中文名 | 知識(shí)工程 | 外文名 | Knowledge Engineering |
---|---|---|---|
提出時(shí)間 | 1977年 | 提出人 | 費(fèi)根鮑姆 |
概????念 | 人工智能的原理和方法 |
知識(shí)工程過(guò)程包括5個(gè)活動(dòng)
(1)知識(shí)獲取。知識(shí)獲取包括從人類(lèi)專(zhuān)家、書(shū)籍、文件、傳感器、或計(jì)算機(jī)文件獲取知識(shí),知識(shí)可能是特定領(lǐng)域或特定問(wèn)題的解決程序,或者它可能是一般知識(shí)或者是元知識(shí)解決問(wèn)題的過(guò)程。
(2)知識(shí)驗(yàn)證。知識(shí)驗(yàn)證是知識(shí)被驗(yàn)證(例如,通過(guò)測(cè)試用例),直到它的質(zhì)量是可以接受的。測(cè)試用例的結(jié)果通常被專(zhuān)家用來(lái)驗(yàn)證知識(shí)的準(zhǔn)確性。
(3)知識(shí)表示。獲得的知識(shí)被組織在一起的活動(dòng)叫做知識(shí)表示。這個(gè)活動(dòng)需要準(zhǔn)備知識(shí)地圖以及在知識(shí)庫(kù)進(jìn)行知識(shí)編碼。
(4)推論。這個(gè)活動(dòng)包括軟件的設(shè)計(jì),使電腦做出基于知識(shí)和細(xì)節(jié)問(wèn)題的推論。然后該系統(tǒng)可以推論結(jié)果提供建議給非專(zhuān)業(yè)用戶(hù)。
(5)解釋和理由。這包括設(shè)計(jì)和編程的解釋功能。
知識(shí)工程的過(guò)程中,知識(shí)獲取被許多研究者和實(shí)踐者作為一個(gè)瓶頸,限制了專(zhuān)家系統(tǒng)和其他人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。
①基礎(chǔ)理論研究,如知識(shí)的分類(lèi)、結(jié)構(gòu)和效用、知識(shí)的表示、知識(shí)的獲取和機(jī)器學(xué)習(xí)、推理和知識(shí)的使用等研究。
②實(shí)用知識(shí)型系統(tǒng)的研究,主要解決在建造該系統(tǒng)過(guò)程中遇到的技術(shù)問(wèn)題。
③解釋與接口模型的研究。
④知識(shí)工程環(huán)境研究,為實(shí)際知識(shí)型系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)提供一些良好的工具和手段。
⑤與智能計(jì)算機(jī)和自動(dòng)化相關(guān)的課題研究。
知識(shí)工程研究的目標(biāo)是構(gòu)造出高性能的知識(shí)型系統(tǒng),來(lái)解決復(fù)雜的問(wèn)題。專(zhuān)家系統(tǒng)是知識(shí)工程系統(tǒng)的一種類(lèi)型。
是一門(mén)新興的工程技術(shù)學(xué)科。它是社會(huì)科學(xué)與自然科學(xué)的相互交叉和科學(xué)技術(shù)與工程技術(shù)的相互滲透的產(chǎn)物。知識(shí)工程是運(yùn)用現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)手段高效率、大容量的獲得知識(shí)、信息的技術(shù)。目的是為了最大限度地提高人的才智和創(chuàng)造力,掌握知識(shí)和技能,提高人們借助現(xiàn)代化工具利用信息的能力,為智力開(kāi)發(fā)服務(wù),作為一種工程技術(shù)的“知識(shí)工程”,其主要對(duì)象是研究如何組成由電子計(jì)算機(jī)和現(xiàn)代通訊技術(shù)結(jié)合而成的新的通訊、教育、控制系統(tǒng)。因此,這項(xiàng)“工程”對(duì)于發(fā)展社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、科技和文化教育事業(yè),加速社會(huì)信息化的進(jìn)程具有重要意義。目前,“知識(shí)工程”的研究中心主要是“智能軟件服務(wù)”,即研究編制程序,提供軟件。由于電腦工業(yè)等高級(jí)技術(shù)的發(fā)展,有力地促進(jìn)了“智能軟件”的發(fā)展,使其不僅數(shù)量越來(lái)越多,而且在質(zhì)的方面也越來(lái)越鮮明地具有“智力服務(wù)性行業(yè)”的特點(diǎn)。人們已清楚地認(rèn)識(shí)到,電子計(jì)算機(jī)只有與智能軟件有機(jī)結(jié)合,才能模擬人腦的功能,也才有可能出現(xiàn)智能機(jī),但再好的計(jì)算機(jī)如果不配上相應(yīng)的軟件程序,只是一堆無(wú)用的廢料。要編制一套讓電子計(jì)算機(jī)和智能機(jī)器人聽(tīng)得懂的“語(yǔ)言”,即編制好軟件程序,需要相當(dāng)?shù)闹R(shí)基礎(chǔ)。它不僅需要有較高的數(shù)學(xué)知識(shí)和計(jì)算能力,而且還要掌握其它科學(xué)知識(shí),尤其是數(shù)理邏輯和辯證邏輯,同時(shí),還要有創(chuàng)造性思維,掌握科學(xué)的思維方法和自然科學(xué)方法。所以,關(guān)于“知識(shí)工程”的研究,必須有專(zhuān)業(yè)人員的隊(duì)伍。在發(fā)達(dá)國(guó)家都十分重視培養(yǎng)軟件設(shè)計(jì)人員,并不斷地增加這方面的投資。我國(guó)這方面的人才短缺,只有加快培養(yǎng)人才,才能真正提高我國(guó)的智力水平,加快科學(xué)技術(shù)現(xiàn)代化的步伐?!爸R(shí)工程”的產(chǎn)生,把人類(lèi)所專(zhuān)有的文化、科學(xué)、知識(shí)、思想等同現(xiàn)代機(jī)器聯(lián)系起來(lái),形成了人——機(jī)系統(tǒng)。它不僅為電子計(jì)算機(jī)的進(jìn)一步智能化提供了條件,而且還必將對(duì)社會(huì)生產(chǎn)力的發(fā)展提供最有力的現(xiàn)代化工具。隨著“知認(rèn)工程”的發(fā)展,人們的思維方式以及整個(gè)社會(huì)生活方式都將發(fā)生深刻的變化。
間接費(fèi)= (直接工程費(fèi)+ 措施費(fèi))* 間接費(fèi)率 利潤(rùn)= (直接工程費(fèi)+ 措施費(fèi)+ 間接費(fèi))*利潤(rùn)率 稅費(fèi)=(直接工程費(fèi)+ 措施費(fèi)+ 間接費(fèi)+利潤(rùn))*計(jì)稅系數(shù) 總工程含稅造價(jià)= 直接工程費(fèi)+措施費(fèi)...
如何學(xué)習(xí)專(zhuān)利工程師知識(shí)
只要想學(xué),什么都可以自學(xué)的··· 第一步,找一些資料進(jìn)行入門(mén)學(xué)習(xí),比如專(zhuān)利法、專(zhuān)利法實(shí)施細(xì)則(書(shū)店都有書(shū)),還有審查指南(國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)網(wǎng)上可以下載,這個(gè)內(nèi)容太多,可以在后面慢慢看),這其中有些不懂的可...
造價(jià)基礎(chǔ)知識(shí)1.基本建設(shè)工程預(yù)算都有哪幾種? 按照國(guó)家規(guī)定;基本建設(shè)工程預(yù)算是隨同建設(shè)程序分階段進(jìn)行的。由于各階段的預(yù)算制基礎(chǔ)和工作深度不同,基本建設(shè)工程預(yù)算可以人為兩類(lèi),即:一是概...
知識(shí)工程的概念是1977年美國(guó)斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家費(fèi)根鮑姆教授(E.A.Feigenbaum)在第五屆國(guó)際人工智能會(huì)議上提出的。
知識(shí)工程是人工智能的原理和方法,對(duì)那些需要專(zhuān)家知識(shí)才能解決的應(yīng)用難題提供求解的手段。恰當(dāng)運(yùn)用專(zhuān)家知識(shí)的獲取、表達(dá)和推理過(guò)程的構(gòu)成與解釋?zhuān)窃O(shè)計(jì)基于知識(shí)的系統(tǒng)的重要技術(shù)問(wèn)題。知識(shí)工程是以知識(shí)為基礎(chǔ)的系統(tǒng),就是通過(guò)智能軟件而建立的專(zhuān)家系統(tǒng)。知識(shí)工程可以看成是人工智能在知識(shí)信息處理方面的發(fā)展,研究如何由計(jì)算機(jī)表示知識(shí),進(jìn)行問(wèn)題的自動(dòng)求解。知識(shí)工程的研究使人工智能的研究從理論轉(zhuǎn)向應(yīng)用,從基于推理的模型轉(zhuǎn)向基于知識(shí)的模型,包括了整個(gè)知識(shí)信息處理的研究,知識(shí)工程已成為一門(mén)新興的邊緣學(xué)科。
知識(shí)工程是一門(mén)以知識(shí)為研究對(duì)象的新興學(xué)科,它將具體智能系統(tǒng)研究中那些共同的基本問(wèn)題抽出來(lái),作為知識(shí)工程的核心內(nèi)容,使之成為指導(dǎo)具體研制各類(lèi)智能系統(tǒng)的一般方法和基本工具,成為一門(mén)具有方法論意義的科學(xué)。
1984年8月全國(guó)第五代計(jì)算機(jī)專(zhuān)家討論會(huì)上,史忠植提出:知識(shí)工程是研究知識(shí)信息處理的學(xué)科,提供開(kāi)發(fā)智能系統(tǒng)的技術(shù),是人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、數(shù)理邏輯、認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科交叉發(fā)展的結(jié)果。
知識(shí)信息處理的過(guò)程及有關(guān)技術(shù).“知識(shí)工程”這個(gè)術(shù)語(yǔ)是由美國(guó)斯坦福大學(xué)的費(fèi)根鮑姆(Feigenbaum,E.A.)在1977年于麻省理工學(xué)院召開(kāi)的人工智能?chē)?guó)際會(huì)議上提出的.它是從人工智能派生出來(lái)的一個(gè)研究領(lǐng)域.知識(shí)工程的研究促進(jìn)了人工智能從單純的理論研究走向?qū)嵱没?,并向?jì)算機(jī)科學(xué)以及其他學(xué)科的許多研究領(lǐng)域中滲透,所以有時(shí)又把知識(shí)工程稱(chēng)為應(yīng)用人工智能。
知識(shí)工程把有關(guān)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、專(zhuān)家系統(tǒng)等的構(gòu)造技術(shù)作為主要課題.其研究的主要領(lǐng)域包括以下三個(gè)方面:
1.知識(shí)獲取.研究知識(shí)處理系統(tǒng)如何從系統(tǒng)外部獲得知識(shí)、充實(shí)知識(shí)庫(kù),包括對(duì)外部的數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)化.
2.知識(shí)表示.研究怎樣對(duì)知識(shí)進(jìn)行形式化地描述,以便讓計(jì)算機(jī)能合理地存貯和使用知識(shí).
3.知識(shí)使用.研究在知識(shí)處理系統(tǒng)中應(yīng)如何組織和利用知識(shí),使用怎樣的推理方法,以達(dá)到所希望的目標(biāo).
知識(shí)管理與知識(shí)工程的比較
1、知識(shí)管理與知識(shí)工程的學(xué)科學(xué)派對(duì)比分析
知識(shí)管理的研究非常熱,知識(shí)管理的概念也非常多,不同的概念認(rèn)知反映出不同的學(xué)派。厄爾分析了知識(shí)管理的七個(gè)學(xué)派,包括系統(tǒng)學(xué)派、制圖學(xué)派、工程學(xué)派、商業(yè)學(xué)派、組織學(xué)派、空間學(xué)派和戰(zhàn)略學(xué)派。賓尼把知識(shí)管理分為溝通型、分析型、資產(chǎn)管理型、過(guò)程型、開(kāi)發(fā)型和創(chuàng)新型六種類(lèi)型 。左美云把知識(shí)管理研究歸納為三個(gè)學(xué)派,包括技術(shù)學(xué)派、行為學(xué)派和綜合學(xué)派;吳金希總結(jié)出知識(shí)管理的四大學(xué)派,包括IT技術(shù)學(xué)派、組織行為學(xué)派、戰(zhàn)略管理學(xué)派、知識(shí)工程學(xué)派。盛小平總結(jié)了八個(gè)學(xué)派,包括認(rèn)識(shí)論學(xué)派、戰(zhàn)略管理學(xué)派、知識(shí)創(chuàng)新學(xué)派、空間學(xué)派、信息技術(shù)學(xué)派、組織行為學(xué)派、知識(shí)工程學(xué)派和綜合學(xué)派。這些學(xué)派總體上分為兩類(lèi),一類(lèi)是企業(yè)知識(shí)管理學(xué)派,關(guān)注知識(shí)的轉(zhuǎn)化與共享,重點(diǎn)關(guān)注隱性知識(shí)顯性化,以提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力為目標(biāo),如文獻(xiàn),屬于管理科學(xué)。第二類(lèi)是圖書(shū)館知識(shí)管理學(xué)派,以知識(shí)的序化為目標(biāo),提高知識(shí)組織的有序性,從而提高知識(shí)服務(wù)水平,屬于圖書(shū)館學(xué)。知識(shí)管理的研究集中在企業(yè)管理、圖書(shū)館學(xué)與情報(bào)學(xué)領(lǐng)域。圖書(shū)館的知識(shí)管理分為兩類(lèi),一類(lèi)是以知識(shí)序化為目標(biāo)的知識(shí)管理,一類(lèi)是以知識(shí)共享與轉(zhuǎn)化為目標(biāo)的知識(shí)管理。前者重視資源的建設(shè),管理的核心是資源。后者把圖書(shū)館作為一個(gè)具體的機(jī)構(gòu)進(jìn)行知識(shí)管理,管理的核心是人。但無(wú)論哪種學(xué)派,重組織輕技術(shù)是知識(shí)管理的典型特點(diǎn)。
知識(shí)工程在國(guó)內(nèi)的研究集中在計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域,如中科院的陸汝鈐研究員對(duì)知識(shí)工程、知識(shí)科學(xué)進(jìn)行深入研究,中科院的史忠植研究員對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)進(jìn)行了深入研究 ,北京科技大學(xué)的楊炳儒教授主要從邏輯的角度對(duì)知識(shí)工程進(jìn)行深入研究,浙江大學(xué)潘云鶴教授等從形象思維方面人手,運(yùn)用心象思維理論,研究了語(yǔ)義知識(shí)與圖形圖像之間的轉(zhuǎn)換 ,石純一等教授研究了基于Agent的KQML(Knowledge Query and Manipulation Language,知識(shí)查詢(xún)操作語(yǔ)言)知識(shí)操作。無(wú)論哪派知識(shí)工程,重技術(shù)輕組織是知識(shí)工程的共同特征。知識(shí)工程的根本目的是為了解決人工智能特別是專(zhuān)家系統(tǒng)中知識(shí)獲取的問(wèn)題。
把知識(shí)工程包含于知識(shí)管理或把知識(shí)管理包含于知識(shí)工程都是不可取的,知識(shí)管理更多地關(guān)注人的因素,屬于管理范疇;知識(shí)工程更多地關(guān)注技術(shù)的實(shí)現(xiàn),屬于技術(shù)范疇。因此,無(wú)論從目標(biāo)、處理手段與方法、應(yīng)用領(lǐng)域、學(xué)科范疇等各個(gè)方面來(lái)講,知識(shí)管理與知識(shí)工程都有著很大的不同,是完全不同的兩個(gè)研究領(lǐng)域。
2、知識(shí)管理與知識(shí)工程核心內(nèi)容對(duì)比分析
知識(shí)管理主要包括知識(shí)轉(zhuǎn)化與知識(shí)序化。知識(shí)轉(zhuǎn)化是知識(shí)共享的過(guò)程,同時(shí)知識(shí)共享也是知識(shí)轉(zhuǎn)化的前提。知識(shí)管理中的知識(shí)轉(zhuǎn)化包括四個(gè)方面,從隱性知識(shí)到隱性知識(shí)的社會(huì)化過(guò)程;從隱性知識(shí)到顯性知識(shí)的外化過(guò)程;從顯性知識(shí)到顯性知識(shí)的綜合過(guò)程;從顯性知識(shí)到隱性知識(shí)的內(nèi)化過(guò)程,這些轉(zhuǎn)化主要是知識(shí)存在形態(tài)以及附著主體的變化。知識(shí)管理中的知識(shí)組織以知識(shí)的序化為主,包括分類(lèi)、檢索、排序等操作。傳統(tǒng)的知識(shí)組織借助文獻(xiàn)單元的方法,依據(jù)檢索語(yǔ)言中的結(jié)構(gòu)模式,采用分類(lèi)法、標(biāo)題法、單元詞法、關(guān)鍵詞法和敘詞法,并在這些方法的基礎(chǔ)上編制出各種目錄、索引、文獻(xiàn)等。以關(guān)鍵詞或主題詞來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)從物理層次的文獻(xiàn)單元向認(rèn)知層次的知識(shí)單元轉(zhuǎn)化是不現(xiàn)實(shí)的,因?yàn)樵~單元不足以完整地反映知識(shí),能夠完整地反映知識(shí)應(yīng)該至少是句子層次的。知識(shí)地圖揭示知識(shí)源以及知識(shí)之間的關(guān)系,它指向知識(shí)而不包含知識(shí)本身,是一個(gè)向?qū)Ф皇且粋€(gè)知識(shí)的集合 。所以知識(shí)地圖實(shí)際上是知識(shí)的索引。但是知識(shí)地圖不具備地理坐標(biāo)這一基本屬性。
知識(shí)管理不僅是獲取、組織與檢索信息的問(wèn)題,還涉及數(shù)據(jù)挖掘、文本聚類(lèi)、數(shù)據(jù)庫(kù)與文檔等問(wèn)題。知識(shí)與人類(lèi)認(rèn)知的密切相關(guān)性,決定了知識(shí)管理定位在錯(cuò)綜復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容處理上。知識(shí)管理中的知識(shí)組織以自然語(yǔ)言的方式描述知識(shí),知識(shí)的粒度并不統(tǒng)一,有大有小,大到一篇文獻(xiàn),小到一個(gè)知識(shí)點(diǎn)。
知識(shí)工程是以知識(shí)為處理對(duì)象,借用工程化的思想,利用人工智能的原理、方法和技術(shù),設(shè)計(jì)、構(gòu)造和維護(hù)知識(shí)型系統(tǒng)的一門(mén)學(xué)科,人們一般認(rèn)為知識(shí)工程是人工智能的一個(gè)應(yīng)用分支 。知識(shí)工程包括知識(shí)獲取、知識(shí)表示與知識(shí)利用三大過(guò)程。知識(shí)獲取有三種方式:非自動(dòng)知識(shí)獲取、知識(shí)抽取、機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)。非自動(dòng)知識(shí)獲取由知識(shí)工程師通過(guò)閱讀有關(guān)文獻(xiàn)或與領(lǐng)域?qū)<医涣?,獲取原始知識(shí)并進(jìn)行分析、歸納、整理,形成用自然語(yǔ)言表述的知識(shí)條目輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)中。知識(shí)抽取是對(duì)蘊(yùn)含于文本文獻(xiàn)中的知識(shí)進(jìn)行識(shí)別、理解、篩選、格式化,把文獻(xiàn)的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)抽取出來(lái),以一定形式存人知識(shí)庫(kù)中。機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)通過(guò)機(jī)器的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等途徑,直接感知外部世界,輸入自然信息,獲取感性和理性知識(shí),或者根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)從已有的知識(shí)或?qū)嵗醒堇[、歸納出新知識(shí),補(bǔ)充到知識(shí)庫(kù)中。非自動(dòng)知識(shí)獲取效率較低,機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)難度太大,而知識(shí)抽取是知識(shí)獲取的最有效方式。知識(shí)抽取是知識(shí)獲取的三種方式之一,知識(shí)獲取是知識(shí)工程的三大步驟之一(包括知識(shí)獲取、知識(shí)表示與知識(shí)利用),因此知識(shí)抽取是知識(shí)工程的最有效方式。
本體研究的出現(xiàn)為知識(shí)工程的研究注入了新的活力,但是本體在知識(shí)工程中究竟扮演什么樣的角色呢"_blank" href="/item/ontology">ontology)其實(shí)就是一種充分復(fù)雜的詞表,有了本體固然可以解決很多問(wèn)題,但本體如何來(lái)獲取仍然是一大難點(diǎn),正如知識(shí)獲取一直是人工智能的瓶頸問(wèn)題。本體的獲取有三種方式:手工構(gòu)建、詞表轉(zhuǎn)換、自動(dòng)獲取。而本體論(Ontology)是一種認(rèn)知論。本體的表示語(yǔ)言比知識(shí)表示語(yǔ)言更具體,具有更強(qiáng)的可操作性。
知識(shí)表示有九種方法,分別為:介謂詞邏輯表示、產(chǎn)生式表示法、框架表示法、腳本表示法、過(guò)程表示法、語(yǔ)義網(wǎng)表示法、Petri網(wǎng)表示法、面向?qū)ο蟊硎痉ā?。不同的知識(shí)類(lèi)型使用不同的表示方法。如規(guī)則適宜用產(chǎn)生式表示法,實(shí)驗(yàn)過(guò)程適宜用過(guò)程表示法,概念特征適宜用面向?qū)ο蟊硎痉?,概念之間的關(guān)系適宜用語(yǔ)義網(wǎng)表示法。知識(shí)利用包括知識(shí)搜索以及知識(shí)推理。知識(shí)搜索確定在什么情況下需要什么樣的知識(shí),搜索到的知識(shí)是否滿(mǎn)足當(dāng)前的需求。找到了適當(dāng)?shù)闹R(shí)后,進(jìn)行推理,得到結(jié)果。
3、知識(shí)管理與知識(shí)工程的外圍要素對(duì)比分析
知識(shí)管理注重人與人之間的知識(shí)傳遞,而知識(shí)工程更注重知識(shí)本身的操作。知識(shí)管理(KM,Knowledge Management)的目標(biāo)是建立供人使用的知識(shí)庫(kù),而知識(shí)工程(KE,Knowledge Engineering)的目標(biāo)是建立供計(jì)算機(jī)使用的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)管理的核心是無(wú)序知識(shí)有序化、隱性知識(shí)顯性化、泛化知識(shí)本體化 。知識(shí)工程主要涉及知識(shí)獲取、知識(shí)表示與知識(shí)利用三大過(guò)程,其中知識(shí)獲取一直是知識(shí)工程的難點(diǎn),也是人工智能的瓶頸。知識(shí)管理主要從管理學(xué)的角度出發(fā),重點(diǎn)關(guān)注隱性知識(shí)顯性化,技術(shù)性不強(qiáng),管理的結(jié)果主要是人用。知識(shí)工程是從工程學(xué)的角度出發(fā),重點(diǎn)關(guān)注知識(shí)獲取與知識(shí)表示,技術(shù)性很強(qiáng),結(jié)果既可以人用,也可以機(jī)用,主要是機(jī)用。知識(shí)管理圍繞著人轉(zhuǎn),知識(shí)管理的用戶(hù)是人,計(jì)算機(jī)是輔助管理工具,人是知識(shí)管理中的本體。知識(shí)工程圍繞著計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn),知識(shí)工程的用戶(hù)是計(jì)算機(jī)(系統(tǒng)),人與計(jì)算機(jī)是實(shí)現(xiàn)的工具,計(jì)算機(jī)是知識(shí)工程中的本體。
知識(shí)工程中的知識(shí)組織以計(jì)算機(jī)可理解的方式描述知識(shí),知識(shí)的粒度比較小,以知識(shí)元(或稱(chēng)知識(shí)點(diǎn))為單位。如知識(shí)庫(kù)CYC,IBM深藍(lán)計(jì)算機(jī)所使用的棋譜等。知識(shí)元與知識(shí)元之間的鏈接構(gòu)成知識(shí)鏈。關(guān)于知識(shí)鏈的概念主要有三種用法。第一種用法為知識(shí)元與知識(shí)之間的鏈接,如知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程中所用到的多個(gè)知識(shí)元之間形成的鏈接。第二種用法是文獻(xiàn)知識(shí)鏈接,如清華同方的中國(guó)知網(wǎng),萬(wàn)方數(shù)據(jù)的知識(shí)鏈接門(mén)戶(hù),不同的知識(shí)節(jié)點(diǎn)之間的粒度差異性很大,如從作者到文獻(xiàn)、從作者到機(jī)構(gòu)之間的鏈接,知識(shí)鏈接不能直接進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)。第三種用法是對(duì)知識(shí)的處理過(guò)程所形成的動(dòng)作鏈,如知識(shí)獲取、知識(shí)重組、知識(shí)存儲(chǔ)、知識(shí)傳播等過(guò)程所形成的鏈。第一種知識(shí)鏈強(qiáng)調(diào)知識(shí)的可數(shù)性,第二種知識(shí)鏈中的知識(shí)節(jié)點(diǎn)范疇更大一些,第三種知識(shí)鏈中的知識(shí)可大可小。前兩種知識(shí)鏈?zhǔn)遣煌R(shí)元素之間形成的鏈,是元素與元素之間的關(guān)系,而第三種知識(shí)鏈?zhǔn)菄@單個(gè)知識(shí)元素進(jìn)行的操作所形成的鏈,是動(dòng)作與動(dòng)作之間的關(guān)系。知識(shí)網(wǎng)格不同于知識(shí)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)格是一種充分利用網(wǎng)絡(luò)資源的計(jì)算技術(shù),這種技術(shù)解決的根本問(wèn)題是計(jì)算資源(包括存儲(chǔ)與運(yùn)算,尤其是運(yùn)算),所以知識(shí)網(wǎng)格并不是指由不同的知識(shí)元邏輯放在一起,形成格狀。
4、知識(shí)管理與知識(shí)工程的發(fā)展趨勢(shì)探析
知識(shí)管理應(yīng)當(dāng)以隱性知識(shí)顯性化、無(wú)序知識(shí)有序化、泛化知識(shí)本體化為目標(biāo)。知識(shí)工程,旨在建立面向?qū)ο笾R(shí)庫(kù)和邏輯命題知識(shí)庫(kù),以最貼近自然的方式來(lái)描述自然界的事物,以人們可認(rèn)知、計(jì)算機(jī)可理解的方式描述事物之間的規(guī)律,以便能夠有效地解決信息泛濫、信息爆炸等問(wèn)題,可以對(duì)重復(fù)的信息進(jìn)行濾重、篩選,得到最能反映事物本質(zhì)及自然規(guī)律的清晰有序的知識(shí)。韓客松等認(rèn)為知識(shí)發(fā)現(xiàn)是知識(shí)管理的最高層次:初級(jí)階段是知識(shí)庫(kù)(你知道你有什么),中級(jí)階段是知識(shí)共享(你知道你沒(méi)有什么),高級(jí)階段是知識(shí)發(fā)現(xiàn)(你不知道你有什么)。
知識(shí)工程也在向著知識(shí)表達(dá)清晰化、數(shù)據(jù)組織有序化、內(nèi)容存儲(chǔ)本體化的方向發(fā)展,隨著自然語(yǔ)言處理的新進(jìn)展、面向?qū)ο蠓椒ǖ某墒鞈?yīng)用,特別是本體論思想的引入,為知識(shí)工程的發(fā)展指明了方向,為知識(shí)工程的實(shí)施注入了新的活力。知識(shí)表示的方式已經(jīng)比較成熟,能夠覆蓋絕大多數(shù)知識(shí)類(lèi)型。知識(shí)工程的關(guān)鍵仍是知識(shí)獲取,非自動(dòng)知識(shí)獲取太慢,很難滿(mǎn)足工程化需要。全自動(dòng)知識(shí)獲取又太難,在自然語(yǔ)言處理無(wú)法取得重大突破以前,亦很難進(jìn)行工程化實(shí)施。因此,半自動(dòng)知識(shí)獲取的方式具有更強(qiáng)的可操作性,構(gòu)建部分知識(shí)庫(kù)與學(xué)習(xí)規(guī)則,然后分析語(yǔ)料庫(kù),邊分析邊抽取,然后再改進(jìn)規(guī)則,不斷改進(jìn)算法與豐富知識(shí)庫(kù)。
5、知識(shí)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展
知識(shí)管理不包括關(guān)于知識(shí)處理的全部,而知識(shí)工程也不包括知識(shí)處理的全部。知識(shí)管理與知識(shí)工程各有分工,各負(fù)其責(zé)。如果認(rèn)為知識(shí)管理與知識(shí)工程有交叉的話(huà),那就是在知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建上。知識(shí)管理中構(gòu)建的知識(shí)庫(kù)一般用自然語(yǔ)言,而知識(shí)工程中構(gòu)建的知識(shí)庫(kù)一般用人工語(yǔ)言。盡管表示方式與使用對(duì)象都有所不同,但構(gòu)建知識(shí)庫(kù)都是關(guān)鍵一環(huán)。知識(shí)庫(kù)構(gòu)建的前提是知識(shí)獲取,知識(shí)獲取的有效方式是知識(shí)抽取,知識(shí)抽取的目標(biāo)是形成以知識(shí)元為單位的知識(shí)庫(kù)。知識(shí)獲取是知識(shí)工程要解決的關(guān)鍵問(wèn)題,因此,知識(shí)抽取是知識(shí)工程的關(guān)鍵一環(huán)。另一方面,知識(shí)抽取實(shí)現(xiàn)一種知識(shí)序化,是以不同粒度組織知識(shí),而知識(shí)組織是知識(shí)管理的關(guān)鍵一環(huán)。因此,知識(shí)抽取既有利于知識(shí)工程的知識(shí)獲取問(wèn)題,又有利于知識(shí)管理的知識(shí)組織。知識(shí)管理與知識(shí)工程都涉及知識(shí)組織。
無(wú)論是知識(shí)管理還是知識(shí)工程,通過(guò)分析獲取知識(shí)必然成為研究的重點(diǎn)。獲取知識(shí)之后,對(duì)知識(shí)本身的分析以及知識(shí)之間的關(guān)系分析必然會(huì)成為新的研究熱點(diǎn),通過(guò)分析獲取知識(shí)主要指知識(shí)抽取,知識(shí)本身的分析包括知識(shí)表示、知識(shí)轉(zhuǎn)化與知識(shí)映射,知識(shí)之間的關(guān)系分析體現(xiàn)在知識(shí)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)上。情報(bào)學(xué)家正好介于知識(shí)管理與知識(shí)工程之間 。
對(duì)人的管理不如管理學(xué)家,對(duì)計(jì)算機(jī)的研究又不如計(jì)算機(jī)學(xué)家,因此情報(bào)學(xué)對(duì)知識(shí)管理的定位更多的定位于知識(shí)服務(wù)。情報(bào)學(xué)家在走知識(shí)管理與知識(shí)工程的交叉路,既做知識(shí)序化又做知識(shí)轉(zhuǎn)化。單純的信息可能會(huì)產(chǎn)生情報(bào),單純的知識(shí)很難產(chǎn)生情報(bào),大多數(shù)情報(bào)是信息與知識(shí)共同作用的結(jié)果,即通過(guò)知識(shí)對(duì)新信息進(jìn)行分析,分析出處境與機(jī)遇,為決策提供方案,這才是情報(bào)活動(dòng)的本質(zhì)。因此如何獲取知識(shí)并有效的利用知識(shí)成為知識(shí)處理的關(guān)鍵。涉及知識(shí)處理的技術(shù)很多,包括知識(shí)組織、知識(shí)管理、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)挖掘、知識(shí)檢索等等,但知識(shí)處理的核心是知識(shí)的獲取、表示與利用。這些處理過(guò)程有些是人工的,如隱性知識(shí)顯性化;有些是計(jì)算機(jī)自動(dòng)化的,如從文獻(xiàn)中抽取知識(shí);還有一些是人機(jī)交互的,如知識(shí)表示。解決知識(shí)的來(lái)、去以及中間分析過(guò)程是知識(shí)處理的三大過(guò)程,也是核心所在。知識(shí)處理一定會(huì)在總結(jié)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)特征規(guī)律的基礎(chǔ)上,以學(xué)術(shù)文獻(xiàn)為主要處理對(duì)象,并適當(dāng)借助自然語(yǔ)言處理技術(shù),深入文獻(xiàn)內(nèi)容結(jié)構(gòu)及語(yǔ)義表達(dá)進(jìn)行分析,以知識(shí)元為處理單位進(jìn)行抽取、組織并利用,從而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)化處理,提高分析過(guò)程的知識(shí)維度與智能成分,推動(dòng)圖書(shū)情報(bào)學(xué)的飛速發(fā)展2100433B
格式:pdf
大?。?span id="hjmoqqr" class="single-tag-height">2.5MB
頁(yè)數(shù): 4頁(yè)
評(píng)分: 4.3
隨著CAD技術(shù)飛速發(fā)展,知識(shí)工程思想已經(jīng)漸漸地運(yùn)用于相關(guān)的CAD軟件參數(shù)化設(shè)計(jì)中,彌補(bǔ)了當(dāng)前參數(shù)化設(shè)計(jì)的不足。本文首先介紹參數(shù)化的CAD設(shè)計(jì)的不足,其次介紹知識(shí)工程在CAD軟件中的運(yùn)用,再次介紹在NX軟件中由知識(shí)工程所驅(qū)動(dòng)Knowledge Fusion模塊的基本功能,最后通過(guò)與零件族法設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)件相比較,以凸顯NX/Knowledge Fusion模塊在標(biāo)準(zhǔn)件設(shè)計(jì)中的高效與快捷。隨著CAD技術(shù)日趨完善,相信在不久的將來(lái),基于知識(shí)工程機(jī)械產(chǎn)品參數(shù)化構(gòu)型設(shè)計(jì)在標(biāo)準(zhǔn)件開(kāi)發(fā)中將會(huì)得到廣泛而成熟地應(yīng)用。
格式:docx
大?。?span id="8fh68vx" class="single-tag-height">2.5MB
頁(yè)數(shù): 未知
評(píng)分: 3
信息時(shí)代知識(shí)工程實(shí)施方法論漫談——知識(shí)工程方法論和其他方法論不一樣,比如系統(tǒng)工程方法論,那里是先有了系統(tǒng)論、系統(tǒng)工程這一門(mén)學(xué)科,而且學(xué)科的發(fā)展很成熟很完備,然后轉(zhuǎn)向工程實(shí)施,落實(shí)工程實(shí)施的步驟,以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)論這門(mén)學(xué)科所追求的目標(biāo),比如整體性、協(xié)...
本書(shū)對(duì)知識(shí)工程和知識(shí)管理的整體方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹,內(nèi)容涉及知識(shí)管理、知識(shí)分析和知識(shí)工程的全過(guò)程。本書(shū)提出的COMMONKADS方法論是由許多企業(yè)——大學(xué)集團(tuán)歷經(jīng)十年開(kāi)發(fā)出來(lái)的,現(xiàn)在廣泛應(yīng)用在世界各地的公司和教育機(jī)構(gòu)中。本書(shū)就是圍繞COMMONKADS方法論來(lái)介紹知識(shí)工程和知識(shí)管理,主要內(nèi)容包括:知識(shí)的價(jià)值、知識(shí)工程和基礎(chǔ)、知識(shí)抽取技術(shù)以及知識(shí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法。書(shū)中提供了很多用COMMONKADS方法設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)的知識(shí)密集型系統(tǒng)的案例,極具實(shí)用性。本書(shū)內(nèi)容全面,講解透徹,適合信息系統(tǒng)工程以及知識(shí)和信息管理領(lǐng)域的技術(shù)人員閱讀,本書(shū)還可以作為信息系統(tǒng)相關(guān)專(zhuān)業(yè)高年級(jí)本科生及研究生的教材。
第七屆“數(shù)據(jù)挖掘與智能計(jì)算”論壇日前在合肥工業(yè)大學(xué)舉行。加拿大皇家科學(xué)院院士、加拿大滑鐵盧大學(xué)教授李明,國(guó)家“千人計(jì)劃”特聘專(zhuān)家、清華大學(xué)教授,朱文武國(guó)家杰出青年基金獲得者、中科院計(jì)算所研究員程學(xué)旗等海內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者,針對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)工程進(jìn)行了探討。
大數(shù)據(jù)知識(shí)工程是由我國(guó)學(xué)者提出、引領(lǐng)大數(shù)據(jù)分析走向大知識(shí)研究和應(yīng)用的國(guó)際前沿研究領(lǐng)域。針對(duì)大數(shù)據(jù)知識(shí)海量、低質(zhì)、無(wú)序等特點(diǎn),大數(shù)據(jù)知識(shí)工程研究需要形成利用碎片化知識(shí)構(gòu)建新型知識(shí)服務(wù)平臺(tái)的方法學(xué)體系,突破以專(zhuān)家知識(shí)為核心的傳統(tǒng)知識(shí)工程中“知識(shí)獲取”和“知識(shí)再工程”兩大瓶頸問(wèn)題。
“大數(shù)據(jù)知識(shí)工程在醫(yī)療、教育、商業(yè)等各領(lǐng)域具有廣泛的需求和應(yīng)用空間,其相關(guān)研究同時(shí)有望形成我國(guó)在下一代知識(shí)工程領(lǐng)域的先發(fā)優(yōu)勢(shì),為建立知識(shí)密集型的新型知識(shí)服務(wù)業(yè)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),并促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)的變革?!闭搲鞒秩恕?guó)家“千人計(jì)劃”特聘專(zhuān)家、合肥工業(yè)大學(xué)教授吳信東介紹說(shuō)。
據(jù)了解,我國(guó)即將開(kāi)展的大數(shù)據(jù)知識(shí)工程研究,將探索海量碎片化知識(shí)“在線學(xué)習(xí)—拓?fù)淙诤稀R(shí)導(dǎo)航”三階段“量—質(zhì)—序”轉(zhuǎn)化機(jī)理,建立大數(shù)據(jù)知識(shí)工程的理論與方法學(xué)體系,研制碎片化知識(shí)融合與導(dǎo)航服務(wù)系統(tǒng),并開(kāi)展示范應(yīng)用。
《企業(yè)信息化與知識(shí)工程》系統(tǒng)介紹了企業(yè)信息化與知識(shí)工程的理論、方法和相關(guān)技術(shù)。首次將企業(yè)信息化分為企業(yè)管理信息化和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)過(guò)程信息化,并給出了總體框架與解決方案;另一方面提出了知識(shí)工程和企業(yè)知識(shí)化,詳細(xì)闡述了知識(shí)型企業(yè)的管理、企業(yè)知識(shí)化的關(guān)鍵技術(shù)以及基于知識(shí)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。
《企業(yè)信息化與知識(shí)工程》可作為機(jī)械、電子信息和管理專(zhuān)業(yè)學(xué)生的專(zhuān)業(yè)教材,也可作為高級(jí)管理人才的參考資料。