知识表示的概念

• 人工智能研究问题的方法，就是模拟人类的智能活动。人类智能活动的主要方式，就是获得和运用知识。可以说，知识是智能的基础。计算机要想具有智能，就必须能像人类一样具有知识。但知识需要用适当的方式来描述，以便于计算机访问和处理。这就是知识表示要解决的问题。

• 知识表示，就是将人类知识形式化或者模型化。知识表示有许多方式，可以是一种符号描述、也可以是某种约定，也可以是某种数据结构。

• 知识表示问题贯穿了人工智能发展历程。广义上来说，知识表示问题甚至可以说贯穿了哲学和科学的发展历史。

哲学研究中的知识表示

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• 比如，古典哲学中的三段论，实际上就是哲学家对“推理

知识”的一种表示。

如果：所有的人都是会死的，【大前提】并且：苏格拉底是人， 【小前提】

则：苏格拉底是会死的。【结论】

如果：所有 B 满足 A 【大前提】

并且：C 是 B 【小前提】

则： C 满足 A 【结论】

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哲学研究中的知识表示

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• 到了十七世纪，德国数学家莱布尼茨就曾设想过，人类的知识可以用一组概念来表示，这些概念就是人类“思想的字母表”。有了这些字母表，人类的知识就可以字母间的逻辑运算得出。

• 莱布尼茨的思想被弗雷德的发扬光大。

哲学研究中的知识表示

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1879年，哲学家弗雷格发表著作《概念文字》。该书中，弗雷格建立了一套符号体系，并尝试用这套符号体系表示包括数学在内的全部逻辑系统。

• 这套体系对后来的科学产生了深远影响。

可以说是知识符号化表示的鼻祖。

谓词逻辑

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符号主义知识表示

• 早期的人工智能研究，主要采用符号主义，这里的符号其实就是表示知识的工具。

• 符号主义的本质，是用符号体系来描述知识，再对表示得到的符号公式进行计算，从而求解问题。

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经验主义知识表示

• 在经验主义方法中，知识不再由人工抽象、归纳符号体系来得到，而是通过样本数据的状态、特征来间接体现。

• 在经验主义中，样本数据的特征表示，就对应了某种知识。智能系统通过“体验”样本特征，来获取知识。

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连接主义知识表示

• 在连接主义中，知识的表示更加抽象。连接主义的核心就是要模拟人类大脑神经元连接的结构。

• 在这种情况下，从样本数据中获得的知识，就变为神经网络中的语义向量、网络权重。

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本章内容

• 在本章，我们无法涉及所有的知识表示形式。而是把重点放在符号主义的知识表示方面，

• 给大家介绍基于逻辑规则的知识表示方法。这也是人工智能第一次发展浪潮中的研究热点之一。

• 我们介绍的内容包括：一阶谓词逻辑、产生式表示法、框架式表示法。

推荐观看：清华大学:刘知远——知识表示学习及其应用

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