1.什么是知识表示

知识表示的五大用途或特点：

• 客观事物的机器标识，即知识表示首先需要定义客观实体的机器指代或指称
• 一组本体约定和概念模型，即知识表示还需要定义用于描述客观事物的概念和类别体系。
• 支持推理的表示基础，即知识表示还需要提供机器推理的模型和方法。
• 用于高效计算的数据结构，即知识表示也是一种用于高效计算的数据结构
• 人可以理解的机器语言

2.人工智能早期的知识表示方法

2.1 一阶谓词逻辑

2.2 霍恩子句和霍恩逻辑

2.3 语义网络

语义网络又称联想网络，它在形式上是一个带有标识的有向图。图中“节点”用以表示各种事物、概念、情况、状态。每个节点带有若干属性。节点和节点之间的“连接弧”表示各种语义联系、动作。语义网络是三元组（节点，弧，节点），语义网络可以通过图上的操作进行知识推理。

<font color='red'>优点:</font>

• 联想性：最初作为人类联想记忆模型提出来的
• 易用性：直观地把事物的属性及其语义联系表示出来，便于理解，自然语言与语义网络的转换比较容易实现。
• 结构性：语义网络是一种结构化的知识表示方法

<font color='red'>缺点：</font>

• 无形式化语法：表示形式不一致，处理复杂
• 无形式化语义：没有公认的形式表示体系

2.4 框架

2.5 描述逻辑