人工智能第2版学习——知识表示1

书：人工智能第2版
有需要电子版的可以私信我。

这次学习第6章，理解一些概念如知识层次，还有图形草图、人类视窗、图和格尼斯堡桥问题。

引言

知识层次

信息包括数据和事实。数据、事实、信息、知识存在层次关系。从数据中，我们可以建立事实，进而获得信息。这个时代的挑战是将信息转换为知识，使之可以用于智能决策。

看个图，可能不太具体，可以看文章给的例子。

知识表示系统

通常包括数据结构和解释性程序。
数据结构：树、列表、堆栈…
解释下程序：搜索、排序、组合…
为啥要这两个东西呢？一个系统，需要有便利的用于存储知识的结构，同时需要可以快速访问和处理知识的方式，这样才能计算求解。

图形草图

图形草图是一种非正式的绘图，但是图形表示非常经济准确。看个图：

从上面的图可以知道，联网的计算机存在问题，但是我们大多数人无需知道内部各种细节原理，我们只是用这张图来简单有效地表示这个问题。

人类视窗

人类视窗是受到有限的人类记忆能力和计算能力约束的区域。
关键思想：对于具有足够复杂度的问题，其解决方案受限于人类执行解和理解解所必需的计算量和内存量。
来看个图：

这个图的意思应该是，只有合适的计算量和存储量，才能落在人类视窗内，这个解决方案才是可执行且可理解的。

例子

KPK是国际象棋残局——国王和兵对抗国王。（我不懂象象棋，描述可能有误，但不影响。）

上面表6.2给出了五种知识表示，它们各有特点，但只有第三种，它不需要太多的计算量，也不需要太多的内存。(粒度是指人类计算能力的约束)，所以它落在了人类视窗里。

图和格尼斯堡桥问题

其实这里书中就是简单一提，建议不懂图是啥的，可以去网上搜一搜，或者学过数据结构或离散数学的话，应该是懂的。

这里主要是说格尼斯堡桥问题，如下图：

这个图中，A、B、C、D是4个陆地，它们之间总共有7座桥。
问题：随便选哪个陆地开始，走完这7座桥，且每座桥只走一次，然后回到原点。
这个问题后来被欧拉证明是不可能的，为啥？

欧拉的结论是：每个节点的度必须是偶数，否则这条路径不存在。
想详细了解的可以去搜一搜。因为这个图它没有方向性，所以是无向图，节点的度是节点有几条边(我没记错的话)。
很好理解欧拉的意思，如果每座桥只能走一次，且得回到原点，那么每个点进去和出来的次数应该是一样的，即每个节点的边必须是偶数(也就是度是偶数)。D是3条边，要么出两次来一次，要么来两次出一次，怎么做都不可能实现出和入相等，所以无解。

这次学到这里吧，下次学习决策树。
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