1、江蘇大學(xué)人工智能報(bào)告 設(shè)計(jì)題目 人工智能報(bào)告 學(xué)生姓名 葉澔鵬 指導(dǎo)老師 趙躍華 學(xué) 院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院專業(yè)班級(jí) 信息安全1202班 學(xué)號(hào) 3120604053 完成時(shí)間 2015年10月25日 摘 要：知識(shí)處理是人工智能這一科學(xué)領(lǐng)域的關(guān)鍵問(wèn)題。本文對(duì)知識(shí)處理的核心問(wèn)題之識(shí)的表示進(jìn)行了全面的綜述,目前流行的知識(shí)表達(dá)方式不下十種，在此只介紹一階謂詞邏輯、產(chǎn)生式、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、框架、混合等目前最常用的知識(shí)表示方法。并對(duì)其進(jìn)行了優(yōu)缺點(diǎn)分析及簡(jiǎn)單對(duì)比。最后對(duì)知識(shí)表示的發(fā)展趨向作出了展望。關(guān)鍵詞：知識(shí) 人工智能（AI）  知識(shí)表達(dá)式  一階謂詞邏輯

2、  產(chǎn)生式  語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)  框架1 知識(shí)的概念 知識(shí)（Knowledge）是人們?cè)诟脑炜陀^世界的實(shí)踐中形成的對(duì)客觀事物（包括自然的和人造的）及其規(guī)律的認(rèn)識(shí)，包括對(duì)事物的現(xiàn)象、本質(zhì)、狀態(tài)、關(guān)系、聯(lián)系和運(yùn)動(dòng)等的認(rèn)識(shí)。經(jīng)過(guò)人的思維整理過(guò)的信息、數(shù)據(jù)、形象、意象、價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)以及社會(huì)的其他符號(hào)產(chǎn)物，不僅包括科學(xué)技術(shù)知識(shí)-知識(shí)中最重要的部分，還包括人文社會(huì)科學(xué)的知識(shí)、商業(yè)活動(dòng)、日常生活和工作中的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，人們獲取、運(yùn)用和創(chuàng)造知識(shí)的知識(shí)，以及面臨問(wèn)題做出判斷和提出解決方法的知識(shí)。知識(shí)是把有關(guān)的信息關(guān)聯(lián)在一起，形成的關(guān)于客觀世界某種規(guī)律性認(rèn)識(shí)的動(dòng)態(tài)信息

3、結(jié)構(gòu)。 知識(shí)=事實(shí)+規(guī)則+概念事實(shí)就是指人類對(duì)客觀世界、客觀事物的狀態(tài)、屬性、特征的描述，以及對(duì)事物之間關(guān)系的描述。規(guī)則是指能表達(dá)在前提和結(jié)論之間的因果關(guān)系的一種形式；概念主要指事實(shí)的含義、規(guī)則、語(yǔ)義、說(shuō)明等。 (1) 知識(shí)只有相對(duì)正確的特性。常言道：實(shí)踐出真理。只是源于人們生活、學(xué)習(xí)與工作的實(shí)踐，知識(shí)是人們?cè)谛畔⑸鐣?huì)中各種實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的匯集、智慧的概括與積累。只是愛(ài)源于人們對(duì)客觀世界運(yùn)動(dòng)規(guī)律的正確認(rèn)識(shí)，是從感知認(rèn)識(shí)上升成為理性認(rèn)識(shí)的高級(jí)思維勞動(dòng)過(guò)程的結(jié)晶，故相應(yīng)于一定的客觀環(huán)境與條件下，只是無(wú)疑是正確的。然而當(dāng)客觀環(huán)境與條件發(fā)生改變時(shí)，知識(shí)的正確性就接受檢驗(yàn)，必要時(shí)就要對(duì)原來(lái)的認(rèn)識(shí)加以修改和補(bǔ)充

4、，一至全部更新而取而代之。例如知道1543年哥白尼學(xué)說(shuō)問(wèn)世之前，人們一直都以為地球是宇宙的核心；再有：人們都知道一個(gè)關(guān)于“瞎子摸象”的故事，它通俗地說(shuō)明了完整的只是形式是一個(gè)復(fù)雜的智能過(guò)程。通常人們獲取知識(shí)的重要手段是：利用信息，把各種信息提煉、概括并關(guān)聯(lián)在一起，就形成了知識(shí)。而利用信息關(guān)聯(lián)構(gòu)成知識(shí)的形式有多種多樣。(2) 知識(shí)的確定與不確定性 如前說(shuō)述，知識(shí)有若干信息關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)組成，但是，其中有的信息是精確的，有的信息卻是不精確的。這樣，則由該信息結(jié)構(gòu)形成的知識(shí)也有了確定與不確定的特征。2.知識(shí)表達(dá)及其映像原理智能機(jī)器系統(tǒng)如同智能生物一樣，在運(yùn)用知識(shí)進(jìn)行信息交流或只能問(wèn)題求解時(shí)，都需要預(yù)先進(jìn)

5、行知識(shí)表示。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)調(diào)用，達(dá)到利用知識(shí)求解問(wèn)題的目的。因而只是表示是知識(shí)信息處理系統(tǒng)必不可少的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。對(duì)智能機(jī)器系統(tǒng)而言,只是表示，實(shí)際上就是對(duì)知識(shí)的一種描述或約定。其本質(zhì)，就是采用某種技術(shù)模式，八所要求解決的問(wèn)題的相關(guān)知識(shí)，映射為一種便于找到該問(wèn)題解的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。對(duì)知識(shí)進(jìn)行表示的過(guò)程，實(shí)質(zhì)上就是把相關(guān)只是映射（或稱為變換：Transformation；或稱為映像：Mapping；或稱為編碼：Coded）為該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的過(guò)程。2 人工智能研究學(xué)派 人工智能研究者根據(jù)研究的基礎(chǔ)理論和方法不同，分為符號(hào)主義（又叫心理學(xué)派）、聯(lián)結(jié)主義（又叫生理學(xué)派）、行為主義（又叫控制論學(xué)派）。 （1）符號(hào)主義認(rèn)

6、為人的認(rèn)知基元是符號(hào)，而且認(rèn)知過(guò)程即符號(hào)操作過(guò)程，人通過(guò)自已的眼睛觀察客觀事物，用符號(hào)的形式表示出來(lái)，而計(jì)算機(jī)也是一個(gè)對(duì)邏輯符號(hào)表示的知識(shí)進(jìn)行演繹的物理符號(hào)系統(tǒng)。因此可以用計(jì)算機(jī)自身所具有的符號(hào)處理推算能力來(lái)模擬人的智能行為。它的主要特征是知識(shí)可用符號(hào)表示，立足于邏輯運(yùn)算和符號(hào)操作，適合于模擬人的邏輯思維過(guò)程，解決需要進(jìn)行邏輯推理的復(fù)雜問(wèn)題。 （2）聯(lián)結(jié)主義又稱仿生學(xué)，人腦是由大約1011個(gè)神經(jīng)細(xì)胞組成，所以認(rèn)為人的思維基元是神經(jīng)元，而不是符號(hào)處理過(guò)程，主張采用模擬人的生理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究方法。這種方法的特征是實(shí)現(xiàn)聯(lián)想功能，對(duì)于帶有噪聲、缺損、變形的信息進(jìn)行有效的處理，適合于模擬人類的形象思

7、維過(guò)程，求解問(wèn)題時(shí)，可以比較快地求得一個(gè)近似解。 （3）行為主義認(rèn)為智能取決于感知和行動(dòng)，不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理。認(rèn)為人的智能行為是在與現(xiàn)實(shí)世界的環(huán)境交互作用下表現(xiàn)出來(lái)的，這種觀點(diǎn)的核心是用控制取代知識(shí)表示，從而獲得概念、模型以及顯式表示的知識(shí)。這一觀點(diǎn)還沒(méi)有形成完善的理論體系。 三常用知識(shí)表示法2.1一階謂詞邏輯表示法：一階謂詞邏輯表示法是目前應(yīng)用最廣的方法之一，在AI系統(tǒng)上已經(jīng)得到了應(yīng)用。它是通過(guò)分析命題內(nèi)容和謂詞邏輯，盡可能正確地表述它的各種意境的過(guò)程。知識(shí)的謂詞邏輯表示符合人的思維習(xí)慣，可讀性好，邏輯關(guān)系表達(dá)簡(jiǎn)便。使用謂詞邏輯既便于表達(dá)概念、狀態(tài)、屬性等事實(shí)性知識(shí)，又能方便

8、地采用謂詞公式的表達(dá)形式，進(jìn)行各種智能行為的過(guò)程性描述與演繹推理。一階謂詞的一般形式為P(x1，x2，xn) 其中P是謂詞名，xi為個(gè)體常量、變?cè)?，或函?shù)。例如：STUDENT(zhangsan)：zhangsan是學(xué)生STUDENT(x)：x是學(xué)生Greater(x，5)：x>5TEACHER(father(Wanghong)：王宏的父親是教師。在一階謂詞表示法中連接詞是非常重要的其中： 連接詞：¬、量詞：、(x)P(x)為真、為假的定義(x)P(x)為真、為假的定義結(jié)合具體事例可以看到一階謂詞邏輯在知識(shí)表示法中的優(yōu)越性：   

9、0; 李明是計(jì)算機(jī)系的學(xué)生，但他不喜歡編程。定義謂詞：COMPUTER(x):x是計(jì)算機(jī)系的學(xué)生LIKE(x,y):x喜歡y謂詞公式為：LIKE(liming，programming) ¬COMPUTER(liming)  謂詞邏輯是一種傳統(tǒng)經(jīng)典也是最基本的形式化方法。謂詞邏輯知識(shí)表示:規(guī)范性嚴(yán)，邏輯性強(qiáng)，自然性好，推理過(guò)程嚴(yán)密，易于實(shí)現(xiàn)。這些優(yōu)良特性使得謂詞邏輯最早用于人工智能機(jī)器定理證明，并獲得了成功。但是必須看到，謂詞邏輯屬于標(biāo)準(zhǔn)的二值（T與F）邏輯，難以直接進(jìn)行不確定性問(wèn)題的處理。對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)的求解問(wèn)題，容易陷入冗長(zhǎng)演繹推理中，常常不可避免地帶來(lái)求解效率低

10、,甚至產(chǎn)生“組合爆炸”問(wèn)題。因此，針對(duì)謂詞邏輯，尚待人們不斷加以改進(jìn)，以便尋求自然性好而效率更高的技術(shù)方法。2.2產(chǎn)生式表示法目前，產(chǎn)生式表示方法是專家系統(tǒng)的第一選擇的知識(shí)表達(dá)方式。是美國(guó)數(shù)學(xué)家Post在1943年提出了一種計(jì)算形式體系里所使用的術(shù)語(yǔ)。產(chǎn)生式表示的基本形式為：（1）確定性知識(shí)的表示：產(chǎn)生式形式： PQ或者IF P THEN Q  它的含義：如果前提P滿足，則可以推出結(jié)論Q或執(zhí)行Q操作。例如：IF CLEAR(B) AND HANDEMPTYTHEN Pickup(B)如果積木B上是空的，且機(jī)械手空，則機(jī)械手從桌面上抓起積木B。（2）不確定知識(shí)的表示：產(chǎn)生式形

11、式：PQ （置信度）或者IF P THEN Q（置信度）在不確定推理中，當(dāng)已知事實(shí)與前提P不能精確匹配時(shí)，只要按照“置信度”的要求達(dá)到一定的相似度，就認(rèn)為已知事實(shí)與前提條件相匹配，再按照一定的算法將這種可能性（不確定性）傳遞到結(jié)論Q。產(chǎn)生式表示法其優(yōu)點(diǎn)在于模塊性。規(guī)則與規(guī)則之間相互獨(dú)立靈活性。知識(shí)庫(kù)易于增加、修改、刪除自然性。方便地表示專家的啟發(fā)性知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)透明性。易于保留動(dòng)作所產(chǎn)生的變化、軌跡，但仍有不少缺點(diǎn)：知識(shí)庫(kù)維護(hù)難。效率低。為了模塊一致性理解難。由于規(guī)則一致性彼此之間不能調(diào)用。2.3 語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表達(dá)式語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是人工智能常用的知識(shí)表示法之一。是一種使用概念及其語(yǔ)義關(guān)系來(lái)表達(dá)知識(shí)的有向圖。

12、它作為人類聯(lián)想記憶的一個(gè)顯示心理學(xué)模型，是由J.R.Quillian于1968年在他的博士論文中首先提出，并用于自然語(yǔ)言處理。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)共使用了三種圖形符號(hào)：框、帶箭頭及文字標(biāo)識(shí)的線條和文字標(biāo)識(shí)線。分別稱為:（1）節(jié)(結(jié))點(diǎn);  弧(又叫做邊或支路); 指針。（2）節(jié)點(diǎn)(Node)：也稱為結(jié)點(diǎn)。用圓形、橢圓、菱形或長(zhǎng)方形的框圖來(lái)表示，用來(lái)表示事物的名稱、概念、屬性、情況、動(dòng)作、狀態(tài)等。（3）弧(Arc)：這是一種有向弧，又稱之為支路（Branch）。節(jié)點(diǎn)之間用帶箭頭及文字標(biāo)識(shí)的有向線條來(lái)聯(lián)結(jié)，用以表示事物之間的結(jié)構(gòu)，即語(yǔ)義關(guān)系。（4）指針(Pointer)：也叫指示器。是

13、在節(jié)點(diǎn)或者弧線的旁邊，另外附加必要的線條及文字標(biāo)識(shí)，用來(lái)對(duì)節(jié)點(diǎn)、弧線和語(yǔ)義關(guān)系作出相宜的補(bǔ)充、解釋與說(shuō)明。語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)是一種結(jié)構(gòu)化知識(shí)表示方法，具有表達(dá)直觀，方法靈活，容易掌握和理解的特點(diǎn)。概括起來(lái)，主要優(yōu)點(diǎn)在于采用語(yǔ)義關(guān)系的有向圖來(lái)連接，語(yǔ)義、語(yǔ)法、詞語(yǔ)應(yīng)用兼顧，具有描述生動(dòng)，表達(dá)自然，易于理解等。雖然語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示和推理具有較大的靈活性和多樣性，但是沒(méi)有公認(rèn)嚴(yán)密的形式表達(dá)體系，卻不可避免地帶來(lái)了非一致性和程序設(shè)計(jì)與處理上的復(fù)雜性，這也是語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)知識(shí)表示尚待深入研究解決的一個(gè)課題。2.4框架表式式框架表示法誕生于1975年，這也是一種結(jié)構(gòu)化的知識(shí)表示方法，并已在多種系統(tǒng)中得到成功的應(yīng)用?？蚣芾?/p>

14、論是由人工智能科學(xué)創(chuàng)始人之一，美國(guó)著名的人工智能學(xué)者M(jìn).L.Minsky(明斯基)提出來(lái)的。自然界各種事物都可用框架(Frame)組織構(gòu)成。每個(gè)被定義的框架對(duì)象分別代表著不同的特殊知識(shí)結(jié)構(gòu)，從而可在大腦或計(jì)算機(jī)中表示、存儲(chǔ)并予以認(rèn)識(shí)、理解和處理。框架是一種被用來(lái)描述某個(gè)對(duì)象（諸如一個(gè)事物、一個(gè)事件或一個(gè)概念）屬性知識(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下面是一個(gè)關(guān)于“大學(xué)教師”的框架設(shè)計(jì)模式。 n      框架名：大學(xué)教師n      姓名：?jiǎn)挝唬ㄐ眨﹏  

15、60;   年齡：?jiǎn)挝唬q）n      性別：范圍(（男，女）缺?。耗?n      學(xué)歷：范圍（學(xué)士，碩士，博士）n      職稱：范圍(（教授，副教授，講師，助教）缺省：講師)n      部門：范圍（學(xué)院（或系、處）n      住址：住址框架n  

16、    工資：工資框架n      參加工作時(shí)間：?jiǎn)挝唬?，月）n      健康狀況：范圍（健康，一般，較差）n      其它：范圍（個(gè)人家庭框架，個(gè)人經(jīng)濟(jì)狀況框架）上述框架共有十一個(gè)槽，分別描述了關(guān)于“大學(xué)教師”的十一個(gè)方面的知識(shí)及其屬性。在每個(gè)槽里都指定了一些說(shuō)明性的信息，表明了相關(guān)槽的值的填寫(xiě)要有某些限制?？蚣鼙硎痉ㄖС稚蠈涌蚣芨拍畛橄蠛拖聦涌蚣苄畔⒗^承共享的思想，不

17、僅減少了框架信息和屬性知識(shí)表達(dá)的冗余，而且保證了上、下層框架知識(shí)表達(dá)的一致性。主要缺點(diǎn)：框架表示法過(guò)于死板，難以描述諸如機(jī)器人糾紛等類問(wèn)題的動(dòng)態(tài)交互過(guò)程生動(dòng)性。4 人工智能的新算法 粒子群聚類 為了突破傳統(tǒng)聚類方法的瓶頸 ,一些研究者嘗試將粒子群智能算法用于聚類分析 ,通過(guò)將聚類視為一種優(yōu)化問(wèn)題 ,利用PSO 算法的全局尋優(yōu)能力來(lái)得到一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)集的近似最優(yōu)劃分。 2002年 Om ran等人 7 提出了一種基于粒子群優(yōu)化的無(wú)指導(dǎo)圖像分類算法。這是最早提出的基于 PSO 的聚類算法 ,以后的粒子群聚類算法大都遵循其基本思想。在他們的算法中 ,簇的個(gè)數(shù)由用戶預(yù)先給定 ,粒子群中的每個(gè)粒子包含一個(gè)表示簇中心的數(shù)據(jù)向量 ,代表一種候選的劃分 ,整個(gè)粒子群則代表了對(duì)數(shù)據(jù)集的多種劃分。算法首先將一組隨機(jī)的簇中心賦值給各個(gè)粒子 ,對(duì)于每個(gè)粒子 ,按照最小距離原則對(duì)圖像像素進(jìn)行劃分操作 ,隨后根據(jù)給定的粒子適應(yīng)度函數(shù) ,按照 PSO 算法的步驟找到一個(gè)最優(yōu)粒子 ,根據(jù)最優(yōu)粒子的位置從而得到一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)集的近似最優(yōu)劃分。他們將該算法應(yīng)用在對(duì)合成圖像、人腦的核磁共振圖像以及 Tahoe湖的 (美國(guó) )地球資源 (探測(cè) )衛(wèi)星圖像的聚類分析中。結(jié)果顯示 ,基于 PSO 的方法能得到較小的簇內(nèi)距離和較大的簇間距離。應(yīng)用在由兩種畫(huà)筆生成的合成圖像中 ,結(jié)果表明基于 PSO