人工智能导论：第2章知识表示详解

第2章"知识表示"是浙江工业大学研究生课程中的一节内容，主要探讨人工智能中的核心概念和方法。该章节来源于王万良编著的《人工智能导论》第五版，对于理解和设计智能系统至关重要。章节内容涵盖以下几个关键部分： 1. 知识与知识表示的概念： - 知识定义为在生活中和社会实践中积累的对客观世界的认知与经验，是信息以特定方式组织起来的结果，反映了事物之间的关系，如规则和事实。 - 知识的特性包括相对正确性（受环境限制）、不确定性（如随机性、模糊性、经验性和不完整性）、可表示性（如语言、图形等）以及可利用性（用于问题解决）。 2. 知识表示方法： - 包括一阶谓词逻辑，这是一种逻辑语言，通过谓词和变量表达复杂的关系。 - 产生式表示法，通过规则的形式描述条件和结果，常用于专家系统中。 - 框架表示法，将知识组织成框架结构，便于处理复杂情境中的知识推理。 3. 知识的分类： - 根据知识的性质和用途，分为事实性知识（如事实和属性）、过程性知识（操作和过程）和控制性知识（解决问题的策略）。 - 按照知识的作用范围，分为常识性知识（通用知识）和领域性知识（专业领域的具体知识）。 - 如旅行决策中的例子展示了不同类型的知识如何结合使用。 通过本章的学习，学生能够理解知识在人工智能中的基础地位，掌握如何有效地表达和利用知识，并理解不同类型的知识在解决实际问题时的不同作用。这对于深入研究和开发智能系统具有重要的理论基础。