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