ai人工智能产品方案|人工智能知识表示

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在聊知识的表示方法之前，我们先来看看什么是知识，以及知识是如何形成的。知识是人类一切智能活动的基础，是人们对可重复信息之间联系的认识，是信息经过整理、加工、解释、挑选和改造而形成的，所以知识是对信息和信息之间联系的认识，以及利用认识解决实际问题的方法和策略。其实知识就是包括对象和对象之间的关联关系，解决方法和策略是通过增加对象、改变对象与对象之间的关联关系的组合。通常来说知识是通过学习得来的，学习的过程可以理解为：数据输入——》获取信息——》通过信息推理提炼出知识。例如：13亿是一个数据，中国人口已经达到13亿，则是一条信息；中国是世界上人工最多的国家，就是综合了其他各个国家的人口信息，而推理得到的一个知识。

人工智能之知识表示

一、人工智能所关心的知识

人工智能所关心的知识包括：事实知识、规则知识、控制知识、元知识。

事实知识：有关问题环境的一些事物的知识。以“。。。是。。。”形式出现规则知识：问题中与事物的行动、动作相关的因果关系知识。以“如果。。。那么。。。”形式出现；控制知识：问题的求解步骤、技巧性知识。怎么做一件事，或多个动作同时被激活，选择那个动作来执行？元知识：知识的知识，知识库中的高层知识。使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等（元知识用于进行知识表示！）。

二、什么是“知识表示”？

知识表示，是知识符号化，输入计算机的过程和方法。给定结构，按一定原则，组织方式表示知识，解释知识。知识表示是智能探索的初步抽象。再通过生物技术了解到生物智能的本质后，如何将智能表达出来，是人工智能的初期需要解决的问题。理想的知识表示方法是模拟人脑知识存储结构，但是人脑太过于复杂，至今各个领域的科学家们对人脑的探索，还不到1/4。合理的知识表示方法要求使问题求解变得容易，具有较高求解效率。

三、10种主要的知识表示方法！

目前的知识表示主要包括：状态空间法、问题规约法、谓词逻辑法、语义网络法、产生式表示法、框架表示、剧本表示、过程表示、面向对象法、本体方法，等等。比较常用的是这10种。我们来详细了解一下。

1.状态空间法

状态空间法：是基于解答控件的问题表示和求解方法，以状态和算符为基础表示和求解问题。状态空间法的三要素：状态、算符、状态控件。状态，是描述不同事物间的差别；算符，使问题从一种状态变为另一种状态的手段，包括但不限于走步、过程、规则、数学算子、运算符号或逻辑符号等；状态空间，指问题全部可能状态及其关系的图。状态空间法对问题的描述，必须确定3件事儿：

初始状态描述的特性操作符及其对状态描述的作用目标状态描述的特性

状态空间记为三元状态（S、F、G），S表示初始状态集合，F表示操作符集合，G表示目标状态集合。例如：15数码难题

状态空间示例

另一个例子：猴子与香蕉的问题

猴子和香蕉问题

状态空间

2.问题规约法

问题规约法，是把问题分解为子问题和子-子问题（本原问题），然后解决较小问题。问题规约的实质，是从目标出发逆向推理，建立子问题以及子问题的子问题，直至把初始问题规约为一个本原问题集合。问题规约一般用问题规约图（或叫“与或图”）结构表示问题规约后继问题的替换集合。“与或图”由“与节点”和“或节点”组成，“或节点”表示为只要解决某个字问题就可以解决其父辈问题的节点集合。“与节点”表示为只有解决所有子问题，才能解决其父辈问题的节点集合。如下图所示：

与或图

“与或图”的结构 例如“梵塔难题”：

梵塔难题

梵塔难题解题思路

3.谓词逻辑法

谓词逻辑法，是目前最最重要的一种知识表示方法。人类的一条知识一般可以由具有完整意义的一句话或几句话表示出来，而这些知识要用谓词逻辑表示出来，一般是一个谓词公式。通过确定谓词，将常量和变量，组合成一个谓词短语，然后通过连词，将多个谓词短语连接，来表示知识。

4.语义网络法

语义网络(Semantic network)是由节点和带标记的边（弧）组成的一种网络图。其中节点表示事物、对象、状态等，边（弧）表示节点间的联系。语义网络可以表示人类用语言进行描述的知识

5.产生式表示法

　　产生式规则源于 E. Post 提出的产生式系统，用规则序列形式描述知识，随后经过不断发展，特别在规则的推理和控制结构上进行了改进，目前已经成为一种重要的表示方法。在目前的产生式规则中，规则的前提和结论都有许多复杂的表示形式。产生式规则的表示形式为：IF 前提 THEN 结论　　产生式规则的基本思想是模式匹配，它从初始事实出发，用模式匹配的方式查找匹配的产生式规则。如果已知事实能够使规则前提为真，则该规则被激活，推出新的事实；否则，查找下一条规则，以此类推，直到得到结论为止。　　产生式规则是人工智能常用到的知识表示方法，在医疗诊断、地质勘探等领域有广泛的应用。产生式规则的最大的优点是知识模块化、一致性和自然性较好，知识易于理解，便于知识库维护，方便操作；最大缺点是推理效率低和难于跟踪控制。

6.框架表示

　　1974年，M.Minsky提出了框架(Frame)的概念。在有关事物知识表示时，框架可以表示事物各方面的属性、事物之间的类属关系、事物的特征和变异等。目前，框架已发展成一种有效的知识表示方法，它不仅在识别、分析预测事物及其行为方面有很大用途，而且框架理论已经在许多系统中得到了应用。　　框架是一种存储以往经验和信息的通用数据结构，是一种结构化表示方法。在这样的结构中，新的信息可以用过去经验中的概念来分析和解释。框架通常采用“节点-槽-值”表示结构，也就是说，框架有描述事物的各个方面的若干槽组成，每个槽由若干侧面，每个侧面有若干值。框架中的附加过程用系统中已有的信息解释或计算新的信息。框架的形式表示为

<框架名><槽1>:<侧面11>(值111，值112，...)(缺省值)<侧面12>(值121，值122，...)(缺省值)<槽2>:<侧面21>(值211，值212，...)(缺省值)<侧面22>(值221，值222，...)(缺省值)... ...<附加过程>

　　在知识的框架表示中，框架的槽值可以是另一个框架，并且在一个框架中还可以有几个不同的槽值，知识的这种表示成为框架嵌套。通过框架嵌套结构，形成以框架为节点的树形结构。在框架的树形结构中，树形结构的每一个节点都是一个框架结构，父节点和子节点用 ISA 和 AKO 槽连接。框架的一个特性就是其继承性。所谓框架的继承性，就是当子节点的某些槽值没有直接赋值时，可从其父节点继承。　　框架的属性结构和框架的继承性使框架知识的存储量比其他知识表示方法小，框架实际上是一种复杂的语义网络。它对描述比较复杂的对象特别有效，并且知识表示结构清晰，直观明了。此外，框架知识表示不仅能表示静态的陈述性知识，也可以通过框架之间的连接表示一种过程性知识。

7.剧本表示

　　剧本是框架的一种特殊形式，它用一组槽描述某些事件发生的序列，就像一出剧中每个场次出现的顺序一样，故将这种表示方法称为剧本。不同的是，剧本所表达的不是一种完全通用的结构，它的各个槽和侧面已有固定的意义。　　在一个剧本中应包含以下内容　　(1) 进入条件：描述时间倩影发生的条件。　　(2) 结局：在剧本中描述事件出现后所产生的结果。　　(3) 道具：表达了与剧本描述有关的对象。　　(4) 版本：表示一些和这个剧本所表示的事物同属一类事物的变种。同一剧本的不同版本往往有许多相同的部分，但不是全部。　　(5) 场次：发生时间的实际序列。　　剧本只提供了一个框架式结构。在具体应用前，根据环境对剧本中槽值赋值，这个过程成为剧本预先准备。在一个剧本中，场次描述了在一个特定的环境下将要发生的一系列、因果关系的事件，因此它能帮助预见未被直接观察到的事实，也可以对一组观测事实进行解释。　　由于剧本结构的特殊性，与框架理论相比剧本要呆板得多，知识表示范围也很窄。但是对于一些特定领域，尤其是表达预先构思好的特定知识，剧本表示非常有效。

8.过程表示

为了表现事物的发展规律，针对问题的求解过程(Procedure)加以设计和描述的方法，称之为过程表示法。过程表示法与各种陈述性知识描述方法不同：各种陈述性知识表示方法往往注重于个体环境的静态描述，关注个体动作或个体自身行为的独立作用和影响，而过程表示法将与问题相关领域的知识、信息以及求解问题的控制策略等，均隐含地表述为一个或多个求解问题的过程，并着重于动态过程的描述。过程表示法针对的是某个对象发出的若干个连续操作而导致的某种过程目标，并具体描述其控制行为所导致的一系列状态变迁。再具体地讲，过程表示法就是把问题求解的主要步骤及其知识利用环节，表示为一个个过程，每一个过程就是一段程序，用于完成对一个具体事件或情况的处理。在问题求解中，当需要使用某个过程时，就调用相应的程序并执行之。这样，问题的求解与推理，就转换成对一个又一个过程的组织和调用了

9.面向对象法

面向对象方法(Object-Oriented Method)是一种把面向对象的思想应用于软件开发过程中，指导开发活动的系统方法，简称OO (Object-Oriented)方法，是建立在“对象”概念基础上的方法学。对象是由数据和允许的操作组成的封装体，与客观实体有直接对应关系，一个对象类定义了具有相似性质的一组对象。而每继承性是对具有层次关系的类的属性和操作进行共享的一种方式。所谓面向对象就是基于对象概念，以对象为中心，以类和继承为构造机制，来认识、理解、刻画客观世界和设计、构建相应的软件系统。

10.本体方法

本体是对领域实体存在本质的抽象，他强调实体间的关联，并通过多种知识表示元素将这些关联表达和反映出来，这些知识表示元素也被称为元本体本体作为一种知识表示方法，与谓词逻辑、框架等其他方法的区别在于他们属于不同层次的知识表示方法，本体表达了概念的结构、概念之间的关系等领域中实体的固有特征，即“共享概念化”，而其他的知识表示方法如语义网络等，可以表达某个体对实体的认识，不一定是实体的固有特征。这正是本体层与其它层的知识表示方法的本质区别。知识工程师将本体概念引入知识工程，详细说明模型中涵盖的概念。实例、关系和公理等实体，并以此建立本体。通过使用元属性对属性进行分析，并对属性提出了一种针对本体建模概念化分析的形式化方法，解决了知识共享中的一些问题，有效地促进了来自不同领域的研究人员和组织间的交流。显而易见，基于本体的知识表示法在知识表示方面有很大的潜力。

原文来自于公众号：“AI产品经理社”，作者：长弓PM，未经允许禁止转载

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