人工智能中的知识表示 AI知识表示|人工智能

本文概述

代表什么
知识类型
知识与智力之间的关系
AI知识周期
知识表示方法
知识表示系统的要求

人类最擅长理解，推理和解释知识。人类知道事物，这是知识，根据他们的知识，他们在现实世界中执行各种动作。但是机器如何做所有这些事情都取决于知识的表达和推理。因此，我们可以将知识表示描述如下：

知识表示和推理（KR，KRR）是人工智能的一部分，它与AI代理的思维以及思维如何促进代理的智能行为有关。
它负责表示有关现实世界的信息，以便计算机可以理解并可以利用此知识来解决复杂的现实世界问题，例如诊断医疗状况或以自然语言与人交流。
这也是描述我们如何表示人工智能知识的一种方式。知识表示不仅将数据存储到某个数据库中，而且还使智能机器能够从该知识和经验中学习，从而可以像人一样智能地运行。

代表什么以下是需要在AI系统中表示的知识类型：

对象：我们世界范围内有关对象的所有事实。例如，吉他包含弦，小号是铜管乐器。
事件：事件是我们世界中发生的动作。
绩效：它描述的行为涉及有关如何做事的知识。
元知识：这是关于我们所知道的知识。
事实：事实是关于现实世界和我们所代表的真理。
知识库：基于知识的代理的核心组件是知识库。它表示为KB。知识库是一组句子（此处，句子用作技术术语，与英语不完全相同）。

知识：知识是通过事实，数据和情况的经验获得的认识或熟悉。以下是人工智能中的知识类型：
知识类型以下是各种类型的知识：

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1.陈述性知识：

陈述性知识是要了解一些东西。
它包括概念，事实和对象。
它也被称为描述性知识，并以陈述性句子表达。
它比过程语言更简单。

2.程序知识

它也称为命令式知识。
程序知识是一种知识，负责知道如何做某事。
它可以直接应用于任何任务。
它包括规则，策略，程序，议程等。
程序知识取决于可以应用的知识。

3.元知识：

关于其他类型知识的知识称为元知识。

4.启发式知识：

启发式知识表示领域或学科中某些专家的知识。
启发式知识是基于以前的经验，对方法的了解的经验法则，这些方法很有效，但不能保证。

5.结构知识：

结构知识是解决问题的基础知识。
它描述了各种概念之间的关系，例如某种事物的种类，一部分和分组。
它描述了概念或对象之间存在的关系。

知识与智力之间的关系现实世界的知识在智能中起着至关重要的作用，在创造人工智能方面也起着至关重要的作用。知识在演示AI代理中的智能行为方面起着重要作用。座席只有对某项输入有一定知识或经验时，才能够准确地对某项输入采取行动。
让我们假设，如果你遇到某个以你不知道的语言说话的人，那么你将如何采取行动。同样的情况也适用于代理的智能行为。
正如我们在下图中所看到的，有一个决策者通过感知环境和使用知识来行动。但是，如果知识部分不存在，那么它将无法显示智能行为。

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AI知识周期人工智能系统具有以下组件，用于显示智能行为：

知觉
学习
知识表示与推理
规划
执行

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上图显示了AI系统如何与现实世界进行交互以及哪些组件可以帮助其显示智能。 AI系统具有Perception组件，通过它可以从其环境中检索信息。它可以是视觉，音频或其他形式的感觉输入。学习组件负责从感知报告中捕获的数据中学习。在整个周期中，主要组成部分是知识表示和推理。这两个组成部分涉及在类似机器的人中展示智能。这两个组件彼此独立，但也耦合在一起。计划和执行取决于对知识表示和推理的分析。
知识表示方法【人工智能中的知识表示】知识表示主要有以下四种方法：
1.简单的关系知识：