人工智能的本质是模拟人的智能,模仿人类的理性思维模式。而人类的这一理性思维是基于物质世界范畴的,也就是说很大程度上是基于人类掌握的知识。对人的知识的梳理和掌握是研究人工智能的基础,【1】(Knowledge Representation)就是要进行这样的工作。目前,关于知识表示有很多种,常见的【2】、产生式、语义网络、框架表示方法等。知识的谓词逻辑表示,一阶谓词的一般形式为:P(x1,x2,...xn),其中, P是【3】,x1,x2,...xn是个体。常用的谓词连接词有:┐表示否定后面的命题,【4】表示连接的两个命题具有“与”关系,∨表示连接的两个命题具有“或”关系;→表示条件关系,如P→Q表示“如果P,则Q”。设有一组事实性知识如下:张辉是一名计算机系的学生,但他不喜欢编程。如果张辉大于18岁,则张辉成年。按照知识的表示的步骤,分三步完成。第一步:定义谓词,COMPUTER(x):x是计算机系学生。LIKE(x,y):x喜欢y。GREATER(x,y):x大于y。ISADULT(x):x已成年。第二步:将个体代入谓词中,得到COMPUTER(zhanghui),LIKE(zhanghui,programming),GREATER(zhanghui,18),ISADULT(【5】)。第三步:根据语义,用逻辑联结词将谓语连接起来,表示上述知识的谓词公式如:COMPUTER(zhanghui) ∧┐LIKE(zhanghui,programming),GREATER(zhanghui,18)【6】ISADULT(zhanghui)。候选项:A.知识推理 B. 谓词名 C. 知识表示 D. 有一阶谓词逻辑 E. → F. zhanghui G. ∧ H. 不确定性