2.1概述2.1.1知识、信息、数据数据：一组符号及其组合表示的信息称为数据。信息：对数据的解释，是数据在特定场合下的具体含义。信息与数据又是两个不同的概念（例如）。Feigenbaum认为知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说，知识是经过加工处理的信息。Bernstein说知识是特定领域的描述、关系和过程组成。Hayes-Roth认为知识是事实、信念和启发式规则。知识是用信息表达的，信息是用数据表达的。信息和关联是构成知识的两大要素。知识可从（范围，目的，有效性）加以三维描述。其中知识的范围是由具体到一般，知识的目的是由说明到指定，知识的有效性是由确定到不确定。例如“为了证明A→B，只需证明A∧~B是不可满足的”这种知识是一般性、指示性、确定性的。而像“桌子有四条腿”这种知识是具体的、说明性、不确定性。知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构与控制结构的统一体，既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定，以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。2.1.2.知识的特性1.相对正确性2.不确定性：知识不总是只有真和假两种状态，而是在真和假之间存在很多状态，即存在真的程度问题。3.可表示性4.可利用性：人类时刻在利用知识解决问题。2.1.3知识的分类1.以知识的作用范围分类，常识性和领域性知识。2.以知识的作用分类，事实知识、规则知识、控制知识和元知识。事实：是有关问题环境的一些事物的知识，常以“...是...”的形式出现。如事物的分类、属性、事物间关系、科学事实、客观事实等，在知识库中属于低层的知识。如雪是白色的、鸟有翅膀、张三李四是好朋友。规则：是有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识，是动态的，常以“如果...那么...”形式出现。特别是启发式规则是属于专家提供的专门经验知识，这种知识虽无严格解释但很有用处。控制：是有关问题的求解步骤，技巧性知识，告诉怎么做一件事。也包括当有多个动作同时被激活时应选哪一个动作来执行的知识。元知识：是有关知识的知识，是知识库中的高层知识。包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序结构等知识。3.以知识的确定性划分，确定知识和不确定知识（可以用概率来度量）2.1.4知识的表示研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法，是一种数据结构和控制结构的统一体，要考虑到知识的存储，又要考虑知识的使用。谓词逻辑是一种表达力很强的形式语言，谓词逻辑及其推理方法是人工智能中知识表示方法,机器推理,定理证明的基本方法。另外谓词逻辑中的替换合一技术，也是符号推理中模式匹配的基本技术。本章主要讲解基于谓词逻辑的归结演绎推理。2.2一阶谓词逻辑表示法2.2.1知识的谓词逻辑表示法谓词公式：用谓词、量词（存在量词，全称量词）、联接词（→蕴涵，∧合取，∨析取）连接而成的复杂的符号表达式称为谓词公式。例如：谓词STUDENT(x):表示x是学生则事实性知识“张三和李四都是学生”可表示为STUDENT(张三)∧STUDENT(李四)谓词M(x):表示x是人，谓词N(x):表示x有名字，规则性知识“凡是人都有名字”可表示为x(M(x)→N(x))，其中→是蕴涵式2.2.2用谓词公式表示知识的步骤定义谓词及个体根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋以特定的值根据表达知识的语义，用适当的连接符号将各个谓词连接起来，形式谓词公式2.2.3谓词公式表示知识的举例例1：知识“不存在最大的整数”的表示设：谓词G(x):表示x是整数，D(x,y)表示x大于y。则表示如下：～x(G(x)∧y(G(y)→D(x,y)))或x(G(x)∧y(G(y)∧D(y,x)))例2：机器人搬积木问题表示设在一个房间里，有一个机器人ROBOT，一个壁橱ALCOVE，一个积木块BOX，两个桌子A和B。开始时机器人ROBOT在壁橱ALCOVE的旁边，且两手是空的，桌子A上放着积木块BOX，桌子B上是空的。ROBOT将把积木块BOX从桌子A转移到桌子B上。TABLE(x)：x是桌子EMPTYHANDED(x)：x双手是空的BESIDE(x,y):x在y旁边HOLD(x,y)：x拿着yON(u,v)：u在v上面EMPTYTABLE(x)：桌子x上是空的问题的初试状态：BESIDE(ROBOT,ALCOVE)∧EMPTYHANDED(ROBOT)∧TABLE（A）∧TABLE（B）∧O...
