人工智能導論全套課件

1、人工智能導論,教材： 王萬良《人工智能導論》（第3版） 高等教育出版社，2011. 2,2,第 1 章 緒論,教材： 王萬良《人工智能導論》（第3版） 高等教育出版社，2011. 2,人工智能導論,3,第1章 緒論,1956年正式提出人工智能（artificial intelligence, AI）這個術語并把它作為一門新興科學的名稱。,4,第1章 緒論,1.1 人工智能的

2、基本概念 1.2 人工智能的發(fā)展簡史 1.3 人工智能研究的基本內容1.4 人工智能的主要研究領域,5,第1章 緒論,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的發(fā)展簡史 1.3 人工智能研究的基本內容1.4 人工智能的主要研究領域,6,1.1.1 智能的概念,自然界四大奧秘：物質的本質、宇宙的起源、生命的本 質、智能的發(fā)生。 對智能還沒有確切的定義，主要流派有： （1）思維理論：智能的核心是

3、思維 （2）知識閾值理論：智能取決于知識的數(shù)量及一般化程度 （3）進化理論：用控制取代知識的表示 智能是知識與智力的總和,知識是一切智能行為的基礎,獲取知識并應用知識求解問題的能力,7,感知能力：通過視覺、聽覺、觸覺、嗅覺等感覺器官感知外部世界的能力。 80%以上信息通過視覺得到，10%信息通過聽覺得到。,1.1.2 智能的特征,存儲由感知器官感知到的外部信息以及由思維所產生的知識,對記憶的信息進行處理,2

4、. 記憶與思維能力,8,（1）邏輯思維（抽象思維）依靠邏輯進行思維。思維過程是串行的。容易形式化。思維過程具有嚴密性、可靠性。,,1.1.2 智能的特征,（2）形象思維（直感思維） 依據(jù)直覺。 思維過程是并行協(xié)同式的。 形式化困難。 在信息變形或缺少的情況下仍有可能得到比較滿意的結果。,9,4. 行為能力（表達能力）,1.1.2 智能的特征,（3）頓悟思維（靈感思維） 不定期的突發(fā)性。 非

5、線性的獨創(chuàng)性及模糊性。 穿插于形象思維與邏輯思維之中。,人們的感知能力：用于信息的輸入。行為能力：信息的輸出。,10,人工智能：用人工的方法在機器（計算機）上實現(xiàn)的智能；或者說是人們使機器具有類似于人的智能。,1.1.3 人工智能,人工智能學科：一門研究如何構造智能機器（智能計算機）或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴展人類智能的學科。 圖靈測試：1950年圖靈發(fā)表的《計算機與智能》中設計了一個測試，用以說明人工智能的概念。,11,

6、第1章 緒論,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的發(fā)展簡史 1.3 人工智能研究的基本內容1.4 人工智能的主要研究領域,12,1.2 人工智能的發(fā)展簡史,1.2.1 孕育（1956年之前）公元前，亞里斯多德（Aristotle）：三段論培根（F. Bacon）：歸納法萊布尼茨（G. W. Leibnitz）：萬能符號、推理計算布爾（G. Boole）：用符號語言描述思維活動的基本推理法則1936

7、年，圖靈：圖靈機1943年，麥克洛奇（W. McCulloch）、匹茲(W. Pitts)：M－P模型,13,1.2 人工智能的發(fā)展簡史,1.2.1 孕育（1956年之前）美國愛荷華州立大學的阿塔納索夫教授和他的研究生貝瑞在1937年至1941年間開發(fā)的世界上第一臺電子計算機“阿塔納索夫－貝瑞計算機（Atanasoff-Berry Computer，ABC）”為人工智能的研究奠定了物質基礎。,14,1.2.2 形成（1956年

8、－1969年）,1956年夏，當時美國達特茅斯大學數(shù)學助教、現(xiàn)任斯坦福大學教授麥卡錫和哈佛大學數(shù)學和神經學家、現(xiàn)任MIT教授明斯基、IBM公司信息研究中心負責人洛切斯特、貝爾實驗室信息部數(shù)學研究員香農共同發(fā)起，邀請普林斯頓大學莫爾和IBM公司塞繆爾、MIT的塞爾夫里奇和索羅莫夫以及蘭德公司和卡內基－梅隆大學的紐厄爾、西蒙等10名年輕學者在達特莫斯大學召開了兩個月的學術研討會，討論機器智能問題。會上經麥卡錫提議正式采用“人工智能”這一術

9、語，標志著人工智能學科正式誕生。麥卡錫因而被稱為人工智能之父。此后，美國形成了多個人工智能研究組織，如紐厄爾和西蒙的Carnegie RAND協(xié)作組，明斯基和麥卡錫的MIT研究組，塞繆爾的IBM工程研究組等。,15,1.2.2 形成（1956年－1969年）,1956年以后，人工智能的研究在機器學習、定理證明、模式識別、問題求解、專家系統(tǒng)及人工智能語言等方面都取得了許多引人矚目的成就 。 1969年，成立了國際人工智能聯(lián)合會議（I

10、nternational Joint Conferences on Artificial Intelligence，IJCAI）。 1970年，創(chuàng)刊了國際性的人工智能雜志（Artificial Intelligence）。,16,1.2.3 發(fā)展（1970年－ ）,20世紀60年代末，人工智能研究遇到困難，如機器翻譯。1966年美國顧問委員會的報告裁定：還不存在通用的科學文本機器翻譯，也沒有很近的實現(xiàn)前景。英國、美國中斷了大部分

11、機器翻譯項目的資助。1977年，費根鮑姆在第五屆國際人工智能聯(lián)合會議上提出了“知識工程”概念，推動了知識為中心的研究。1981年，日本宣布第五代計算機發(fā)展計劃，并在1991年展出了研制的PSI－3智能工作站和由PSI－3構成的模型機系統(tǒng)。 我國自1978年開始把“智能模擬”作為國家科學技術發(fā)展規(guī)劃的主要研究課題。1981年成立了中國人工智能學會?，F(xiàn)在，人工智能已經成為計算機、航空航天、軍事裝備、工業(yè)等眾多領域的關鍵技術。,17,

12、第1章 緒論,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的發(fā)展簡史 1.3 人工智能研究的基本內容1.4 人工智能的主要研究領域,18,1.3 人工智能研究的基本內容,知識表示 知識表示：將人類知識形式化或者模型化。 知識表示方法：符號表示法、連接機制表示法。,符號表示法：用各種包含具體含義的符號，以各種不同的方式和順序組合起來表示知識的一類方法。例如，一階謂詞邏輯、產生式等。 連接機制表示法：把各種物理對象

13、以不同的方式及順序連接起來，并在其間互相傳遞及加工各種包含具體意義的信息，以此來表示相關的概念及知識。例如，神經網(wǎng)絡等。,19,2. 機器感知,2. 機器感知 機器感知：使機器（計算機）具有類似于人的感知能力。以機器視覺(machine vision)與機器聽覺為主。,1.3 人工智能研究的基本內容,3. 機器思維機器思維：對通過感知得來的外部信息及機器內部的各種工作信息進行有目的的處理。,20,2. 機器感知,4. 機器學習

14、機器學習（machine learning）：研究如何使計算機具有類似于人的學習能力，使它能通過學習自動地獲取知識。 1957年，Rosenblatt研制成功了感知機。,1.3 人工智能研究的基本內容,5. 機器行為 機器行為：計算機的表達能力，即“說”、“寫”、“畫”等能力。,21,第1章 緒論,1.1 人工智能的基本概念 1.2 人工智能的發(fā)展簡史 1.3 人工智能研究的基本內容1.4 人工智能的主要

15、研究領域,22,1.4 人工智能的主要研究領域,1. 自動定理證明,定理證明的實質是證明由前提 P 得到結論 Q 的永真性。 1958年，王浩證明了有關命題演算的全部定理（220條）、謂詞演算中150條定理的85%。 1965年魯賓遜（Robinson）提出了歸結原理，使機器定理證明成為現(xiàn)實。 我國著名數(shù)學家、中國科學院吳文俊院士把幾何代數(shù)化，建立了一套機器證明方法，被稱為“吳方法”。,23,1.4 人工智能的主要研究領域,

16、2. 博弈 下棋、打牌、戰(zhàn)爭等一類競爭性的智能活動。 1956年，塞繆爾研制出跳棋程序。 1991年8月，IBM公司研制的Deep Thought 2計算機系統(tǒng)與澳大利亞象棋冠軍約翰森（D.Johansen）舉行了一場人機對抗賽，以1：1平局告終。 1996年2月10日至17日 ，IBM公司的“深藍”計算機系統(tǒng)與卡斯帕羅夫進行了六局比賽，以3.5比2.5的總比分贏得這場世人矚目的“人機大戰(zhàn)”的勝利。,24,1.4 人工智能的

17、主要研究領域,2. 博弈 2004年6月8日，中國首屆國際象棋人機對弈開戰(zhàn)。國際象棋特級大師諸宸與“紫光之星”筆記本電腦對陣。諸宸在最后關頭被電腦抓住破綻，先負一局。4天后諸宸靈活變陣，但再負一局。,25,2007年臺北國際發(fā)明暨技術交易展覽上，第三代智能機器人DOC 現(xiàn)場表演下棋。,1.4 人工智能的主要研究領域,26,1.4 人工智能的主要研究領域,模式識別（pattern recognition）：研究對象描述和分類方法的學

18、科。分析和識別的模式可以是信號、圖象或者普通數(shù)據(jù)。文字識別：郵政編碼、車牌識別、漢字識別。人臉識別：反恐、商業(yè)。物體識別：導彈、機器人。,3. 模式識別,27,1.4 人工智能的主要研究領域,4. 機器視覺,機器視覺(machine vision)或計算機視覺(computer vision)是用機器代替人眼睛進行測量和判斷。 機器視覺系統(tǒng)是指通過圖像攝取裝置將被攝取的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分

19、布和寬度、顏色等信息，轉換成數(shù)字信號，抽取目標的特征，根據(jù)判別結果控制現(xiàn)場的設備動作。 機器視覺應用在半導體及電子、汽車、冶金、制藥、食品飲料、印刷、包裝、零配件裝配及制造質量檢測等。,28,1.4 人工智能的主要研究領域,5. 自然語言理解 研究如何讓計算機理解人類自然語言，包括回答問題、生成摘要、翻譯等。 1957年，在蘇聯(lián)人造衛(wèi)星成功發(fā)射的刺激下,美國國家研究會大力支持對俄科技論文的計算機翻譯。人們最初以為機器翻譯只要將雙

20、向詞典及一些詞法知識放進計算機就行了。后來發(fā)現(xiàn)有時會出現(xiàn)十分荒謬的錯誤。,“The spirit is willing but the flesh is weak”心有余而力不足。 俄語 “The wine is good but the meat is spoiled”酒是好的但肉變質了。,,,29,1.4 人工智能的主要研究領域,6. 智能信息檢索,智能信息檢索系統(tǒng)的功能： (1) 能理解自然語言。 (2) 具有推理

21、能力。 (3) 系統(tǒng)擁有一定的常識性知識。,7. 數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)挖掘的目的是從數(shù)據(jù)庫中找出有意義的模式(一組規(guī)則、聚類、決策樹、依賴網(wǎng)絡或其他方式表示的知識)。 數(shù)據(jù)挖掘過程：數(shù)據(jù)預處理、建模、模型評估及模型應用。,30,1.4 人工智能的主要研究領域,8. 專家系統(tǒng),專家系統(tǒng)模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，其水平可以達到甚至超過人類專家的水平。 1965年費根鮑姆研究小組開始研制第一個專家系

22、統(tǒng)——分析化合物分子結構的DENDRAL，1968年完成并投入使用。 1971年MIT開發(fā)成功求解一些數(shù)學問題的MYCSYMA專家系統(tǒng)。拉特格爾大學開發(fā)的清光眼診斷與治療的專家系統(tǒng)CASNET。 1972年斯坦福大學肖特里菲等人開始研制用于診斷和治療感染性疾病的專家系統(tǒng)MYCIN。 1976年斯坦福研究所開始開發(fā)探礦專家系統(tǒng)PROSPECTOR，1980年首次實地分析華盛頓某山區(qū)地質資料，發(fā)現(xiàn)了一個鉬礦。 1981年斯坦

23、福大學研制成功專家系統(tǒng)AM，能模擬人類進行概括、抽象和歸納推理，發(fā)現(xiàn)某些數(shù)論的概念和定理。,31,1.4 人工智能的主要研究領域,9. 自動程序設計,程序綜合：用戶只需要告訴計算機要“做什么”， 無須說明“怎么做”，計算機就可自動實現(xiàn)程序的設計。 程序正確性的驗證：研究出一套理論和方法，通過運用這套理論和方法就可以證明程序的正確性。,32,1.4 人工智能的主要研究領域,10. 機器人,20世紀60年代初，研制出尤尼梅特和沃莎特蘭

24、兩種機器人。 機器人發(fā)展：程序控制機器人（第一代） 、自適應機器人（第二代）、智能機器人（現(xiàn)代）。,33,1.4 人工智能的主要研究領域,美國軍用機器人攜帶火箭,34,美軍排爆機器人,1.4 人工智能的主要研究領域,35,美軍投入伊拉克戰(zhàn)場的可攜帶偵察機器人,1.4 人工智能的主要研究領域,36,1.4 人工智能的主要研究領域,,11. 組合優(yōu)化問題,組合優(yōu)化問題：旅行商問題、生產計劃與調度、物流中的車輛調度、智能交通、通信中的路由

25、調度、計算機網(wǎng)絡信息調度等 NP完全問題：用目前知道的最好的方法求解，問題求解需要花費的時間是隨問題規(guī)模增大以指數(shù)關系增長。,12. 人工神經網(wǎng)絡,人工神經網(wǎng)絡：一個用大量簡單處理單元經廣泛連接而組成的人工網(wǎng)絡，用來模擬大腦神經系統(tǒng)的結構和功能 。,37,1.4 人工智能的主要研究領域,分布式人工智能系統(tǒng)以魯棒性作為控制系統(tǒng)質量的標準，并具有互操作性，即不同的異構系統(tǒng)在快速變化的環(huán)境中，具有交換信息和協(xié)同工作的能力。 分布式問

26、題求解：把一個具體的求解問題劃分為多個相互合作和知識共享的模塊或者結點。 多智能體系統(tǒng)：研究各智能體之間行為的協(xié)調。,13. 分布式人工智能與多智能體,38,1.4 人工智能的主要研究領域,國際知名美籍華裔科學家傅京孫（K S. Fu）在1965年首先把人工智能的啟發(fā)式推理規(guī)則用于學習控制系統(tǒng)。 智能控制的兩個顯著特點：第一，智能控制是同時具有知識表示的非數(shù)學廣義世界模型和傳統(tǒng)數(shù)學模型混合表示的控制過程。第二，智能控制的核

27、心在高層控制，其任務在于實際環(huán)境或過程進行組織，即決策與規(guī)劃，以實現(xiàn)廣義問題求解。 智能控制的基本類型：（1）專家智能控制 （2）模糊控制（3）神經網(wǎng)絡控制,14. 智能控制,39,1.4 人工智能的主要研究領域,智能仿真是將AI引入仿真領域，建立智能仿真系統(tǒng)。 仿真是對動態(tài)模型的實驗，即行為產生器在規(guī)定的實驗條件下驅動模型，從而產生模型行為。仿真是在描述性知識、目的性知識及處理知識的基礎上產生結論性知識。 利用AI對整個仿真

28、過程（建模、實驗運行及結果分析）進行指導，在仿真模型中引進知識表示，改善仿真模型的描述能力，為研究面向目標的建模語言打下基礎，提高仿真工具面向用戶、面向問題的能力，使仿真更有效地用于決策，更好地用于分析、設計及評價知識庫系統(tǒng)。,15. 智能仿真,40,1.4 人工智能的主要研究領域,智能CAD（簡稱ICAD）就是把人工智能技術引入計算機輔助設計領域，建立智能CAD系統(tǒng)。AI幾乎可以應用到CAD技術的各個方面。從目前發(fā)展的趨勢來看，至少

29、有下述四個方面： （1）設計自動化。 （2）智能交互。 （3）智能圖形學。 （4）自動數(shù)據(jù)采集。,16. 智能CAD,41,1.4 人工智能的主要研究領域,智能CAI就是把AI引入計算機輔助教學領域。 ICAI系統(tǒng)一般分成專門知識、教導策略和學生模型和自然語言的智能接口。 ICAI應具備下列智能特征：（1）自動生成各種問題與練習。（2）根據(jù)學生的學習情況自動選擇與調整教學內容與進度

30、。（3）在理解教學內容的基礎上自動解決問題生成解答。（4）具有自然語言生成和理解能力。（5）對教學內容有理解咨詢能力。（6）能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。（7）能評價學生的學習行為。（8）能不斷地在教學中改善教學策略。,17. 智能CAI,42,1.4 人工智能的主要研究領域,智能管理就是把人工智能技術引入管理領域，建立智能管理系統(tǒng)，研究如何提高計算機管理系統(tǒng)的智能水平，以及智能管理系統(tǒng)的設計理論、方法與實現(xiàn)技術

31、。 智能決策就是把人工智能技術引入決策過程，建立智能決策支持系統(tǒng)。 智能決策支持系統(tǒng)是由傳統(tǒng)決策支持系統(tǒng)再加上相應的智能部件就構成了智能決策支持系統(tǒng)。 智能部件可以是專家系統(tǒng)模式、知識庫模式等。,18. 智能管理與智能決策,43,1.4 人工智能的主要研究領域,多媒體計算機系統(tǒng)就是能綜合處理文字、圖形、圖像和聲音等多種媒體信息的計算機系統(tǒng)。 智能多媒體就是將人工智能技術引入多媒體系統(tǒng)，使其功能和性能得到進一步發(fā)展和提高。

32、多媒體技術與人工智能所研究的機器感知、機器理解等技術不謀而合。人工智能的計算機視聽覺、語音識別與理解、語音對譯、信息智能壓縮等技術運用于多媒體系統(tǒng)，將會使現(xiàn)在的多媒體系統(tǒng)產生質的飛躍。,19. 智能多媒體系統(tǒng),44,1.4 人工智能的主要研究領域,智能操作系統(tǒng)的基本模型：以智能機為基礎，能支撐外層的AI應用程序，實現(xiàn)多用戶的知識處理和并行推理。 智能操作系統(tǒng)三大特點：并行性：支持多用戶、多進程，同時進行邏輯推理等;分布性：把計算

33、機硬件和軟件資源分散而又有聯(lián)系地組織起來，能支持局域網(wǎng)和遠程網(wǎng)處理;智能性：一是操作系統(tǒng)處理的是知識對象，具有并行推理功能，支持智能應用程序運行;二是操作系統(tǒng)的絕大部分程序使用AI程序編制，充分利用硬件并行推理功能;三是具有較高智能程序的自動管理維護功能，如故障的監(jiān)控分析等，幫助維護人員決策。,20. 智能操作系統(tǒng),45,1.4 人工智能的主要研究領域,智能計算機系統(tǒng)就是人們正在研制的新一代計算機系統(tǒng)。 智能計算機系統(tǒng)從基本元件

34、到體系結構，從處理對象到編程語言，從使用方法到應用范圍，同當前的諾依曼型計算機相比，都有質的飛躍和提高，它將全面支持智能應用開發(fā)，且自身就具有智能。,21. 智能計算機系統(tǒng),46,1.4 人工智能的主要研究領域,智能通信就是把人工智能技術引入通信領域，建立智能通信系統(tǒng)。 智能通信就是在通信系統(tǒng)的各個層次和環(huán)節(jié)上實現(xiàn)智能化。例如在通信網(wǎng)的構建、網(wǎng)管與網(wǎng)控、轉接、信息傳輸與轉換等環(huán)節(jié)，都可實現(xiàn)智能化。這樣，網(wǎng)絡就可運行在最佳狀態(tài)，具有

35、自適應、自組織、自學習、自修復等功能。,22. 智能通信,47,1.4 人工智能的主要研究領域,智能網(wǎng)絡系統(tǒng)就是將人工智能技術引入計算機網(wǎng)絡系統(tǒng)。如在網(wǎng)絡構建、網(wǎng)絡管理與控制、信息檢索與轉換、人機接口等環(huán)節(jié)，運用AI的技術與成果。 AI的專家系統(tǒng)、模糊技術和神經網(wǎng)絡技術可用于網(wǎng)絡的連接接納控制、業(yè)務量管制、業(yè)務量預測、資源動態(tài)分配、業(yè)務流量控制、動態(tài)路由選擇、動態(tài)緩沖資源調度等許多方面。,23. 智能網(wǎng)絡系統(tǒng),48,1.4 人工

36、智能的主要研究領域,人工生命是以計算機為研究工具，模擬自然界的生命現(xiàn)象，生成表現(xiàn)自然生命系統(tǒng)行為特點的仿真系統(tǒng)。主要研究進化的模式和方式、人工仿生學、進化博弈、分子進化、免疫系統(tǒng)進化、學習等；具有自治性、智能性、反應性、預動性和社會性的智能主體的形式化模型、通信方式、協(xié)作策略；研究生物感悟的機器人、自治和自適應機器人、進化機器人、人工腦。,24. 人工生命,第 2 章 知識表示,教材： 王萬良《人工智能導論》（第3版）

37、 高等教育出版社，2011. 2,50,第2章 知識表示,人類的智能活動主要是獲得并運用知識。知識是智能的基礎。為了使計算機具有智能，能模擬人類的智能行為，就必須使它具有知識。但知識需要用適當?shù)哪Ｊ奖硎境鰜聿拍艽鎯Φ接嬎銠C中去，因此，知識的表示成為人工智能中一個十分重要的研究課題。本章將首先介紹知識與知識表示的概念，然后介紹一階謂詞邏輯、產生式、框架、語義網(wǎng)絡等當前人工智能中應用比較廣泛的知識表示方法，為后面介紹推理方

38、法、專家系統(tǒng)等奠定基礎。,51,第2章 知識表示,2.1 知識與知識表示的概念 2.2 一階謂詞邏輯表示法 2.3 產生式表示法 2.4 框架表示法,52,第2章 知識表示,2.1 知識與知識表示的概念 2.2 一階謂詞邏輯表示法 2.3 產生式表示法 2.4 框架表示法,53,2.1.1 知識的概念,知識：在長期的生活及社會實踐中、在科學研究及實驗中積累起來的對客觀世界的認識與經驗。知識：把有關信息

39、關聯(lián)在一起所形成的信息結構。 知識反映了客觀世界中事物之間的關系，不同事物或者相同事物間的不同關系形成了不同的知識。,信息關聯(lián)形式：“如果……，則……” 如果大雁向南飛，則冬天就要來臨了。,—— 規(guī)則,—— 事實,例如： “雪是白色的” 。 “如果頭痛且流涕，則有可能患了感冒” 。,54,2.1.2 知識的特性,1.相對正確性 任何知識都是在一定的條件及環(huán)境下產生的，在這種條件及環(huán)境下才是正確的。,1+1=2

40、（十進制）1+1=10 (二進制）,55,2.1.2 知識的特性,不確定性,隨機性引起的不確定性 模糊性引起的不確定性 經驗引起的不確定性 不完全性引起的不確定性,知識狀態(tài)：“真” “假” “真”與“假”之間的中間狀態(tài),“如果頭痛且流涕，則有可能患了感冒”,小李很高,56,2.1.2 知識的特性,可表示性與可利用性 知識的可表示性: 知識可以用適當形

41、式表示出來，如用語言、文字、圖形、神經網(wǎng)絡等。 知識的可利用性: 知識可以被利用。,57,2.1.3 知識的表示,知識表示（knowledge representation）：將人類知識形式化或者模型化。 知識表示是對知識的一種描述，或者說是一組約定，一種計算機可以接受的用于描述知識的數(shù)據(jù)結構。 選擇知識表示方法的原則：,（1）充分表示領域知識。 （2）有利于對知識的利用。（3）便于對知識的組織、維護與管理。 （4）便

42、于理解與實現(xiàn)。,58,第2章 知識表示,2.1 知識與知識表示的概念 2.2 一階謂詞邏輯表示法 2.3 產生式表示法 2.4 框架表示法,59,2.2 一階謂詞邏輯表示法,,60,2.2 一階謂詞邏輯表示法,2.2.1 命題2.2.2 謂詞2.2.3 謂詞公式2.2.4 謂詞公式的性質2.2.5 一階謂詞邏輯知識表示方法2.2.6 一階謂詞邏輯表示法的特點,61,命題邏輯：研究命題及命題之間關

43、系的符號邏輯系統(tǒng)。 命題邏輯表示法：無法把它所描述的事物的結構及邏輯特征反映出來，也不能把不同事物間的共同特征表述出來。,2.2.1 命題,命題（proposition）：一個非真即假的陳述句。 若命題的意義為真，稱它的真值為真，記為 T。 若命題的意義為假，稱它的真值為假，記為 F。 一個命題可在一種條件下為真，在另一種條件下為假。,例如：3<5,例如：太陽從西邊升起,例: 1＋1＝10,P：老李是小李的父親,P：北京

44、是中華人民共和國的首都,P：李白是詩人Q：杜甫也是詩人,62,2.2.2 謂詞,,,謂詞的一般形式： P (x1, x2,…, xn)個體 x1, x2,…, xn ：某個獨立存在的事物或者某個抽象的概念；謂詞名 P：刻畫個體的性質、狀態(tài)或個體間的關系。,“老張是一個教師”：一元謂詞 Teacher (Zhang) “5>3” ：二元謂詞 Greater (5, 3) “Smith作為一個工程師為IBM工作”：

45、三元謂詞 Works (Smith, IBM, engineer),（1）個體是常量：一個或者一組指定的個體。,63,2.2.2 謂詞,,,（2）個體是變元（變量）：沒有指定的一個或者一組個體。,“小李的父親是教師”：Teacher (father (Li) ),（3）個體是函數(shù)：一個個體到另一個個體的映射。,“x<5” ：Less(x, 5),（4）個體是謂詞,“Smith作為一個工程師為IBM工作”：二階謂詞 Works

46、 (engineer (Smith), IBM),64,2.2.3 謂詞公式,,1. 連接詞（連詞）（1）﹁： “否定” （ negation ）或 “非”。（2）∨： “析取”（disjunction）——或。（3）∧： “合取”（conjunction）——與。,“機器人不在2號房間”：﹁ Inroom (robot, r2),“李明打籃球或踢足球”：Plays (Liming, basketball) ∨ Plays

47、(Liming, football),“我喜歡音樂和繪畫”： Like (I, music) ∧ Like (I, painting),65,2.2.3 謂詞公式,1. 連接詞（連詞）（4）→：“蘊含”(implication)或 “條件”(condition)。,,“如果劉華跑得最快，那么他取得冠軍?！?： RUNS (Liuhua，faster)→WINS (Liuhua ，champion),

48、（5）? ：“等價”（equivalence）或“雙條件” （bicondition）。 P ? Q: “P當且僅當Q”。,66,2.2.3 謂詞公式,1. 連接詞（連詞）,,謂詞邏輯真值表,67,2.2.3 謂詞公式,2. 量詞（quantifier）（1）全稱量詞（universal quantifier）（ x）：“對個體域中的所有（或任一個）個體 x ”。,“所有的機器人都是

49、灰色的”： ( x)[ROBOT (x) → COLOR (x，GRAY)],,（2）存在量詞（existential quantifier）（ x）：“在個體域中存在個體 x ”。,“1號房間有個物體”： （ x）INROOM（x，r1）,68,2.2.3 謂詞公式,全稱量詞和存在量詞舉例：,,( x)( y) F(x, y) 表示對于個體域中的任何個體x都存在個體y，x與y是朋友

50、。 ( x)( y) F(x, y) 表示在個體域中存在個體x，與個體域中的任何個體y都是朋友。 ( x)( y) F(x, y) 表示在個體域中存在個體x與個體y，x與y是朋友。 ( x)( y) F(x, y) 表示對于個體域中的任何兩個個體x和y，x與y都是朋友。,69,2.2.3 謂詞公式,全稱量詞和存在量詞出現(xiàn)的次序將影響命題的意思。例如：,( x)( y)

51、(Employee(x) → Manager(y, x)) : “每個雇員都有一個經理。” ( y)( x)(Employee(x) → Manager(y, x)): “有一個人是所有雇員的經理?！?70,2.2.3 謂詞公式,3. 謂詞公式定義2.2 可按下述規(guī)則得到謂詞演算的謂詞公式：,,(1) 單個謂詞是謂詞公式，稱為原子謂詞公式。(

52、2) 若A是謂詞公式，則﹁A也是謂詞公式。 (3) 若A，B都是謂詞公式，則A∧B，A∨B，A→B， A? B也都是謂詞公式。 若A是謂詞公式，則 ( x) A，( x)A也是謂詞公式。 有限步應用（1）－（4）生成的公式也是謂詞公式。,連接詞的優(yōu)先級別從高到低排列： ﹁， ∧， ∨， →，,71,2.2.3 謂詞公式,4．量詞的轄域 量詞的轄域：位于量

53、詞后面的單個謂詞或者用括弧括起來的謂詞公式。約束變元與自由變元：轄域內與量詞中同名的變元稱為約束變元，不同名的變元稱為自由變元。,,,例如： ( x)(P(x, y) → Q (x, y))∨R(x, y) (P(x, y) → Q (x, y)) ：( x)的轄域，轄域內的變元x是受（ x）約束的變元，R(x, y)中的x是自由變元。 公式中的所有y都是自由變元。,72,2.2.4 謂詞公式的性質,1.

54、謂詞公式的解釋 謂詞公式在個體域上的解釋：個體域中的實體對謂詞演算表達式的每個常量、變量、謂詞和函數(shù)符號的指派。,Friends (george, x)Friends (george, susie) TFriends (george, kate) F,對于每一個解釋，謂詞公式都可求出一個真值（T或F）。,73,2.2.4 謂詞公式的性質,2. 謂詞公式的永真性、可滿足性、不可滿足性,,定義2.5 對于謂

55、詞公式P，如果至少存在一個解釋使得P在此解釋下的真值為T，則稱P是可滿足的，否則，則稱P是不可滿足的。,定義2.4 如果謂詞公式P對個體域D上的任何一個解釋都取得真值F，則稱P在D上是永假的；如果P在每個非空個體域上均永假，則稱P永假。,定義2.3 如果謂詞公式P對個體域D上的任何一個解釋都取得真值T，則稱P在D上是永真的；如果P在每個非空個體域上均永真，則稱P永真。,74,2.2.4 謂詞公式的性質,3. 謂詞公式的等價性,,定

56、義2.6 設P與Q是兩個謂詞公式，D是它們共同的個體域，若對D上的任何一個解釋，P與Q都有相同的真值，則稱公式P和Q在D上是等價的。如果D是任意個體域，則稱P和Q是等價的，記為P Q 。（4）德.摩根律(De. Morgen) （8）連接詞化規(guī)律（蘊含、等價等值式） （10）量詞轉換律,,75,2.2.4 謂詞公式的性質,4. 謂詞公式的永真蘊含,,,,定義2.7 對于謂詞公式P與Q，如果P→Q永真，則稱公式P

57、永真蘊含Q，且稱Q為P的邏輯結論，稱P為Q的前提，記為P Q。（3）假言推理 （4）拒取式推理 （5）假言三段論,76,2.2.4 謂詞公式的性質,謂詞邏輯的其他推理規(guī)則 P規(guī)則：在推理的任何步驟上都可引入前提。 T規(guī)則：在推理過程中，如果前面步驟中有一個或多個公式永真蘊含公式S，則可把S引入推理過程中。 CP規(guī)則：如果能從任意引入的命題R和前提集合中推出S來，則可從前提集合推出R → S來。,,,,,,,,7

58、7,2.2.4 謂詞公式的性質,所有的人都是會死的， 因為諸葛亮是人， Human（Zhugeliang） 所以諸葛亮是會死的。 Die（Zhugeliang）,{ 1 } P規(guī)則 { 2 } Human（Zhugeliang） P規(guī)則

59、 { 1, 2 } Die（Zhugeliang） T規(guī)則,,78,2.2.4 謂詞公式的性質,謂詞邏輯的其他推理規(guī)則：④ 反證法： ，當且僅當 ，即Q為P的邏輯結論，當且僅當 是不可滿足的。,,,,,,,定理：Q為 ， ，… ， 的邏輯結論，當且僅當

60、 是不可滿足的。,79,2.2.5 一階謂詞邏輯知識表示方法,謂詞公式表示知識的步驟：（1）定義謂詞及個體。（2）變元賦值。（3）用連接詞連接各個謂詞，形成謂詞公式。,例如： 用一階謂詞邏輯表示下列關系數(shù)據(jù)庫。住戶 房間 電話號碼 房間Zhang

61、 201 491 201Li 201 492 201Wang 202 451 202Zhao 203

62、 451 203,,Occupant,Telephone,80,,用一階謂詞表示： Occupant（Zhang ， 201） Occupant（Li，201） Occupant（Wang， 202） Occupant（Zhao， 203） Telephone（491，201） Telephone（492

63、，201） Telephone（451，202） Telephone（451，203）,2.2.5 一階謂詞邏輯知識表示方法,81,2.2.6 一階謂詞邏輯表示法的特點,優(yōu)點： 自然性 精確性 嚴密性 容易實現(xiàn),應用：（1）自動問答系統(tǒng)（Green等人研制的QA3系統(tǒng)）（2）機器人行動規(guī)劃系統(tǒng)（Fikes等人研制的STRIPS系統(tǒng)）（3）機器博弈系統(tǒng)（Filman等人研制的FOL系統(tǒng)）

64、（4）問題求解系統(tǒng)（Kowalski等設計的PS系統(tǒng)）,局限性： 不能表示不確定的知識 組合爆炸 效率低,82,第2章 知識表示,2.1 知識與知識表示的概念 2.2 一階謂詞邏輯表示法 2.3 產生式表示法 2.4 框架表示法,83,2.3 產生式表示法,2.3.1 產生式2.3.2 產生式系統(tǒng)2.3.3 產生式系統(tǒng)——動物識別系統(tǒng)2.3.4 產生式表示法的特點,84,2.3.1 產生式,“產生

65、式”：1943年，美國數(shù)學家波斯特（E. Post）首先提出。 1972年，紐厄爾和西蒙在研究人類的認知模型中開發(fā)了基于規(guī)則的產生式系統(tǒng)。產生式通常用于表示事實、規(guī)則以及它們的不確定性度量，適合于表示事實性知識和規(guī)則性知識。,,,85,2.3.1 產生式,確定性規(guī)則知識的產生式表示,2. 不確定性規(guī)則知識的產生式表示,基本形式： IF P THEN Q 或者： 例如： r4：IF

66、 動物會飛 AND 會下蛋 THEN 該動物是鳥,基本形式： IF P THEN Q （置信度） 或者： （置信度） 例如： IF 發(fā)燒 THEN 感冒 （0.6）,86,2.3.1 產生式,3. 確定性事實性知識的產生式表示,4. 不確定性事實性知識的產生式表示,三元組表示：（對象，屬性，值）

67、 或者：（關系，對象1，對象2） 例： 老李年齡是40歲： （Li，age，40） 老李和老王是朋友：（friend，Li，Wang）,四元組表示：（對象，屬性，值，置信度） 或者： （關系，對象1，對象2，置信度）例：老李年齡很可能是40歲：（Li，age，40，0.8） 老李和老王不大可能是朋友：（friend，Li，

68、Wang，0.1）,87,2.3.1 產生式,產生式與謂詞邏輯中的蘊含式的區(qū)別：（1）除邏輯蘊含外，產生式還包括各種操作、規(guī)則、變換、算子、函數(shù)等。例如，“如果爐溫超過上限，則立即關閉風門”是一個產生式，但不是蘊含式。（2）蘊含式只能表示精確知識，而產生式不僅可以表示精確的知識，還可以表示不精確知識。蘊含式的匹配總要求是精確的。產生式匹配可以是精確的，也可以是不精確的，只要按某種算法求出的相似度落在預先指定的范圍內就認為是可匹配的