人工智能知识表示 人工智能知识表示是研究如何在计算机中形式化地表达现实世界知识，使其能够被人工智能系统存储、处理和运用的技术领域。它构成了人工智能系统进行推理和决策的基础。 知识表示的核心目标是将人类可理解的知识转化为机器可处理的符号结构。例如，“鸟会飞”这个常识需要被编码为计算机可操作的形式。早期采用谓词逻辑表示法，将这句话表述为：∀x(Bird(x)→CanFly(x))，即“对所有x，如果x是鸟，则x能飞”。这种符号化表达允许系统进行逻辑推理，但当遇到例外情况（如鸵鸟是鸟但不会飞）时，会出现系统脆弱性问题。 为解决经典逻辑的局限性，研究者开发了框架表示法。这种表示法将知识组织为具有属性和值的结构化单元。以“鸟类”框架为例，它包含以下槽位：名称：鸟类；父类：动物；移动方式：飞行；例外：鸵鸟、企鹅。当系统遇到具体鸟类时，可通过填充槽值来实例化框架，这种结构化的表示支持属性继承和例外处理。 随着知识复杂度的增加，语义网络应运而生。这种表示法使用节点和边构成网络结构，节点代表概念或实体，边表示它们之间的关系。例如，“知更鸟”节点通过“是一种”边连接至“鸟类”节点，“鸟类”节点又通过“有”边连接至“翅膀”节点。这种图形化表示更贴近人类认知方式，支持联想推理，但缺乏形式化语义。 为整合多种表示法的优势，现代系统常采用本体工程。本体是对领域概念及其关系的明确形式化规范。以医学领域本体为例，它定义“疾病”“症状”“治疗”等概念，并规定“疾病引发症状”“治疗针对疾病”等关系。通过Web本体语言等标准语言，不同系统可以共享和交换知识。 知识图谱作为当前最流行的表示方法，将实体、属性和关系组织为大规模语义网络。例如谷歌知识图谱包含数十亿个“事实三元组”，如（巴黎，首都，法国）、（巴黎，位于，欧洲）。这种表示支持高效的关系查询和路径推理，为智能搜索和推荐系统提供支撑。 最新的神经符号表示尝试融合符号主义与连接主义。一方面保持符号表示的明确性和可解释性，另一方面利用神经网络的分布表示和学习能力。例如，将符号知识嵌入到连续向量空间，使系统既能进行逻辑推理，又能处理模糊和不完整信息。 知识表示的发展体现了人工智能从处理简单事实到驾驭复杂知识的演进过程，它直接影响着知识推理、自然语言处理和决策支持等关键能力的实现效果。