计算机组成原理第二章知识点总结
一、学习内容分析
人类之所以有智能行为是因为他们拥有知识，智能活动过程其实就是一个获得并运用知
识的过程，要使机器系统具有人的智能能力（人工智能AI），则必须以人的知识为基础，知
识是人工智能的基石。但人类的知识要用适当的模式表示出来，才能够存储到计算机中并被
识别运用，本节将对人工智能中常用的几种知识表示方法进行介绍，为后续学习奠定基础。
信息技术飞速发展，不断推动着互联网技术的变革，互联网的核心性技术Web经历了网
页链接到数据链接的变革后，正逐渐向大规模的语义网络演变。语义网络将知识采用网络的
形式表示，它将经过加工和推理的知识以图形的方式提供给用户，而实现智能化语义检索的
基础和桥梁就是知识图谱。
二、知识归纳
知识：
知识是人类在实践中认识客观世界(包括人类自身)的成果，它包括事实、信
息的描述或在教育和实践中获得的技能，知识是人类从各个途径中获得并经过提
升、总结与凝练的系统的认识。
知识表示：知识表示（Knowledge Representation）是对知识的描述，即用一组符号将
知识表示成计算机可以接受的某种结构。
产生式表示法：
产生式表示法又称为产生式规则（Production Rule）表示法。美国数学家
波斯特（E.POST）在1934年首先提出“产生式”，它根据串代替规则提出了一
种称为波斯特机的计算模型，模型中的每条规则称为产生式。
框架表示法：
以一个通用的数据结构的形式存储以往的经验。这样的数据结构就是框架
（frame），框架提供了一个结构，一种组织。
语义网络表示法：语义网络是一种用语义和语义关系表示知识且带有方向的网络图。
知识图谱：
知识图谱就是利用可视化的图谱形象展示客观世界中的概念、实体及其间的
复杂关系。由Google于2012年率先提出，其初衷是用以增强自家的搜索引擎的
功能和提高搜索结果质量，使得用户无需通过点击多个链接就可以获取结构化的
搜索结果，并且提供一定的推理功能，创造出一种全新的信息检索模式。