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                                                  人工智慧—-知識與知識表示

              人類的智慧活動過程主要是一個獲得並運用知識的過程,知識是智慧的基礎,知識是需要用適當的模式表示出來才能儲存到計算機中去。
 一、 知識
            資料:用一組符號及其組合表示的資訊。
            資料是資訊的載體和表示,資訊是資料在特定場合下的具體含義,或者說資訊是資料的語義,只有把兩者密切地結合起來,才能實現對現實世界中某一具體事物的描述。
            知識:把有關資訊關聯在一起所形成的資訊結構。
           知識的特性:
                   1. 相對正確性  
                   2.不確定性   
                        由隨機性引起的不確定性。
                        由模糊性引起的不確定性。
                        由不完全性引起的不確定性。
                        由經驗引起的不確定性。
                    3. 可表示性與可利用性。知識是可以用適當形式表示出來的。如語言、文字、圖形、神經元網路。
            
             知識的分類:
                   *從知識的作用範圍來劃分:常識性知識和領域性知識
                   *從知識的作用及表示來劃分:
                          事實性知識 :事實性知識一般採用直接表達的形式,如謂詞公式表示
                          過程性知識 :一般是通過對領域內各種問題的比較與分析得出的規律性知識,有領域內的規則、定律、定理及經驗構成。對於一個智慧系統來說,過程性知識是否完善,豐富、一致將直接影響到系統的效能及可信任性,是智慧系統的基礎。表示方法可以是一組產生式規則或語義網路。
                          控制性知識 :又稱深層知識或者元知識,它是關於如何運用已有的知識進行問題求解的知識,因此又稱為“關於知識的知識”。表達控制資訊的方式:策略級控制(較高)、語句級控制(中級)、及實現級控制(較低階)
                    *從知識的確定性來劃分:確定性知識和不確定性知識
                    *從知識的結構及表現形式來劃分: 
                             邏輯性知識: 反映人類邏輯思維過程的知識
                             形象性知識: 通過形象建立起來的知識
二、知識的表示
             所謂知識表示:就是對知識的一種描述,或者說是一組約定,一種計算機可以接受的用於描述知識的資料結構。對知識進行表示的過程就是把知識編碼成某種資料結構的過程。
             知識表示方法又稱為知識表示技術,其表示形式稱為知識表示模式。
             知識表示方法可分為兩大類:
                  
符號表示法:用各種包含具體含義的符號,以各種不同的方式和次序組合起來表示知識。它主要
                  
連線機制表示法:用神經網路技術表示知識的一種方法。他把各種物理物件以不同的方式及次序連線起來,並在其間互相傳遞及加工各種包含具體意義的資訊,以此來表示相關的概念及知識。
             
              在選擇知識表示方法時,應從以下幾個方面進行考慮:
                 1. 充分表示領域知識
                 2. 有利於對知識的利用
                 3. 便於對知識的組織、維護與管理
                 4. 便於理解和實現
三、一階謂詞邏輯表示法
            
             1. 表示知識的方法:
                    謂詞邏輯適合於表示事物的狀態、屬性、概念等事實性的知識,也可以用來表示事物間確定的因果關係,即規則。事實通常用謂詞公式的與/或形表示,所謂與/或形是指用合取符號()及析取符號連線起來的公式。規則通常用蘊含式表示。
                      如果 x 則 y
                可表示為:
                       x ->y