人工智能第五章2021.ppt

在人工智能领域，知识表示是构建智能系统的关键环节。这一章主要介绍了几种常用的知识表示方法以及逻辑推理的基础，尤其是命题逻辑和谓词逻辑的概念。 非结构化方法中的逻辑表示法，如QA3, STRIPS, DART, 和MOMO，这些都是用于描述和解决复杂问题的框架。STRIPS（State-Transition Representation with Inheritance and Situation Calculus）是AI中早期的规划语言，用于表示状态转换和继承关系。DART和MOMO则是后来发展出的更为高级的规划系统，它们扩展了STRIPS，增加了对动态环境和不确定性处理的能力。 产生式系统，如DENDRAL和MYCIN，是另一种常见的知识表示方式。DENDRAL是第一个使用机器学习来识别化学分子结构的系统，它基于一系列规则进行推理。MYCIN是医疗诊断系统的先驱，其基于专家知识的产生式规则来诊断血液感染。 结构化方法包括框架和语义网络。框架是一种结构化的知识表示，允许存储和处理带有层次结构和部分-整体关系的数据。语义网络则更强调实体之间的关系，通过节点和边来表示实体及其相互联系。 谓词逻辑是数理逻辑的一部分，它是命题逻辑的扩展，能够处理更复杂的陈述和关系。命题逻辑中的基本概念包括命题、真值、联结词等。命题是一句有真假意义的陈述，用大写字母表示，如P、Q等。真值分为T（真）和F（假）。联结词包括否定（～）、析取（∨）、合取（∧）、蕴含（→）和等价（↔），它们用于构建复合命题，表达复杂的逻辑关系。 否定（～P）表示命题P的反面，若P为真，则～P为假，反之亦然。析取（P∨Q）意味着P或Q至少有一个为真，合取（P∧Q）表示P和Q都必须为真。蕴含（P→Q）表明如果P为真，则Q也必须为真，否则P→Q为假。等价（P↔Q）意味着P和Q同时为真或同时为假。 这些基础知识在人工智能中用于构建知识库，支持推理和决策过程。例如，在专家系统中，知识通常以产生式规则的形式表示，并通过谓词逻辑进行推理。在自然语言处理中，理解句子的逻辑结构需要运用命题逻辑和谓词逻辑的原理。 人工智能第五章2021.ppt探讨的是知识表示和逻辑推理的核心概念，这些是构建智能系统的基础，对于理解和实现AI系统的智能行为至关重要。无论是非结构化还是结构化的知识表示方法，以及命题逻辑的运用，都是为了更好地模拟人类的思维过程，实现自动推理和决策。