槽匹配問(wèn)題框架同知識(shí)庫(kù)中的框架的模式匹配問(wèn)題框架：求解某個(gè)問(wèn)題時(shí)，把問(wèn)題用一個(gè)框架表示出來(lái)，然后與知識(shí)庫(kù)中的已有框架進(jìn)行匹配。成功即可獲得信息搜索沿著框架間的縱向和橫向聯(lián)系，在框架網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行查找高級(jí)人工智能47基于框架的推理性質(zhì)繼承。propertyi高級(jí)人工智能48例問(wèn)題框架框架名：<教師－1>姓名：黎明性別：男年齡：30職稱：講師專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用部門：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究所外語(yǔ)水平：搜索，繼承

高級(jí)人工智能48例問(wèn)題框架高級(jí)人工智能49知識(shí)表示的實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο髮?shí)現(xiàn)方式核心概念：對(duì)象、類對(duì)象：泛指一切事物類：一類對(duì)象的抽象模型對(duì)象是其所屬類的實(shí)例類將其對(duì)象所具有的共同特征和操作組織在一起類中的數(shù)據(jù)和操作對(duì)外是隱蔽的類是被封裝的。通過(guò)消息傳遞間接訪問(wèn)。結(jié)構(gòu)化、模塊化，性質(zhì)繼承大型知識(shí)庫(kù)的開(kāi)發(fā)與維護(hù)高級(jí)人工智能49知識(shí)表示的實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο髮?shí)現(xiàn)方式高級(jí)人工智能50XML語(yǔ)義網(wǎng)：研究熱點(diǎn)關(guān)于信息的語(yǔ)義。知識(shí)WebeXtensibleMarkupLanguage特性可擴(kuò)展性。讓使用者創(chuàng)建和使用他們自己的標(biāo)記靈活性。提供一種結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)表示方式，使得用戶界面分離于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自描述性。包含文檔類型聲明，因而文檔是自描述的簡(jiǎn)明性高級(jí)人工智能50XML高級(jí)人工智能51<?XMLVersion=“1.0”><!DOCTYPEDell“D600”><計(jì)算機(jī)類型=“筆記本電腦”<制造廠商>Del</制造廠商><識(shí)別符><品種>筆記本電腦</品種><型號(hào)>D600</型號(hào)></識(shí)別符><時(shí)鐘頻率UNIT=“GHz”>1.4</時(shí)鐘頻率><內(nèi)存UNIT=“MB”>512</內(nèi)存><硬盤UNIT=“GB”>40</硬盤><單價(jià)UNIT=“元”>14000</單價(jià)></計(jì)算機(jī)>高級(jí)人工智能51<?XMLVersion=“1.0”>高級(jí)人工智能52知識(shí)表示的關(guān)系模式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論與技術(shù)。關(guān)系模式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的普遍性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)累積。C/S結(jié)構(gòu)、B/S結(jié)構(gòu)決策支持、專家系統(tǒng)、知識(shí)管理數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)能力：存儲(chǔ)、處理、維護(hù)、檢索數(shù)據(jù)同樣也是知識(shí)處理所需要的數(shù)據(jù)庫(kù)→知識(shí)庫(kù)高級(jí)人工智能52知識(shí)表示的關(guān)系模式關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)理論與技術(shù)。關(guān)系高級(jí)人工智能53關(guān)系模式下的知識(shí)處理多層結(jié)構(gòu)：C/K客戶端/知識(shí)庫(kù)服務(wù)器B/A/K瀏覽器/應(yīng)用服務(wù)器/知識(shí)服務(wù)器考慮關(guān)系知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)關(guān)系知識(shí)庫(kù)處理端高級(jí)人工智能53關(guān)系模式下的知識(shí)處理多層結(jié)構(gòu)：關(guān)系知識(shí)庫(kù)處理高級(jí)人工智能54邏輯表示法的關(guān)系模式記錄相應(yīng)事實(shí)謂詞：設(shè)計(jì)成關(guān)系（表）每個(gè)謂詞定義一個(gè)表謂詞名為表名謂詞的變?cè)獋€(gè)數(shù)為字段個(gè)數(shù)每個(gè)謂詞事實(shí)對(duì)應(yīng)一個(gè)記錄高級(jí)人工智能54邏輯表示法的關(guān)系模式記錄相應(yīng)事實(shí)高級(jí)人工智能55語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法的關(guān)系模式語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)基本元素：三元組（node1,link,node2)設(shè)計(jì)表的結(jié)構(gòu)如下：CREATETABLEsemantic_net(link_namechar(8),node1char(8)node2char(8))所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)表中高級(jí)人工智能55語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示法的關(guān)系模式語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)基本元素：三高級(jí)人工智能56框架表示法的關(guān)系模式框架表示法：結(jié)構(gòu)化框架名槽名側(cè)面名側(cè)面值表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)：Frame(frame_name,slot_name,facet_name,value)所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)表中高級(jí)人工智能56框架表示法的關(guān)系模式框架表示法：結(jié)構(gòu)化高級(jí)人工智能57產(chǎn)生式系統(tǒng)的關(guān)系模式產(chǎn)生式系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)：事實(shí)與規(guī)則事實(shí)的關(guān)系模式表示：類似于邏輯表示法規(guī)則的關(guān)系模式表示：前提與結(jié)論的對(duì)應(yīng)關(guān)系，多個(gè)表建立聯(lián)系推理：搜索、查詢、匹配關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的強(qiáng)項(xiàng)高級(jí)人工智能57產(chǎn)生式系統(tǒng)的關(guān)系模式產(chǎn)生式系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)：事實(shí)與高級(jí)人工智能58例規(guī)則R1：如果體溫高于39度，則發(fā)高燒R2：如果收縮壓大于160，則為高血壓R3：如果不愛(ài)吃飯，且不愛(ài)吃肉，則為厭食癥R4：如果不愛(ài)吃肉，且轉(zhuǎn)氨酶陽(yáng)性，則為乙肝R5：如果頭痛，且痰多，且高燒，則為感冒初始事實(shí)頭痛痰多體溫高于39度高級(jí)人工智能58例規(guī)則高級(jí)人工智能59建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)：GDB(factchar(12))

規(guī)則庫(kù)：兩個(gè)表承載。表1：rule_left規(guī)則的條件。兩個(gè)字段。rid，規(guī)則編號(hào)。fact，規(guī)則的前提。一條規(guī)則可有多個(gè)前提結(jié)構(gòu)為：rule_left(ridint,factchar(12))表2：rule_right規(guī)則的結(jié)論。兩個(gè)字段。rid，規(guī)則編號(hào)。conclusuon，規(guī)則結(jié)論。每條規(guī)則一個(gè)結(jié)論表結(jié)構(gòu)：rule_right(ridint,conclusionchar(12))高級(jí)人工智能59建立動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)：高級(jí)人工智能60高級(jí)人工智能60高級(jí)人工智能61產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理利用DBMS的匹配、搜索、查詢、集合運(yùn)算能力建立視圖，利用視圖查詢視圖V1：每條規(guī)則的條件個(gè)數(shù)CREATEVIEWv1(rid,fact_num)ASSELECTrid,COUNT(rid)FROMrule_leftGROUPBYrid視圖V2：每條規(guī)則的條件中，條件為真的個(gè)數(shù)CREATEVIEWv2(rid,match_num)ASSELECTrid,COUNT(rid)FROMrule_left,gdbWHERErule_left.fact=gdb.factGROUPBYrid高級(jí)人工智能61產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理利用DBMS的匹配、高級(jí)人工智能62產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理視圖V3：條件個(gè)數(shù)等于條件為真的個(gè)數(shù)，則規(guī)則滿足，結(jié)論成立CREATEVIEWv3(conclusion)ASSELECTconclusionFROMv1,v2,rule_rightWHEREv1.rid=v2.ridANDv1.fact_num=v2.match_numANDv1.rid=rule_right.rid查詢推理：集合運(yùn)算。推理算法的一個(gè)循環(huán)。SELECTconclusionFROMv3結(jié)果：基于當(dāng)前GDB內(nèi)容，可以一步推出的所有結(jié)論高級(jí)人工智能62產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理視圖V3：條件個(gè)數(shù)高級(jí)人工智能63推理出的結(jié)果v3.conclusion中的新的結(jié)論SELECTconclusionFROMv3WHEREconclusionNOTIN(SELECTfactFROMgdb)將新的結(jié)論添加到GDBINSERTINTOgdbSELECTconclusionFROMv3WHEREconclusionNOTIN(SELECTfactFROMgdb)高級(jí)人工智能63推理出的結(jié)果v3.conclusion中高級(jí)人工智能64算法開(kāi)始GDB初始化查詢式推理GDB中有結(jié)論？結(jié)束YesNo有新結(jié)果？新結(jié)果添加到GDBYesNo高級(jí)人工智能64算法開(kāi)始GDB初始化查詢式推理GDB中有結(jié)論高級(jí)人工智能65產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的可信度推理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。含事實(shí)可信度f(wàn)cfGDB(factchar(12),cfreal)

規(guī)則庫(kù)：兩個(gè)表承載。表1：rule_left規(guī)則的條件。兩個(gè)字段。rid，規(guī)則編號(hào)。fact，規(guī)則的前提。一條規(guī)則可有多個(gè)前提結(jié)構(gòu)為：rule_left(ridint,factchar(12))表2：rule_right規(guī)則的結(jié)論。含規(guī)則可信度rcf3字段。rid，規(guī)則編號(hào)。conclusuon，規(guī)則結(jié)論。rcf，規(guī)則可信度每條規(guī)則一個(gè)結(jié)論表結(jié)構(gòu)：rule_right(ridint,conclusionchar(12),rcfreal)高級(jí)人工智能65產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的可信度推理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。含高級(jí)人工智能66產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理建立視圖，利用視圖查詢視圖V1：每條規(guī)則的條件個(gè)數(shù)。CREATEVIEWv1(rid,fact_num)ASSELECTrid,COUNT(rid)FROMrule_leftGROUPBYrid視圖V2：每條規(guī)則的條件中，條件為真的個(gè)數(shù)，以及最小可信度CREATEVIEWv2(rid,match_num,cf)ASSELECTrid,COUNT(rid),MIN(fcf)FROMrule_left,gdbWHERErule_left.fact=gdb.factGROUPBYrid高級(jí)人工智能66產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理建立視圖，利用視圖查高級(jí)人工智能67產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理視圖V3：條件個(gè)數(shù)等于條件為真的個(gè)數(shù)，則規(guī)則滿足，結(jié)論成立，且其可信度為規(guī)則可信度與前提可信度之積CREATEVIEWv3(conclusion,cf)ASSELECTrule_right.conclusion,v2.cf*rule_right.rcfFROMv1,v2,rule_rightWHEREv1.rid=v2.ridANDv1.fact_num=v2.match_numANDv1.rid=rule_right.rid查詢推理：集合運(yùn)算。推理算法的一個(gè)循環(huán)。SELECTconclusion,cfFROMv3結(jié)果：基于當(dāng)前GDB內(nèi)容，可以一步推出的所有結(jié)論高級(jí)人工智能67產(chǎn)生式系統(tǒng)關(guān)系模式的推理視圖V3：條件個(gè)數(shù)高級(jí)人工智能68在多個(gè)規(guī)則支持一個(gè)結(jié)論情況，需要特殊考慮。特點(diǎn)集合運(yùn)算，推出所有滿足的結(jié)論無(wú)需進(jìn)行“沖突消解”知識(shí)庫(kù)與推理機(jī)分開(kāi)。便于維護(hù)知識(shí)庫(kù)容易共享方便與信息系統(tǒng)集成，建立決策支持系統(tǒng)。高級(jí)人工智能68在多個(gè)規(guī)則支持一個(gè)結(jié)論情況，需要特殊考慮。高級(jí)人工智能69多個(gè)規(guī)則支持同一結(jié)論動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。增加標(biāo)識(shí)字段fid，自動(dòng)增1。GDB(fidint,factchar(12),cfreal)增加GDB的附加表fact_rules，標(biāo)識(shí)每個(gè)事實(shí)得自于哪些規(guī)則。