Page 322 - 计算机技术与人工智能

计算机技术与人工智能 Computer Technology and Artificial Intelligence

②知识难于精确表达，如下棋大师的经验、医生看病的经验都难以表达。

③知识经常变化，所以要经常进行知识更新，因而有人认为人工智能技术就
是一种开发知识的方法。
除此之外，知识还具有不完全性、模糊性等属性。有些问题，虽然在理论上

存在可解算法，但却无法实现。例如下棋，国际象棋的终局数有10120个，即使
使用最快的计算机来处理，国际象棋所有可能的终局也至少需要1016年才能完

成。所以，对于知识的处理必须做到：①能抓住一般性，以免浪费大量时间、空
间去寻找存储知识。②要能够被提供和接受知识的人所理解，这样他们才能检验
和使用知识。③易于修改，因为经验、知识不断变化，易于修改才能反映人们认

识的深化。④能够通过缩小经常必须考虑的可能性范围，来帮助减少知识的巨大
容量。
（三）利用抽象

抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象可将处理问题中的重要特征和
变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理变得更有效、更灵活。AI 技术
利用抽象还表现为在AI程序中采用叙述性的知识表示方法，这种方法把知识作

为一种特殊的数据来处理，在程序中只是把知识和知识之间的联系表达出来，而
把知识的处理分开。这样，知识将十分清晰、明确、易于理解。对于用户来说，

往往只需要叙述“是什么问题”“要做什么”，而把“怎么做”留给AI程序来
完成。
（四）利用推理

基于知识表示的Al程序主要利用推理在形式上的有效性，亦即在问题求解的
过程中，智能程序所使用知识的方法和策略应较少地依赖于知识的具体内容。因

此，通常AI程序系统中都采用推理机制与知识相分离的典型的体系结构。这种结
构从模拟人类思维的一般规律出发来使用知识。
在AI系统中采用形式推理技术来使用知识，它对具体应用领域的依赖性很

低，从而具有很强的实用性。实际上，形式推理只是AI的早期研究成果，目前
AI工作者已研究出逻辑推理、似然推理、定性推理、模糊推理、非精确推理、非

单调推理和次协调推理等各种有效的推理技术和控制策略。为人工智能的应用开
辟了广阔的前景。

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