人工智能----知识与知识表示

   人类的智能活动过程主要是一个获得并运用知识的过程，知识是智能的基础，知识是需要用适当的模式表示出来才能存储到计算机中去。
 一、 知识
            数据：用一组符号及其组合表示的信息。
            数据是信息的载体和表示，信息是数据在特定场合下的具体含义，或者说信息是数据的语义，只有把两者密切地结合起来，才能实现对现实世界中某一具体事物的描述。
            知识：把有关信息关联在一起所形成的信息结构。
           知识的特性：
                   1. 相对正确性  
                   2.不确定性   
                        由随机性引起的不确定性。
                        由模糊性引起的不确定性。
                        由不完全性引起的不确定性。
                        由经验引起的不确定性。
                    3. 可表示性与可利用性。知识是可以用适当形式表示出来的。如语言、文字、图形、神经元网络。
            
             知识的分类：
                   *从知识的作用范围来划分：常识性知识和领域性知识
                   *从知识的作用及表示来划分：
                          事实性知识 ：事实性知识一般采用直接表达的形式，如谓词公式表示
                          过程性知识 ：一般是通过对领域内各种问题的比较与分析得出的规律性知识，有领域内的规则、定律、定理及经验构成。对于一个智能系统来说，过程性知识是否完善，丰富、一致将直接影响到系统的性能及可信任性，是智能系统的基础。表示方法可以是一组产生式规则或语义网络。
                          控制性知识 ：又称深层知识或者元知识，它是关于如何运用已有的知识进行问题求解的知识，因此又称为“关于知识的知识”。表达控制信息的方式：策略级控制（较高）、语句级控制（中级）、及实现级控制（较低级）
                    *从知识的确定性来划分：确定性知识和不确定性知识
                    *从知识的结构及表现形式来划分: 
                             逻辑性知识： 反映人类逻辑思维过程的知识
                             形象性知识： 通过形象建立起来的知识
二、知识的表示
             所谓知识表示：就是对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。
             知识表示方法又称为知识表示技术，其表示形式称为知识表示模式。
             知识表示方法可分为两大类：
                   符号表示法：用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和次序组合起来表示知识。它主要
                   连接机制表示法：用神经网络技术表示知识的一种方法。他把各种物理对象以不同的方式及次序连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息，以此来表示相关的概念及知识。
             
              在选择知识表示方法时，应从以下几个方面进行考虑：
                 1. 充分表示领域知识
                 2. 有利于对知识的利用
                 3. 便于对知识的组织、维护与管理
                 4. 便于理解和实现
三、一阶谓词逻辑表示法
            
             1. 表示知识的方法：
                    谓词逻辑适合于表示事物的状态、属性、概念等事实性的知识，也可以用来表示事物间确定的因果关系，即规则。事实通常用谓词公式的与/或形表示，所谓与/或形是指用合取符号（）及析取符号连接起来的公式。规则通常用蕴含式表示。
                      如果 x 则 y
                可表示为：
                       x ->y

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