jquery 设置height:谁有“知识表示”翻译方面的东东啊?

来源:百度文库 编辑:高考问答 时间:2024/04/27 22:24:42
我需要翻译大概1万多字的文章,关于知识表示方面的,就是人工智能里面的那个,如果谁有英文资料望给点提供阿,要有中文一并附上。(金山快译之类的就不必了)
(我最多只能选100分选项,如果好的话,还可以多加的!)
或者翻译以下网址上的那篇文章也行!http://groups.csail.mit.edu/medg/ftp/psz/k-rep.html

请不要拿那样的来糊弄了,我不是傻子哦,没有心的朋友请不要留言了,谢过!!!

ALOSTSHIP 还算有心帮忙啊,谢谢!
不过我要的是英文加翻译,只有英文没有用处的,望继续给与帮助啊^_^

加我的QQ: 185740720
我这有,可以给你发过去,觉得合适记得再给点分啊^_^

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谁有“知识表示”翻译方面的东东啊?
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我需要翻译大概1万多字的文章,关于知识表示方面的,就是人工智能里面的那个,如果谁有英文资料望给点提供阿,要有中文一并附上。(金山快译之类的就不必了)
(我最多只能选100分选项,如果好的话,还可以多加的!)
问题补充:或者翻译以下网址上的那篇文章也行!http://groups.csail.mit.edu/medg/ftp/psz/k-rep.html
提问者:pay1181350 - 助理 三级

答复共 3 条
http://translate.google.com/translate?u=http%3A%2F%2Fgroups.csail.mit.edu%2Fmedg%2Fftp%2Fpsz%2Fk-rep.html&langpair=en%7Czh-CN&hl=zh-CN&newwindow=1&ie=UTF-8&oe=UTF-8&prev=%2Flanguage_tools

什么是知识的代表?

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戴维斯Randall
MITAI实验室

霍华德Shrobe
MITAI实验室,Symbolics,Inc.

彼得Szolovits
MIT电脑科学实验室

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这份文件似乎是R戴维斯、HShrobe,SzolovitsP. 什么是知识的代表? AI杂志 14(1):17-33,1993. 格式提供更好的版本 后记 .

--------------------------------------------------------------------------------

抽象
虽然知识是代表中最熟悉的概念,从某种意义上说,爱,但最根本的问题--究竟是什么呢? --很少直接回答. 论文多次游说某一品种的代表,其他报纸不同主张的财产分配应该的,也有侧重于产业中都占有重要的概念代表大会.
本文我们回到基本的问题直接处理. 我们认为最好的答案理解的五个重要角色截然不同,代表着各地区的不同,有时相互冲突的要求财产分配要有一个.

我们认为,考虑到所有这五个大的作用提供了有益的观点,揭示了一些存在争议,既可以活跃在这一领域的研究和实践.

--------------------------------------------------------------------------------

引进
术语和观点
什么是知识的代表?
我的角色:一个是韩国替身
代理孕母是不正确的推论是必然的
二作用:韩国是一套本体承诺
从最早的选择承诺
在层层累积的承诺
提示:韩国不是数据结构
角色三:韩国是一个完整的理论推理智能
什么是聪明的道理?
智能推理:逻辑观点看待和心理
这些论断是支持?
答案格式和内容
这些论断建议?
角色四:韩国是一个有效率的计算工具
五角色:韩国人是教学表现
对研究与实践
实践的结果:精神的代表性特点
精神应 沉迷 不 克服
研究结果为:代表和推理息息相关
研究结果:把交涉
研究结果:正式争论同性
研究结果:五个角色问题
韩国研究目标
摘要

--------------------------------------------------------------------------------
引进
什么是知识的代表? 我们认为最好的概念理解从五个方面发挥独特的作用,在每一个重要的任务,:

代表知识(韩国),是最根本的 代理 ,代替自己的事情,为了使一个实体的后果,决定采取行动,而不是思想,即通过对世界的道理,而非采取行动.
这是 先天性的承诺 ,另一个答案:我想应该在哪些方面的呢?
这是 零碎智能理论推理 表示在三个方面:(一)任职的基本概念智能推理; (二)代表的一系列论断 制裁 . (三)确定的推断, 建议 .
这是 务实高效计算工具 ,即,计算环境,实现思想. 这对效率是一种务实的指导提供了组织任职提供方便,以使信息推荐论断.
这是 授课人表达 ,另,我们说的语言,对世界的事情.
了解和认识自己的角色有不同的一些有益的影响. 首先,每一个不同的角色,需要少许的代表性; 每到一个有趣的线索,因此不同的特性,我们需要一个有代表性.

第二,我们认为有用的角色,将提供一个框架,各种各样的意见. 我们建议的基本"心态"的代表,可以了解如何捕捉每一个角色的看法,这样做主要揭示异同.

第三,我们认为,以前一些分歧是有益的代表全部五个角色分开时给予适当的考虑. 这再次证明,我们的早期解剖争议范围和逻辑.

最后,我们认为,以这种方式表述看后果研究和实践. 研究,这种看法提供了一个直接回答问题的根本性的领域. 它还建议采取什么宏观的重要代表约,使得案件,相当一部分人的代表性奋斗--捕捉并代表了丰富多采的自然界--得到足够的重视. 我们认为这种观点也提醒提高从业人员的实践启示是重要的动力源的各种意见.

--------------------------------------------------------------------------------

术语和观点
两点术语有助于我们介绍. 首先,我们用 推论 在一般意义上讲,指获得新的表达方式,从旧. 我们很少谈论音这样的逻辑推论,当提及明确.

第二,给他们一个共同的名字,我们指的是熟悉基本的逻辑分配工具、规则、时限、Semantic网等, 任职技术知识 .

也很有必要明确说明是否普遍建立多层次的知识陈述语言,一个典型的技术知识任职底水平. Hayes'严液体 [12] 举例来说,在一个层次的代表组成的概念,例如 件 太空, 门户 , 面对 , 方 等下一届的原始文字(恰好、下),第一层次是逻辑,例如, (S1、S2) 是的表述空间 S1 载 周 .

这一观点是有用的,因为它是我们可以讨论和分析,主要集中在韩国的技术. 为原始级代表韩国语言的基础,使他们面临的所有问题的核心,任何种类的知识代表. 他们也有用,因为它们都是典型的熟悉的领域广,有相当丰富的经验,他们借鉴.

--------------------------------------------------------------------------------

什么是知识的代表?
也许是最根本的问题是代表性的概念知识, 是 ? 我们相信答案是最了解的五个基本角色扮演.

我的角色:一个是韩国替身
任何有理智的实体,因此要对重要的世界座谈会,摆在眼前的事实:推理是一个进程,接着内部的事情,而最有希望的理由就只有国外. 节目(或个人)负责策划组装自行车为例,原因可能就如实体车轮连锁Sprockets,处理酒吧等,但这种事情只存在于外部世界.

这是一个不可避免的现象基本原理和作用,为代表:它的功能是在一个母Reasoner,备用的东西,存在于世界各地. 行动与交涉的行动代替真品,即取代直接与世界. 据认为,这是自己第一个在世界上取代行动,我们不能或不希望(但)采取行动. (1)

意见书认为,代理人自然会使两个重要问题. 第一代任何有关它的特征是:什么是变相? 要有某种形式的对应关系指定代理及其在世界上的必要性; 信函是符号学的代表性.

第二个问题是诚信:如何接近真实的东西是母? 什么属性,使原来不明确掌握,而是否忽略? 富达是一般不可能十全十美,在实践中和原则. 原则上是不可能的事,因为任何事情本身以外的东西本身必然不同(如什么位置). 反过来把,只 完全正确 代表一个物体本身的目的. 其他意见有误; 他们也可能会包含简化假设文物.

两个人把这个观点阐述的代理人交涉. 首先,它似乎能同样的无形物体它的有形物体如车轮渔具:陈述作为代理人抽象概念,如行为、过程、信仰、因果、类别等,让他们可以在描述一个实体,它可以对原因. 第二,当然有正规的物体内部机器与忠诚完美:数学实体,如能获得准确的,因为有正式反对. 因为几乎所有的推理任务,面临着需要解决的自然物体(IE,在现实世界中所遇到的),以及正式物体,是不务实的必然代理人.

代理孕母是不正确的推论是必然的
两个重要的后果不走的必然性代理人. 一个后果是在描述自然世界,我们就一定是因为疏忽至少. 至少要删除一些有效的无限复杂的自然界; 说明会除介绍我国目前在世界上没有文物.

第二,更重要的是,所有涵盖范围广泛的推理自然界 要 最终得出结论是正确的、独立的思考模式,利用独立的职业代表性. 我们不能挽救健全推理:如果有错,是世界模型(必须)一些结论将是不正确的,无论怎样小心注意. 更好地代表不能挽救我们:一切交涉,任何事情都可以不引起错误.

参考资料:我纳闷...太多了.我无法粘贴...你自己看吧~!~!
回答者:lxbhappy - 魔法学徒 一级 4-14 13:14

什么是知识的代表?

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戴维斯Randall
MITAI实验室

霍华德Shrobe
MITAI实验室,Symbolics,Inc.

彼得Szolovits
MIT电脑科学实验室

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这份文件似乎是R戴维斯、HShrobe,SzolovitsP. 什么是知识的代表? AI杂志 14(1):17-33,1993. 格式提供更好的版本 后记 .

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抽象
虽然知识是代表中最熟悉的概念,从某种意义上说,爱,但最根本的问题--究竟是什么呢? --很少直接回答. 论文多次游说某一品种的代表,其他报纸不同主张的财产分配应该的,也有侧重于产业中都占有重要的概念代表大会.
本文我们回到基本的问题直接处理. 我们认为最好的答案理解的五个重要角色截然不同,代表着各地区的不同,有时相互冲突的要求财产分配要有一个.

我们认为,考虑到所有这五个大的作用提供了有益的观点,揭示了一些存在争议,既可以活跃在这一领域的研究和实践.

引进
术语和观点
什么是知识的代表?
我的角色:一个是韩国替身
代理孕母是不正确的推论是必然的
二作用:韩国是一套本体承诺
从最早的选择承诺
在层层累积的承诺
提示:韩国不是数据结构
角色三:韩国是一个完整的理论推理智能
什么是聪明的道理?
智能推理:逻辑观点看待和心理
这些论断是支持?
答案格式和内容
这些论断建议?
角色四:韩国是一个有效率的计算工具
五角色:韩国人是教学表现
对研究与实践
实践的结果:精神的代表性特点
精神应 沉迷 不 克服
研究结果为:代表和推理息息相关
研究结果:把交涉
研究结果:正式争论同性
研究结果:五个角色问题
韩国研究目标
摘要

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引进
什么是知识的代表? 我们认为最好的概念理解从五个方面发挥独特的作用,在每一个重要的任务,:

代表知识(韩国),是最根本的 代理 ,代替自己的事情,为了使一个实体的后果,决定采取行动,而不是思想,即通过对世界的道理,而非采取行动.
这是 先天性的承诺 ,另一个答案:我想应该在哪些方面的呢?
这是 零碎智能理论推理 表示在三个方面:(一)任职的基本概念智能推理; (二)代表的一系列论断 制裁 . (三)确定的推断, 建议 .
这是 务实高效计算工具 ,即,计算环境,实现思想. 这对效率是一种务实的指导提供了组织任职提供方便,以使信息推荐论断.
这是 授课人表达 ,另,我们说的语言,对世界的事情.
了解和认识自己的角色有不同的一些有益的影响. 首先,每一个不同的角色,需要少许的代表性; 每到一个有趣的线索,因此不同的特性,我们需要一个有代表性.

第二,我们认为有用的角色,将提供一个框架,各种各样的意见. 我们建议的基本"心态"的代表,可以了解如何捕捉每一个角色的看法,这样做主要揭示异同.

第三,我们认为,以前一些分歧是有益的代表全部五个角色分开时给予适当的考虑. 这再次证明,我们的早期解剖争议范围和逻辑.

最后,我们认为,以这种方式表述看后果研究和实践. 研究,这种看法提供了一个直接回答问题的根本性的领域. 它还建议采取什么宏观的重要代表约,使得案件,相当一部分人的代表性奋斗--捕捉并代表了丰富多采的自然界--得到足够的重视. 我们认为这种观点也提醒提高从业人员的实践启示是重要的动力源的各种意见.

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术语和观点
两点术语有助于我们介绍. 首先,我们用 推论 在一般意义上讲,指获得新的表达方式,从旧. 我们很少谈论音这样的逻辑推论,当提及明确.

第二,给他们一个共同的名字,我们指的是熟悉基本的逻辑分配工具、规则、时限、Semantic网等, 任职技术知识 .

也很有必要明确说明是否普遍建立多层次的知识陈述语言,一个典型的技术知识任职底水平. Hayes'严液体 [12] 举例来说,在一个层次的代表组成的概念,例如 件 太空, 门户 , 面对 , 方 等下一届的原始文字(恰好、下),第一层次是逻辑,例如, (S1、S2) 是的表述空间 S1 载 周 .

这一观点是有用的,因为它是我们可以讨论和分析,主要集中在韩国的技术. 为原始级代表韩国语言的基础,使他们面临的所有问题的核心,任何种类的知识代表. 他们也有用,因为它们都是典型的熟悉的领域广,有相当丰富的经验,他们借鉴.

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什么是知识的代表?
也许是最根本的问题是代表性的概念知识, 是 ? 我们相信答案是最了解的五个基本角色扮演.

我的角色:一个是韩国替身
任何有理智的实体,因此要对重要的世界座谈会,摆在眼前的事实:推理是一个进程,接着内部的事情,而最有希望的理由就只有国外. 节目(或个人)负责策划组装自行车为例,原因可能就如实体车轮连锁Sprockets,处理酒吧等,但这种事情只存在于外部世界.

这是一个不可避免的现象基本原理和作用,为代表:它的功能是在一个母Reasoner,备用的东西,存在于世界各地. 行动与交涉的行动代替真品,即取代直接与世界. 据认为,这是自己第一个在世界上取代行动,我们不能或不希望(但)采取行动. (1)

意见书认为,代理人自然会使两个重要问题. 第一代任何有关它的特征是:什么是变相? 要有某种形式的对应关系指定代理及其在世界上的必要性; 信函是符号学的代表性.

第二个问题是诚信:如何接近真实的东西是母? 什么属性,使原来不明确掌握,而是否忽略? 富达是一般不可能十全十美,在实践中和原则. 原则上是不可能的事,因为任何事情本身以外的东西本身必然不同(如什么位置). 反过来把,只 完全正确 代表一个物体本身的目的. 其他意见有误; 他们也可能会包含简化假设文物.

两个人把这个观点阐述的代理人交涉. 首先,它似乎能同样的无形物体它的有形物体如车轮渔具:陈述作为代理人抽象概念,如行为、过程、信仰、因果、类别等,让他们可以在描述一个实体,它可以对原因. 第二,当然有正规的物体内部机器与忠诚完美:数学实体,如能获得准确的,因为有正式反对. 因为几乎所有的推理任务,面临着需要解决的自然物体(IE,在现实世界中所遇到的),以及正式物体,是不务实的必然代理人.

代理孕母是不正确的推论是必然的
两个重要的后果不走的必然性代理人. 一个后果是在描述自然世界,我们就一定是因为疏忽至少. 至少要删除一些有效的无限复杂的自然界; 说明会除介绍我国目前在世界上没有文物.

第二,更重要的是,所有涵盖范围广泛的推理自然界 要 最终得出结论是正确的、独立的思考模式,利用独立的职业代表性. 我们不能挽救健全推理:如果有错,是世界模型(必须)一些结论将是不正确的,无论怎样小心注意. 更好地代表不能挽救我们:一切交涉,任何事情都可以不引起错误.

参考资料:我纳闷...太多了.我无法粘贴...你自己看吧~!~!

What is a Knowledge Representation?
Randall Davis
MIT AI Lab
Howard Shrobe
MIT AI Lab and Symbolics, Inc.
Peter Szolovits
MIT Lab for Computer Science
This paper appeared as R. Davis, H. Shrobe, and P. Szolovits. What is a Knowledge Representation? AI Magazine, 14(1):17-33, 1993. A better formatted version is available in postscript.

知识表现是什么?
兰德尔戴维斯
麻州理工学院人工智能中心
霍华德 Shrobe
麻州理工学院人工智能中心和代号,公司
彼得 Szolovits
麻州理工学院中心为计算机科学
这一张纸出现当 R. 戴维斯, H. Shrobe 和 P. Szolovits之时。 知识表现是什么? 人工智能杂志 , 14(1):17-33,1993. 一个比较好的格式版本是可得的在附启中。

什么是知识的代表? 92Randall戴维斯霍华德Shrobe麻省理工学院实验室艾爱和实验室Symbolics公司Szolovits彼得学院计算机科学实验室作为本报92R戴维斯、HShrobe,SzolovitsP. 什么是知识的代表? AI杂志(1)14:17-33,1993. 有一个更好的版本PostScript格式. 92虽然抽象知识是代表中最熟悉的概念,从某种意义上说,爱,但最根本的问题--究竟是什么呢?
--很少直接回答. 论文多次游说某一品种的代表,其他报纸不同主张的财产分配应该的,也有侧重于产业中都占有重要的概念代表大会. 本文我们回到基本的问题直接处理. 我们认为最好的答案理解的五个重要角色截然不同,代表着各地区的不同,有时相互冲突的要求财产分配要有一个. 我们认为,考虑到所有这五个大的作用提供了有益的观点,揭示了一些存在争议,既可以活跃在这一领域的研究和实践. 92、词汇的角度介绍了什么是知识的代表? 角色一:韩国是代不代理人指错误推论是必然的作用二:韩国是一套本体承诺,承诺从最初选择的承诺积累的层层提示:韩国不是数据结构作用三:韩国是一个完整的理论知识推理是聪明的道理? 智能推理:逻辑推论认为,这是由于受到心理? 答案格式和内容推断,建议? 角色四:船级社是媒介,高效率计算作用V:船级社是中等人表达影响的研究和实践,对实践:特点精神代表性的精神应该沉迷,不克服,对研究:代表性和推论是相互关联的结果进行研究:结合交涉结果进行研究:论点约正式同性后果进行研究: 所有五个角色研究韩国问题的目标是什么知识简要介绍代表性92. 我们认为,这个概念能最好地理解为五个独特的作用,但戏里,每个关键手边的任务:知识任职(Register)是最根本取代,取代的事情本身,用来使一个实体确定后果的思考,而不是采取行动,即由推理对世界,而不是采取行动. 这是一套本体承诺,即回答这样一个问题:在什么条件下,我想世界上应该吗? 它是一个完整的理论推理智能,体现在三个方面:(一)任职的基本概念'智能推理;
(二)代表的一系列论断制裁;
(三)确定的推断它建议. 这是一个务实有效的计算工具,即运算环境,实现思想. 这对效率是一种务实的指导提供了组织任职提供方便,以使信息推荐论断. 它是人类表现中,也就是我们所说的语言,对世界的事情. 了解和认识自己的角色有不同的一些有益的影响. 首先,每一个不同的角色,需要少许的代表性;
每到一个有趣的线索,因此不同的特性,我们需要一个有代表性. 第二,我们认为有用的角色,将提供一个框架,各种各样的意见. 我们建议的基本精神"一",代表可以了解如何捕捉每一个角色的看法,这样做主要揭示异同. 第三,我们认为,以前一些分歧是有益的代表全部五个角色分开时给予适当的考虑. 这再次证明,我们的早期解剖争议范围和逻辑. 最后,我们认为,以这种方式表述看后果研究和实践. 研究,这种看法提供了一个直接回答问题的根本性的领域. 它也建议通过宏观'什么重要的代表约,使得案件,相当一部分人的代表性奋斗--捕捉并代表了丰富多采的自然界--得到足够的重视. 我们认为这种观点也提醒提高从业人员的实践启示是重要的动力源的各种意见. 92名词和术语的角度两点有助于我们介绍. 首先,我们用一般意义的推论,指获得新的表达方式,从旧. 我们很少谈论音这样的逻辑推论,当提及明确. 第二,给他们一个共同的名字,我们指的是熟悉基本的逻辑分配工具、规则、时限、Semantic网等为代表的技术知识. 也很有必要明确说明是否普遍建立多层次的知识陈述语言,一个典型的技术知识任职底水平. 海斯'严液体[12]举例来说,在同一级别的陈情,由概念等片空间,已门户、面孔、方等语言在下次更加原始(和恰好、下)水平首先命令逻辑,例如,在(S1、S2)是有关表述空间S1载于一九五七. 这一观点是有用的,因为它是我们可以讨论和分析,主要集中在韩国的技术. 为原始级代表韩国语言的基础,使他们面临的所有问题的核心,任何种类的知识代表. 他们也有用,因为它们都是典型的熟悉的领域广,有相当丰富的经验,他们借鉴. 92什么是知识的代表? 也许是最根本的问题,是代表知识的概念是什么呢? 我们相信答案是最了解的五个基本角色扮演. 我的角色:一个是韩国代智能任何实体,也希望世界上的理由对遇到重要,摆在眼前的事实:推理是一个进程,接着内部的事情,而最想原因大约只有国外存在. 节目(或个人)负责策划组装自行车为例,原因可能就如实体车轮连锁Sprockets,处理酒吧等,但这种事情只存在于外部世界. 这是一个不可避免的现象基本原理和作用,为代表:它的功能是在一个母Reasoner,备用的东西,存在于世界各地. 行动与交涉的行动代替真品,也就是直接与世界代替. 据认为,这是自己第一个在世界上取代行动,我们不能或不希望(但)采取行动. (一)代理人的陈述观赏自然会使两个重要问题. 第一代任何有关它的特征是:什么是变相? 要有某种形式的对应关系指定代理及其在世界上的必要性;
信函是符号学的代表性. 第二个问题是诚信:如何接近真实的东西是母? 什么属性,使原来不明确掌握,而是否忽略? 富达是一般不可能十全十美,在实践中和原则. 原则上是不可能的事,因为任何事情本身以外的东西本身必然不同(如什么位置). 反过来把,只有全面准确地反映一个物体本身的目的. 其他意见有误;
他们也可能会包含简化假设文物. 两个人把这个观点阐述的代理人交涉. 首先,它似乎能同样的无形物体它的有形物体如车轮渔具:陈述作为代理人抽象概念,如行为、过程、信仰、因果、类别等,让他们可以在描述一个实体,它可以对原因. 第二,当然有正规的物体内部机器与忠诚完美:数学实体,如能获得准确的,因为有正式反对. 因为几乎所有的推理任务,面临着需要解决的自然物体(即在现实世界中遇到),以及正式物体,是不务实的必然代理人. 代理孕母是不正确的两项重要论断,是必然的后果不走的必然性代理人. 一个后果是在描述自然世界,我们就一定是因为疏忽至少. 至少要删除一些有效的无限复杂的自然界;
说明会除介绍我国目前在世界上没有文物. 第二,更重要的是,所有涵盖范围广泛的推理对自然界最终得出结论是正确的、独立的思考模式和独立的分配使用工作. 我们不能挽救健全推理:如果有错,是世界模型(必须)一些结论将是不正确的,无论怎样小心注意. 更好地代表不能挽救我们:一切交涉,任何事情都可以不引起错误. 误差的意义当然不同.
事实上许多艺术的代表是一个很好的选择,找到一个能尽量减少(甚至消除)处理错误的具体任务. 但无可避免的事情,就是代理人可以提供至少一个保证任何实体以任何理由地对自然界:如果太久,原因大致足够,保证出错. 只有合理利用免费的推理论断,不从错误;
它只能保证不干预的根源,错误. 由于广泛的推理,必然是错误的,一步不健全推断其他型号的推论是,不是从整体精确的错误,而是一个平衡的问题产的可能性多一道对错误的收获(如效率)可以提供. 我们不认为理由不应该随便接受,但声称,由于错误的必然性甚至合理理由,那么实事求是的评价相对成本和效益,使用来自不健全的推理和方法. 角色二:韩国是一套本体承诺,如果大家都认为,所有意见都完全接近现实,每个近似处理一些事情,无视他人的话,选择任何陈述我们的同样行为难免作出一系列决定如何及什么看到了世界. 即选择代表的方式进行本体承诺. (2)承诺生效强大眼镜决定我们可以看到,世界上某些地区将成为大家关注的焦点,而牺牲其他部分模糊. 他们把这些承诺和/模糊效果不是偶然的副作用有代表性的选择;
最重要的是:韩国是一套本体承诺. 这是不可避免的,因为不必然表示. 这是明智的选择,因为这样可承诺提供了一个机会,使各方面的关注,我们认为是世界上重要的. 聚集效应的一个重要组成部分,是一个什么样的代表提出,由于是自然界最复杂的. 我们(和我们的推理机)事情需要引导全世界注意什么忽略. 有代表性的眼镜能提供这种指导:怎样去告诉美看到,他们让我们面对本来可能是复杂性和不详细. 因此本体的承诺可以代表一个最重要的贡献,提供了. 有着悠久历史的工作,努力建设好ontologies因各种任务领域,包括早期的工作是布满液体12、计算部分模型广泛应用于代表电子电路(如3),以及ontologies时间,信仰,甚至节目本身. 每次看到这种方式带来的一些地区. 该模型计算部分,例如,表示我们想在电路组件与它们之间的关系,以及即时信息流的结合. 这是一个有益的观点,但不是唯一的方法. 另一严而如果要出席的酬的装置:这里的信号传播在一定的速度和物体(如电阻),原先认为是一个组成部分,是一/O行为可能已被视为一个扩大媒介的电磁波流动. ontologies当然可以写在各种各样的语言和符号(例如,逻辑、饼干等);
基本资料不是形式,而是语言的内容,即一套理念作为思考世界的一种方式. 简单地说,重要的是要结合理念和部件,不论是选择写或他们断言兴建. 我们承诺作出了选择一个或另一个布满了尖锐的不同意见,可以提出当前的任务. 考虑差异,在选择时考虑的因素计算电路而非电动装置相同看法. 作为第二个例子,医学诊断规则的角度(如MYCIN)看起来很大不同角度共同任务范围(如内科). mycin认为,由世界医学协会联系实际的疾病症状,内科看一套模式,尤其是典型的疾病,必须要有针对本案. 从最早的选择承担内科例子,也显示有很大的承诺,即使在古生物不可避免的熟悉程度分配技术. 逻辑、规则、范围等,每一种观点体现在这样的事,重要的是在世界. 逻辑,例如涉及(很少)致力于把世界上各个实体及关系符合两国人民的根本利益. 基于规则系统的看法,认为世界上的物件值的三倍和合理的推论规则,把他们在美国内有典型的思维对象. 每项物品自己的看法,最重要的要处理,并建议各反过来说,没有任何条件可以轻易看出那些被忽视. 这当然不能保证是正确的,因为任何可能被后来证明是相关的. 但这项工作是毫无原则--每一点代表了世界--因此,我们能做的只是一个良好的开端,相信. 现有技术提供一套揣测代表什么,什么时候不出席. 于是他们选择任何涉及一些先天性承诺:选择有重大影响,我们的观念和工作方法,并就对世界的看法是参考. 承诺在层层累积的代表就此展开了承诺ontologic级的有代表性的技术和累积. 层层作出更多的承诺,因为我们把科技工作. 使用范围般内科结构提供了范例. 在最基本的层次,以决定在诊断方面的思考模式提出时限,违约、分类等级. 但原型什么,应如何分类的组织? 早期的系统描述[21]说明这些问题的回答是当前的任务,提供了第二层的承诺:知识库内科基本系统由两个基本类型的内容:实体和疾病的表现::. 42这也包括A.
.
等级病类组织,主要围绕器官系统,并在高层这种类型的"肝病、""肾病、"等的原型是这样想捕捉典型疾病(如"典型"的疾病),他们将组织一个分类索引周围器官系统. 这是一个明智的选择,但显然没有良知的唯一方法适用范围的任务;
因此,另一层是先天性的承诺. 第三届(在这种情况下,最终)层,这是一套选择instantiated:这病会,其中包括分支机构的高层会出现? ontologic问题,甚至出现在这一级能够基本相当. 例如考虑下列哪些是需要考虑的疾病(如国家需要解决异常):酗酒、同性恋、慢性疲劳综合征. ontologic承诺是相当明显的,这里很重要,这往往是引起争议的领域自己很独立reasoners自动化建设. 类似的决定,必须与所有的技术代表,因为每个人的用品,只有一首猜如何看待世界:提供了一条途径,但单看'说明如何tinstantiate这一观点. 框显示为原型,但不要学的东西告诉我们,这是专为原型,思维的规则提出合理推断,但单't合理推论告诉我们,在参加. 同样的逻辑告诉我们,在世界个人和关系,但并没有具体的个人关系,利用. 对某一特定的世界观,首先选择了技术代表,为后来选择了累积如何看待世界的条件. 提示:韩国不是结构数据指出,在每一个层面,甚至头(如选择框或规则)的选择是对正在进行的代表性,而不是数据结构. 什么是有代表性的语言,是具有意义[13],即有对应关系的东西,在外部世界的事情. 这反过来又具有信件的限制. 一个语义网,例如,一个代表,是一个图形数据结构. 他们是不同的实体,即使是一个用来执行其他一律,正因为网(应有)符号学. 这一符号学将表明是因为它限制了网络拓朴:网络旨在说明家庭成员,因为我们知道他们能不能有一个周期,其父母联系,而图表(如数据结构)当然在没有这种限制,可能任意周期. 而每个代表必须在机器的一些数据结构,代表的是财产以书信和一些在世界上的限制,规定信函. 角色三:韩国是一个完整的理论知识的作用,第三个理由是,作为一个完整的理论代表智能推理. 大约是因为这个角色最初设想是一种典型的代表,说明受某些人的原因明智的眼光,或有什么看法,因为这意味着明智的. 理论是零散的两个不同意义:(一)代表一般只包括部分或见解,相信它的动机,(二)启示或信仰又仅仅是复杂和多方面的现象聪明的道理. '有代表性的理论知识往往隐含推理,但更可以看出它的研究包括三个部分:(一)任职的基本概念智能'推论;
(二)代表的一系列论断制裁;
(三)确定的推断它建议. 在提示可以推断论断许可的话,建议推论推断应该是关心. (指导是必要的,因为这套论断受到太多通常用来乱吃).
严告诉我们,前三个研究如何看,如何提出建议的理由推论. 这些内容也可视为代表'相应的三个基本问题的答案:(一)什么是理智聪明? (二)有什么可以推论我们知道吗? (三)我们应该以什么推论我们知道吗? 答案是有代表性的核心精神,'心态;
在这些问题上的立场,了解了大量有关它告诉我们. 首先,我们的第一项内容,检查了两个截然不同的概念智能推理,探索了爱. 这些观念及其表现的各种基本假设问题的看法,并提出对剩余的部分重要方面. 什么是聪明的道理? 什么是重要的,确定智能楼宇推理. 由于青年的相对AI作为纪律,讲透彻了解性知识往往来自于其他领域的工作. 五个--数学逻辑、心理、生理、统计、经济学--激励五个区别是什么概念智能推理(表一). 有一种观点认为,从历史上的数学逻辑,因此假设有各种正式的智能化推理计算,扣除一般;
这一典型的现代观点是logicists艾. 第二,植根于心理学工作,把推理作为人类的行为特征,导致了大量的工作,并就解决问题的人大量知识为基础的系统. 第三种方法,植根于生物学松散,认为关键是推理的机械结构,实现了它,因此是一种特有的推理刺激/反应行为,同时产生了互联大批简单加工. 研究人员目前正在几个品种connectionism后裔这一工作路线. 第四个方法,从概率论增加逻辑概念的不确定性,产生了其中的道理,聪明的方法因定理概率论. 第五,从经济学的进一步增加,部分价值取向,从而确定了以智能推理的事业坚持原则的理论. 92数学生物学心理学统计经济学亚里士多德逻辑笛卡儿Boole詹姆斯LaPlaceBenthamParetoFregeBernoulliFriedmanPeanoHebb拉什利BayesGoedelBruner乔塞邮政米勒艾Tversky,冯教会体系内维尔LettvinKahneman西蒙Simon承接McCulloch,PittsRaiffa戴维斯Heubel,WeiselPutman罗宾逊着逻辑因果connectionism理性Prolog韩国放送公社、 网架剂一表意见智能推理和智力的起源地92探索历史发展的头两次意见了不同观念所的基本性质智能推理,并将显示深层分歧心态产生的后果. 智能推理:逻辑与心理,首先考虑的传统观点,认为作为一个神秘的数学逻辑推理智能. 这种看法有其历史渊源的亚里士多德'努力和积累的目录syllogisms,试图确定应采取令人信服的. (3)线仍然有笛卡儿的解析几何显示欧几里得'工作,显然是关心的东西,纯粹思考(线路零宽度,完美界的种种只有神能),实际上可以结婚代数、形式计算,这是神可以做. 届时,尽议程相当具体,告诉:他要求不亚于"结石的思想、"一个能解决所有的人不同意让单纯援引美"计算."
这个时候有明确、具体的看法,因为在上帝的欧几里得'且无法与代数几何可以捕捉, 所以一些品种(或任何)这种短暂的东西可以被称为思想的计算,具体的逻辑推断. 在19世纪奠定了基础Boolepropositional计算法"他认为,"
Peano和Frege以后的工作提供了新的基础,为现代结石形成的上游. 戴维斯的工作,Putman和罗宾逊在20世纪的最后步骤较易提供足以首次自动扣除provers定理. 现代子女这条线的智力发展,包括了许多努力,第一个用逻辑,作为代表和一些各种项目的推理引擎,以及大量的工作提出明确的议程进行逻辑推理运算,例如Prolog. 这清楚地表明了发展路线分配方法,立足于培养和智能推理的性质. 这里有,例如历史发展的基本前提,即在逻辑推理智能推理方法;
一切是错误或季. 这是盟军相信"逻辑"逻辑,同时也意味着第一,完善一般扣除. 这两个简单的传递到崩溃的一个重要组成部分,基本的逻辑推理的智能:指逻辑推理的明智地确定了先以逻辑. 第二个重要组成部分,是专职的信仰,是一种智能化的推理过程,能捕捉正式说明,正式说明,尤其是在精简. 但不同的看法也可以讲智能性. 一个截然不同的看法是佛教的AI受传统心理. 这一传统,扎根的工作Hebb,Bruner,米勒和内维尔Simon&,打破了刺激/反应意见的要求和行为主义认为,人类解决问题的行为可以看作为目标、计划等复杂的心理结构. 现代表现形式包括一般工作机制作为增加智能推理和知识为基础的生产体系,以此获取人类专家的推理. 比较这两个传统的差异,显示了很大的影响,以一人或其他智能推理. 在传统智能logicist推理视为一种计算,扣除一般在头等重要的逻辑,而在传统的基础上所采取的心理特点智能推理,特别是各种人类行为. logicist对象的利益,因此,在正式确定了建立经数学计算,而对那些受传统的心理现象,它是由自然界的经验. 因此有两种不同性质的基本假设,对这里的现象基本被逮捕. 第二个方面是在考虑这些问题的答案,性是每个. logicist征求意见的传统音乐,语言准确情报,寻找一种数学语言遇到(有时物理). 传统的心理反差显示情报不仅是自然现象,它本身是一个复杂的自然现象:人体解剖学、生理学本身的复杂系统产生长期的演变过程中,也许是情报. 因此,可以大量情报专案收集机制,从根本上和现象,一个简明的介绍,并不能完全可能的. 一些有用的后果,因立场不同理解每一个传统在这个根本问题. 首先,它表明任何选择那些传统的现代产物--I.e.
任何技术的代表表示表底--就是选择以上代表:我们也采取同样的选择观念的推理智慧的本质. 第二,这些观念的重要途径不同:有不同的基本观念的现象,我们试图捕捉. 又是不同的概念有深层次的差异性和研究工作的各项目标,正努力创造智慧程式. 简单地说:不同的观念导致不同性质的智能推理目标,成功的定义,并创造不同的艺术品. 最后,这些差异表达很少. 这反过来又使人们可以在措辞方面的问题,例如选择代表性(如德音理由FOPC」的性质很难论断提出框架为基础的系统),而真正的问题是,我们认为,不同理念的根本性质的情报. 不同立场的理解和帮助分析问题的妥善整理. 这些论断是支持? 第二部分有代表性的论'聪明制裁的理由是它的推论,即选择适当的推论,得出结论的资料. 传统的定义是由传统的形式逻辑,而只受合理的推论是推论(即包含了一点逻辑,其中每一个模式的规定也是公理模式结束). 这个答案有一些重要的好处,包括在满足直觉(说得过去不会引入错误)、清晰(我们确知我们'再谈论)、清晰,可以经过正式证明,始,我们已积累了大量的经验. 还探讨了几种逻辑推论不包括限定和绑架. 这主要是考虑到已开发的要求:要有良好的动机"模型理论依据"[19],如限定最低标准模型. 这一要求坚持的一个基本组成部分logicist方法:虽然愿意作出结论,如此一些小的模型(而不是真正在每个模式)的一系列论断许可仍认为,在理论模型计算,具体明确的规定. 其他代表探讨其他定义:概率推理系统(如20)的处分规定推论概率论,而合理的工作人员(如[7])靠概念的经济理性论. 在代表技术常识、规则为基础的系统收集整理揣测人专家提出,揣测,未必不是真正的声音或任何模式. 内有代表性的鼓励下,以良好的比赛可能不正确的结论,期待,或拖欠. 这两种心理共同的传统定义关于批准推论人类行为的专家,而不是抽象的正式参考模式. 答案格式和内容,这些例子表明,不同的具体任职许可办法推论方式不同内容和形式. 在逻辑规格,如表现在理论和数学模型准确、其他意见其他方面如何提供答案,往往精确得多. 理论框架,例如,如何界定为人类行为的规定,大约只有. 两种不同的内容,其风格也有不同的见解,聪明地探讨上述推论. 重复的人类行为的定义是合适的,因为内视智能推理理论作为人类特有的行为. 为了说明这种行为的理论都面临着一个复杂的经验性特点的现象,可以在只粗略的时刻,绝不可specifiable精确无误,因此,大致妥当的答案. 为理论框架,那么,无论是非正式的具体处罚和经验推断,其结果必然是思想智慧. 工作(如工作等),也不是随便轻易不确切.
智能推理的基本概念决定了不同的工作方式,在不同的回答中表示,不同的重点答案. 这里是广泛承认的合法性,各种具体处罚办法推断:理论模型可以清楚而有力,但它不是正式制度的唯一可行的语言. 还是更广泛,不仅是正式的定义,可以明确的答案. 选用适当的词汇,而在正式的程度取决于智能行为的基本概念. 这些论断建议? 虽然受到美国论断告诉我们什么都可以作结论,都是很大的不足,从而制约. 任何试图自动化系统的原因,不知道自己的推论是只按照批准,不久就会受到选择. 因此,我们必须表明,以上推论可以依法提出,我们还需要一些迹象推断,这是恰当的论断提出,即聪明. 这标志是由一系列建议论断. 看到具体的建议的必要性论断就是一个具体的分配也要谈谈如何明智理由. 并有代表性地推理、有益、联系:是一种理论知识任职智能推理. 常合理,理论提供了观察人类的行为. Minsky'原来的理论框架论述,例如,提供了一个明显的例子,建议一套推论,一套由观察人类行为. 考虑这一点,从原来的引进17架文件:这是一个局部理论思考:: 每当遇到一个新的形势(或作重大改变的一个观点'),他选择了记忆结构称为框架;
要记住一个架构调整,以适应不断变化的现实需要细节. 一时间:: [重要]情况规定,如被某种客厅,还是孩子的生日'. 第一句说明道理,互相代表:这是一个知识任职文件,但首先宣布,它也是一种理论思考. 这一理论又引起了对人类智能推理的启示,即如何使人们可以处理这类简单的常识推论,看来难以捕捉的节目. 论单挑某一论断提出一套,即
、推理的科学作风配套. 类似性质的论断可以推荐代表大多数其他技术. 篮网Semantic原表格,例如推荐双向通过网络传播,互相启发性定义和文字的表现人类智慧的能力找人联系明显不同的概念. 以知识为基础的规则体系可能推断推荐,由观察人类专家推理. 逻辑与此相反,采取了历来最低在这一问题上的立场. 任职仅提供理论支持自己推论,试图对这个问题保持沉默,而推断建议. 对此问题的沉默的动机是为一般性的推论机械及申报(即使用--独立)形式的文字,包括基本目标的logicist方法:":logicists力争使推论过程的统一和领域独立并代表全体知识(即使是了解如何运用知识)僵化," 19交涉,但这些目标不能把任何特定的建议推断,原因有两个. 第一,如果推论过程是普遍和统一的(即对所有的问题,并努力以同样的方式),但必须保持中立,对此论断提出:任何特定分支推断它试图挑出可能是适当的一个局面,但致命坏另一,因为任何推论策略(单位优惠,一套支援等)被普遍恰当. 第二,如果国家的语言必须申报,但必须有明确的事实,但没有说明原因如何,它(使用言论自由是一项特色的宣示代表). 因此可以推论引擎'推荐任何推论t(或将失去普遍性和统一性)与事实陈述的语言不能推荐任何推论(因为这件新闻时失去其宣示性). (四)一般愿望和使用言论自由,使自己从选代表建议论断. 但如果不能把自己的代表建议,要,因为替代--搜索无制导--是站不住脚的. 这在某种程度上也是故意美德logicist的办法:防止来自选拔论断,因此要求用户这样做带来的机遇,信息是明确的代表,而不是嵌入在暗示机制的代表(例如,基于规则系统 或Prolog.
这是令人难以接受的一个目标在努力,向用户提供了明确的策略和手段,引导系统.
三是普遍采用的方法:告诉用户已经做了系统,使其用户做正确的事,并建立特殊用途的推论策略.
通过对本系统如何"" 就是让用户推荐一系列论断在同一书面声明(陈述)用语言来表达对世界的事实(如杜[9]).
"的领导制度做正确的事就是让使用者"精选的定理、定律、lemmas供应系统.
在场的限期,例如 不仅仅是一个系统,应该知道,也提供了一个精简的方式长链中成为一个步骤,实际上使系统采取"大"一步一定方向(即, 方向,我们需要限期).
在仔细挑选的事实和lemmas用户推荐某一类可间接推断.
"特殊用途的推论"战略 建筑控制的具体策略就是直接进入TheoremProver.
这可以提供大量有用的实际水平和speedup运算效率.
所有这些做法都利弊.
据表示,首先在战略是符合逻辑的精神logicist办法,即:
,统一认识,明确代表, 宣示代表.
但这往往在实践中的问题:语言表达的设计并不一定是僵化的事实表明,一个重要特征信息推理策略.
仔细挑选lemmas充其量是间接的编码信息来指导供应.
最后,专用机制中的一部分,而且是强有力的推理策略和程序都在冥冥中, 建设领域原有的独立目标明确推论,宣示代表.
好消息是,在这个问题上保持沉默,特意推荐论断, 逻辑提供了某种程度的普遍性和可能取得的资料,并提供明确的建议是合理的推论,又约.
较令人欣慰的是,现在的任务是引导系统,以使用户不提供援助的概念, 和做法,结果在一些关键时刻打败目标的做法首先动机.
角色四:韩国是一个有效率的计算工具,从纯机械、仪器理由(较为debatably、人)是计算机程序.
简单地说,我们必须用计算与分配.
结果 运算效率难免质疑中央任职的概念.
这早已认识,这至少暗示了代表

读Sowa的Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations(by John F. Sowa,ISBN: 0-534-94965-7,2000年,机械工业出版社影印本2003年5月出版),感觉这本书简直是划时代的,把我以前陆陆续续学习的有关知识都统一了起来,而且脉络清晰,深入浅出.然而今天读了另一位比Sowa在人工智能领域资格更老的大家Stuart Shapiro酸溜溜的书评之后,感觉真如学网上的争论一样:长江后浪推前浪啊.Shapiro纯粹从传统正宗的以推理为核心的知识表达的角度看Sowa 的总结,对后者发明的概念图冷嘲热讽。Sowa好象领导了斯坦福2000年以前的本体研究,然而这几年这方面的发展实在太快,我看Sowa的个人主页似乎也没是么进展,而书中的这些东东作为基础很好,作为应用似乎还是古老了一些,老索也需要与时俱进啊!

Sowa的书:http://www.jfsowa.com/krbook/index.htm

以下摘录一些书中的内容,管中窥豹.

知识表达Knowledge Representation传统上属于人工智能范畴,但是目前计算机应用的大多数领域几乎没有不需要"人工智能"的,例如情报检索、股市分析、资源配置、集成电路设计、虚拟现实、语音识别以及机器翻译等等,同时人工智能也不断从这些应用领域获得营养。

知识表达是众多理论与技术的交叉学科,主要来自三个方面:

逻辑:提供推理规则和形式化结构;
本体:定义应用领域的各种存在;
计算:支持知识表达从哲学到应用层面的实现。
如果没有逻辑,知识表达就不可能明确,无法判别陈述是否矛盾或者冗余;如果没有本体,词汇、符号等就不能被很好地定义和使用,概念就不会有很好的一致性;如果缺乏可计算的模型,逻辑和本体就不能由计算机程序所实现,就不能获得具体应用。因此可以说知识表达是逻辑和本体为了实现某些领域特定的应用任务而建立的计算模型。

本书的章节安排:

<!--[if !supportLists]-->第一章 <!--[endif]-->逻辑综论 从亚里士多德的演绎推理到现代图形和代数系统。

<!--[if !supportLists]-->第二章 <!--[endif]-->知识本体 本书中最具哲学味的一章。本体可以定义世间万物的类目,目前常用的方法有四种:谓词逻辑中的谓词、框架逻辑(frames)中的槽(slot)、数据库中的表、面向对象系统中的类,都可以看成是本体。逻辑提供了所有这些表达方式的灵魂和基础,是"纯粹"的形式,而本体提供了逻辑所表达的内容,是其中的骨肉。

<!--[if !supportLists]-->第三章 <!--[endif]-->知识表达基础 阐述了知识表达的一些基本原则,在不同的计算语言和环境中逻辑和本体是如何呈现的。

<!--[if !supportLists]-->第四章 <!--[endif]-->处理过程 讨论动态过程的知识表达方法。Petri网作为一种很重要的思想方法和工具被引入,因为Petri网即可以被翻译成传统的编程语言,又可以以逻辑算子或概念图的形式来表达,起到了一个编程与表达的中介的作用。

<!--[if !supportLists]-->第五章 <!--[endif]-->目的、语境与代理 阐释了目的和语境如何影响知识表达,以及各种建模方式和逻辑。

<!--[if !supportLists]-->第六章 <!--[endif]-->"知识浓汤" 主要介绍了逻辑的不足,包括在人们头脑中的模糊性、不确定性、缺乏分析以及事实、观点、规则的不一致性等。

<!--[if !supportLists]-->第七章 <!--[endif]-->讨论了知识共享的一些国际标准的进展情况,包括关于本体及其它概念体系,以及这些标准对于异构系统互操作性的作用。

书后多个很有用的附录.

这篇不错:
http://tigger.cs.uwm.edu/~mcroy/research-projects/JNLE97/jnlePaper.html

其它:
Collaboration, Knowledge Representation and Automatability
http://www.w3.org/Collaboration/

Representation
http://www.aaai.org/AITopics/html/repr.html

The Classic Family of Knowledge Representation Systems
http://www.bell-labs.com/project/classic/

Knowledge Representation
http://www.cs.vassar.edu/faculty/welty/papers/phd/HTML/dissertation-14.html

Top: Reference: Knowledge Management: Knowledge Representation
http://dmoz.org/Reference/Knowledge_Management/Knowledge_Representation/