人工智能2 知识表示方法背景 人工智能课程 中国海洋大学

什么是知识? ............................................................................................................................. 1

什么是知识表示？ ................................................................................................................... 2

状态空间表示法 ....................................................................................................................... 4

一阶谓词逻辑表示方法 ........................................................................................................... 5

什么是知识?

知识可从（范围，目的、有效性）加以三维描述。其中知识的范围是由具体到一般，知

识的目的是由说明到指定，知识的有效性是由确定到不确定。例如“为了证明A->B, 只需证明A∧~B是不可满足的”这种知识是一般性、指示性、确定性的。而像“桌子有四条腿”这种知识是具体的、说明性、不确定性的。

知识是人类在改造现实世界的实践中认识和经验的总和，在计算机科学智能程序设计中

研究的知识仅仅是有关现实世界的一部分知识。那么，智能行为究竟需要哪些类型的知识呢？为解决这些问题，在AI系统中经常见到的知识类型至少有下列几种。

(1) 对象(Object)性知识或称事实性知识：最典型的是以我们周围现实世界中的有关对象

事实来考虑知识。一般采用直接表示的形式。例如：北京有一千万人口；凡猴子都有尾巴；下午五点左右去买菜最便宜；鸟有翅膀；知更鸟是鸟；雪是白的等。所以必须要有表达这些对象本身的类型或种类以及对象描述的方法。

(2) 事件(Event)性知识：在现实世界中所发生的动作和事件，例如：昨天下午4点２０

分在×国×机场上空发生了飞机爆炸事件；鲍勃在仓库后吻了玛丽；明天在五台山体育场举行大学生运动会等。知识表示除了事件自身的记述外，还必须有事实的类属与特征，同时涉及到对象、时间过程及其因果关系等。

(3) 性能性(Performance)知识或称过程性知识：表达的是如何做一件事情及其技巧的性

能。它是一类行为所包含的，超出了对象性和事件性知识之外的那一部分知识，这类知识可决定一个人独立工作的能力、解决问题的水平以及创造力。例如：“某人毛笔字写得很好”就是“写”的技巧。这类知识有很多是描述做某件事的过程，使人或计算机可以照此去做。例如，“电视机维修法”，“怎样制作松花蛋”，等。标准程序库也是常见的过程性知识，而且是系列化、配套的。这一类知识是描述事物的内涵，而不是它的外延。

(4) 实例性知识: 只给出一些实例，关于事物的知识即隐藏在这些实例之中。如，大批

的观察数据即是典型的实例性知识。实例性知识和事实性知识的主要区别是，人们感兴趣的一般不是这些实例本身，而是在大批裕事面隐藏的规律性知识。

(5) 类比性知识: 既不给出外延，也不给出出涵，只给出它与其它事物的某些相似之处。有一则谜语说：“ 山叠叠而不高，路遥遥而不远，雷轰轰而不雨，雪飘飘而不寒”，打一农村家庭用品（石磨）。山、路、雷、雪皆非谜底，只是以山拟其形，路拟其圈，雪拟其粉，雷拟其声。类比性知识一般不能完整地刻划事物，有时会犯瞎子摸象的毛病。但它可以启发人们在不同领域的知识间架起桥梁，利用一个领域的知识去解决另一个领域的问题。

(6) 元知识(Meta-knowledge)：也可以称为关于知识的知识，有各种不同的情况。如，

一个计算机辅助教学系统要知道用户目前对课程理解到何种程度，这是关于他人知识的知识。一个好的专家系统应该知道自己能回答什么问题，不能回答什么问题，这是关于自己知识的知识。一组机器人合作完成一项任务时需要互相知道各方的动作是否协调，这是关于相互知识的知识，等等。最重要的元知识是如何使用知识的知识。例如，已知所需的知识在某个知识库中，用什么方法把它找出来？已知某个结论蕴含在某个前提中，用什么方法把它推出来？估计测试数据中隐藏着某些规律，用什么方法把它们总结出来？等等。因此，元知识

经常以控制知识的形式出现。

在现实世界中使用我们原先已知的知识称为元知识，而在研制专家系统时我们把使用和

控制该系统领域知识的知识称为元知识。例如：我们通常知识对某个特殊物体知识的了解程度和来源，或对某种信息的可靠性的估计，以及知道现实世界中的特殊事件的相关重要性。元知识同样包括已知道的我们自身的性能：我们的精力、弱点、在不同领域的水平，以及对解决问题的进展、感觉均可作为元知识来处理。例如：Bobrow(1975)描述了一个计划旅行的机器人，它能通过读懂街头标识来发展自己在哪条路上，从而显示了元知识的威力。

以上几类知识是否容易区分或是否还有其他不同的类型，这是有趣的心理学问题，不过

现在我们将忽视知识问题的心理学影响。

知识的分类还可以从其是陈述性的还是过程性的角度分为陈述性知识和过程性知识两

大类。

70年代以来陈述性知识表示与过程性知识表示一直是有争论的。知识表示可分为陈述

性和过程性表示两大类，但两者的界限也不十分明显又难以分开。

什么是知识表示？

知识表示是人工智能研究的一个重要课题，无论应用人工智能技术解决什么问题，首先

遇到的就是所涉及的各类知识如何加以表示。不同的知识有不同的表示方法，研究知识的表示方法，不单是解决如何将知识存储在计算机中的问题，更重要的是应该能够方便且正确地使用知识。合理的知识表示，可以使得问题的求解变得容易，并且有较高的求解效率。

知识表示问题是人工智能要研究的根本问题之一，也是目前人工智能研究中最活跃的领

域。知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，即既要考虑知识的存储又要考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。

在AI中，知识表示是数据结构和解释过程的结合，在程序中使用恰当，将导致"可知"

行为。知识表示的工作包括在计算机程序中存储信息的几类数据结构的设计，以及对这些数据结构进行"智能"推理演变的发展过程。

必须记住：数据结构不是知识，而百科全书是知识。我们说，书是知识的一种资源，但

若没有读者，书仅是纸上的墨水。类似的，我们通常认为在AI数据库中列表和指针这样的数据结构为知识，但这仅当它们表达的事实或规则真正被某个程序以可知方法执行时才有效。

换句话说，为了研究如何用计算机处理知识，必须首先研究知识的表示形式。因为如果

不能把知识按某种整理好的形式存进计算机中，那末一切都无从谈起。

总之，知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构

与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。

首先需说明，以自然语言作为知识表示语言是困难的。人表示知识处理知识均使用自然

语言，如以这种表示直接引入计算机是最理想了。但是自然语言有二义性、语法语义也难于有完善的描述，从而给机器内部表示带来难以克服的困难，需另行考虑知识表示方法。

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