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3.10.6 知识呈现与推理

《实感交互:人工智能下的人机交互技术》第3章用户界面中的声控式交互技术,本书将深入讲解基于触摸、手势、语音和视觉等自然人机交互领域的技术、应用和未来趋势。本节为大家介绍知识呈现与推理。

作者:温秀颖 译来源:机械工业出版社|2019-02-07 16:51

3.10.6 知识呈现与推理

系统内的各种知识,比如餐厅类型、行程时间、酒水和餐厅菜单等都存储在知识表达式中。一阶逻辑作为一个非常清晰的知识表达式,仅是诸多选项中的一种。为了方便处理,其他逻辑还包括基于本体意义描述的与“语义网” 有关的各个逻辑。这些对区分单词含义有特别显著的效果,这在382节中已经探讨过。在某些情况下,时间关系、默认知识和限制条件可能会需要专业知识表达式,而这些可能需要专业的推理器。

纵观本节,我们一直在讨论用户偏好模型。偏好与行为人的预期直接相关。偏好可以由用户提供,由虚拟助理检测,或是通过观察获得。这些偏好可以通过定性法表达,或者通过按照功效的定量法表达。比如,我们可能有一个简单的用户模型陈述用户喜欢毕兹咖啡。但是,更好的陈述可能是含有比较关系的表达,比如比起星巴克更喜欢毕兹。这些又叫“其他情况不变”偏好,因为它们主要用来获取其他条件不变的情况下的一般性数据。但是例外的情况需要处理。比如,比起美国滴滤咖啡,有人可能更喜欢浓咖啡,从这里可能得出的结论是这个人更喜欢星巴克而不是有着故障咖啡机的毕兹,这就是例外条件。由于这些偏好均从用户身上获取,因此必须检查它们的一致性,因为用户可能突然提到相反或不一致的偏好。如果如此,系统应该与用户通过对话交谈以解决该问题。


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