人工智能技术导论——几种结构化知识表示及推理过程
一、框架1、框架的概念顾名思义，框架就是一种结构，一种模式，其一般形式是:
|| …|即一个框架一般有若干个槽，一个槽有一个槽值或者有若干个侧面，而一个侧面又有若干个侧面值。其中槽值和侧面值可以是数值、字符串、布尔值，也可以是一个动作或过程，甚至还可以是另一个框架的名字。
例7.1下面是一个描述“教师”的框架：
框架名:类属:工作:范围:(教学，科研)缺省:教学性别:(男，女)学历:(中师，高师)类型:(，，)可以看出，这个框架的名字为“教师”，它含有5个槽，槽名分别是“类属”、“工作”、“性别”、“学历”和“类型”。这些槽名的右面就是其值，如“”、“男”、“女”、“高师”、“中师”等等。其中“”又是一个框架名，“范围”、“缺省”就是侧面名，其后是侧面值，如：“教学”、“科研”等。另外，用括的槽值也是框架名。
例7.2 下面是一个描述“大学教师”的框架：
框架名:类属:学历:(学士，硕士，博士)专业:职称:(助教，讲师，副教授，教授)外语:语种:范围:(英，法，日，俄，德，…)缺省:英水平:(优，良，中，差)缺省:良上面给出的仅是一种框架的基本结构和一个比较简单的例子。一般来说，单个框架只能用来表示那些比较简单的知识。当知识的结构比较复杂时，往往需要用多个相互联系的框架来表示。例如分类问题，若采用多层框架结构表示，既可以使知识结构清晰，又可以减少冗余。
例7.3下面是描述一个具体教师的框架:
框架名:类属:姓名:李明性别:男年龄:25职业:教师职称:助教专业:计算机应用部门:计算机系软件教研室工作:参加工作时间:1995年8月工龄:当前年份-参加工作年份工资:比较例7.2和例7.3中的框架，可以看出，前者描述的是一个概念，后者描述的则是一个具体的事物。二者的关系是，后者是前者的一个实例。因此，后者一般称为前者的实例框架。这就是说，这两个框架之间存在一种层次关系。一般称前者为上位框架（或父框架），后者为下位框架（或子框架）。当然，上位和下位是相对而言的。例如“大学教师”虽然是“教师-1”的上位框架，但它却是“教师”框架的下位框架，而“教师”又是“知识分子”的下位框架。
2、框架的表达能力由框架的形式可以看出，框架适合表达结构性的知识。所以，概念、对象等知识最适于用框架表示。其实，框架的槽就是对象的属性或状态，槽值就是属性值或状态值。不仅如此，框架还可以表示行为（动作），所以，有些过程性事件或情节也可用框架网络来表示。
例7.4下面是关于房间的框架:
框架名:墙数x1:缺省:x1=4条件:x1>0窗数x2:缺省:x2=2条件:x2≥0门数x3:缺省:x3=1条件:x3>0前墙:(墙框架(w1，d1))后墙:(墙框架(w2，d2))左墙:(墙框架(w3，d3))右墙:(墙框架(w4，d4))天花板:地板:门:窗:条件:w1+w2+w3+w4=x2d1+d2+d3+d4=x3类型:(，，，，，，…)
例7.5机器人纠纷问题的框架描述如图7-1所示。
还需指出的是，产生式规则也可用框架表示。例如，产生式
如果头痛且发烧，则患感冒。用框架表示可为：
框架名：前提：条件1:头痛条件2:发烧结论:患感3、基于框架的推理基于框架的推理方法是继承。所谓继承，就是子框架可以拥有其父框架的槽及其槽值。实现继承的操作有匹配、搜索和填槽。 匹配就是问题框架同知识库中的框架的模式匹配。所谓问题框架，就是要求解某个问题时，先把问题用一个框架表示出来，然后与知识库中的已有框架进行匹配。如果匹配成功，就可获得有关信息。搜索就是沿着框架间的纵向和横向联系，在框架网络中进行查找。搜索的目的是为了获得有关信息。
框架名:〈教师-1〉姓名:李明性别:男年龄:25职称:助教专业:计算机应用部门:计算机系软件教研室外语水平：显然,原框架“教师-1”中无“外语水平”槽,但它的父框架是“大学教师”,该框架内有“外语水平”槽,并且侧面“语种”(“范围”)缺省值是“英”, 侧面“水平”的缺省值是“良”。于是通过继承,便知道了“教师-1”懂英语,且水平还良好。那么,这两个值也就可以填到“教师-1”的槽中。
4、框架的程序语言实现有一种名为FRL(FrameRepresentationLanguage)的程序设计语言，就是专门基于框架的程序设计语言。用它就可以方便地实现框架知识表示。不过，用PROLOG也可方便地实现框架表示。用PROLOG实现框架表示，一般采用含结构或表的谓词来实现。因为框架实际上就是树，而PROLOG的结构也是树，表又是特殊的结构，它的元素个数和层数都不限定，可动态变化，因此，更适于表示一般的框架。例如，前面的“教师”框架用PROLOG可表示如下:
frame(name("教师")，kind_of("")，work(scope("教学"，"科研")，default("教学"))，sex("男"，"女")，reco_of_f_s("中师"，"高师")，type(""，""，"")).如果要给出框架的一个通用表示形式，则下面的表示方式可供参考。
frame(name("教师")，body(［st("类属"，［st(""，［］)］)，st("工作"，［st("范围"，［st("教学"，［］)，=st("科研"，［］)］)，st("缺省"，［st("教学"，［］)］)］)，st("性别"，［st("男"，［］)，st("女"，［］)］)，st("学历"，［st("中师"，［］)，st("高师"，［］)］)，st("类型"，［st(""，［］)，st(""，［］)，=st(""［］)］)］))这是一个PROLOG的“事实”，其谓词及领域说明如下:
domainsname=name(string)body=body(subtreelist)subtreelist=subtree*subtree=st(string，subtreelist)databaseframe(name，body)其中的subtreelist是递归定义的。按此定义所有框架都取统一的表示形式。
二、语义网络1、语义网络的概念语义网络是由节点和边（也称有向弧）组成的一种有向图。其中节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等；有向边表示节点之间的某种联系或关系。例如图7―2就是一个语义网络。其中，边上的标记就是边的语义。 还需指出的是,上述关于框架的推理方法,实际仅适于装载着概念和实体对象的框架,而对于装载着规则的框架,其推理就要用基于规则的演绎推理方法。
语义网络的概念最先是由Quillian提出来的，他于1968年在他的博士论文中，把语义网络作为人类联想记忆的一个显式心理模型。所以，语义网络也称联想网络。 现在，语义网络的理论已经有了长足的发展。有人把它划分为五个级别：执行级、逻辑级、认识论级、概念级和语言学级。并分为七种类型：
(1)命题语义网（包括分块联想网络）； (2)数据语义网：以数据为中心的语义网络； (3)语言语义网：用于自然语言的分析和理解； (4)结构语义网：描述客观事物的结构，常见于模式识别和机器学习等领域； (5)分类语义网：描述抽象概念及其层次； (6)推理语义网：是一种命题网，但它已在某种程度上规范化，更适于推理； (7)框架语义网：与框架相结合的语义网。
2、语义网络的表达能力由语义网络的结构特点可以看出，语义网络不仅可以表示事物的属性、状态、行为等，而且更适合于表示事物之间的关系和联系。而表示一个事物的层次、状态、行为的语义网络，也可以看作是该事物与其属性、状态或行为的一种关系。如图7―3所示的语义网络，就表示了专家系统这个事物（的内涵），同时也可以看作是表示了专家系统与“智能系统”、“专家知识”、“专家思维”及“困难问题”这几个事物之间的关系或联系。所以，抽象地说，语义网络可表示事物之间的关系。因此，关系（或联系）型的知识和能化为关系型的知识都可以用语义网络来表示。下面我们就给出常见的几种。
1.实例关系实例关系表示类与其实例（个体）之间的关系。这是最常见的一种语义关系。例如，“小华是一个大学生”就可表示为图7―4。其中，关系“是一个”一般标识为“is-a”，或ISA。
2.分类（或从属、泛化）关系分类关系是指事物间的类属关系，图7―5就是一个描述分类关系的语义网络。在图7―5中，下层概念节点除了可继承、细化、补充上层概念节点的属性外，还出现了变异的情况：鸟是鸵鸟的上层概念节点，其属性是“有羽毛”、“会飞”，但鸵鸟的属性只是继承了“有羽毛”这一属性，而把鸟的“会飞”变异为“不会飞”。其中，关系“是一种”一般标识为“akindof”或AKO。
3.组装关系如果下层概念是上层概念的一个方面或者一部分，则称它们的关系是组装关系。例如图7―6所示的语义网络就是一种聚集关系。其中，关系“一部分”一般标识为“a-part-of”。
4.属性关系属性关系表示对象的属性及其属性值。例如，图7―7表示simon是一个人，男性，40岁，职业是教师。
5.集合与成员关系意思是“是……的成员”，它表示成员（或元素）与集合之间的关系。例如，“张三是计算机学会会员”可表示为图7―8。其中，关系“是成员”一般标识为“a-member-of”。
6.逻辑关系如果一个概念可由另一个概念推出，两个概念间存在因果关系，则称它们之间是逻辑关系。图7―9所示的语义网络就是一个逻辑关系。
7.方位关系在描述一个事物时，经常需要指出它发生的时间、位置，或者指出它的组成、形状等等，此时可用相应的方位关系语义网络表示。例如事实：
张宏是石油学院的一名助教；石油学院位于西安市电子二路；张宏今年25岁。可用图7―10所示的语义网络表示。
8.所属关系所属关系表示“具有”的意思。例如“狗有尾巴”可表示为图7―11。
语义网络中的语义关系是多种多样的，一般根据实际关系定义。如常见的还有before、after、at等表示时间次序关系和located-on、located-under等表示位置关系。进一步，还可对带有全称量词和存在量词的谓词公式的语义加以表示。 由上所述可以看出，语义网络实际上是一种复合的二元关系图。网络中的一条边就是一个二元关系，而整个网络可以看作是由这些二元关系拼接而成。
时间关系指不同事件在其发生时间方面的先后次序关系。 常用的时间关系有：
Before：含义为“在前”，表示一个事件在另一个事件之前发生After:含义为“在后”，表示一个事件在另一个事件之后发生例如：“北京奥运会在悉尼奥运会之后”
位置关系指不同事物在位置方面的关系。常用的位置关系有：
Located-on：含义为“在上”，表示某一物体在另一物体之上Located-at：含义为“在”，表示某一物体所在的位置Located-under：含义为“在下”，表示某一物体在另一物体之下Located-inside：含义为“在内”，表示某一物体在另一物体之内；Located-outside：含义为“在外”，表示某一物体在另一物体之外。例如，“书在桌子上”
相近关系指不同事物在形状、内容等方面相似或接近。常用的相近关系有：
Similar-to：含义为“相似”，表示某一事物与另一事物相似Near-to：含义为“接近”，表示某一事物与另一事物接近例如，“猫似虎”
一元关系指可以用一元谓词P(x)表示的关系。谓词P说明实体的性质、属性等。 描述的是一些最简单、最直观的事物或概念， 常用：“是”、“有”、“会”、“能”等语义关系来说明。如，“雪是白的”。
一元关系的描述应该说，语义网络表示的是二元关系。如何用它来描述一元关系？ 结点1表示实体，结点2表示实体的性质或属性等，弧表示语义关系。 例如，“李刚是一个人”为一元关系，其语义网络如前所示。
例 用语义网络表示“动物能运动、会吃”。
二元关系可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实体之间的关系。 单个二元关系可直接用一个基本网元来表示，如前介绍的一些常用的二元关系及其表示。 对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合来实现。 例 用语义网络表示：
动物能运动、会吃。鸟是一种动物，鸟有翅膀、会飞。鱼是一种动物，鱼生活在水中、会游泳。对于这个问题，各种动物的属性按属性关系描述，动物之间的分类关系用类属关系描述。
例 用语义网络表示：
王强是理想公司的经理；理想公司在中关村；王强28岁。例：
李新的汽车的款式是“捷达”、银灰色。王红的汽车的款式是“凯越”、红色。李新和王红的汽车均属于具体概念,可增加“汽车”这个抽象概念。
上面我们是从关系角度考察语义网的表达力的。下面我们从语句角度来考察语义网。例如，对于如下的语句(或事件)：
小王送给小李一本书。用语义网络可表示为图7―12，其中S代表整个语句。这种表示被称为是自然语言语句的深层结构表示。
观察后发现，其实就是将整个句子按照成分划分主谓宾、定状补结构。
语义网络也能表示用谓词公式表示的形式语言语句。例如：
即“某个学生读过《三国演义》”，其语义网络表示为图7―13。
又如：
即“每个学生读过《三国演义》”,其语义网络表示为图7-14。
3、基于语义网络的推理基于语义网络的推理也是继承。继承也是通过匹配、搜索实现的。问题求解时，首先根据待求问题的要求构造一个网络片断，然后在知识库中查找可与之匹配的语义网络，当网络片断中的询问部分与知识库中的某网络结构匹配时，则与询问处匹配的事实，就是问题的解。例如，我们要通过图7-1所示的语义网络(假设它已存入知识库),查询富士苹果有什么特点。那么,我们可先构造如图7-15所示的一个网络片段。然后,使其与知识库中的语义网络进行匹配。匹配后X的值应为“脆甜”。当然,这是一个简单问题。如果问题复杂,也可能不能通过直接匹配得到结果,那么还需要沿着有关边进行搜索,通过继承来获得结果。例如要问：吃富士苹果对人的健康有何意义？那么,通过上述网络片断不能直接获得答案,这时,就需沿着边“AKO”一直搜索到节点“水果”,由水果的“富营养”性,通过特性继承便得到富士苹果也富营养。
需指出的是，与框架的情形一样，对于表示逻辑蕴含关系的语义网络，也可以进行演绎推理。
4、语义网络的程序语言实现由于语义网络是一个二元关系图，所以用PROLOG可方便地实现语义网络知识表示。例如，图7―1所示的语义网络用PROLOG可表示如下:
a--kind--of("苹果"，"水果").taste("苹果"，"甜").a--kind--of("富士"，"苹果").intro--from("富士"，"日本").is--a("日本"，"亚洲国家").a--kind--of("秦冠"，"苹果").produ--in("秦冠"，"陕西").is--located--at("陕西"，"中国西部").a--part--of("中国西部"，"中国").………也可以表示为
arc(a--kind--of，"苹果"，"水果").arc(taste，"苹果"，"甜").arc(a--kind--of，"富士"，"苹果").arc(intro--from，"富士"，"日本").arc(is--a，"日本"，"亚洲国家").arc(a--kind--of，"秦冠"，"苹果").arc(produ--in，"秦冠"，"陕西").arc(is--located--at，"陕西"，"中国西部").arc(a--part--of，"中国西部"，"中国").………当然，我们也可以将一个网络或网络片段组织在一个事实中。例如：
net1(a--kind--of(“苹果”，“水果”)，taste(“苹果”，“甜”)，a--kind--of(“秦冠”，“苹果”)，produ--in("秦冠"，"陕西")).三、面向对象知识表示近年来，面向对象技术蓬勃兴起。在知识表示领域则出现了面向对象的知识表示方法。
面向对象技术中的核心概念是对象和类。对象可以泛指一切事物，类则是一类对象的抽象模型。反之，一个对象是其所属类的实例。通常，在面向对象的程序设计语言中，只给出类的定义，其对象由类生成。类的定义中就说明了所辖对象的共同特征（属性、状态等）和行为。特征用变量表示，行为则是作用于这些特征和作用于对象的一组操作，如函数、过程等。这些操作一般称为方法。这样，一个类将其对象所具有的共同特征和操作组织在一起，统一进行定义，以供全体对象共享。即当给类中的特征变量赋予一组值时，则这组值连同类中的方法，就构成了一个具体的对象。 例7.6下面是面向对象程序设计语言C++中一个雇员类和经理类的定义。
classEmployee{privite:char*Name;intAge;intSalary;public:Employee(char*name，intage，intsalary);~Employee();};Employee∷Employee(char*name，intage，intsalary){Name=newchar[strlen(name)];strcpy(Name，name);Age=age;Salary=salary;}Employee∷~Employee(){DeleteName;}VoidEmployee∷Change(intage，intsalary){Age=age;Salary=salary;}VoidEmployee∷Retire(){if(Age>60)Deletethis;}以上是雇员类的定义，用此定义就可生成一个雇员类的实例，即雇员对象。例如下面的语句
Employeee1("李明"，30)；就生成一个名为李明，年龄为30岁的雇员。
下面是经理类的定义。
ClassManager:publicEmployee{private:IntLevel;public:Manager(char*name，intage，intsalary，intlevel);~Manager();VoidChangeLevel(intn);};由于经理类是雇员类的一个子类，所以，经理类就继承了雇员类的全部属性和行为。这两个类之间也就构成了一种层次关系。
一般认为，面向对象知识表示是最结构化的知识表示方法。面向对象知识表示很类似于框架，知识可以使用类按一定层次形式来组织。由于面向对象知识表示还具有封装特性，从而使知识更加模块化。所以，用面向对象方法表示的知识相当结构化和模块化，而且容易理解和管理。因此，这种方法特别适合于大型知识库的开发和维护。
四、语义网络例题（1）树和草都是植物
（2）树和草都有叶和根
（3）胡途是思源公司的经理，他35岁，住在飞天胡同68号
（4）篮球比赛，北京大学主场迎战清华大学，最后以89：102的比分结束
（5）画出下列知识的语义网络：“籍贯为湖南的张山在信息学院读书，该学校位于健翔桥附近，该校由计算机系、信息系和通信系组成。”
(6):海浪把军舰轻轻地摇
(7):李老师从第一周到第十周给计算机1班上人工智能课。
2023年5个优秀人工智能框架
在本文中，我想与他们的实际应用程序共享前五个框架和库。人工智能是计算领域的未来。看到越来越多的人工智能技术需求，越来越多的程序员熟悉了这一科学。我希望本指南将帮助您获得启发，并开始更多地了解这个强大且不断发展的领域。
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背景
一些重要的关键数据可以使我们有所了解：
2019年认知和人工智能系统市场的服务部门收入—127亿美元人工智能业务运营全球收入2023—108亿美元2025年全球自然语言处理(NLP)市场规模—433亿美元2019年全球人工智能创业公司的融资金额—24B美元(参考数据：https：//www.statista.com)
这是一个漂亮的图表，显示了领先的高科技公司收购了多少个人工智能初创企业：
>https://www.statista.com/chart/9443/ai-acquisitions/
介绍
假设您决定在这一领域进行练习和发展。今天，我们将看到软件工程师如何将深度学习和人工智能应用于他们的编程工作。
我们必须知道的第一件事是如何应用它，这是一个进行研究的好问题："什么是2021年开始学习的最有用的框架/库?"这正是我问自己的问题。
这就是我们今天在本文中要解决的问题：我收集了每个软件工程师/开发人员都需要了解的最受欢迎的五个人工智能框架和库。您还将找到官方文档页面以及一些有关如何应用它们的实践应用程序。
这将有助于我们不仅了解他们的名字，而且更了解他们。足够介绍。让我向您介绍小队!
1.Caffe
作为咖啡爱好者，我想从Caffe开始，它代表快速特征嵌入的卷积架构。伯克利AI的AnalysisCaffe是与小组成员合作的深度学习框架。
通过其框架，可以启动语言，速度和可用性。它具有可靠的体系结构，可遵循配置定义的系统，并且无需硬编码即可进行优化。这对于在CPU和GPU之间进行切换也很有用。
Caffe是一个科研项目和工业实施的理想选择，因为它每天使用一个NVIDIAGPU即可处理超过6000万张照片。
AI框架可响应C++，CUDA的命令行，Python和MATLAB接口。建立协进化神经网络(CNN)以使用Caffe识别图片非常简单。
官方页面：Caffehttps://caffe.berkeleyvision.org/
价格：免费(开源)
一些实际的应用程序：
学习LeNethttps://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/01-learning-lenet.ipynb图像分类和滤镜可视化https://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb2.Torch
Torch是用于科学和数字处理的科学计算系统。它产生具有节奏，多功能性和可用性的算法。
Torch似乎将GPU放在首位，并且是与NumPy等效的Tensor库。它捆绑在LuaJIT中，并且具有C/CUDA的基本集成。通过使用大量算法，这提高了性能并促进了深度学习分析。
Torch使用者配备了易于使用的库，因此可以对人工智能分布式系统进行模块化应用。通过通用的N维数组，这可以通过诸如切割和分度之类的程序来改善。它还包括线性代数协议和神经网络。
官方页面：火炬http://torch.ch/
价格：免费(开源)。
一些实际的应用程序：
玩Atari游戏的Deep-Q强化学习https://github.com/soumith/cvpr2015/blob/master/DQN%20Training%20iTorch.ipynb应用视觉和自然语言深度学习https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2015/webinar/torch7-applied-deep-learning-for-vision-natural-language.mp43.Scikit-learn
Scikit-learn是人工智能的可访问方法之一，可从商业上获得AI框架。这是一个Python程序，可同时进行有监督和无监督的机器学习。
它是通用的AI创建方法之一，支持分组，回归，聚类算法和降维，模型收集和预处理。
数据科学家可以使用sci-kitlearning提供的详细用户指南轻松地访问工具，从分类和多标签算法到协方差估计。
Sci-kit编程具有交叉验证，受控和不受监控的学习算法等功能。
官方页面：Scikit-learnhttps://scikit-learn.org/stable/
价格：免费(开源)。
一些实际的应用程序：
支持向量机(SVM)监督学习https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#classification分解组件中的信号https://scikit-learn.org/stable/modules/decomposition.html#decompositions4.GoogleCloudAutoML
关于前面提到的所有工具和库，AutoML当前是机器学习工程师可用工具库中最新最好的一种。
如概述中所述，效率对于机器学习职责至关重要。尽管从中获得的好处是可观的，但确定最佳超参数并非易事。
在类似黑匣子的神经网络中尤其如此，随着网络复杂性的增加，决定重要事项的难度也越来越大。请记住一个有趣的事实：Google云端服务提供了AutoML。
官方页面：GoogleCloudAutoMLhttps://cloud.google.com/automl
价格：定价(按使用量付费)。
一些实际的应用程序：
AutoML视觉https://cloud.google.com/vision/automl/docs使用AutoML自然语言进行自定义文本分类https://www.youtube.com/watch?v=ieaqfU1BwJ85.亚马逊机器学习
AmazonWebServices(AWS)具有广泛的机器学习框架，全球数百个组织和组织都在使用。其软件与核心人工智能系统集成，并提供了一系列现成的AI应用程序。从聊天机器人到分类，AWS提供了许多训练有素的智能模型。
官方页面：AWSMachineLearninghttps://aws.amazon.com/
价格：定价(按使用量付费)。
一些实际的应用程序：
AmazonPersonalize：使用Amazon更快地获得实时个性化用户体验https://aws.amazon.com/personalize/?c=ml&sec=srvAmazonKendra：高度精确的智能搜索服务。https://aws.amazon.com/kendra/?c=ml&sec=srv结论
当然，除了列出的框架和库外，还有许多其他框架和库。我只分享了一滴人工智能和深度学习海洋。
人工智能是计算领域的一个迷人的市场。每个自重的软件开发人员都必须具有坚定的AI开发经验。至少有一些背景知识。
成为一名优秀的AI专业人员需要强大的理智，技能，毅力和职业道德。如果您有它们，那么现在是进入此领域的理想选择和时间。