- Văn bản
- Lịch sử
■Although knowledge representation
■Although knowledge representation is one of the
central and, in some ways, most familiar concepts in AI, the most fundamental question about
it—What is it?—has rarely been answered directly. Numerous papers have lobbied for one or
another variety of representation, other papers
have argued for various properties a representation should have, and still others have focused
on properties that are important to the notion of
representation in general.
In this article, we go back to basics to address
the question directly. We believe that the answer
can best be understood in terms of five important
and distinctly different roles that a representation
plays, each of which places different and, at
times, conflicting demands on the properties a
representation should have. We argue that keeping in mind all five of these roles provides a usefully broad perspective that sheds light on some
long-standing disputes and can invigorate both
research and practice in the field.
W
hat is a knowledge representation?
We argue that the notion can best
be understood in terms of five distinct roles that it plays, each crucial to the
task at hand:
First, a knowledge representation is most
fundamentally a surrogate, a substitute for the
thing itself, that is used to enable an entity to
determine consequences by thinking rather
than acting, that is, by reasoning about the
world rather than taking action in it.
Second, it is a set of ontological commitments, that is, an answer to the question, In
what terms should I think about the world?
Third, it is a fragmentary theory of intelligent reasoning expressed in terms of three
components: (1) the representation’s fundamental conception of intelligent reasoning,
(2) the set of inferences that the representation sanctions, and (3) the set of inferences
that it recommends.
Fourth, it is a medium for pragmatically
efficient computation, that is, the computational environment in which thinking is
accomplished. One contribution to this pragmatic efficiency is supplied by the guidance
that a representation provides for organizing
information to facilitate making the recommended inferences.
Fifth, it is a medium of human expression,
that is, a language in which we say things
about the world.
Understanding the roles and acknowledging their diversity has several useful consequences. First, each role requires something
slightly different from a representation; each
accordingly leads to an interesting and different set of properties that we want a representation to have.
Second, we believe the roles provide a
framework that is useful for characterizing a
wide variety of representations. We suggest
that the fundamental mind set of a representation can be captured by understanding how
it views each of the roles and that doing so
reveals essential similarities and differences.
Third, we believe that some previous disagreements about representation are usefully
disentangled when all five roles are given
appropriate consideration. We demonstrate
the clarification by revisiting and dissecting
the early arguments concerning frames and
logic.
Finally, we believe that viewing representations in this way has consequences for both
research and practice. For research, this view
provides one direct answer to a question of
fundamental significance in the field. It also
suggests adopting a broad perspective on
Articles
SPRING 1993 17
What Is a Knowledge
Representation?
Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter Szolovits
Copyright © 1993, AAAI. All rights reserved. 0738-4602-1993 / $2.00
This paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved.
Role 1: A Knowledge
Representation Is a Surrogate
Any intelligent entity that wants to reason
about its world encounters an important,
inescapable fact: Reasoning is a process that
goes on internally, but most things it wants
to reason about exist only externally. A program (or person) engaged in planning the
assembly of a bicycle, for example, might
have to reason about entities such as wheels,
chains, sprockets, and handle bars, but such
things exist only in the external world.
This unavoidable dichotomy is a fundamental rationale and role for a representation: It functions as a surrogate inside the
reasoner, a stand-in for the things that exist
in the world. Operations on and with representations substitute for operations on the
real thing, that is, substitute for direct interaction with the world. In this view, reasoning
itself is, in part, a surrogate for action in the
world when we cannot or do not (yet) want
to take that action.
1
Viewing representations as surrogates leads
naturally to two important questions. The
first question about any surrogate is its
intended identity: What is it a surrogate for?
There must be some form of correspondence
specified between the surrogate and its
intended referent in the world; the correspondence is the semantics for the representation.
The second question is fidelity: How close
is the surrogate to the real thing? What
attributes of the original does it capture and
make explicit, and which does it omit? Perfect fidelity is, in general, impossible, both in
practice and in principle. It is impossible in
principle because any thing other than the
thing itself is necessarily different from the
thing itself (in location if nothing else). Put
the other way around, the only completely
accurate representation of an object is the
object itself. All other representations are
inaccurate; they inevitably contain simplifying assumptions and, possibly, artifacts.
Two minor elaborations extend this view
of representations as surrogates. First, it
appears to serve equally well for intangible
objects as well as tangible objects such as gear
wheels: Representations function as surrogates for abstract notions such as actions,
processes, beliefs, causality, and categories,
allowing them to be described inside an
entity so it can reason about them. Second,
formal objects can of course exist inside the
machine with perfect fidelity: Mathematical
entities, for example, can be captured exactly,
precisely because they are formal objects.
Because almost any reasoning task will
what’s important about a representation, and
it makes the case that one significant part of
the representation endeavor—capturing and
representing the richness of the natural
world—is receiving insufficient attention. We
believe that this view can also improve practice by reminding practitioners about the
inspirations that are the important sources of
power for a variety of representations.
Terminology and Perspective
Two points of terminology assist our presentation. First, we use the term inference in a
generic sense to mean any way to get new
expressions from old. We rarely talk about
sound logical inference and, when doing so,
refer to it explicitly.
Second, to give them a single collective
name, we refer to the familiar set of basic representation tools, such as logic, rules, frames,
and semantic nets, as knowledge representation technologies.
It also proves useful to take explicit note of
the common practice of building knowledge
representations in multiple levels of languages, typically, with one of the knowledge
representation technologies at the bottom
level. Hayes’s (1978) ontology of liquids, for
example, is at one level a representation composed of concepts like pieces of space, with
portals, faces, sides, and so on. The language
at the next, more primitive (and, as it turns
out, bottom) level is first-order logic, where,
for example, In(s
1
,s
2) is a relation expressing
that space s
1
is contained in s
2
.
This view is useful in part because it allows
our analysis and discussion to concentrate
largely on the knowledge representation technologies. As the primitive representational
level at the foundation of knowledge representation languages, those technologies
encounter all the issues central to knowledge
representation of any variety. They are also
useful exemplars because they are widely
familiar to the field, and there is a substantial
body of experience with them to draw on.
What Is a Knowledge
Representation?
Perhaps the most fundamental question
about the concept of knowledge representation is, What is it? We believe that the answer
is best understood in terms of the five fundamental roles that it plays.
a
representation
…
functions as
a surrogate
inside the
reasoner…
Articles
18 AI MAGAZINE
This paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved.
encounter the need to deal with natural
objects(that is, those encountered in the real
world) as well as formal objects, imperfect
surrogates are pragmatically inevitable.
Two important consequences follow from
the inevitability of imperfect surrogates. One
consequence is that in describing the natural
world, we must inevitably lie, by omission at
least. At a minimum, we must omit some of
the effectively limitless complexity of the natural world; in addition, our descriptions can
introduce artifacts not present in the world.
The second and more important consequence is that all sufficiently broad-based reasoning about the natural world must
eventually reach conclusions that are incorrect, independent of the reasoning process
used and independent of the representation
employed. Sound reasoning cannot save us: If
the world model is somehow wrong (and it
must be), some conclusions will be incorrect,
no matter how carefully drawn. A better representation cannot save us: All representations are imperfect, and any imperfection can
be a source of error.
The significance of the error can, of course,
vary; indeed, much of the art of selecting a
good representation is in finding one that
minimizes (or perhaps even eliminates) error
for the specific task at hand. But the unavoidable imperfection of surrogates means that we
can supply at least one guarantee for any
entity reasoning in any fashion about the
natural world: If it
central and, in some ways, most familiar concepts in AI, the most fundamental question about
it—What is it?—has rarely been answered directly. Numerous papers have lobbied for one or
another variety of representation, other papers
have argued for various properties a representation should have, and still others have focused
on properties that are important to the notion of
representation in general.
In this article, we go back to basics to address
the question directly. We believe that the answer
can best be understood in terms of five important
and distinctly different roles that a representation
plays, each of which places different and, at
times, conflicting demands on the properties a
representation should have. We argue that keeping in mind all five of these roles provides a usefully broad perspective that sheds light on some
long-standing disputes and can invigorate both
research and practice in the field.
W
hat is a knowledge representation?
We argue that the notion can best
be understood in terms of five distinct roles that it plays, each crucial to the
task at hand:
First, a knowledge representation is most
fundamentally a surrogate, a substitute for the
thing itself, that is used to enable an entity to
determine consequences by thinking rather
than acting, that is, by reasoning about the
world rather than taking action in it.
Second, it is a set of ontological commitments, that is, an answer to the question, In
what terms should I think about the world?
Third, it is a fragmentary theory of intelligent reasoning expressed in terms of three
components: (1) the representation’s fundamental conception of intelligent reasoning,
(2) the set of inferences that the representation sanctions, and (3) the set of inferences
that it recommends.
Fourth, it is a medium for pragmatically
efficient computation, that is, the computational environment in which thinking is
accomplished. One contribution to this pragmatic efficiency is supplied by the guidance
that a representation provides for organizing
information to facilitate making the recommended inferences.
Fifth, it is a medium of human expression,
that is, a language in which we say things
about the world.
Understanding the roles and acknowledging their diversity has several useful consequences. First, each role requires something
slightly different from a representation; each
accordingly leads to an interesting and different set of properties that we want a representation to have.
Second, we believe the roles provide a
framework that is useful for characterizing a
wide variety of representations. We suggest
that the fundamental mind set of a representation can be captured by understanding how
it views each of the roles and that doing so
reveals essential similarities and differences.
Third, we believe that some previous disagreements about representation are usefully
disentangled when all five roles are given
appropriate consideration. We demonstrate
the clarification by revisiting and dissecting
the early arguments concerning frames and
logic.
Finally, we believe that viewing representations in this way has consequences for both
research and practice. For research, this view
provides one direct answer to a question of
fundamental significance in the field. It also
suggests adopting a broad perspective on
Articles
SPRING 1993 17
What Is a Knowledge
Representation?
Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter Szolovits
Copyright © 1993, AAAI. All rights reserved. 0738-4602-1993 / $2.00
This paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved.
Role 1: A Knowledge
Representation Is a Surrogate
Any intelligent entity that wants to reason
about its world encounters an important,
inescapable fact: Reasoning is a process that
goes on internally, but most things it wants
to reason about exist only externally. A program (or person) engaged in planning the
assembly of a bicycle, for example, might
have to reason about entities such as wheels,
chains, sprockets, and handle bars, but such
things exist only in the external world.
This unavoidable dichotomy is a fundamental rationale and role for a representation: It functions as a surrogate inside the
reasoner, a stand-in for the things that exist
in the world. Operations on and with representations substitute for operations on the
real thing, that is, substitute for direct interaction with the world. In this view, reasoning
itself is, in part, a surrogate for action in the
world when we cannot or do not (yet) want
to take that action.
1
Viewing representations as surrogates leads
naturally to two important questions. The
first question about any surrogate is its
intended identity: What is it a surrogate for?
There must be some form of correspondence
specified between the surrogate and its
intended referent in the world; the correspondence is the semantics for the representation.
The second question is fidelity: How close
is the surrogate to the real thing? What
attributes of the original does it capture and
make explicit, and which does it omit? Perfect fidelity is, in general, impossible, both in
practice and in principle. It is impossible in
principle because any thing other than the
thing itself is necessarily different from the
thing itself (in location if nothing else). Put
the other way around, the only completely
accurate representation of an object is the
object itself. All other representations are
inaccurate; they inevitably contain simplifying assumptions and, possibly, artifacts.
Two minor elaborations extend this view
of representations as surrogates. First, it
appears to serve equally well for intangible
objects as well as tangible objects such as gear
wheels: Representations function as surrogates for abstract notions such as actions,
processes, beliefs, causality, and categories,
allowing them to be described inside an
entity so it can reason about them. Second,
formal objects can of course exist inside the
machine with perfect fidelity: Mathematical
entities, for example, can be captured exactly,
precisely because they are formal objects.
Because almost any reasoning task will
what’s important about a representation, and
it makes the case that one significant part of
the representation endeavor—capturing and
representing the richness of the natural
world—is receiving insufficient attention. We
believe that this view can also improve practice by reminding practitioners about the
inspirations that are the important sources of
power for a variety of representations.
Terminology and Perspective
Two points of terminology assist our presentation. First, we use the term inference in a
generic sense to mean any way to get new
expressions from old. We rarely talk about
sound logical inference and, when doing so,
refer to it explicitly.
Second, to give them a single collective
name, we refer to the familiar set of basic representation tools, such as logic, rules, frames,
and semantic nets, as knowledge representation technologies.
It also proves useful to take explicit note of
the common practice of building knowledge
representations in multiple levels of languages, typically, with one of the knowledge
representation technologies at the bottom
level. Hayes’s (1978) ontology of liquids, for
example, is at one level a representation composed of concepts like pieces of space, with
portals, faces, sides, and so on. The language
at the next, more primitive (and, as it turns
out, bottom) level is first-order logic, where,
for example, In(s
1
,s
2) is a relation expressing
that space s
1
is contained in s
2
.
This view is useful in part because it allows
our analysis and discussion to concentrate
largely on the knowledge representation technologies. As the primitive representational
level at the foundation of knowledge representation languages, those technologies
encounter all the issues central to knowledge
representation of any variety. They are also
useful exemplars because they are widely
familiar to the field, and there is a substantial
body of experience with them to draw on.
What Is a Knowledge
Representation?
Perhaps the most fundamental question
about the concept of knowledge representation is, What is it? We believe that the answer
is best understood in terms of the five fundamental roles that it plays.
a
representation
…
functions as
a surrogate
inside the
reasoner…
Articles
18 AI MAGAZINE
This paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved.
encounter the need to deal with natural
objects(that is, those encountered in the real
world) as well as formal objects, imperfect
surrogates are pragmatically inevitable.
Two important consequences follow from
the inevitability of imperfect surrogates. One
consequence is that in describing the natural
world, we must inevitably lie, by omission at
least. At a minimum, we must omit some of
the effectively limitless complexity of the natural world; in addition, our descriptions can
introduce artifacts not present in the world.
The second and more important consequence is that all sufficiently broad-based reasoning about the natural world must
eventually reach conclusions that are incorrect, independent of the reasoning process
used and independent of the representation
employed. Sound reasoning cannot save us: If
the world model is somehow wrong (and it
must be), some conclusions will be incorrect,
no matter how carefully drawn. A better representation cannot save us: All representations are imperfect, and any imperfection can
be a source of error.
The significance of the error can, of course,
vary; indeed, much of the art of selecting a
good representation is in finding one that
minimizes (or perhaps even eliminates) error
for the specific task at hand. But the unavoidable imperfection of surrogates means that we
can supply at least one guarantee for any
entity reasoning in any fashion about the
natural world: If it
0/5000
■Although knowledge representation is one of thecentral and, in some ways, most familiar concepts in AI, the most fundamental question aboutit—What is it?—has rarely been answered directly. Numerous papers have lobbied for one oranother variety of representation, other papershave argued for various properties a representation should have, and still others have focusedon properties that are important to the notion ofrepresentation in general.In this article, we go back to basics to addressthe question directly. We believe that the answercan best be understood in terms of five importantand distinctly different roles that a representationplays, each of which places different and, attimes, conflicting demands on the properties arepresentation should have. We argue that keeping in mind all five of these roles provides a usefully broad perspective that sheds light on somelong-standing disputes and can invigorate bothresearch and practice in the field.What is a knowledge representation?We argue that the notion can bestbe understood in terms of five distinct roles that it plays, each crucial to thetask at hand:First, a knowledge representation is mostfundamentally a surrogate, a substitute for thething itself, that is used to enable an entity todetermine consequences by thinking ratherthan acting, that is, by reasoning about theworld rather than taking action in it. Second, it is a set of ontological commitments, that is, an answer to the question, Inwhat terms should I think about the world?Third, it is a fragmentary theory of intelligent reasoning expressed in terms of threecomponents: (1) the representation’s fundamental conception of intelligent reasoning,(2) the set of inferences that the representation sanctions, and (3) the set of inferencesthat it recommends.Fourth, it is a medium for pragmaticallyefficient computation, that is, the computational environment in which thinking isaccomplished. One contribution to this pragmatic efficiency is supplied by the guidancethat a representation provides for organizinginformation to facilitate making the recommended inferences.Fifth, it is a medium of human expression,that is, a language in which we say thingsabout the world.Understanding the roles and acknowledging their diversity has several useful consequences. First, each role requires somethingslightly different from a representation; eachaccordingly leads to an interesting and different set of properties that we want a representation to have. Second, we believe the roles provide aframework that is useful for characterizing awide variety of representations. We suggestthat the fundamental mind set of a representation can be captured by understanding howit views each of the roles and that doing soreveals essential similarities and differences.Third, we believe that some previous disagreements about representation are usefullydisentangled when all five roles are givenappropriate consideration. We demonstratethe clarification by revisiting and dissectingthe early arguments concerning frames andlogic.Finally, we believe that viewing representations in this way has consequences for bothresearch and practice. For research, this viewprovides one direct answer to a question offundamental significance in the field. It alsosuggests adopting a broad perspective onArticlesSPRING 1993 17What Is a KnowledgeRepresentation?Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter SzolovitsCopyright © 1993, AAAI. All rights reserved. 0738-4602-1993 / $2.00This paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved. Role 1: A Knowledge Representation Is a SurrogateAny intelligent entity that wants to reasonabout its world encounters an important,inescapable fact: Reasoning is a process thatgoes on internally, but most things it wantsto reason about exist only externally. A program (or person) engaged in planning theassembly of a bicycle, for example, mighthave to reason about entities such as wheels,chains, sprockets, and handle bars, but suchthings exist only in the external world.This unavoidable dichotomy is a fundamental rationale and role for a representation: It functions as a surrogate inside thereasoner, a stand-in for the things that existin the world. Operations on and with representations substitute for operations on thereal thing, that is, substitute for direct interaction with the world. In this view, reasoningitself is, in part, a surrogate for action in theworld when we cannot or do not (yet) wantto take that action.1Viewing representations as surrogates leadsnaturally to two important questions. Thefirst question about any surrogate is itsintended identity: What is it a surrogate for?There must be some form of correspondencespecified between the surrogate and itsintended referent in the world; the correspondence is the semantics for the representation.The second question is fidelity: How closeis the surrogate to the real thing? Whatattributes of the original does it capture andmake explicit, and which does it omit? Perfect fidelity is, in general, impossible, both inpractice and in principle. It is impossible inprinciple because any thing other than thething itself is necessarily different from thething itself (in location if nothing else). Putthe other way around, the only completelyaccurate representation of an object is theobject itself. All other representations areinaccurate; they inevitably contain simplifying assumptions and, possibly, artifacts.Two minor elaborations extend this viewof representations as surrogates. First, itappears to serve equally well for intangibleobjects as well as tangible objects such as gearwheels: Representations function as surrogates for abstract notions such as actions,processes, beliefs, causality, and categories,allowing them to be described inside anentity so it can reason about them. Second,formal objects can of course exist inside themachine with perfect fidelity: Mathematicalentities, for example, can be captured exactly,precisely because they are formal objects.Because almost any reasoning task willwhat’s important about a representation, andit makes the case that one significant part ofthe representation endeavor—capturing andrepresenting the richness of the naturalworld—is receiving insufficient attention. Webelieve that this view can also improve practice by reminding practitioners about theinspirations that are the important sources ofpower for a variety of representations.Terminology and PerspectiveTwo points of terminology assist our presentation. First, we use the term inference in ageneric sense to mean any way to get newexpressions from old. We rarely talk aboutsound logical inference and, when doing so,refer to it explicitly.Second, to give them a single collectivename, we refer to the familiar set of basic representation tools, such as logic, rules, frames,and semantic nets, as knowledge representation technologies.It also proves useful to take explicit note ofthe common practice of building knowledgerepresentations in multiple levels of languages, typically, with one of the knowledgerepresentation technologies at the bottomlevel. Hayes’s (1978) ontology of liquids, forexample, is at one level a representation composed of concepts like pieces of space, withportals, faces, sides, and so on. The languageat the next, more primitive (and, as it turnsout, bottom) level is first-order logic, where,for example, In(s1,s2) is a relation expressingthat space s1is contained in s2.This view is useful in part because it allowsour analysis and discussion to concentratelargely on the knowledge representation technologies. As the primitive representationallevel at the foundation of knowledge representation languages, those technologiesencounter all the issues central to knowledgerepresentation of any variety. They are alsouseful exemplars because they are widelyfamiliar to the field, and there is a substantialbody of experience with them to draw on.What Is a Knowledge Representation?Perhaps the most fundamental questionabout the concept of knowledge representation is, What is it? We believe that the answeris best understood in terms of the five fundamental roles that it plays.a representation… functions asa surrogateinside the reasoner…Articles18 AI MAGAZINEThis paper is copyrighted by the American Association for Artificial Intelligence. All rights reserved. encounter the need to deal with naturalobjects(that is, those encountered in the realworld) as well as formal objects, imperfectsurrogates are pragmatically inevitable.Two important consequences follow from
the inevitability of imperfect surrogates. One
consequence is that in describing the natural
world, we must inevitably lie, by omission at
least. At a minimum, we must omit some of
the effectively limitless complexity of the natural world; in addition, our descriptions can
introduce artifacts not present in the world.
The second and more important consequence is that all sufficiently broad-based reasoning about the natural world must
eventually reach conclusions that are incorrect, independent of the reasoning process
used and independent of the representation
employed. Sound reasoning cannot save us: If
the world model is somehow wrong (and it
must be), some conclusions will be incorrect,
no matter how carefully drawn. A better representation cannot save us: All representations are imperfect, and any imperfection can
be a source of error.
The significance of the error can, of course,
vary; indeed, much of the art of selecting a
good representation is in finding one that
minimizes (or perhaps even eliminates) error
for the specific task at hand. But the unavoidable imperfection of surrogates means that we
can supply at least one guarantee for any
entity reasoning in any fashion about the
natural world: If it
the inevitability of imperfect surrogates. One
consequence is that in describing the natural
world, we must inevitably lie, by omission at
least. At a minimum, we must omit some of
the effectively limitless complexity of the natural world; in addition, our descriptions can
introduce artifacts not present in the world.
The second and more important consequence is that all sufficiently broad-based reasoning about the natural world must
eventually reach conclusions that are incorrect, independent of the reasoning process
used and independent of the representation
employed. Sound reasoning cannot save us: If
the world model is somehow wrong (and it
must be), some conclusions will be incorrect,
no matter how carefully drawn. A better representation cannot save us: All representations are imperfect, and any imperfection can
be a source of error.
The significance of the error can, of course,
vary; indeed, much of the art of selecting a
good representation is in finding one that
minimizes (or perhaps even eliminates) error
for the specific task at hand. But the unavoidable imperfection of surrogates means that we
can supply at least one guarantee for any
entity reasoning in any fashion about the
natural world: If it
đang được dịch, vui lòng đợi..
■ Mặc dù biểu diễn tri thức là một trong những
trung tâm, và trong một số cách thức, khái niệm quen thuộc nhất trong AI, câu hỏi cơ bản nhất về
nó-gì là nó? -has hiếm khi được trả lời trực tiếp. Nhiều bài báo đã vận động cho một hoặc
một loạt các đại diện, các giấy tờ khác
có lập luận cho thuộc tính khác nhau một đại diện cần phải có, và nhiều người khác đã tập trung
vào tính chất quan trọng đối với các khái niệm về
đại diện nói chung.
Trong bài viết này, chúng tôi quay trở lại vấn đề cơ bản để giải quyết
các câu hỏi trực tiếp. Chúng tôi tin rằng câu trả lời
tốt nhất có thể được hiểu theo nhiệm kỳ của năm quan trọng
vai trò và khác biệt rõ rệt rằng một biểu
đóng, mỗi nơi khác nhau, đồng
thời, mâu thuẫn nhu cầu về các đặc tính của một
đại diện cần phải có. Chúng tôi cho rằng việc giữ trong tâm trí tất cả năm của những vai trò cung cấp một góc nhìn rộng hữu ích mà làm sáng tỏ một số
tranh chấp lâu đời và có thể tuyệt cả
nghiên cứu và thực hành trong lĩnh vực này.
W
mũ là một biểu diễn tri thức?
Chúng tôi cho rằng các khái niệm có thể tốt nhất
được hiểu theo nhiệm kỳ của năm vai trò riêng biệt mà nó đóng, mỗi quan trọng đối với các
nhiệm vụ chính:
Thứ nhất, một biểu diễn tri thức là nhất
cơ bản là một người thay thế, thay thế cho
bản thân sự vật, được sử dụng để cho phép một tổ chức để
xác định hậu quả của suy nghĩ chứ không phải
là diễn xuất, có nghĩa là, bằng cách lý luận về
thế giới chứ không phải là hành động trong đó.
Thứ hai, nó là một tập hợp các cam kết bản thể, đó là, một câu trả lời cho câu hỏi, Trong
những điều kiện tôi phải suy nghĩ về thế giới?
Thứ ba, nó là một lý thuyết rời rạc của lý luận thông minh thể hiện trong các điều khoản của ba
thành phần: (1) quan niệm của đại diện cơ bản của lý luận thông minh,
(2) tập hợp các suy luận rằng các biện pháp trừng phạt đại diện, và (3) tập hợp các suy luận
rằng nó khuyến cáo.
Thứ tư, nó là một phương tiện để thực dụng
tính toán hiệu quả, đó là, môi trường tính toán trong đó tư duy được
thực hiện. Một đóng góp vào hiệu quả thực dụng này được cung cấp bởi các hướng dẫn
mà một đại diện cung cấp cho tổ chức
thông tin để tạo điều kiện thực hiện các kết luận được đề nghị.
Thứ năm, nó là một phương tiện diễn đạt của con người,
đó là một ngôn ngữ mà chúng ta nói những điều
về thế giới.
Sự hiểu biết vai trò và thừa nhận sự đa dạng của họ có một số hậu quả hữu ích. Đầu tiên, mỗi vai trò đòi hỏi một cái gì đó
hơi khác nhau từ một đại diện; mỗi
phù hợp dẫn đến một bộ thú vị và khác nhau của các tài sản mà chúng tôi muốn có một đại diện để có.
Thứ hai, chúng tôi tin rằng vai trò cung cấp một
khuôn khổ đó là hữu ích cho việc xác định một
loạt các cơ quan đại diện. Chúng tôi đề nghị
rằng tâm cơ bản thiết lập của một đại diện có thể được chụp bằng sự hiểu biết làm thế nào
họ xem mỗi vai trò và rằng làm như vậy
cho thấy sự tương đồng và khác biệt quan trọng.
Thứ ba, chúng tôi tin rằng một số bất đồng trước đây về đại diện được một cách hữu ích
gỡ khi tất cả năm vai trò là được
xem xét phù hợp. Chúng tôi chứng minh
làm rõ bằng cách vào lại và mổ xẻ
các đối số đầu liên quan đến khung và
logic.
Cuối cùng, chúng tôi tin rằng việc xem biểu diễn theo cách này có hậu quả cho cả
nghiên cứu và thực hành. Đối với nghiên cứu, xem này
cung cấp một câu trả lời trực tiếp cho câu hỏi của
nghĩa cơ bản trong lĩnh vực này. Nó cũng
gợi ý việc áp dụng một quan điểm rộng rãi về
bài viết
mùa xuân 1993 17
một tri thức là gì
Đại diện?
Randall Davis, Howard Shrobe, và Peter Szolovits
Copyright © 1993, AAAI. Tất cả quyền được bảo lưu. 0738-4602-1993 / 2,00 $
giấy này là bản quyền của Hiệp hội Mỹ vì Artificial Intelligence. Tất cả quyền được bảo lưu.
Vai trò 1: Kiến thức
đại diện là một Surrogate
Bất kỳ thực thể thông minh mà muốn để lý do
về thế giới của nó gặp một quan trọng,
thực tế không thể tránh được: Lý luận là một quá trình
diễn ra trong nội bộ, nhưng hầu hết những điều nó muốn
về lý do chỉ tồn tại bên ngoài . Một chương trình (hoặc người) tham gia vào việc lập kế hoạch
lắp ráp một chiếc xe đạp, ví dụ, có thể
có lý do về thực thể như bánh xe,
dây chuyền, sprockets, và xử lý các quán bar, nhưng như
mọi thứ chỉ tồn tại trong thế giới bên ngoài.
Đây là điều khó tránh khỏi sự phân đôi một lý do cơ bản và vai trò của một đại diện: Nó hoạt động như một đại diện bên trong các
nhà lý luận, một stand-in cho những điều mà tồn tại
trên thế giới. Các thao tác trên và cơ quan đại diện thay thế cho các hoạt động trên
thực tế ấy, có nghĩa là, thay thế cho sự tương tác trực tiếp với thế giới. Theo quan điểm này, lý luận
chính nó là một phần, một thay thế cho hành động trong
thế giới khi chúng ta không thể hoặc không (chưa) muốn
có hành động đó.
1
đại diện là những người đại diện Viewing dẫn
cách tự nhiên với hai câu hỏi quan trọng. Các
câu hỏi đầu tiên về bất kỳ thay thế là nó
sắc đích: Điều gì là nó là một thay thế cho
Phải có một số hình thức tương ứng
quy định giữa các đại diện của mình và
dự định referent trên thế giới; . sự tương ứng là ngữ nghĩa cho các đại diện
Câu hỏi thứ hai là trung thực: Làm thế nào gần
là đại diện cho những điều thực sự? Những gì
thuộc tính của bản gốc nó nắm bắt và
làm cho rõ ràng, và mà nó bỏ qua? Perfect trung thực là, nói chung, không thể, cả trong
thực tế và về nguyên tắc. Nó là không thể về
nguyên tắc vì bất kỳ điều khác hơn là
bản thân sự vật là điều khác biệt từ những
điều bản thân (ở vị trí nếu không có gì khác). Đặt
theo cách khác xung quanh, chỉ hoàn toàn
đại diện chính xác của một đối tượng là các
đối tượng chính nó. Tất cả các biểu khác là
không chính xác; họ chắc chắn có đơn giản hóa các giả định và, có thể, hiện vật.
Hai công phu nhỏ mở rộng quan điểm này
của cơ quan đại diện là những người đại diện. Đầu tiên, nó
xuất hiện để phục vụ tốt như nhau cho vô hình
đối tượng cũng như vật hữu hình như bánh
bánh xe: Những đại diện có chức năng như những người đại diện cho các khái niệm trừu tượng như là hành động,
quy trình, niềm tin, quan hệ nhân quả, và các loại,
cho phép chúng được mô tả trong một
thực thể như vậy nó có thể lý do về họ. Thứ hai,
đối tượng chính thức của khóa học có tồn tại bên trong
máy có độ chính xác hoàn hảo: Toán
thực thể, ví dụ, có thể được bắt chính xác,
. chính vì họ là những đối tượng chính thức
Bởi vì hầu hết các nhiệm vụ lý luận sẽ
có gì quan trọng về một đại diện, và
nó làm cho các trường hợp rằng một trong những phần quan trọng của
các nỗ lực đại diện-capturing và
đại diện cho sự phong phú của thiên nhiên
thế giới được nhận đủ sự chú ý. Chúng tôi
tin rằng quan điểm này cũng có thể cải thiện thực hành bằng cách nhắc nhở các học viên về
nguồn cảm hứng đó là nguồn quan trọng của
quyền lực cho một loạt các cơ quan đại diện.
Thuật ngữ và Perspective
Hai điểm của thuật ngữ hỗ trợ thuyết trình của chúng tôi. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng các suy luận dài trong một
ý nghĩa chung chung để có nghĩa là bất kỳ cách nào để có được mới
biểu từ cũ. Chúng tôi ít khi nói về
âm thanh suy luận logic, và khi làm như vậy,
đề cập đến nó một cách rõ ràng.
Thứ hai, để cung cấp cho họ một tập thể duy nhất
tên, chúng tôi đề cập đến các thiết lập quen thuộc của các công cụ đại diện cơ bản, chẳng hạn như logic, quy tắc, khung,
và lưới ngữ nghĩa , như các công nghệ biểu diễn tri thức.
Nó cũng chứng minh hữu ích để lưu ý rõ ràng của
việc thực hành chung của việc xây dựng kiến thức
đại diện tại nhiều cấp độ ngôn ngữ, thông thường, với một trong những kiến thức
công nghệ biểu diễn ở cuối
cấp. (1978) thể học của chất lỏng Hayes, cho
ví dụ, là ở một mức độ một đại diện bao gồm các khái niệm như những mảnh của không gian, với
các cổng thông tin, khuôn mặt, cạnh, và như vậy. Các ngôn ngữ
ở bên cạnh, nguyên thủy hơn (và, như nó quay
ra, phía dưới) là mức độ đầu tiên-trật tự logic, ở đâu,
ví dụ, In (s
1
, s
2) là một mối quan hệ thể hiện
rằng không gian s
1
được chứa trong s
2
.
Quan điểm này là rất hữu ích trong một phần bởi vì nó cho phép
phân tích và thảo luận của chúng tôi tập trung
chủ yếu vào các công nghệ biểu diễn tri thức. Là đại diện nguyên thủy
cấp độ nền tảng của ngôn ngữ biểu diễn tri thức, những công nghệ
gặp phải tất cả các vấn đề trọng tâm để hiểu biết
đại diện của các giống. Họ cũng là
mẫu mực hữu dụng bởi chúng rộng rãi
quen thuộc với lĩnh vực này, và có một đáng kể
cơ thể của kinh nghiệm với họ để vẽ trên.
Kiến thức là gì một
đại diện?
Có lẽ câu hỏi cơ bản nhất
về các khái niệm về biểu diễn tri thức được, nó là gì ? Chúng tôi tin rằng câu trả lời
tốt nhất là hiểu về những năm vai trò cơ bản mà nó đóng.
một
đại diện
...
có chức năng như
một đại diện
bên trong
nhà lý ...
Điều
18 AI TẠP CHÍ
giấy này là bản quyền của Hiệp hội Mỹ vì Artificial Intelligence. Tất cả quyền được bảo lưu.
gặp phải sự cần để đối phó với thiên nhiên
đối tượng (có nghĩa là, những người gặp phải trong thực tế
thế giới) cũng như các đối tượng chính quy, không chính
những người đại diện là một cách thực dụng không thể tránh khỏi.
Hai hậu quả quan trọng theo từ
sự tất yếu của những người đại diện không hoàn hảo. Một
hậu quả là trong việc mô tả thiên nhiên
thế giới, chúng ta không tránh khỏi phải nói dối, bởi sự lược bỏ
nhất. Ở mức tối thiểu, chúng ta phải bỏ qua một số
sự phức tạp một cách hiệu quả vô hạn của thế giới tự nhiên; ngoài ra, chúng tôi có thể giới thiệu
giới thiệu hiện vật không có mặt trên thế giới.
Hệ quả thứ hai và quan trọng hơn là tất cả lý luận đầy đủ trên diện rộng về thế giới tự nhiên phải
cuối cùng đi đến kết luận mà không chính xác, độc lập của quá trình suy luận
được sử dụng và độc lập của các đại diện
làm việc. Lý luận âm thanh không thể cứu chúng ta: Nếu
các mô hình trên thế giới là bằng cách nào đó sai (và nó
phải), một số kết luận sẽ không chính xác,
không có vấn đề làm thế nào rút ra một cách cẩn thận. Một đại diện tốt hơn không có thể cứu chúng ta: Tất cả các biểu là hoàn hảo và bất kỳ sự bất toàn có thể
là một nguồn gốc của lỗi.
Tầm quan trọng của các lỗi có thể, tất nhiên,
khác nhau; thực sự, nhiều của nghệ thuật lựa chọn một
đại diện tốt là trong việc tìm kiếm một mà
giảm thiểu (hoặc thậm chí loại bỏ) lỗi
cho các nhiệm vụ cụ thể trong tầm tay. Nhưng sự không hoàn hảo không thể tránh khỏi của những người đại diện có nghĩa là chúng tôi
có thể cung cấp ít nhất một đảm bảo cho bất kỳ
lý do thực thể trong bất kỳ thời trang về
thế giới tự nhiên: Nếu nó
trung tâm, và trong một số cách thức, khái niệm quen thuộc nhất trong AI, câu hỏi cơ bản nhất về
nó-gì là nó? -has hiếm khi được trả lời trực tiếp. Nhiều bài báo đã vận động cho một hoặc
một loạt các đại diện, các giấy tờ khác
có lập luận cho thuộc tính khác nhau một đại diện cần phải có, và nhiều người khác đã tập trung
vào tính chất quan trọng đối với các khái niệm về
đại diện nói chung.
Trong bài viết này, chúng tôi quay trở lại vấn đề cơ bản để giải quyết
các câu hỏi trực tiếp. Chúng tôi tin rằng câu trả lời
tốt nhất có thể được hiểu theo nhiệm kỳ của năm quan trọng
vai trò và khác biệt rõ rệt rằng một biểu
đóng, mỗi nơi khác nhau, đồng
thời, mâu thuẫn nhu cầu về các đặc tính của một
đại diện cần phải có. Chúng tôi cho rằng việc giữ trong tâm trí tất cả năm của những vai trò cung cấp một góc nhìn rộng hữu ích mà làm sáng tỏ một số
tranh chấp lâu đời và có thể tuyệt cả
nghiên cứu và thực hành trong lĩnh vực này.
W
mũ là một biểu diễn tri thức?
Chúng tôi cho rằng các khái niệm có thể tốt nhất
được hiểu theo nhiệm kỳ của năm vai trò riêng biệt mà nó đóng, mỗi quan trọng đối với các
nhiệm vụ chính:
Thứ nhất, một biểu diễn tri thức là nhất
cơ bản là một người thay thế, thay thế cho
bản thân sự vật, được sử dụng để cho phép một tổ chức để
xác định hậu quả của suy nghĩ chứ không phải
là diễn xuất, có nghĩa là, bằng cách lý luận về
thế giới chứ không phải là hành động trong đó.
Thứ hai, nó là một tập hợp các cam kết bản thể, đó là, một câu trả lời cho câu hỏi, Trong
những điều kiện tôi phải suy nghĩ về thế giới?
Thứ ba, nó là một lý thuyết rời rạc của lý luận thông minh thể hiện trong các điều khoản của ba
thành phần: (1) quan niệm của đại diện cơ bản của lý luận thông minh,
(2) tập hợp các suy luận rằng các biện pháp trừng phạt đại diện, và (3) tập hợp các suy luận
rằng nó khuyến cáo.
Thứ tư, nó là một phương tiện để thực dụng
tính toán hiệu quả, đó là, môi trường tính toán trong đó tư duy được
thực hiện. Một đóng góp vào hiệu quả thực dụng này được cung cấp bởi các hướng dẫn
mà một đại diện cung cấp cho tổ chức
thông tin để tạo điều kiện thực hiện các kết luận được đề nghị.
Thứ năm, nó là một phương tiện diễn đạt của con người,
đó là một ngôn ngữ mà chúng ta nói những điều
về thế giới.
Sự hiểu biết vai trò và thừa nhận sự đa dạng của họ có một số hậu quả hữu ích. Đầu tiên, mỗi vai trò đòi hỏi một cái gì đó
hơi khác nhau từ một đại diện; mỗi
phù hợp dẫn đến một bộ thú vị và khác nhau của các tài sản mà chúng tôi muốn có một đại diện để có.
Thứ hai, chúng tôi tin rằng vai trò cung cấp một
khuôn khổ đó là hữu ích cho việc xác định một
loạt các cơ quan đại diện. Chúng tôi đề nghị
rằng tâm cơ bản thiết lập của một đại diện có thể được chụp bằng sự hiểu biết làm thế nào
họ xem mỗi vai trò và rằng làm như vậy
cho thấy sự tương đồng và khác biệt quan trọng.
Thứ ba, chúng tôi tin rằng một số bất đồng trước đây về đại diện được một cách hữu ích
gỡ khi tất cả năm vai trò là được
xem xét phù hợp. Chúng tôi chứng minh
làm rõ bằng cách vào lại và mổ xẻ
các đối số đầu liên quan đến khung và
logic.
Cuối cùng, chúng tôi tin rằng việc xem biểu diễn theo cách này có hậu quả cho cả
nghiên cứu và thực hành. Đối với nghiên cứu, xem này
cung cấp một câu trả lời trực tiếp cho câu hỏi của
nghĩa cơ bản trong lĩnh vực này. Nó cũng
gợi ý việc áp dụng một quan điểm rộng rãi về
bài viết
mùa xuân 1993 17
một tri thức là gì
Đại diện?
Randall Davis, Howard Shrobe, và Peter Szolovits
Copyright © 1993, AAAI. Tất cả quyền được bảo lưu. 0738-4602-1993 / 2,00 $
giấy này là bản quyền của Hiệp hội Mỹ vì Artificial Intelligence. Tất cả quyền được bảo lưu.
Vai trò 1: Kiến thức
đại diện là một Surrogate
Bất kỳ thực thể thông minh mà muốn để lý do
về thế giới của nó gặp một quan trọng,
thực tế không thể tránh được: Lý luận là một quá trình
diễn ra trong nội bộ, nhưng hầu hết những điều nó muốn
về lý do chỉ tồn tại bên ngoài . Một chương trình (hoặc người) tham gia vào việc lập kế hoạch
lắp ráp một chiếc xe đạp, ví dụ, có thể
có lý do về thực thể như bánh xe,
dây chuyền, sprockets, và xử lý các quán bar, nhưng như
mọi thứ chỉ tồn tại trong thế giới bên ngoài.
Đây là điều khó tránh khỏi sự phân đôi một lý do cơ bản và vai trò của một đại diện: Nó hoạt động như một đại diện bên trong các
nhà lý luận, một stand-in cho những điều mà tồn tại
trên thế giới. Các thao tác trên và cơ quan đại diện thay thế cho các hoạt động trên
thực tế ấy, có nghĩa là, thay thế cho sự tương tác trực tiếp với thế giới. Theo quan điểm này, lý luận
chính nó là một phần, một thay thế cho hành động trong
thế giới khi chúng ta không thể hoặc không (chưa) muốn
có hành động đó.
1
đại diện là những người đại diện Viewing dẫn
cách tự nhiên với hai câu hỏi quan trọng. Các
câu hỏi đầu tiên về bất kỳ thay thế là nó
sắc đích: Điều gì là nó là một thay thế cho
Phải có một số hình thức tương ứng
quy định giữa các đại diện của mình và
dự định referent trên thế giới; . sự tương ứng là ngữ nghĩa cho các đại diện
Câu hỏi thứ hai là trung thực: Làm thế nào gần
là đại diện cho những điều thực sự? Những gì
thuộc tính của bản gốc nó nắm bắt và
làm cho rõ ràng, và mà nó bỏ qua? Perfect trung thực là, nói chung, không thể, cả trong
thực tế và về nguyên tắc. Nó là không thể về
nguyên tắc vì bất kỳ điều khác hơn là
bản thân sự vật là điều khác biệt từ những
điều bản thân (ở vị trí nếu không có gì khác). Đặt
theo cách khác xung quanh, chỉ hoàn toàn
đại diện chính xác của một đối tượng là các
đối tượng chính nó. Tất cả các biểu khác là
không chính xác; họ chắc chắn có đơn giản hóa các giả định và, có thể, hiện vật.
Hai công phu nhỏ mở rộng quan điểm này
của cơ quan đại diện là những người đại diện. Đầu tiên, nó
xuất hiện để phục vụ tốt như nhau cho vô hình
đối tượng cũng như vật hữu hình như bánh
bánh xe: Những đại diện có chức năng như những người đại diện cho các khái niệm trừu tượng như là hành động,
quy trình, niềm tin, quan hệ nhân quả, và các loại,
cho phép chúng được mô tả trong một
thực thể như vậy nó có thể lý do về họ. Thứ hai,
đối tượng chính thức của khóa học có tồn tại bên trong
máy có độ chính xác hoàn hảo: Toán
thực thể, ví dụ, có thể được bắt chính xác,
. chính vì họ là những đối tượng chính thức
Bởi vì hầu hết các nhiệm vụ lý luận sẽ
có gì quan trọng về một đại diện, và
nó làm cho các trường hợp rằng một trong những phần quan trọng của
các nỗ lực đại diện-capturing và
đại diện cho sự phong phú của thiên nhiên
thế giới được nhận đủ sự chú ý. Chúng tôi
tin rằng quan điểm này cũng có thể cải thiện thực hành bằng cách nhắc nhở các học viên về
nguồn cảm hứng đó là nguồn quan trọng của
quyền lực cho một loạt các cơ quan đại diện.
Thuật ngữ và Perspective
Hai điểm của thuật ngữ hỗ trợ thuyết trình của chúng tôi. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng các suy luận dài trong một
ý nghĩa chung chung để có nghĩa là bất kỳ cách nào để có được mới
biểu từ cũ. Chúng tôi ít khi nói về
âm thanh suy luận logic, và khi làm như vậy,
đề cập đến nó một cách rõ ràng.
Thứ hai, để cung cấp cho họ một tập thể duy nhất
tên, chúng tôi đề cập đến các thiết lập quen thuộc của các công cụ đại diện cơ bản, chẳng hạn như logic, quy tắc, khung,
và lưới ngữ nghĩa , như các công nghệ biểu diễn tri thức.
Nó cũng chứng minh hữu ích để lưu ý rõ ràng của
việc thực hành chung của việc xây dựng kiến thức
đại diện tại nhiều cấp độ ngôn ngữ, thông thường, với một trong những kiến thức
công nghệ biểu diễn ở cuối
cấp. (1978) thể học của chất lỏng Hayes, cho
ví dụ, là ở một mức độ một đại diện bao gồm các khái niệm như những mảnh của không gian, với
các cổng thông tin, khuôn mặt, cạnh, và như vậy. Các ngôn ngữ
ở bên cạnh, nguyên thủy hơn (và, như nó quay
ra, phía dưới) là mức độ đầu tiên-trật tự logic, ở đâu,
ví dụ, In (s
1
, s
2) là một mối quan hệ thể hiện
rằng không gian s
1
được chứa trong s
2
.
Quan điểm này là rất hữu ích trong một phần bởi vì nó cho phép
phân tích và thảo luận của chúng tôi tập trung
chủ yếu vào các công nghệ biểu diễn tri thức. Là đại diện nguyên thủy
cấp độ nền tảng của ngôn ngữ biểu diễn tri thức, những công nghệ
gặp phải tất cả các vấn đề trọng tâm để hiểu biết
đại diện của các giống. Họ cũng là
mẫu mực hữu dụng bởi chúng rộng rãi
quen thuộc với lĩnh vực này, và có một đáng kể
cơ thể của kinh nghiệm với họ để vẽ trên.
Kiến thức là gì một
đại diện?
Có lẽ câu hỏi cơ bản nhất
về các khái niệm về biểu diễn tri thức được, nó là gì ? Chúng tôi tin rằng câu trả lời
tốt nhất là hiểu về những năm vai trò cơ bản mà nó đóng.
một
đại diện
...
có chức năng như
một đại diện
bên trong
nhà lý ...
Điều
18 AI TẠP CHÍ
giấy này là bản quyền của Hiệp hội Mỹ vì Artificial Intelligence. Tất cả quyền được bảo lưu.
gặp phải sự cần để đối phó với thiên nhiên
đối tượng (có nghĩa là, những người gặp phải trong thực tế
thế giới) cũng như các đối tượng chính quy, không chính
những người đại diện là một cách thực dụng không thể tránh khỏi.
Hai hậu quả quan trọng theo từ
sự tất yếu của những người đại diện không hoàn hảo. Một
hậu quả là trong việc mô tả thiên nhiên
thế giới, chúng ta không tránh khỏi phải nói dối, bởi sự lược bỏ
nhất. Ở mức tối thiểu, chúng ta phải bỏ qua một số
sự phức tạp một cách hiệu quả vô hạn của thế giới tự nhiên; ngoài ra, chúng tôi có thể giới thiệu
giới thiệu hiện vật không có mặt trên thế giới.
Hệ quả thứ hai và quan trọng hơn là tất cả lý luận đầy đủ trên diện rộng về thế giới tự nhiên phải
cuối cùng đi đến kết luận mà không chính xác, độc lập của quá trình suy luận
được sử dụng và độc lập của các đại diện
làm việc. Lý luận âm thanh không thể cứu chúng ta: Nếu
các mô hình trên thế giới là bằng cách nào đó sai (và nó
phải), một số kết luận sẽ không chính xác,
không có vấn đề làm thế nào rút ra một cách cẩn thận. Một đại diện tốt hơn không có thể cứu chúng ta: Tất cả các biểu là hoàn hảo và bất kỳ sự bất toàn có thể
là một nguồn gốc của lỗi.
Tầm quan trọng của các lỗi có thể, tất nhiên,
khác nhau; thực sự, nhiều của nghệ thuật lựa chọn một
đại diện tốt là trong việc tìm kiếm một mà
giảm thiểu (hoặc thậm chí loại bỏ) lỗi
cho các nhiệm vụ cụ thể trong tầm tay. Nhưng sự không hoàn hảo không thể tránh khỏi của những người đại diện có nghĩa là chúng tôi
có thể cung cấp ít nhất một đảm bảo cho bất kỳ
lý do thực thể trong bất kỳ thời trang về
thế giới tự nhiên: Nếu nó
đang được dịch, vui lòng đợi..
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.
- for security, applications must now meet
- so it's a pleasure to eat some true food
- They moved forward on the road expanding
- property
- They moved forward on the road expanding
- I'M HOT AND IAM THIRSTY.
- Everyone knows that the environment has
- Prudent Utility Practices
- Check operation of shutters (busbars and
- The huge roar and the surge of magic pow
- mặt bằng cọc tại xưởng
- 1.1.89 "Prudent Utility Practices" means
- skind of decision
- When I first started thinking about pers
- Thus the black, four-eyed wolves had eno
- The huge roar and the surge of magic pow
- The cooled and filtered oil thereby reac
- The Exception Site List feature was intr
- アスファルト舗装
- normal pressure angle
- paper jam open remone paper
- TÔI ĐÃ ĐƯỢC NGỒI Ở HÀNG GHẾ VIP ĐỂ XEM B
- Thus the black, four-eyed wolves had eno
- Everyone knows that the environment has
