人工智能原理

第4章知識表示

1

本章內容

4.1知識表示的層次

4.2本體論(Ontology)

4.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

4.4框架

4.5語義網(wǎng)絡

4.6動態(tài)知識表示

參考文獻第4章知識表示2知識表示的重要性知識表示是AI的基礎，也就是構建智能體的基礎知識表示是推理和行動的載體/沒有合適的知識表示，任何構建智能體的計劃都無法付諸實施表示常常和推理緊密聯(lián)系知識表示通常是一些符號的集合/推理和行動可以由這些符號構建，也可以本身就代表著一種行為結構(如神經(jīng)網(wǎng)絡)第4章知識表示34.1知識表示的層次

4.1.1分層方法

4.1.2表示的本質第4章知識表示4知識與知識表示的層次知識表示是什么？按照Sowa教授的說法：知識表示是關于設計計算機系統(tǒng)以完成那些需要人類智能的任務的科學是邏輯和本體論的應用，服務于為某些領域構造計算模型的任務由于表示的形式不同，知識表示顯然可以分為許多層次第4章知識表示54.1.1分層方法一種分層方法(Brachman,1979)實現(xiàn)層次(Implementational)：程序實現(xiàn)級邏輯層次(Logical)：符號邏輯認識論層次(Epistemological)：概念類型(子類、繼承、結構關系等)概念層次(Conceptual)：語義關系、客體、動作等語言學層次(Linguistic)：自然語言表達第4章知識表示6設計層次(1)在前面的層次中，其中第一個層次是實現(xiàn)級，后面四個看作是認識論級如果要設計一個知識表示體系，需要考慮的內容是什么？類似于軟件工程中自頂向下的設計過程第4章知識表示7設計層次(2)參考InformationSystemArchitecture(ISA)[Zachman,1987]與實現(xiàn)無關的3個層次Scope/Enterprisemodel/Systemmodel與實現(xiàn)有關的2個層次Technologymodel/Components同時回答5個W1個H問題第4章知識表示8設計層次(3)第4章知識表示W(wǎng)hatEntityHowFunctionWhereLocWhoAgentWhenTimeWhyMeansScopePlanner關于系統(tǒng)的摘要說明EnterprisemodelOwner關于系統(tǒng)的操作說明系統(tǒng)各要素SystemmodelDesigner系統(tǒng)分析員TechnologymodelBuilder程序設計員Components模塊化程序實現(xiàn)WorkingsystemDataFunctionNetworkOrgani-zationSche-duleStrategy94.1.2表示的本質意義三角(MeaningTriangle)：顯示了符號、對象(客體)、概念三者之間的關系/也是表示者和被表示者之間的關系/體現(xiàn)了表示的本質概念在這里就是意義(含義/語義)第4章知識表示ConceptObjectSymbol10意義三角的擴展(1)意義三角的符號端和概念端還可以進一步擴展符號端的擴展：把符號作為向另一個三角的擴展出發(fā)點/符號越來越具體，直到機器內部的編碼第4章知識表示PhysicalObjectInformationObjectObjectTechnologyObjectInformationObjectComponentPerson:HarryName:Harry0x486172…PersonNameCodeBinaryCode11意義三角的擴展(2)概念端的擴展：將概念端進一步擴展為三部分—概念本身、概念的符號和表達概念的“概念”(最上層)第4章知識表示Person:HarryConcept:Harry‘Harry’SymbolofHarryPerson:HarrySymbolofConceptConceptofRepresentationHarry

[Person:Harry]124.2本體論(Ontology)

4.2.1本體論研究內容

4.2.2本體論分類

4.2.3領域Ontology應用第4章知識表示13本體論與存在本體論(Ontology)是關于存在(existence)的研究存在是什么—所有的實體(entity)，包括抽象的和具體的(abstract&concrete)，正是它們組成了世界當代定義：共享概念模型的明確的形式化規(guī)范說明/要素：概念模型 明確形式化 共享第4章知識表示14Ontology定義的要素概念模型—對現(xiàn)實世界的一些現(xiàn)象抽象出相關概念而得到的模型明確—所用概念和所用概念的約束均有明確定義形式化—計算機可讀的共享—體現(xiàn)了共同認可的知識，反映的是相關領域中公認的概念集合第4章知識表示154.2.1本體論研究內容本體論是關于事物本身的研究，主要研究如何描述事物(定義)，特別是如何分類事物Quine認為本體論的基本問題是：Whatisthere?可以回答：everything/但這過于籠統(tǒng)了他提出了一個標準：“Tobeistobethevalueofaquantifiedvariable”知識表示（知識）的框架—系統(tǒng)的知識第4章知識表示16基于本體論的分類基于本體論的分類/對于事物的描述本體論分類(OntologicalCategories)或者稱為基于本體論的分類：是對事物一種盡可能詳細完備的分類方式本體論分類可以分為4級：頂級Ontology—最普通的概念及其關系領域Ontology—特定領域的概念任務Ontology—特定任務或行為中應用Ontology—依賴于特定領域和任務第4章知識表示17對于事物的描述類別是任何大規(guī)模知識表示方案的基本積木(p267)–至少有一個原因：為了便于人類把握對于事物的描述(頂層)描述物理實體定義抽象物集合與分類空間與時間第4章知識表示18構造Ontology的規(guī)則構造Ontology的5條標準(Gruber,1995)明確性和客觀性—用自然語言對所定義術語給出明確、客觀的語義定義完全性—給出的定義是完整的，完全能表達所定義術語的含義一致性—由術語得出的推論與術語本身的含義相容最大單調可擴展性—添加通用或專用術語時，不需要修改已有內容最小承諾—對待建模的對象給出最少的約束第4章知識表示194.2.2本體論分類以美國著名的知識工程CYC(encyclopedia)為例(號稱是世界上最大的知識庫)，介紹其頂層的分類(早期版本)CYC研究最早始于1984年，距今已經(jīng)20余年(ThedevelopmentofCycwasaverylong-term,high-riskgamblethathasbeguntopayoff.見其主頁)CYCKB包括數(shù)千個微理論(microtheories)，一些微理論面向特定領域，該機制允許各子庫獨立維護CYCKB已經(jīng)有20萬術語(term)，每個術語又包含了幾十個論斷(assertion)第4章知識表示20CYC本體論頂層分類第4章知識表示IndividualObjectIntangibleRepresentedThingEventStuffIntangibleObjectCollectionIntangibleStuffRelationshipInternalMachineThingAttributeValueSlotAttributeAbsoluteAttr.ValueRelativeAttr.ValueQualitativeAttr.ValueNonphysicalAttr.ValuePhysicalPerceivableAttr.ValueProcessSomethingOccurringDynamicProcessSomethingExistingIntelligenceCompositeTangible&IntangibleObj.TangibleObjectTangibleStuffThing21CYC本體論的層次結構(1)最頂層稱為Thing/Entity/┬，下一層為什么是分為三個分支？最右分支一開始是作為其他兩類的補充而出現(xiàn)，后來改進為元層次表示(metalevel)，可作為“關于表示的表示”而存在注意：某些CYC層次和分類仍有爭論/也是本體論特色之一第4章知識表示22CYC本體論的層次結構(2)合乎老子的道家學說：TheTaogavebirthtotheOne;TheOnegavebirthtotheTwo;TheTwogavebirthtotheThree;AndtheThreegavebirthtothetenthousandthings.第4章知識表示23本體論頂層分類(1)二分法：物理(Physical)/抽象(Abstract)三分法：獨立(Independent)/關系(Relative)/中介(Mediating)分別稱為第一級(Firstness)/第二級(Secondness)/第三級/(Thirdness)二者結合生成6個類別第4章知識表示24本體論頂層分類(2)二分法和三分法結合(Peirce&Whitehead)/哲學上的理念第4章知識表示┬IndependentRelativeMediatingPhysicalAbstractActualityFormPrehensionPropositionNexusIntention25本體論頂層分類(3)三分法中的每個類可以分別用謂詞或關系表示Actuality和Form用一元謂詞表示，如potato(x)Prehension和Proposition用二元謂詞表示，如form(x,y)∧sun(x)∧circle(y)Nexus和Intention用三元關系表示，設計圖x指導建筑工y完成建筑z(但是不能僅用二元謂詞的合取表示)第4章知識表示26本體論頂層分類(4)萬物的存在形式與時間的關系：相對靜止或變化中—于是增加一種屬性描述，可以將上述分類再次一分為二相對靜止—連續(xù)相(Continuants)相對變化—發(fā)生相(Occurrents)從時間角度觀察萬物，存在著一個視點(Viewpoint)：Minutes尺度—冰河(glacier)=Continuants/雪崩(avalanche)=Occurrents/Centuries尺度—冰河=Occurrents第4章知識表示27本體論頂層分類(5)第4章知識表示ObjectProcessSchemaScriptJunctureParticipationDescriptionHistoryStructureSituationReasonPurposeIndependentRelativeMediating Physical AbstractContinuantOccurrentContinuantOccurrent組合關系：Object=IPCetc.284.2.3

領域Ontology應用生物信息學(bioinformatics)是當前一個學科交叉的研究熱點任務之一：在生物及醫(yī)學科學文獻中識別出生物實體之間的相互關系例如：蛋白質與蛋白質之間的關系 the<GAG>proteinfrommembranebindsto<Alix/AIP1>…疾病與治療手段之間的關系 <anantichlamydial

macrolideantibiotic,roxithromycin>,canpreventmajorischaemiceventswith<unstableangina>第4章知識表示29N-N形式的名詞復合在科學文獻中，多個名詞順序連接組合成一個名詞短語用以表示一個科技術語，這類組合稱為名詞復合(nouncompounds,NCs)/最簡單的是N-N復合生物信息學中的例子abdomenradiographyinjuryrehabilitationdeliriumtreatment第4章知識表示30N-N間關系的確定很顯然，N-N兩個名詞之間存在一定的關系，如上例中abdomenradiography是身體部位與檢查手段之間的關系/識別N-N之間的關系也是一種關系識別有各種方法可以識別N-N之間的關系建立識別規(guī)則庫，積累識別的例子通過語料庫訓練，采用統(tǒng)計學習方法進行分類利用專業(yè)領域詞典，判別N-N各自的類別，從而建立兩者之間的關系第4章知識表示31生物醫(yī)學領域詞匯本體庫MeSHMeSH=MedicalSubjectHeadings是美國國家醫(yī)學圖書館的詞庫(controlledvocabularythesauruswithhierarchicalstructure/lexicalontology)MeSH有15個主要子分支(sub-hierarchies,trees)，對應著醫(yī)學詞匯的主要分支A–Anatomy B–OrganismsC–Diseases每個子分支下還有更多的層次，最多到6層，類似于IP地址一樣編號(第1層字母)第4章知識表示32N-N類別對可以認為：MeSH包含了生物醫(yī)學領域中的絕大部分專業(yè)詞匯；那么，N-N的兩個名詞通過查找MeSH中它們的上位類別不是可以找到兩者之間的關系嗎？因此，假定[BarbaraRosario,2005]：AllN-Ncanbecharacterizedbyacategorypair(CP),aparticularsemanticrelationshipholdsbetweenthem每個名詞的category來自MeSH第4章知識表示33N-N間關系的標注語料庫=1M篇Medlinetitlesandabstracts從中抽取了1MN-N名詞復合其中不重復的N-N對共79677個，全部屬于MeSHN-N取它們在MeSH之中的類別，構成了類別對，這個類別對就是一種語義關系/但是MeSH中有多個層次，哪個層次的類別確定關系最合適？手工判定，形成規(guī)則/抽取各類的20%進行標注標注原則：某個層次上的類別所包含的N-N之間都是同一關系，則所屬類別接受為一條關系識別規(guī)則第4章知識表示34標注算法ForeachN1-N2,classifythemaccordingtosameC1&C2(toplevel),N1C1,N2C2,denoteeachclassasCCiForeachCCi,checkwhethereachmemberinitbelongstosamerelationIfyes,CCiisrecordedasaclassifyingrule;ifno,checkthreecases:descendonelevelofC1toC11,checkwhetherC11-C2isarule;descendonelevelofC2toC22,checkwhetherC1-C22isarule;descendonelevelofC1&C2toC11&C22,checkwhetherC11-C22isarule;repeatdescentprocesstillsomelevelsandgetarule第4章知識表示35實例形成的識別規(guī)則(1)都是第1層次：A01(bodyregion)–A07(cardiovascularsystem)scalparteries(頭皮動脈)/heelcapillary(踵部毛細血管)/thighvein(大腿靜脈)……第1層次和第2層次：A01–M01.643(Patients)：ankleinpatient/eyeoutpatientA01–M01.898(donors)：eyedonor/skindonor第4章知識表示36實例形成的識別規(guī)則(2)第2層次和第1層次：J01.637(manufacturedmaterials)–A01：glasseye/neopreneelbow(橡膠肘)……規(guī)則分布：250個CPs的一個名詞屬于Anatomy類，其中187個在第1層次，如A01-A07–74%55個降到第2層次，如A01-M01.898–22%7個降到第3層次–2%其他類E/G/N等，至少50%要降下1層第4章知識表示37實驗結果根據(jù)上述規(guī)則，隨機選擇了20%N-N對作為測試集(開放集，完全不同于規(guī)則抽取依賴的數(shù)據(jù))，進行實驗/由具有生物醫(yī)學知識背景的人員獨立進行評價如果N-N中名詞屬于A/H01/C04之一，則得到89.6%的類內平均精確率(如果兩個詞同屬于上述3類)(intra-categoryaveraging)/90.8%跨類平均精確率/似乎還不完整結果分析：存在一些歧義，需要進一步解決實驗結果：令人滿意甚至有點驚奇第4章知識表示384.3產(chǎn)生式系統(tǒng)

4.3.1產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成

4.3.2產(chǎn)生式系統(tǒng)的應用第4章知識表示39產(chǎn)生式規(guī)則產(chǎn)生式系統(tǒng)是基于知識的智能體，其基礎是各種知識元這些知識元之間存在著大量的因果關系即前提和結論的關系，用產(chǎn)生式或者稱為規(guī)則的形式來表示是非常方便的大量應用于各類專家系統(tǒng)當中產(chǎn)生式系統(tǒng)=面向應用的邏輯系統(tǒng)第4章知識表示40各種產(chǎn)生式系統(tǒng)產(chǎn)生式最早由美國數(shù)學家Post提出，用于作為一種形式化運算工具一些特殊的產(chǎn)生式系統(tǒng)：謂詞公式的蘊涵關系上下文無關文法BNF范式(巴克斯范式)第4章知識表示414.3.1產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成產(chǎn)生式系統(tǒng)的三要素：綜合數(shù)據(jù)庫(或者稱數(shù)據(jù)基)、產(chǎn)生式規(guī)則集和控制系統(tǒng)(或者稱解釋程序)產(chǎn)生式：一組產(chǎn)生式規(guī)則（規(guī)則集）相當于系統(tǒng)的知識庫，每條規(guī)則分為左部LHS和右部(IF<前件>THEN<后件>)

/其中規(guī)則的<前件>表達的是該條規(guī)則所要滿足的條件，規(guī)則的<后件>表示的是該規(guī)則所得出的結論，或者動作第4章知識表示42產(chǎn)生式系統(tǒng)的組成數(shù)據(jù)基：一個數(shù)據(jù)的集合，用于存放在推理過程中的已知條件、推導出的中間結果和最終結論等控制系統(tǒng)，用于控制系統(tǒng)的運行，它根據(jù)綜合數(shù)據(jù)庫中的當前數(shù)據(jù)，來選擇合適的規(guī)則/不同的選擇規(guī)則的方法，就構成了不同的控制策略/因此控制系統(tǒng)也可以稱之為推理引擎第4章知識表示43產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(1)相對固定的格式前件匹配，后件動作匹配結果一般只有成功和失敗匹配一般無遞歸匹配過程不影響數(shù)據(jù)基知識模塊化規(guī)則可以分組組織規(guī)則之間的獨立性較強知識庫容易擴充和修改第4章知識表示44產(chǎn)生式系統(tǒng)的特點(2)相互影響的間接性一般是數(shù)據(jù)驅動(也有目標驅動)控制流看不出來，通過修改數(shù)據(jù)基間接影響其他產(chǎn)生式機器可讀性無矛盾性的檢查推理過程的解釋就是產(chǎn)生式調用步驟第4章知識表示454.3.2產(chǎn)生式系統(tǒng)的應用產(chǎn)生式系統(tǒng)對某些領域的應用很有效知識從模塊性角度可以分為兩類：第一類：許多獨立知識元構成，相互之間關系不密切典型例子：醫(yī)生診斷/化學反應第二類：一個較小的核心推出其余的部分，形成一個統(tǒng)一整體典型例子：數(shù)學產(chǎn)生式系統(tǒng)適于第一類知識而不適用于第二類第4章知識表示46產(chǎn)生式表示舉例(1)猜帽子顏色3個人每人頭上1頂帽子(看不到自己頭上的帽子)，紅白兩色，至少1頂為白色/看誰搶答正確情況分析：1頂白色/2頂白色/3頂白色結合眼見情況，作出判斷1)1頂白帽—看見2頂紅帽→頭上帽子必為白色/立即搶答2)1頂白帽—看見1白1紅→白者搶答/自己不要落后跟著答紅色第4章知識表示47產(chǎn)生式表示舉例(2)3)2頂白帽—看見1白1紅→第1次提問白者答不出，則自己搶答為白色4)2頂白帽—看見2頂白帽→第1遍任一個白者答不出，第2遍某個白者答出/自己應立即搶答為紅色5)3頂白帽—看見2頂白帽→第1遍和第2遍二人都答不出，則應搶答為白色設另外2人分別為A,B第4章知識表示48產(chǎn)生式表示舉例(3)寫為產(chǎn)生式規(guī)則如下：A=紅帽∧B=紅帽→自己=白帽A=紅帽∧B=白帽∧B搶答→自己=紅帽(A|B的帽色交換，同樣結論，是對稱的)A=紅帽∧B=白帽∧B第1次答不出→自己=白帽A=白帽∧B=白帽∧B第1次答不出∧B第2次答出→自己=紅帽A=白帽∧B=白帽∧B第1次答不出∧B第2次答不出→自己=白帽第4章知識表示49產(chǎn)生式系統(tǒng)推理中的相關問題數(shù)據(jù)基中部分謂詞保持不變問題—框架問題(參見第4.6節(jié))隨時間而變化的情景演算匹配沖突問題解決沖突的策略—產(chǎn)生式、數(shù)據(jù)、目標的排序非確定性匹配不同事實的匹配加權計算引入概率值的不精確推理第4章知識表示504.4框架

4.4.1框架的表示

4.4.2框架系統(tǒng)的功能第4章知識表示51框架與屬性列舉對于事物的描述，可以列舉事物的屬性/知識表示從屬性描述開始，如屬性表框架是Minsky在1975年提出的一種概念，用于表示出事物各方面的屬性，也可以表示事物之間的類屬關系、事物的特征和變異用于識別、分析、預測事物及其行為第4章知識表示524.4.1框架的表示框架表示的基本思想：各類事物的狀態(tài)、屬性、發(fā)展過程和相互關系往往有一定規(guī)律性，可稱為“套子”，總結出來存于知識庫；以后再認識新事物時，可以根據(jù)新事物初步印象，用類比方法從知識庫取出一個最近似的“套子”，進行匹配，可以盡快獲得對新事物的全面認識第4章知識表示53框架的表示形式框架的基本要素—“屬性-值”對或“槽-值”對/框架由一系列“屬性-值”對組成第4章知識表示L2L1L3L4AL5L6L7L8L9BC左圖是一個立方體上方斜俯視圖其框架主要由面和線組成54立方體斜俯視圖框架框架名：立方體斜俯視圖物體：立方體視角：斜俯視呈現(xiàn)形狀：六角形上面：面A斜視圖(L1,L2,L3,L4)左下面：面B斜視圖(L5,L4,L6,L8)右下面：面C斜視圖(L6,L3,L7,L9)邊：{L1,L2,L3,L4,L5,L6,L7,L8,L9}姿態(tài)：平臥負載面：A接地面：{B,C}第4章知識表示55面斜視圖框架框架名：面X斜視圖(y1,y2,y3,y4)物體：矩形面視角：斜俯視|斜側俯視呈現(xiàn)形狀：平行四邊形左上邊：y1右上邊：y2左下邊：y3右下邊：y4姿態(tài)：平臥|直立負載面：是|否接地面：是|否第4章知識表示56框架的主要特征框架具有以下6條主要特征每個框架有一個框架名(可帶參數(shù))每個框架有一組屬性，每個屬性稱一個槽，存放屬性值屬性有一定的數(shù)據(jù)類型，不同屬性類型不同屬性值可以是子框架調用，調用可以帶參數(shù)有些屬性值可以事先確定，有些屬性值需要在生成實例時代入屬性值在代入時需要滿足一定條件，不同屬性值之間有時也要滿足一定的約束條件第4章知識表示574.4.2框架系統(tǒng)的功能一個框架系統(tǒng)應該具備以下10個功能功能1—描述設置一組屬性/規(guī)定每個屬性的性質/規(guī)定屬性之間關系每個屬性本身無內部結構/需要時又可調用其它框架則此時變?yōu)橛袃炔拷Y構屬性可以設置缺省值同一屬性的數(shù)量可以不確定可以設置可選的屬性第4章知識表示58框架系統(tǒng)具備的功能(2)功能2—子類子類定義通過子框架實現(xiàn)通過某個屬性把一系列框架聯(lián)系起來，形成一個層次體系例子：房間框架→廚房框架→公共廚房框架功能3—實例子類的最底層是實例第4章知識表示59框架系統(tǒng)具備的功能(3)功能4—匹配與產(chǎn)生式不同，框架通常只能與現(xiàn)實做到部分匹配，完全匹配是一個特殊情況/因為框架是對一類事物的完整或典型的描述，而待匹配的具體個體不可能做到完全一致不匹配的情況：某個屬性不存在/與規(guī)定的屬性值不符/缺省值不符/屬性類型不符當存在不匹配時，如何判定是否匹配成功：規(guī)定必要條件/規(guī)定允許誤差/屬性加權/增加判定式第4章知識表示60框架系統(tǒng)具備的功能(4)功能5—預測根據(jù)框架中的條件和觀察值，預測其它框架中的事物例子：機器人進入房間看到3個煤氣罐，根據(jù)“煤氣罐數(shù)量=煤氣灶數(shù)量”，推斷存在3個煤氣灶(盡管可能沒有發(fā)現(xiàn)3個煤氣灶)功能6—繼承下層框架從上層框架繼承相關的屬性、屬性值、條件繼承時可以有限制地繼承/排斥屬性、屬性值、條件等第4章知識表示61框架系統(tǒng)具備的功能(5)功能7—變異如果發(fā)生框架與事物很不一致的情況，導致框架調用的變化對面臨的復雜情況，可以引入綜合分析功能8—更新框架調用的改變功能9—修改如果尚不能調用新框架，則修改老框架功能10—查找實現(xiàn)過程中運用各種查詢策略第4章知識表示624.5語義網(wǎng)絡

4.5.1

命題語義網(wǎng)絡

4.5.2

語義網(wǎng)絡上的推理

4.5.3

綜合舉例第4章知識表示63語義網(wǎng)絡的提出Quilian在其博士論文中最早把語義網(wǎng)絡作為知識表示工具(1966)當時稱為聯(lián)想網(wǎng)絡—所有概念節(jié)點通過聯(lián)想弧彼此連接，可進行知識推導本節(jié)主要介紹命題語義網(wǎng)絡此外還有：數(shù)據(jù)語義網(wǎng)絡/語言語義網(wǎng)絡簡要介紹語義網(wǎng)絡上的推理最后給出一個綜合例子，分別使用產(chǎn)生式、框架、語義網(wǎng)絡表示同樣的陳述第4章知識表示644.5.1命題語義網(wǎng)絡第4章知識表示

2元謂詞用語義網(wǎng)絡來表示(實際上n元謂詞都可以用2元謂詞表示)命題=海浪把戰(zhàn)艦輕輕地搖

輕輕搖(海浪,戰(zhàn)艦) —1個謂詞

進一步分解謂詞“搖”： —3個謂詞

動作主體(搖，海浪)動作對象(搖，戰(zhàn)艦)動作方式(搖，輕輕)

引入更多的知識(常識)，構成更復雜網(wǎng)絡65第4章知識表示海浪戰(zhàn)艦輕輕搖搖輕輕戰(zhàn)艦海浪動作主體動作對象動作方式

輕輕方式全域行為搖動事物戰(zhàn)艦

海浪某港海浪某港戰(zhàn)艦

子集子集子集

子集子集個體個體

個體子集動作對象動作方式動作主體66命題語義網(wǎng)絡中謂詞連接符如果命題語義網(wǎng)絡要具備充分表達謂詞公式的能力，需要進一步表示“與”/“或”/“非”等連接詞與節(jié)點—圓圈表示或節(jié)點—菱形框表示非—不表示全稱量詞/存在量詞—網(wǎng)絡分塊化技術(Hendrix,1975)第4章知識表示67分塊命題語義網(wǎng)絡命題=每個學生都讀過一本所有作家都喜歡的書相應的謂詞公式s{Student(s)b[Book(b)Read(s,b)w[Writer(w)Like(w,b)]]}該語義網(wǎng)絡中存在大小兩個命題(兩個謂詞)/大命題(讀)套著小命題(喜歡)大小命題分別用g1/g2表示—GS是全體命題集合/F代表命題是什么第4章知識表示68第4章知識表示694.5.2語義網(wǎng)絡上的推理第4章知識表示語義網(wǎng)絡上的操作主要分為檢索和推理2種，檢索可視為一種特殊推理/推理分為2類閉式推理開式推理閉式推理研究概念的檢索，其過程是從某兩個概念節(jié)點出發(fā)，不斷向其相鄰的節(jié)點擴展，直到兩者擴展的節(jié)點在某處相交—即發(fā)現(xiàn)了二者之間的相互聯(lián)系70開式推理第4章知識表示開始推理是針對語義網(wǎng)絡中的某個或者某些概念提出問題，通過網(wǎng)絡上的推理來回答問題對于最簡單的命題語義網(wǎng)絡：輕輕搖(海浪,戰(zhàn)艦)/只能對海浪和戰(zhàn)艦提問，而不能對“輕輕搖”提問海浪輕輕搖什么？什么輕輕搖戰(zhàn)艦？不能問：海浪對戰(zhàn)艦干什么？716.5.3綜合舉例第4章知識表示試分別用產(chǎn)生式系統(tǒng)、框架結構和命題語義網(wǎng)絡3種知識表示形式表示上述關于導彈的知識導彈是一種自動飛行的、攻擊敵方目標的武器導彈分為戰(zhàn)略導彈和戰(zhàn)術導彈，戰(zhàn)略導彈中30%是巡航式導彈，70%是彈道式導彈，而戰(zhàn)術導彈都是巡航式的戰(zhàn)略導彈中85%是陸基發(fā)射的，15%是潛艇發(fā)射的；潛艇發(fā)射的導彈都是戰(zhàn)略導彈，而陸基發(fā)射的80%是戰(zhàn)略導彈，20%是戰(zhàn)術導彈戰(zhàn)術導彈可以由陸基發(fā)射、飛機發(fā)射和軍艦發(fā)射72表示—產(chǎn)生式(1)第4章知識表示方式：根據(jù)句子，給出規(guī)則句子：導彈是一種自動飛行的、攻擊敵方目標的武器。規(guī)則：導彈(X)→武器(X)飛行方式(X，自動)目標(X，敵方)句子：導彈分為戰(zhàn)略導彈和戰(zhàn)術導彈，規(guī)則：導彈(X)→戰(zhàn)略導彈(X)戰(zhàn)術導彈(X)73表示—產(chǎn)生式(2)第4章知識表示句子：戰(zhàn)略導彈中30%是巡航式導彈，70%是彈道式導彈，而戰(zhàn)術導彈都是巡航式的。規(guī)則：戰(zhàn)略導彈(Y)→巡航式(Y，30%)彈道式(Y，70%)戰(zhàn)術導彈(Z)→巡航式(Z，100%)句子：戰(zhàn)略導彈中85%是陸基發(fā)射的，15%是潛艇發(fā)射的；規(guī)則：戰(zhàn)略導彈(Y)→發(fā)射方式和比例(Y，陸基，85%)發(fā)射方式和比例(Y，潛艇，15%)74表示—產(chǎn)生式(3)第4章知識表示句子：潛艇發(fā)射的導彈都是戰(zhàn)略導彈，而陸基發(fā)射的80%是戰(zhàn)略導彈，20%是戰(zhàn)術導彈規(guī)則：發(fā)射方式和比例(Y，潛艇，100%)→戰(zhàn)略導彈(Y)/發(fā)射方式和比例(Y，陸基，80%)→戰(zhàn)略導彈(Y)/發(fā)射方式和比例(Z，陸基，20%)→戰(zhàn)術導彈(Z)句子：戰(zhàn)術導彈可以由陸基發(fā)射、飛機發(fā)射和軍艦發(fā)射。規(guī)則：戰(zhàn)術導彈(Z)→發(fā)射方式(Z，陸基)發(fā)射方式(Z，飛機)發(fā)射方式(Z，軍艦)75表示—框架(1)第4章知識表示框架名：導彈使用方式：自動飛行使用目的：攻擊敵方目標子類：戰(zhàn)略導彈子類：戰(zhàn)術導彈類型：巡航式|彈道式發(fā)射方式：陸基|潛艇|飛機|軍艦備注：陸基80%=戰(zhàn)略導彈/20%=戰(zhàn)術導彈76表示—框架(2)第4章知識表示框架名：戰(zhàn)略導彈使用方式：自動飛行使用目的：攻擊敵方目標類型：巡航式|彈道式類型比例：30%

|70%發(fā)射方式：陸基|潛艇|飛機|軍艦發(fā)射方式比例：85%|15%|0%|0%備注：無77表示—框架(3)第4章知識表示框架名：戰(zhàn)術導彈使用方式：自動飛行使用目的：攻擊敵方目標類型：巡航式類型比例：100%發(fā)射方式：陸基|潛艇|飛機|軍艦發(fā)射方式比例：X1%|0%|X2%|X3%備注：X1+X2+X3=10078表示—語義網(wǎng)絡第4章知識表示找出句子中的實體要素，確定要素之間的關系例如：導彈是一種自動飛行的、攻擊敵方目標的武器要素：武器/導彈/自動飛行/攻擊敵方目標要素間關系：導彈—武器=子集關系/導彈—使用方式=屬性關系使用方式—自動飛行=個體(使用方式的一種)/導彈—使用目的=屬性關系/使用目的—攻擊目標=個體(使用目的的一種)79語義網(wǎng)絡表示分析第4章知識表示例如：戰(zhàn)略導彈中85%是陸基發(fā)射的，15%是潛艇發(fā)射的要素：戰(zhàn)略導彈/陸基/85%/潛艇/15%/發(fā)射關系：戰(zhàn)略導彈—發(fā)射方式=屬性發(fā)射方式—陸基/潛艇=個體/發(fā)射方式—組成比例=屬性組成比例—85%/15%=子集/85%—陸基=數(shù)量/15%—潛艇=數(shù)量關系種類：子集/個體/屬性/數(shù)量80語義網(wǎng)絡圖示第4章知識表示武器導彈使用方式自動飛行戰(zhàn)略導彈戰(zhàn)術導彈組成比例彈道導彈巡航導彈70%30%子集子集數(shù)量數(shù)量屬性屬性子集個體子集子集陸基飛機軍艦100%屬性數(shù)量屬性組成比例子集屬性發(fā)射方式屬性個體發(fā)射方式個體個體個體組成比例潛艇陸基個體85%15%屬性數(shù)量數(shù)量子集子集屬性屬性100%20%數(shù)量數(shù)量數(shù)量子集子集80%子集組成比例814.6動態(tài)知識表示

4.6.1情景演算

4.6.2解決框架問題

4.6.3事件演算第4章知識表示82靜態(tài)的和動態(tài)的知識表示第4章知識表示事物的分類、屬性描述、關系描述，屬于對事物的靜態(tài)知識表示動態(tài)是事物存在的更根本的形式，因此有必要研究動態(tài)的知識表示有兩類動態(tài)形式：智能體的行動引起了事物存在狀態(tài)的改變/不顯式表示時間—狀態(tài)因行動而改變—情景演算包含時間因素在內—不同時點或區(qū)間上事件的發(fā)生引起狀態(tài)的改變—事件演算83表示的框架第4章知識表示如果狀態(tài)描述包含大量因素，可能改變的只是其中一小部分需要表示出變化和不變的部分表示形式：謂詞公式情景演算表示形式—含有狀態(tài)變換的流謂詞行動通過流謂詞改變世界的狀態(tài)，關于行動描述的公理需要多少個？如何根據(jù)狀態(tài)改變的數(shù)目來決定描述公理的數(shù)目？時間怎樣表示？時間點和區(qū)間844.6.1情景演算第4章知識表示用情景表示行動實施后產(chǎn)生的狀態(tài)，一系列狀態(tài)的變化稱為情景演算情景演算中的知識表示：行動(函數(shù))—邏輯項集合，這些邏輯項通常為函數(shù)，如Forward/Turn(Right)/目前假設環(huán)境中只有一個智能體在行動情景(situation)(狀態(tài))—邏輯項集合，由初始情景(常稱為S0)和所有在該情景上應用一個行動后生成的情景(狀態(tài))組成如：函數(shù)Result(a,s)(有時稱為D0)=對情景s執(zhí)行行動a產(chǎn)生的情景

85情景演算知識表示第4章知識表示流(fluent)—使從一個情景變換到下一個情景的函數(shù)和謂詞/如智能體位置改變的函數(shù)/可稱為流謂詞、流函數(shù)/意味著在情景間流動或變換，見圖在流謂詞的表示中，情景是其中的最后一個參數(shù)/如﹁Holding(G1,S0)表示智能體在初始情景S0下未持有金子G1永久謂詞和函數(shù)—即不受時間影響的謂詞和函數(shù)/如謂詞Gold(G1)86流函數(shù)作用下的情景變換

第4章知識表示

ForwardS0Res(Forward,S0)Res(Turn(Right),Res(Forward,S0))

123

321

123

321

321

12387情景的序列第4章知識表示按照多個單個行動的結果來定義序列的結果保持情景不變：執(zhí)行一個空序列 Result([],s)=s行動改變情景(狀態(tài))：執(zhí)行一個非空序列，即執(zhí)行第一個行動然后在產(chǎn)生的情景中執(zhí)行剩下的行動 Result([a|seq],s)=Result(seq,Result(a,s))

投影(projection)任務：一個情景演算智能體演繹出的一個給定行動序列及結果88例子：找金子(1)第4章知識表示S0:智能體Agent在[1,1]而金子G1在[1,2]目標:將金子G1放到[1,1]流謂詞是某物在某處At(o,x,s)/取到某物Holding(o,s)Agent取到G1的過程：初始狀態(tài)At(Agent,[1,1],S0)∧At(G1,[1,2],S0)At(o,x,S0)<=>[(o=Agent∧x=[1,1])∨(o=G1∧x=[2,2])]89例子：找金子(2)第4章知識表示﹁Holding(o,S0)|o=AgentGold(G1)∧Adjacent([1,1],[1,2])∧Adjacent([1,2],[1,1])Go([1,1],[1,2])At(Agent,[1,2],Result([Go([1,1],[1,2])],S0))Grab(G1)Holding(Agent,Result([Go,Grab],S0))Go([1,2],[1,1])At(G1,[1,1], Result([Go([1,1],[1,2]),Grab(G1), Go([1,2],[1,1])],S0))AgentwithG1 ★90情景演算公理第4章知識表示最簡單版本的情景演算中，每個行動可以用兩條公理來描述：可能性公理(possibilityaxiom)—表述什么時候s可以執(zhí)行行動aPOSSIBILITYAXIOM:前提(表示當前狀態(tài)的流謂詞)=>Poss(a,s)效應公理(effectaxiom)—表述某個可能的行動被執(zhí)行后會發(fā)生什么EFFECTAXIOM：Poss(a,s)=>采取行動而造成的改變，新的情景91可能性公理示例第4章知識表示在例子中，可能性公理表示一個智能體能夠在相鄰位置間移動，能夠在當前位置抓住一塊金子，也能夠放開它持有的一些金子：At(Agent,x,s)∧Adjacent(x,y)=> Poss(Go(x,y),s)Gold(g)∧At(Agent,x,s)∧At(g,x,s)=>Poss(Grab(g),s)Hold(g,s)=>Poss(Release(g),s)92效應公理示例第4章知識表示在例子中，效應公理表示：如果一個行動是可能的，那么在由執(zhí)行此行動而產(chǎn)生的情景中某些屬性(流謂詞)會成立從x走到y(tǒng)導致智能體處于y，抓住金子導致持有金子，而放開金子導致不持有金子Poss(Go(x,y),s)=>At(Agent,y,Result(Go(x,y),s))Poss(Grab(g),s)=>Hold(g,Result(Grab(g),s))Poss(Release(g),s)=>﹁Hold(g,Result(Release(g),s))93利用公理來規(guī)劃(1)第4章知識表示在前面“找金子”例子中，Agent拿到金子需要完成的情景演算是：At(G1,[1,1],Result([Go([1,1],[1,2]),Grab(G1), Go([1,2],[1,1])],S0))在這個情景演算的推理過程中，達到這一目標是利用上述公理構造一個規(guī)劃(形成一個行動序列)以便得到金子規(guī)劃的結果就是實現(xiàn)下述查詢：seqAt(G1,[1,1],Result(seq,S0))94利用公理來規(guī)劃(2)第4章知識表示應用上述公理，規(guī)劃的過程是：Agent到達[1,2]：At(Agent,[1,2],Result(Go([1,1],[1,2]),S0))此時，金子也應該在[1,2]保持位置不變，盡管情景從S0轉換到Result(Go([1,1],[1,2]),S0))/但是公理并沒有告知從初始狀態(tài)At(G1,[1,2],S0)到新狀態(tài)依然如此，即At(G1,[1,2],Result(Go[1,1],[1,2]),S0))所以，問題是：效應公理說明了什么會改變，卻沒有說明什么會保持原狀95框架問題第4章知識表示表示所有保持原狀的東西被稱為框架問題(frameproblem)/需要找到框架問題的有效解決方案實際上幾乎所有東西都是時常保持不變的，每個行動都只影響全部流中的很小一部分解決方案之一是寫下明確的框架公理(frameaxioms)，說明什么保持不變例如，智能體的移動不會影響其它對象，除非對象被智能體持有：At(o,x,s)∧o≠Agent∧﹁Holding(o,s)=>At(o,x,Result(Go(y,z),s))964.6.2解決框架問題第4章知識表示如果使用框架公理來解決框架問題，那么應該怎樣有效地組織這些公理？表示框架問題(representationalframeproblem)設：有F個流謂詞和A個行動，則我們需要框架公理的條數(shù)為O(AF)，即行動可能在每個流謂詞里發(fā)生作用但如果每個行動最多有E種效果，而典型情況下E<<F，則只要表示行動產(chǎn)生的結果就可以了；所以可用一個O(AE)條數(shù)框架公理表示發(fā)生的情況97推理框架問題第4章知識表示推理框架問題(inferentialframeproblem)該問題與表示框架問題有緊密聯(lián)系設：有一個t步規(guī)劃(即有t個行動)，需要在每一步上考慮G個公理的每一條，則獲得最終投影(行動序列及結果)的時間可能是O(Gt)或者O(AEt)(考慮公理的平均規(guī)模)但實際上許多公理在某一時刻并沒有發(fā)生變化，所以應該只考慮t時間內E種結果；于是在時間O(Et)內可以獲得最終投影98解決表示框架問題第4章知識表示使用后繼狀態(tài)公理來解決表示框架問題考慮每個流謂詞在時間上的演化，則效應公理改進為后繼狀態(tài)公理，形式如下：SUCCESSOR-STATEAXIOM：Poss(a,s)

=>(結果狀態(tài)中的流謂詞為真<=>給出使此流謂詞為真的行動∨此流謂詞原本為真而無改變它的行動)在不考慮不可能行動的限制下，注意這個定義使用了<=>，而不是=>/這意味著公理判定流謂詞為真當且僅當右側成立99后繼狀態(tài)公理示例(1)第4章知識表示注意：∨符號后面的部分表示了不變的部分關于智能體位置的后繼狀態(tài)公理在執(zhí)行一個行動后智能體處于y，要么行動是可能的并且由移動到y(tǒng)組成，要么智能體已經(jīng)處于y并且行動不是移動到其它某處Poss(a,s)=> (At(Agent,y,Result(a,s))<=> a=Go(x,y)∨(At(Agent,y,s)∧a≠Go(y,z)))100第4章知識表示關于Holding的公理—在執(zhí)行一個動作后，智能體將持有g：要么行動是抓住g并且抓住是可能的，要么智能體已經(jīng)持有g并且行動不是放開gPoss(a,s)=> (Holding(g,Result(a,s))<=> a=Grab(g)∨(Holding(g,s)∧a≠Release(g)))后繼狀態(tài)定理解決了表示框架問題/公理的總規(guī)模為O(AE)，即A個行動各有E種效應，每個恰好只提到了一次/這些表示分散在G條不同的公理中，所以每條公理的平均表示規(guī)模為AE/G后繼狀態(tài)公理示例(2)101隱含效果第4章知識表示因為行動是智能體產(chǎn)生的，而不是金子；那么金子的移動應該如何實現(xiàn)？需要說明智能體行動的隱含效果(impliciteffect)智能體從x移動到y(tǒng)有一個隱含效果，即它所攜帶的一切也將移動/隱含效果的處理稱為分支問題包含攜帶物的智能體移動公理為：Poss(a,s)(At(o,y,Result(a,s)) (a=Go(x,y)∧(o=Agent∨Holding(o,s))) ∨(At(o,y,s)∧﹁(z

y≠z∧a=Go(y,z)∧ (o=Agent∨Holding(o,s))

))102一些約定第4章知識表示唯一名稱公理—規(guī)定知識庫中不同的常量具有不同的名字唯一名稱假設—這一點不是由知識庫而是由證明過程假設時唯一行動公理—同一名稱的兩個行動項(函數(shù))如果指代同一行動，當且僅當它們涉及的對象全部相同A(x1,…,xm)=A(y1,…,

ym)x1=y1∧…∧xm=ym由初始狀態(tài)描述、后繼狀態(tài)公理及其上面的約定結合起來用以證明有關規(guī)劃103解決推理框架問題第4章知識表示前面提到使用狀態(tài)后繼公理以后，每條公理的平均規(guī)模為AE/G，如果在每步都考慮G條公理，則t步推理所需時間為t*G*(AE/G)=AEt實際上這個時間可以降低—解決推理框架問題為解決推理框架問題，有兩種可能性：放棄情景演算，發(fā)明新的公理形式，如流演算改變推理機制來更有效地處理框架公理/明確地在每個步驟指出哪個行動被執(zhí)行，哪個不執(zhí)行104公理中表示每個行動第4章知識表示當明確知道在每個時間步執(zhí)行哪個行動時，推理框架問題可以不取決于行動的數(shù)量A例子：Poss(a,s)=> (Fi(Result(a,s))(a=A1∨a=A2…)∨ Fi(s)∧(a≠A3)∧(a≠A4)…)每條公理提供了一些可以使流為真的行動和一些可以使流為假的行動(a未作用于s)105行動使謂詞為真或為假第4章知識表示通過引入表示行動a使Fi為真的謂詞PosEffect(a,Fi)/表示行動a使Fi為假的謂詞NegEffect(a,Fi)，可以將前面的公理模式重寫為：Poss(a,s)=>(Fi(Result(a,s)) PosEffect(a,Fi)∨[Fi(s)∧﹁NegEffect(a,Fi)])PosEffect(A1,Fi)PosEffect(A2,Fi)…NegEffect(A3,Fi)NegEffect(A4,Fi)…能否自動完成取決于框架公理的確切格式106進行有效推理(1)第4章知識表示為了形成一個使用類似這樣的公理進行有效推理的過程，我們需要做3件事：(1)為PosEffect

和NegEffect

謂詞建立基于它們首要參數(shù)的索引，這樣當我們已知在時間t發(fā)生了一個行動時，我們可以在O(1)時間內找到它的結果(2)為公理建立索引，以便一旦我們知道Fi是一個行動的結