1.3 人工智能的基本原理及方法

1.3.1 知识表示

知识表示是指用一定的方式将知识客体中的知识要素和知识关系表达出来，使人们能够识别和理解知识。知识表示是知识组织的前提和基础，任何知识组织方法都要依赖于知识表示的形式。不同的国家和民族都有自己独特的语言和文字。这是他们之间交流的媒介和工具，也是人类文明进步和社会发展的重要推动力。人类语言和文字虽然是一种优秀的知识表示方式，但对于计算机来说，这种方式很难处理，不适合用于计算机。

人工智能研究的目标是要建立一个能够模拟人类智能行为并且能够自我思考的机器系统，但是智能行为是建立在知识水平之上的，也就是说人工智能要具备一定的知识水平才能模拟人类智能行为，因此知识表示的方法是研究的重点内容。

知识表示方法是研究如何用机器表达知识的一门学科。要探索有效的知识表示方法，就需要对知识本身有深入的理解。然而，目前人类对自己的知识结构还没有清晰的认识，因此关于知识表示的完整理论还没有形成。尽管如此，在人工智能系统的研究中，人们根据实际需求提出了一些常用的知识表示方法，例如逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法和连接机制表示法等。

总体来看，知识表示的方法可分为两大类：符号表示法和连接机制表示法。

符号表示法是一种用具有明确含义的符号来组合和表达知识的方法。它适合于表达逻辑性知识，本书第2章将详细介绍这类方法的各种形式。目前常用的符号表示法有很多种，例如一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、状态空间表示法、神经网络表示法、脚本表示法、过程表示法、Petri网络表示法和面向对象表示法等。

连接机制表示法是一种用神经网络来组合和传递知识的方法。它将不同类型和顺序的物理对象通过各种连接方式组成一个网络，并在网络中处理含有特定意义的信息，从而构建相关概念和知识。与符号表示法相比，连接机制表示法是一种隐式的知识表达方式。它不像产生式系统那样用若干条规则来表示知识，而是用一个网络来综合地表示某个问题的多方面知识。因此，它特别适合于表达形象化的知识。