1.3 人工智能研究的基本内容

1.3.1 知识表示

世界上的每个国家或民族都有自己的语言和文字，它们是人类表达思想、交流信息的工具，促进了人类文明的发展及社会的进步。人类的语言和文字是人类知识表示的最优秀、最通用的方法，但人类的语言和文字的知识表示方法并不适合于计算机处理。

人工智能研究的目的是建立一个能模拟人类智能行为的系统。为达到这个目的，就必须研究人类智能行为在计算机上的表示形式，只有这样才能把知识存储到计算机中，供求解现实问题使用。

对于知识表示方法的研究，离不开对知识的研究与认识。科学家目前对人类知识的结构及机制还没有完全搞清楚，所以关于知识表示的理论及规范尚未建立起来。尽管如此，人们在对智能系统的研究及建立过程中，还是结合具体研究提出了一些知识表示方法。

知识表示方法可分为以下两大类——符号表示法和连接机制表示法。

（1）符号表示法是用各种包含具体含义的符号，以各种不同的方式和顺序组合起来表示知识的一类方法。它主要用来表示逻辑性知识，本书第2章讨论的各种知识表示方法都属于这一类。

（2）连接机制表示法是用神经网络表示知识的一种方法。它把各种物理对象以不同的方式及顺序连接起来，并在其间互相传递及加工各种包含具体意义的信息，以此表示相关的概念和知识。相对于符号表示法而言，连接机制表示法是一种隐式的知识表示方法。在这里，知识并不像在产生式系统中那样表示为若干条规则，而是将某个问题的若干知识在同一个网络中表示。因此，连接机制表示法特别适用于表示各种形象性的知识。

目前被用得较多的知识表示方法有：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网络表示法及面向对象表示法等。知识图谱是当前的热点研究方向。