KM编程语言

人工智能领域术语

KM全名是知识机器（Knowledge Machine），KM有一阶逻辑的语意，也有包括依描述选择、合一、分类、理解等机械推理，KM源自Theo语言及KRL 编程语言（KRL (programming language)），是用Lisp实现。KM编程语言是用在知识表示领域的知识框架语言。

简介

在人工智能领域，KM编程语言是一种本体语言，用于知识表示的本体的形式语言。此类语言允许对有关特定领域的知识加以编码，且常常还包括为处理这些知识提供支持的推理规则。常为描述性语言（又称为表述型语言、说明性语言），几乎总是属于框架语言的泛化形式，且一般都基于一阶逻辑或描述逻辑。

声明式编程

声明式编程（Declarative programming）是一种编程范式，与命令式编程相对立。它描述目标的性质，让计算机明白目标，而非流程。声明式编程不用告诉计算机问题领域，从而避免随之而来的副作用。而命令式编程则需要用算法来明确的指出每一步该怎么做。

声明式编程通常被看做是形式逻辑的理论，把计算看做推导。声明式编程因大幅简化了并行计算的编写难度，自2009起备受关注。

声明式语言包包括数据库查询语言（SQL，XQuery），正则表达式，逻辑编程，函数式编程和组态管理系统。声明式编程透过函数、推论规则或项重写（term-rewriting）规则，来描述变量之间的关系。它的语言运行器（编译器或解释器）采用了一个固定的算法，以从这些关系产生结果。

声明式编程语言通常用作解决人工智能和约束满足问题。声明式编程通常被定义为除命令式以外的编程范式。同时存在一些其他的定义，这些定义不是简单的将声明式编程和命令式编程做对比，例如：

这些定义有一些是重合的。

知识表达

知识的形式化表达。它能使计算机利用知识进行智能信息处理。描述外部世界所作出的一组约定，是使知识符号化并传送给计算机的过程。

研究知识从自然记载形式转变成适合于计算机处理的表示形式。知识表示一般应具有下列特性：

知识的表示方法大体上可分为过程型表示法和陈述型表示法两大类。过程型表示法是根据要解决的特定问题，指出一系列操作过程的表示方法，其执行效率高，但适应性差。陈述型表示法是将事实和判断规则分别加以说明的表示方法，它可用知识表示相互独立的事物，易于追加、修正，具有较好的通用性和适应性，但处理问题的效率较低。使用的具有代表性的知识表示方法大致有以下几种：

推理规则

在逻辑中，特别是数理逻辑中，推理规则（推论规则）是构造有效推论的方案。这些方案建立在一组叫做前提的公式和叫做结论的断言之间的语法关系。这些语法关系用于推理过程中，新的真的断言从其他已知的断言得出。规则也适用于非形式逻辑和逻辑论证，但是形式化更加困难和有争议。

按照规定，推理规则的应用纯粹是语法过程。尽管如此它必须是有效的，或者更精确地说保持有效性。为了使保持有效性的要求有意义，某种形式的语义与推理规则有关和推理规则自身的断言是必需的。对于在推理规则和和语义之间相互关系的讨论请参见命题逻辑。

命题逻辑中推理规则的显著例子是肯定前件和否定后件规则。对于一阶谓词逻辑，推理规则需要处理逻辑量词。对这种论证的更详细的描述请参见有效性。在一阶谓词逻辑中把所有推理规则作为一个单一规则来统一处理请参见一阶归结。

注意有很多不同的形式逻辑系统，每个都带有合式公式、推理规则和语义的自己的集合。参见时间逻辑、模态逻辑或直觉逻辑的实例。量子逻辑也是一种不同寻常形式的逻辑。参见证明论。在谓词演算中，需要一个补充的推理规则。它叫做普遍化。

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