主講：謝榕

武漢大學國際軟件學院人工智能及其應用1.學習目的和意義對自動化、智能化的追求是我們的永久目標，使計算機具有智能、能夠模仿人的思維和行為，成為人們的理想和追求。人工智能是一門具有實用價值的跨學科的科目。具有不同背景和專業的人們，正在從這個年輕的領域內發現某些新思想和新方法。人工智能也是一門非常有趣的學科，我們不僅將學習人工智能基本原理,而且將學習人工智能實現技術及其應用,并了解國內外研究領域的最新進展和研究方向。2.人工智能的研究與應用領域問題求解自然語言理解自動定理證明專家系統智能控制及智能系統模式識別機器人學數據挖掘與知識發現人工生命3.本課程主要內容概要

探討人工智能研究領域的發展狀況及其主要應用領域人工智能程序設計語言傳統人工智能理論與方法知識表示方法搜索推理技術人工智能的新研究領域神經計算模糊計算進化計算人工生命人工智能的主要應用專家系統與知識發現

自動規劃人工智能最新進展與研究方向第二章知識表示方法內容提要：◆知識與知識表示◆狀態空間表示◆問題歸約表示◆謂詞邏輯表示◆語義網絡表示◆框架表示◆本體技術（New）2.1知識與知識表示什么是知識？知識的分類什么是知識表示？知識表示方法什么是知識？什么是知識？知識是人類進行一切智能活動的基礎。知識是人們對于可重復信息之間聯系的認識，是信息經過加工整理、解釋、挑選和改造而形成的。所以知識是人們對信息和信息之間聯系的認識和人們利用這些認識解決實際問題的方法和策略。培根：知識就是力量數據信息知識知識信息數據概念概念例如：13億中國人口數已經達到13億中國是世界上人口最多的國家“為了中國的可持續發展，我們必須繼續堅持計劃生育政策”是決策。“13億”是數據。“中國人口數已經達到13億”是信息。“中國是世界上人口最多的國家”是知識。2.人工智能系統所關心的知識要使計算機系統具有智能，至少應使運行的系統擁有以下4個方面的知識。

事實知識

規則知識

控制知識

元知識2.人工智能系統所關心的知識事實知識事實知識是有關問題環境的一些事物的知識，常以“…是…”的形式出現。如事物的分類、屬性、事物間關系、科學事實、客觀事實等。事實是靜態的、為人們共享的、可公開獲得的、公認的知識，在知識庫中屬低層的知識。

例如，雪是白色的、鳥有翅膀、張三李四是好朋友等。2.人工智能系統所關心的知識規則知識規則知識是有關問題中與事物的行動、動作相聯系的因果關系知識。它是動態的，常以“如果…那么…”形式出現。特別是啟發式規則是屬專家提供的專門經驗知識，這種知識雖無嚴格解釋但很有用處。

例如，如果下雨，則出門帶傘。2.人工智能系統所關心的知識控制知識控制知識是有關問題的求解步驟、技巧性知識，告訴怎么做一件事。也包括當有多個動作同時被激活時應選哪一個動作來執行的知識。

例如，從北京到上海，是乘飛機還是坐火車的問題，乘飛機較快、較貴；坐火車較慢、較便宜。2.人工智能系統所關心的知識元知識元知識是有關知識的知識，是知識庫中的高層知識。包括怎樣使用規則、解釋規則、校驗規則、解釋程序結構等知識。元知識與控制知識是有重迭的，對一個大的程序來說，以元知識或說元規則形式體現控制知識更為方便，因為元知識存于知識庫中，而控制知識常與程序結合在一起出現，從而不容易修改。

例如，知識目錄等。事實知識控制知識規則知識元知識人工智能系統2.人工智能系統所關心的知識什么是知識表示？人類擁有的知識如何才能被計算機系統所接受并用于實際問題的求解？必須以合適的方式將面向人的知識轉化為計算機系統所能接受的形式，即知識表示研究的內容。知識表示是指將知識符號化，并輸入計算機的過程和方法。用給定的結構，按一定的原則、組織方式表示知識。解釋所表示知識的含義。理想的知識表示方法是模擬人腦的知識存儲結構，但目前還難以做到。合理的知識表示能使得問題求解變得容易，并具有較高的求解效率。人工智能中幾種知識表示方法狀態空間法問題歸約法謂詞邏輯法語義網絡法本體技術…框架表示劇本表示過程表示面向對象法2.2狀態空間表示1.問題求解2.問題狀態描述3.狀態圖示法例1：猴子和香蕉問題例2：推銷員旅行間題1.問題求解問題求解(problemsolving)涉及歸約、推斷、決策、規劃、常識推理、定理證明和相關過程的核心概念。在計算機程序上的應用：自然語言處理、情報檢索、自動程序設計、機器人學、景物分析、博弈、專家系統和數學定理證明等。典型問題包括：求解智力測驗難題求證邏輯或數學定理求解最短路徑求解能夠取勝的博弈走步序列求解符號積分問題的變換序列1.問題求解問題求解與人工智能

許多問題求解方法是采用試探搜索方法的。

這些方法是通過在某個可能的解空間內尋找一個解來求解問題的。1.問題求解什么是狀態空間法？

狀態空間法是基于解答空間的問題表示和求解方法，它是以狀態(status)和算符(operator)為基礎來表示和求解問題的。問題求解技術兩個主要的方面問題的表示:如果描述方法不對，對問題求解會帶來很大的困難；求解的方法:采用試探搜索方法。2.問題狀態描述狀態空間法三要點

狀態（state）

算符（operator）

狀態空間（statespace）定義狀態(state)描述某類不同事物間的差別而引入的一組最少變量q0，q1，…，qn的有序集合。矢量形式如下：

Q=[q0,q1,,…,qn]T

式中每個元素qi(i=0,1，…，n)為集合的分量，稱為狀態變量。

給定每個分量的一組值就得到一個具體的狀態，如qk=[q0k,q1k,…,qnk]T定義算符（operator）使問題從一種狀態變化為另一種狀態的手段稱為操作符或算符。操作符可為走步、過程、規則、數學算子、運算符號或邏輯符號等。定義問題的狀態空間(statespace)表示該問題全部可能狀態及其關系的圖包含三種說明的集合，即所有可能的問題的初始狀態集合S

操作符集合F

目標狀態集合G。可把狀態空間記為三元狀態(S，F，G)。例：三數碼難題（3PuzzleProblem）狀態空間Q=(S，F，G)，其中初始狀態集合S={}操作符集合F={上移2、左移1，下移3，右移2，上移1}目標狀態集合G={}五子棋跳棋國際象棋應用實例中國象棋對一個問題的狀態描述，必須確定3件事：狀態描述方式，特別是初始狀態描述

操作符集合及其對狀態描述的作用

目標狀態描述的特性2.問題狀態描述用十五數碼難題(15puzzleproblem)來說明狀態空間表示的概念。十五數碼難題：由15個編有1至15并放在4×4方格棋盤上的可走動的棋子組成。棋盤上總有一格是空的，以便可能讓空格周圍的棋子走進空格，這也可以理解為移動空格。初始棋局目標棋局3.狀態空間表示詳釋如何把初始棋局變換為目標棋局呢？首先把適用的算符用于初始狀態，以產生新的狀態；然后，再把另一些適用算符用于這些新的狀態；這樣繼續下去，直至產生目標狀態為止。算符：棋子3右移或空格左移中間棋局初始棋局解題過程目標棋局把初始狀態可達到的各狀態所組成的空間設想為一幅由各種狀態對應的節點組成的圖。這種圖稱為狀態圖。圖：十五數碼難題部分狀態圖中間狀態初始狀態解題過程對于某些最優化問題，僅僅找到到達目標的任一路徑是不夠的，還必須找到按某個準則實現最優化的路徑（例如，下棋走步最少）。初始狀態解題過程圖：十五數碼難題部分狀態圖3.狀態圖示法1.圖論中的幾個術語節點(node)弧線(arc)有向圖(directedgraph)后繼節點(descendantnode)與父輩節點(parentnode)路徑(route)代價（cost）顯式表示隱式表示圖論中的幾個術語節點(node)

圖形上的匯合點，用來表示狀態、事件和時間關系的匯合，也可用來指示通路的匯合。弧線(arc)

節點間的連接線。有向圖(directedgraph)

一對節點用弧線連接起來，從一個節點指向另一個節點。圖論中的幾個術語后繼節點(descendantnode)與父輩節點(parentnode)

如果某條弧線從節點ni指向節點nj，那么節點nj就叫做節點ni的后繼節點或后裔，而節點ni叫做節點nj的父輩節點或祖先。ninj路徑(route)

某個節點序列(ni1,ni2,…,nik)當j=2，3，…，k時，如果對于每一個ni，j-1都有一個后繼節點nij存在，那么就把這個節點序列叫做從節點ni1至節點nik的長度為k的路徑。ni1nikni2圖論中的幾個術語代價（cost）

用c(ni,nj)來表示從節點ni指向節點nj的那段弧線的代價。兩節點間路徑的代價等于連接該路徑上各節點的所有弧線代價之和。ninj圖論中的幾個術語顯式表示

各節點及其具有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點、它的后繼節點以及連接弧線的代價。隱式表示

節點的無限集合{si}作為起始節點是已知的。后繼節點算符Γ也是已知的，它能作用于任一節點以產生該節點的全部后繼節點和各連接弧線的代價。產生式系統由下列3部分組成：一個總數據庫(globaldatabase)：它含有與具體任務有關的信息一套規則：它對數據庫進行操作運算。

每條規則由左右兩部分組成，左部鑒別規則的適用性或先決條件，右部描述規則應用時所完成的動作。規則的基本形式是“如果…那么…”，即“if…then…”。我們把這種規則稱之為產生式規則。應用規則來改變數據庫，就象應用算符來改變狀態一樣。一個控制策略：它確定應該采用哪一條適用規則，而且當數據庫的終止條件滿足時，就停止計算。控制策略由控制系統選擇和確定。產生式系統的方法例1：猴子和香蕉問題猴子和香蕉問題（monkeyandbananaproblem）：在一個房間內有一只猴子（可把這只猴子看做一個智能機器猴）、一個箱子和一束香蕉。香蕉掛在天花板下方，但猴子的高度不足以碰到它。這只猴子怎樣才能摘到香蕉呢？解題過程用一個四元表列(W,x,Y,z)來表示這個問題的狀態，其中:W－猴子的水平位置x－當猴子在箱子頂上時取x=1；否則取x=0Y－箱子的水平位置z－當猴子摘到香蕉時取z=1；否則取z=0解題過程該問題的操作（算符）：1.goto（U）表示猴子走到水平位置U或者用產生式規則表示為:（W，0，Y，z）goto（U）（U，0，Y，z）2.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）3.climbbox猴子爬上箱頂，即有：（W，0，W，z）climbbox（W，1，W，z）4.grasp猴子摘到香蕉，即有：（c，1，c，0）grasp（c，1，c，1）該初始狀態變換為目標狀態的操作序列為：{goto(b),pushbox(c),climbbox,grasp}四元表列(W,x,Y,z)：W－猴子的水平位置x－當猴子在箱子頂上時

取x=1；否則取x=0Y－箱子的水平位置z－當猴子摘到香蕉時取z=1；否則取z=0圖：猴子和香蕉問題的狀態空間圖猴子和香蕉問題的演示過程例2：推銷員旅行問題推銷員旅行問題：一個推銷員計劃出訪推銷產品。他從一個城市（如A）出發，訪問每個城市一次，且最多一次，然后返回城市A。要求尋找最短路線。總數據庫是到目前為止所訪問過的城市表。

初始數據庫被描述為表(A)。不允許目錄表中任一城市出現多于一次，只有城市A例外，但也只有當所有其它城市均已出現之后，才能再次出現A。規則對應于決策：(a)下一步走向城市A；(b)下一步走向城市B；…；(e)下一步走向城市E。一條規則除非能把某個數據庫變為一合法數據庫，否則就不適用于這個數據庫。圖：推銷員旅行問題狀態空間圖控制策略

任一以A為起點和終點，并出現所有其它城市的總數據庫，都滿足終止條件。

提出條件：必須是具有最短距離的旅程。2.3問題歸約法1.問題歸約描述2.問題歸約表示3.例：梵塔難題1.問題歸約描述問題歸約法(problemreduction)是另一種問題描述與求解方法。先把問題分解為子問題和子-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。1.問題歸約描述問題歸約表示的組成部分：一個初始問題描述一套把問題變換為子問題的操作符一套本原問題描述問題歸約的實質：從目標(要解決的問題)出發逆向推理，建立子問題以及子問題的子問題，直至最后把初始問題歸約為一個平凡的本原問題集合。2.問題歸約表示(與或圖表示）與或圖

一般地，用一個類似圖的結構來表示把問題歸約為后繼問題的替換集合，這種結構圖叫做問題歸約圖，或叫與或圖。一些關于與或圖的術語：與或圖：由與節點及或節點組成的結構圖。或節點：只要解決某個子問題就可解決其父輩問題的節點集合，如（N，M，H）。與節點：只有解決所有子問題，才能解決其父輩問題的節點集合，如（B,C)和（D,E,F）各個結點之間用一小圓弧連接標記。終葉節點：對應于原問題的本原節點。或節點與節點終葉節點可解節點終葉節點是可解節點(因為它們與本原問題相關連)。如果某個非終葉節點含有或后繼節點，那么只要當其后繼節點至少有一個是可解的時，此非終葉節點才是可解的。如果某個非終葉節點含有與后繼節點，那么只有當其后繼節點全部為可解時，此非終葉節點才是可解的。終葉節點可解節點可解節點不可解節點沒有后裔的非終葉節點為不可解節點。如果某個非終葉節點含有或后繼節點，那么只有當其全部后裔為不可解時，此非終葉節點才是不可解的。如果某個非終葉節點含有與后繼節點，那么只要當其后裔至少有一個為不可解時，此非終葉節點才是不可解的。不可解節點不可解節點不可解節點與或圖的構成規則規則1:與或圖中的每個節點代表一個要解決的單一問題或問題集合。圖中所含起始節點對應于原始問題。規則2:對應于本原問題的節點，叫做終葉節點，它沒有后裔。規則3:對于把算符應用于問題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指向后繼節點表示所求得的子問題集合。起始節點終葉節點有向弧線規則4:一般對于代表兩個或兩個以上子問題集合的每個節點，有向弧線從此節點指向此子問題集合中的各個節點。由于只有當集合中所有的項都有解時，這個子問題的集合才能獲得解答。規則5:在特殊情況下，當只有一個算符可應用于問題A，而且這個算符產生具有一個以上子問題的某個集合時，由上述規則3和規則4所產生的圖可以得到簡化。

因此，代表子問題集合的中間或節點可以被略去，如下圖所示。規則4規則5梵塔難題（TowerofHanoipuzzle）

有3個柱子(1，2和3)和3個不同尺寸的圓盤（A，B和C）。在每個圓盤的中心有一個孔，所以圓盤可以堆疊在柱子上。最初，3個圓盤都堆在柱子1上：最大的圓盤C在底部，最小的圓盤A在頂部。要求把所有圓盤都移到柱子3上，每次只許移動一個，而且只能先搬動柱子頂部的圓盤，還不許把尺寸較大的圓盤堆放在尺寸較小的圓盤上。3.例：梵塔難題[美]_課程_漢諾塔算法演示.flv解題要點將原始問題歸約為一個較簡單問題集合。要把所有圓盤都移至柱子3，我們必須首先把圓盤C移至柱子3，而且在移動圓盤C至柱子3之前，要求柱子3必須是空的。只有在移開圓盤A和B之后，才能移動圓盤C，而且圓盤A和B最好不要移至柱子3,否則就不能把圓盤C移至柱子3。因此，首先應該把圓盤A和B移到柱子2上。然后才能夠進行關鍵的一步，把圓盤C從柱子1移至柱子3，并繼續解決難題的其余部分。將原始難題歸約（簡化）為下列子難題：移動圓盤A和B移至柱子2的雙圓盤難題。移動圓盤C移至柱子3的單圓盤難題。移動圓盤A和B移至柱子3的雙圓盤難題。XXXCBA梵塔問題歸約圖：子問題2可作為本原問題考慮。子問題1和子問題3也可被歸約為本原問題。與或圖(AND/ORgraph)能有效地說明如何由問題歸約法求得問題的解答。多圓盤梵塔難題演示/hanoi/index.htm梵塔難題演示.avi2.4謂詞邏輯法1.命題邏輯vs.謂詞邏輯2.謂詞演算3.謂詞公式4.置換與合一5.例：機器人行為規劃1.命題邏輯vs.謂詞邏輯我們能夠很容易地把客觀世界的各種事實表示為邏輯命題。命題，是數理邏輯中最基本的概念，實際上就是一個意義明確，能分辨真假的陳述句。

例如：中國是世界上人口最多的國家。最基本的命題邏輯的知識表達是給一個對象命名或陳述一個事實。1.命題邏輯vs.謂詞邏輯但命題邏輯有一定的局限性。例1:“李明是軟件工程班級學生，王華也是軟件工程班級學生”。無法得出李明和王華相似性的結論。例2：“所有的人都要學習”，如果不對問題進行量化，我們就必須一個一個地寫出已經知道的人都需要學習的獨立命題。謂詞邏輯(predicatelogic)允許我們表達那些無法用命題邏輯性應地加以表達的命題。在謂詞邏輯中，我們能夠表達客觀世界事實為由合適公式（WFF）寫成的命題。謂詞邏輯可作為知識的一種表示方法。2.謂詞演算謂詞邏輯的基本組成部分：

謂詞符號、變量符號、函數符號、常量符號、括號和逗號原子公式(atomicformulas)由若干謂詞符號和項組成的謂詞演算。原子公式是謂詞演算基本積木塊。運用連詞和量詞能夠組合成多個原子公式以構成比較復雜的合式公式。原子公式例1，要表示"機器人(ROBOT)在１號房間(r1)內"，可以應用原子公式:

當機器人ROBOT移到房間r2時，原子公式可以表示為：

這兩個原子公式的通用形式就是原子公式例2,“李的母親和他的父親結婚”這句話的原子公式表示如下：連詞與·合取（conjunction）用連詞∧把幾個公式連接起來而構成的公式。合取項是合取式的每個組成部分。例：我喜愛音樂和繪畫 LIKE(I，MUSIC)∧LIKE(I，PAINTING)或·析取（disjunction）用連詞∨把幾個公式連接起來而構成的公式。析取項是析取式的每個組成部分。例：李力打籃球或踢足球 PLAYS(LILI，BASKETBALL)∨PLAYS(LILI，FOOTBALL)連詞蘊涵（Implication）用連詞=>連接兩個公式所構成的公式，表示“如果-那么”語句。蘊涵的左式叫做前項，右式叫做后項。例：如果劉翔跑得最快，那么他取得冠軍RUNS(LIUXIANG，FASTEST)=>WINS(LIUXIANG，CHAMPION)非（NOT）用來否定一個公式的真值，可用～、┑表示。例：機器人不在2號房間內

～INROOM(ROBOT，r2）量詞全稱量詞(UniversalQuantifier)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：所有的機器人都是灰色的

（x)[ROBOT(x)=>COLOR(x,GRAY)]例：所有學生都穿彩色制服

（x)[Student(x)=>Uniform(x,Color)]存在量詞(ExistentialQuantifier)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：1號房間內有個物體 (x)INROOM(x,r1)3.謂詞公式謂詞公式的定義原子謂詞公式

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合謂詞公式，并把它叫做分子謂詞公式。合式公式(WFF,well-formedformulas)的遞歸定義(1)原子謂詞公式是合式公式。(2)若A為合式公式，則～A也是一個合式公式。(3)若A和B都是合式公式，則(A∧B),(A∨B),(A=>B)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,(x)A都是合式公式。只有按上述規則(1)至(4)求得的那些公式，才是合式公式。謂詞公式例如：“對于所有的x，如果x是整數，則x或為正的或者為負的。”(x)(I(x)=>(p(x)∨N(x)))，其中I(x)表示“x是整數”,P(x)表示“x是正數”，N(x)表示“x是負數”謂詞公式合式公式的性質合式公式的真值表：謂詞公式等價關系(Equivalence)

如果兩個合式公式，無論如何解釋，其真值表都是相同的,那么我們就稱此兩個合式公式是等價的。等價關系(Equivalence) 否定之否定

～(～P)等價于PP∨Q等價于～P=>Q狄.摩根定律

～(P∨Q)等價于～P∧～Q

～(P∧Q)等價于～P∨～Q分配律 P∧(Q∨R)等價于(P∧Q)∨(P∧R) P∨(Q∧R)等價于(P∨Q)∧(P∨R)交換律 P∧Q等價于Q∧P P∨Q等價于Q∨P結合律 (P∧Q)∧R等價于P∧(Q∧R) (P∨Q)∨R等價于P∨(Q∨R)逆否律 P=>Q等價于～Q=>～P其它等價關系

～(x)P(x)等價于（x)[～P(x)]

～(x)P(x)等價于（x)[～P(x)]

（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)

（x)P(x)等價于（y)P(y)

（x)P(x)等價于（y)P(y)下面舉個用謂詞演算來表示的英文句子的實例：Foreverysetx,thereisasety,suchthatthecardinalityofyisgreaterthanthecardinalityofx.4.置換與合一置換假元推理，是由合式公式W1和W1→W2產生合式公式W2的運算。全稱化推理，是由合式公式(x)W(x)產生合式公式W(A)，其中A為任意常量符號。舉例：

表達式P［x，f(y)，B］的一個置換為s1=｛z/x，w/y｝，則 P［x，f(y)，B］s1=P［z，f(w)，B］

一個表達式的置換就是在該表達式中用置換項置換變量。4.置換與合一合一尋找項對變量的置換，以使兩表達式一致，叫做合一。如果一個置換s作用于表達式集｛Ei｝的每個元素，則用｛Ei｝s來表示置換例的集。稱表達式集｛Ei｝是可合一的。如果存在一個置換s使得：E1s=E2s=E3s=…那么稱此s為｛Ei｝的合一者，因為s的作用是使集合｛Ei｝成為單一形式。舉例：表達式P［x，f(y)，B］和表達式P［x，f(B)，B］的合一者表達式P［x，f(y)，B］的一個置換為s=｛A/x，B/y｝，則P［x，f(y)，B］s=P［A，f(B)，B］表達式P［x，f(B)，B］的一個置換為s=｛A/x，B/y｝，則：P［x，f(B)，B］s=P［A，f(B)，B］,s為二者的合一者。5.例：機器人行為規劃設有—個含有凹室(alcove)的房間里有兩張桌子A和B、一個機器人(robot)和一個箱子(box)。為了讓機器人從凹室出發，將在桌子A上的箱子移到桌子B上，然后同到凹室。解題過程本問題涉及的常量定義為：機器人：robot積木塊：box凹室：alcove桌子：A桌子：B解題過程Step1:定義與問題有關的謂詞：

Table(x)x是桌子

Empty(y)y手中是空的At(y，z)y在z附近Holds(y，w)y手中拿著wOn(w,x)w在x之上

這些謂詞表達了事物之間的關系，其中，變量x,y,z,w的客體域分別為{A,B}，{robot}，{A，B，a1cove}，{box}。解題過程Step2:根據問題的描述，將問題的初始狀態和目標狀態分別用謂詞公式表示出來初始狀態為：At（robot，a1cove）Empty(robot)0n(box，A)Table(A)Table(B)目標狀態為下列語句的合取:At(robot，a1cove)Empty(robot)on(box，B)Table(A)Table(B)解題過程Step3:定義操作、條件和行為如何從初始狀態轉移到目標狀態，機器人要通道一系列的操作才能實現。Go-to-A(x)表示機器人從x處走到A處Pick-up-box(x)表示機器人從x處拿起箱子Set-down-box(x)表示機器人在x處放下箱子在機器人行動規則中，通常需要為每一個操作定義條件和行動。例如：Pick-up-box(A)條件：on(箱子，A)At(機器人，A)Empty(機器人)行動：刪除Empty(機器人)增加Holds(機器人，箱子)如何從初始狀態轉移到目標狀態，機器人要通道一系列的操作才能實現。機器人行動規劃的問題求解過程為：初始狀態At(機器人，Alcove)Empty(機器人)on(箱子，A)Table(A)Table(B)==>從Go-to-A(x)At(機器人，A)Empty(機器人)0n(箱子，A)Table(A)Table(B)=>Pick-up-box(x)At(機器人，A)Ho1ds(機器人，箱子)Table(A)Table(B)==>Go-to-B(x)At(機器人，B)Ho1ds(機器人，箱子)Table(A)Table(B)==>Set-down-box(x)At(機器人，A)Empty(機器人)on(箱子，B)Table(A)Table(B)=>Go-to-A1cove(x)At(機器人，Alcove)Empty(機器人)0n(箱子，B)Table(A)Table(B)謂詞邏輯表示法的應用盡管謂詞邏輯還有不盡入意之處，但確是一種應用較早，較廣泛，也是較成功的知識表示方法，它比較適用于用定理證明方法求解問題的系統。例如，Green(1969)研制的自動問答系統，用邏輯方法表達知識，以定理證明方式推理，它是進行化學等方面的問題解答的通用系統。Fikes(1971)研制的機器人行動規劃系統，在問題求解中采用了演繹推理方法，規劃決策采用了“目標-手段”分析法。Filman(1976)研制了機器博弈系統。KoWalski(1979)研制了問題求解系統。2.5語義網絡法1.語義網絡的概念及其結構2.語義網絡法的表示3.語義網絡表示下的推理4.語義網絡表示法舉例Google翻譯工具MSWord拼寫與語法檢查功能語法vs.語義一種語言是合法句子的集合。什么樣的句子是合法的呢？語法和語義。語法：和文法結構有關語義：和按照這個結構所組合的單詞符號的意義有關e.g.

雪是白的。--語法正確,語義正確

雪是紅的。--語法正確,語義錯誤2.5語義網絡法語義網絡最初被提出是為了表達詞匯之間的語義關系。后來，人們很快地發現語義網絡在邏輯推理方面的潛在能力，從而使語義網絡成為人工智能的一種知識表示方法獲得迅速發展。“語義”一詞主要是指語言結構(如詞、短語、句子、段落等)及其意義上的聯系。客觀世界中的事物相互間除了具有因果關系、類屬關系等表面上的一些關系外，各事物、各概念之間還存在著含義上的聯系或者語義上的聯系。圖：狗的身體構成圖：生物分類2.5語義網絡法1968年J.R.Quillian在研究人類聯想記憶時提出語義網絡這一心理學模型。他認為，記憶是由概念間的聯系實現的。1972年，Simon首先將語義網絡表示法用于自然語言理解系統。

隨后在他設計的可教式語言理解器（TeachableLanguageComprehenden,TCL）中將這種心理學模型（語義網絡）用于知識表示。1.語義網絡的概念及結構語義網絡就是為了描述概念、事物、屬性、情況、動作、狀態等以及它們之間的語義聯系而引入的。語義網絡是知識的一種圖解表示。它由節點和弧線組成。節點用于表示實體、概念和情況等。弧線用于表示節點間的關系。弧上的標注表示被連接的兩個節點間的某種語義聯系或語義關系。BRA語義網絡表示知識的步驟語義網絡中常用的語義聯系二元語義網絡的表示多元語義網絡的表示2.語義網絡法的表示Step1:確定問題中的所有對象以及各對象的屬性Step2:確定所討論對象間的關系Step3:將各對象作為語義網絡的一個節點，各對象間的關系作為網絡中的各節點間的弧，連接形成語義網絡。節點可代表一個事物或一個具體概念，也可代表某種情況、事件或某一動作。當節點表示某種事件或某一動作，可以從該節點引出一組向外的弧，用于指出事件的因果或動作的主體及客體。語義網絡表示知識的步驟語義聯系反映了節點間的語義關系。常用的語義聯系：實例聯系泛化聯系聚集聯系屬性聯系…語義網絡中常用的語義聯系語義網絡中常用的語義聯系實例聯系用于表示實例節點與所屬類節點之間的聯系，常用語言“是一個”描述，可表示為“ISA”或“is-a”。

泛化聯系用于表示一種類節點與更抽象類節點之間的聯系，常用語言“是一種”描述，可表示為“a-kind-of”或AKO。AKO是一種偏序聯系，通過AKO可以將問題中的所有節點組織成一個AKO層次網絡。語義網絡中常用的語義聯系聚集聯系用于表示某一個體與其組成成分之間的聯系，通常用PART-OF表示。聚集聯系基于概念的分解性，將高層概念分解為若干低層概念的集合。語義網絡中常用的語義聯系屬性聯系

用于表示個體、屬性及其取值之間的聯系，通常用有向弧表示屬性，用這些弧所指向的節點表示各自的值。語義網絡中常用的語義聯系其它聯系

在客觀世界中，事物間的聯系是多種多樣的、千變萬化的。在使用語義網絡進行知識表示時，可根據需要對事物間的各種聯系進行定義。語義網絡中常用的語義聯系二元語義網絡的表示1.表示簡單的事實

兩節點以“是一個”（ISA）鏈相連。

例1：所有的燕子都是鳥二元語義網絡的表示2.表示占有關系和其它情況

例2：小燕是一只燕子，燕子是鳥；巢-1是小燕的巢，巢-1是巢中的一個。二元語義網絡的表示3.選擇語義基元

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雜的知識。

例3：我椅子的顏色是咖啡色的；椅子包套是皮革；椅子是一種家具；椅子是座位的一部分；椅子的所有者是X；X是個人。多元語義網絡的表示語義網絡是一種網絡結構。從本質上講，結點之間的連接是二元關系。例如，TRIANGLE(a,b,c)表示一個三角形由三條邊a,b,c構成，可表述為, cat(a,b)cat(b,c)cat(c,a)

其中，cat表示將兩條邊串接起來。如果要表示的事實是多元關系，必須將多元關系轉化為二元關系。把多元關系轉化成一組二元關系的組合，即二元關系的合取。具體地，多元關系R(X1,X2,…Xn)可以轉換成R1(X11,X12)R2(X21,X22)…Rn(Xn1,Xn2)3.語義網絡表示下的推理語義網絡的推理過程主要有兩種。繼承匹配3.語義網絡表示下的推理1.繼承在語義網絡中，所謂的繼承是把對事物的描述從概念節點或類節點傳遞到實例節點。一共有3種繼承過程。值繼承“如果需要”繼承“缺省”繼承值繼承值繼承最簡單的值繼承是ISA關系下的直接繼承。

ISA是IS-A的縮寫，表示“是一種”關系。AKO(akindof)弧也用于語義網絡中的描述特性的繼承。AKO是A-KIND-OF的縮寫，表示“是某種”關系。圖：語義網絡的值繼承ISA和AKO鏈直接地表示類的成員關系以及子類和類之間的關系，提供了一種把知識從某一層傳遞到另一層的途徑。“如果需要”繼承當不知道某個值時，可以利用已知信息來計算。進行上述計算的程序稱為if-needed程序。圖：語義網絡的"如果需要"繼承"缺省"繼承當我們對事物所作的假設不是十分有把握時，最好對所作的假設加上“可能”這樣的字眼。把這種具有相當程度真實性但又十分肯定的值稱為“缺省”值。這種類型值被放入DEFAULT(缺省)中。圖：語義網絡的"缺省"繼承例如，從整體來說，積木的顏色很可能是藍色的，但在磚塊中，顏色可能是紅的。對BLOCK和BRICK節點來說，在COLOR中找到的側面都是DEFAULT側面，在圖中以括弧加以標志。3.語義網絡表示下的推理2.匹配

在語義網絡中，事物是通過語義網絡這種結構來描述的，事物的匹配則為結構上的匹配，包括結點的匹配和弧的匹配。推理步驟為：第一、構造問題的目標網絡塊，然后在事實網絡中尋找匹配；第二、推理從一條弧連接的兩個結點的匹配開始，再匹配與該兩個結點相連接的所有其它結點，直到問題得到解答。語義網上的知識表示與查詢語言.pdf4.語義網絡表示法舉例用語義網絡表示以下事實： “武漢大學是一所具有百年歷史的綜合性大學，它位于武漢市筆直、寬廣的珞瑜路。張廣義今年36歲，男性，中等身材，他任職于武漢大學。”解題分析本事實涉及的對象：各對象的屬性：武漢大學、武漢市珞瑜路、張廣義張廣義:36歲、男性、中等身材武漢大學：百年歷史、綜合性大學武漢市珞瑜路：筆直、寬廣 “武漢大學是一所具有百年歷史的綜合性大學，它位于武漢市筆直、寬廣的珞瑜路。張廣義今年36歲，男性，中等身材，他任職于武漢大學。”解題分析各對象間的關系： “武漢大學是一所具有百年歷史的綜合性大學，它位于武漢市筆直、寬廣的珞瑜路。張廣義今年36歲，男性，中等身材，他任職于武漢大學。”“張廣義”和”武漢大學”間的關系是“工作于”“武漢大學”和”武漢市珞瑜路”之間的關系是“位于”若用WORKAT表示“工作于”，用LOCATED表示“位于”，本事實的語義網絡為：張廣義武漢大學武漢市珞瑜路男性36歲中等身材綜合性大學百年歷史筆直寬廣WORKATLOCATED性別年齡特點大學性質成立時間特點1特點22.6框架表示法1.框架的構成2.框架的推理3.框架表示法的應用2.6框架表示法1975年美國人工智能專家M.Minsky在論文“Aframeworkforrepresentingknowledge”中提出了框架理論，受到了人工智能的廣泛重視，后來逐步發展為一種被廣泛使用的知識表示方法,成為理解視覺、自然語言對話和其他復雜行為的基礎。框架理論的提出基于心理學的研究成果：在人類日常思維及理解活動中已存儲了大量的典型情景。當分析和理解所遇到的新情況時，人們并不是從頭分析新情況，而是從記憶中選擇（即匹配）某個輪廓的基本知識結構（即框架）與當前的現實情況

進行某種程度的匹配。這個框架是以前記憶的一個知識空框，而具體的內容又隨新的情況而改變，即新情況的細節不斷填充到這個框架中，形成新的認識存儲到人的記憶中。2.6框架表示法例1：到一個新開張的飯館吃飯

根據以往的經驗，可以想象到在這家飯店里將看到菜單、桌子、椅子和服務員等，然而關于菜單的內容、桌子、椅子的式樣和服務員穿什么樣的衣服等具體信息要等到飯館觀察后才可以得到。2.6框架表示法例2：走進一個教室

當一個人將要走進一個教室之前，他就可以想象這個教室一定有四面墻，有門、窗、天花板和地板，還有黑板、講臺、課桌、座椅等，盡管他對這個教室的具體細節如教室的大小、門窗的個數等還不清楚，但對教室的結構是可以預見的。他已在其頭腦中建立起了有關“教室”這一概念的基本框架。2.6框架表示法這種可以預見的知識結構在計算機中表示成數據結構，就是框架。框架理論將框架作為知識的單元。將一組有關的框架鏈接起來便形成框架系統。許多推理過程可以在框架系統內完成。1.框架的構成框架中的定義框架：框架表示一個對象、一個概念、一個事件、或問題領域的一個實體。它是屬性（槽）及其相關值的集合。槽：槽是框架的屬性。側面：對象的側面是對槽的進一步細化。值：值是側面的具體屬性值。框架的基本結構為：一個框架(Frame)由一組槽（Slot）組成，一個槽可以由若干個側面(Face)組成，每個側面可以有一個或多個值(Value)。對于大多數問題，不能簡單地用一個框架來表示，必須同時使用許多框架，組成一個框架系統。<框架名><槽1><側面11><值111><側面12><值121>……<槽2><側面21><值211>………<槽n><側面n1><值n11>……<側面nm><值nm1>…例1：關于優質商品的框架框架名：<優質商品>

商品名稱:

生產廠家:

生產日期:

生產地點:

獲獎級別:

國家級:

省部級:

縣市級:

獲獎時間:

單位(年、月、日）： 頒發部門：槽名側面框架名例2：關于大學教師的框架框架名：<大學教師>類屬：<知識分子>姓名：單位（姓、名）年齡：單位（歲）性別：范圍：（男、女） 缺省：男學歷：范圍（學士、碩士、博士）職稱：范圍（教授、副教授、講師、助教）部門：單位（系、教研室）外語：語種：范圍：（英、日、俄、法、德） 缺省：英水平：范圍：（優、良、中、差） 缺省：良住址：<住址框架>工資：<工資框架>框架名框架名框架名槽名側面例3：關于某大學教師的框架框架名：<教師-1>類屬：<大學教師>姓名：李殷穎年齡：33性別：男學歷：博士職稱：副教授部門：計算機系計算機應用教研室住址：<住址-1>工資：<工資-1>用框架表示方法的步驟框架是一種描述所論對象屬性并反映相關各對象間的各種關系的數據結構，可以將它視做知識的單位。對于要被表達的知識，其中可能包含著許多對象，對象之間有著各種各樣的聯系，將這些有關系的對象的框架聯結起來便形成了要被表達知識的框架系統。用框架表示方法的步驟框架表示知識的步驟：Step1:分析待表達知識中的對象及其屬性，對框架中的槽進行合理設置。Step2:對各對象間的各種聯系進行考察，使用一些常用的名稱或根據具體需要定義一些表達聯系的槽名，來描述上、下層框架間的聯系。Step3:對各層對象的“槽”及“側面”進行合理的組織安排，避免信息描述的重復。2.框架的推理框架比較適合表達具有結構性的知識，像概念、對象等。框架表示法的特點，即結構性、自然性和繼承性。基于框架的推理方法就是繼承。繼承是指子框架可以擁有父框架的槽及其槽值。這樣就建立起了復雜知識的框架網絡，下層框架可以繼承上層框架的槽值，可以進行補充和修改，保證了知識的一直性。實現繼承的操作有匹配、搜索和填槽。具體來講，求解某個問題時，先把問題用一個框架表示，然后到知識庫中去查已知的框架進行匹配。如果匹配成功，下層框架可以繼承上層框架的槽值。2.框架的推理Step1:把待求解問題用一個框架表示出來，其中有的槽是空的，表示待求解的問題，稱做未知處。Step2:與知識庫中已有的框架進行匹配。這種匹配是通過對相應的槽的槽名及槽值進行逐個比較實現的。比較的結果可能不是完全匹配，如果兩個框架的各對應槽沒有矛盾或滿足預先規定的某些條件，就認為這兩個框架可以匹配。找出一個或幾個可匹配的預選框架作為初步假設，在初步假設的引導下收集進一步的信息。Step3:使用一種評價方法對預選框架進行評價，以便決定是否接受它。Step4:若可接受，則與問題框架的未知處相匹配的事實就是問題的解。2.框架的推理例如,某教師的有關檔案已在教師知識庫中，現在來查她的外語水平，可編寫下面的框架予以匹配。框架名：<教師-1>繼承：大學教師姓名：李殷穎年齡：33性別：女學歷：博士職稱：副教授部門；計算機系計算機應用教研室外語水平：住址：<住址-1>工資：<工資-1>

在例中原框架子框架無外語水平槽,但是它的父框架“大學教師”中有外語水平槽,還有“語種”側面和“水平”側面以及缺省值.通過繼承,可以知道教師-1學的是英語,水平良好。3.框架表示法的應用Bobrow(1977)研究了基于框架方法的知識表達語言KRL(KnowledgeRepresentationLanguage)。Bobrow等(1977)研制的通用理解系統GUS(GeneralUnderstandingSystem)，是用框架方法的“人·機”對話系統。Stcfik(1979，1980)研究用畫面表達知識的多層規劃系統。Grelner(1980)研究了知識表示語言的語言RLL(RepresentationLanguageLanguage)。歷史本體源自哲學之中“形而上學”的分支。關注現實的本質，即存在的本質。作為哲學的一個基本分支，分析存在的各種類型或模式，尤其是共相與殊相之間、內在特性與外在特性之間、以及本質與存在之間的關系。人工智能領域認為知識的