Page 323 - 计算机技术与人工智能

第九章 人工智能

二、工智能学科研究的主要技术

人工智能学科研究的主要技术包括知识表示、自动推理和搜索方法、机器学
习和知识获取、模式识别、自然语言理解、自动程序设计、专家系统、智能机器

人、机器视觉、智能控制、智能检索等方面。
（一）知识表示
知识表示是指把知识客体中的知识因子与知识关联起来，便于人们识别和理

解知识。知识的表示是对知识的一种描述，或者说是对知识的一组约定，一种计
算机可以接受的用于描述知识的数据结构。某种意义上讲，知识表示可视为数据
结构及其处理机制的综合：知识表示=数据结构＋处理机制。知识表示是能够完
成对专家的知识进行计算机处理的一系列技术手段。常见的有产生式规则、语义

网、框架法等。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都是要建
立在知识表示的基础上。知识表示分为主观知识表示和客观知识表示两种。
从人工智能的角度来看，知识表示所要解决的一些问题包括：

①人类如何表示知识；
②知识的本质是什么如何表示它；
③某种表示法应用只用在某个领域，或者应该通用于所有领域；
④某种知识表示法的表现能力如何。
（二）自动推理和搜索方法

从一个或几个已知的判断（前提）逻辑地推论出一个新的判断（结论）的思
维形式称为推理，这是事物的客观联系在意识中的反映。人解决问题就是利用以
往的知识，通过推理得出结论。人工智能需要研究更接近人类思维规律的推理模

型，而人们总是在不完全的知识环境下进行推理，信息不准确、信息不完全、信
息模糊、不确定性假设等因素（模糊性、随机性、不可靠性、不知道）造成推理
过程的不确定和非单调性，而传统的以一阶谓词逻辑为基础的推理机制不能解决
这些问题。20世纪70年代后期及80年代，随着人工智能求解问题的复杂化，推理

技术得到迅速发展，开始了不确定推理、非单调推理、定性推理方法的研究。自
动推理的理论和技术是程序推导、程序正确性证明、专家系统、智能机器人等研
究领域的重要基础。

推理的形式多种多样，按照不同的根据可以对推理进行多种不同的划分。
根据从前提到结论这一推导过程的不同方向，推理被分为演绎推理、归纳推

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