知识与知识表示是人工智能中的一项基本技术,且这项技术非常重要,决定着人工智能如何进行知识学习,算是最底层也最基础的部分。
一、知识的概念
知识是信息接受者通过对信息的提炼和推理而获得的正确结论,是人对自然世界、人类社会以及思维方式与运动规律的认识与掌握,是人的大脑通过思维重新组合和系统化的信息集合。
二、知识的分类
从便于表示和运用的角度出发,可将知识分为4种类型。
1、事实:反映某一对象或一类对象的属性,如北京是中国的首都,鸟有双翼。
2、事件和事件序列:有时还要提出时间、场合和因果关系,如鉴定会将于明天举行,这次鉴定会要鉴定的机器是中国自行设计制造的。
3、办事、操作等行为:如下棋、证明定理、医疗诊断等。
4、元知识:即知识的知识,关于如何表示知识和运用知识的知识。以规则形式表示的元知识称为元规则,用来指导规则的选用。运用元知识进行的推理称为元推理。
三、知识表示方法
(一)知识表示的含义
知识表示就是将知识符号化并将其输入计算机的过程和方法。它包含两层含义:
(1)用给定的知识结构,按一定的原则、组织表示知识;
(2)解释所表示知识的含义。
就形势而言,知识表示就是用于求解某问题而组织所需知识的数据结构的一种方法。一般来说,对于同一种知识可以采用不同的表示方法。反过来,一种知识表示模式可以表达多种不同的知识。但在解决某一问题时,不同的表示方法可能产生不同的效果。
(二)知识表示的方法
人工智能中知识表示方法注重知识的运用,知识表示方法可粗略地分为叙述式表示和过程式表示两大类:
1、叙述式表示法
叙述式表示法把知识表示为一个静态的事实集合,并附有处理它们的一些通用程序,即叙述式表示描述事实性知识,给出客观事物所涉及的对象是什么。对于叙述式的知识表示,它的表示与知识运用(推理)是分开处理的。
叙述式表示法易于表示“做什么”,其优点是:
(1)形式简单、采用数据结构表示知识、清晰明确、易于理解、增加了知识的可读性。
(2)模块性好、减少了知识间的联系、便于知识的获取、修改和扩充。
(3)可独立使用,这种知识表示出来后,可用于不同目的。
其缺点是:不能直接执行,需要其他程序解释它的含义,因此执行速度较慢。
2、过程式表示法
过程式表示法将知识用使用它的过程来表示。即过程式表示描述规则和控制结构知识,给出一些客观规律,告诉怎么做,一般可用一段计算机程序来描述。
例如,矩阵求逆程序,其中表示了矩阵的逆和求解方法的知识。这种知识是隐含在程序之中的,机器无法从程序的编码中抽出这些知识。
(1)过程式表示法一般是表示“如何做”的知识。其优点有:
可以被计算机直接执行,处理速度快。
便于表达如何处理问题的知识,易于表达怎样高效处理问题的启发性知识。
(2)其缺点是:不易表达大量的知识,且表示的知识难于修改和理解。
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