知識(shí)管理

韓璐Email:hanluivy@126.com

第1章知識(shí)工程與知識(shí)管理綜述1.1知識(shí)工程與人工智能

1.2知識(shí)工程的核心問(wèn)題1.3知識(shí)管理與知識(shí)工程1.1知識(shí)工程與人工智能1.1.1知識(shí)工程概念1.1.2人工智能概念與發(fā)展過(guò)程1.1.3知識(shí)工程的結(jié)構(gòu)和知識(shí)工程基礎(chǔ)1.1.1知識(shí)工程概念

1．知識(shí)工程定義知識(shí)工程早期定義：使用人工智能的原理和方法構(gòu)造專家系統(tǒng)的一門工程性學(xué)科。知識(shí)工程的目標(biāo)：構(gòu)造高性能的知識(shí)系統(tǒng)，專家系統(tǒng)只是知識(shí)系統(tǒng)的一種類型。知識(shí)工程的定義具體為：知識(shí)工程是以知識(shí)為處理對(duì)象，研究知識(shí)系統(tǒng)的知識(shí)表示、處理和應(yīng)用的的方法和開發(fā)工具的學(xué)科。知識(shí)系統(tǒng)包括：專家系統(tǒng)、知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)、智能決策系統(tǒng)等。專家系統(tǒng)（ES）是利用專家知識(shí)解決特定領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)。知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)（KBS）是把知識(shí)以一定的結(jié)構(gòu)存入計(jì)算機(jī)，進(jìn)行知識(shí)的管理和問(wèn)題求解，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享。智能決策系統(tǒng)（IDS）是智能化決策支持系統(tǒng)，由數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、人機(jī)交互等組成的系統(tǒng)，為解決半結(jié)構(gòu)化決策問(wèn)題，提高科學(xué)決策的水平。知識(shí)工程是人工智能、知識(shí)庫(kù)、數(shù)理邏輯、認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)等多學(xué)科交叉發(fā)展的結(jié)果。知識(shí)工程的研究使人工智能學(xué)科發(fā)生了重大改變，它實(shí)現(xiàn)了人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應(yīng)用、從一般推理策略探討轉(zhuǎn)向運(yùn)用專門知識(shí)的重大突破，即：從探索思維規(guī)律轉(zhuǎn)向利用知識(shí)解決問(wèn)題的研究。知識(shí)工程主要研究知識(shí)獲取、知識(shí)表示、推理策略，以及開發(fā)方法和環(huán)境。知識(shí)工程概念是美國(guó)斯坦福大學(xué)的E.A.Feigenbaum于1977年在第五屆國(guó)際人工智能會(huì)議上提出的：知識(shí)工程是一門藝術(shù)，它應(yīng)用人工智能原理和方法求解那些需要用專家知識(shí)才能解決的問(wèn)題。專家知識(shí)的獲取，表達(dá)和合理地應(yīng)用這些知識(shí)以構(gòu)造及解釋推理過(guò)程，是設(shè)計(jì)知識(shí)系統(tǒng)的重要技術(shù)問(wèn)題。

2．知識(shí)工程研究?jī)?nèi)容（1）基礎(chǔ)研究它包括知識(shí)工程中基本理論和方法的研究：關(guān)于知識(shí)表示方法的研究；關(guān)于知識(shí)獲取和學(xué)習(xí)方法的研究；關(guān)于知識(shí)推理和控制機(jī)制的研究；關(guān)于推理解釋和接口模型的研究；關(guān)于認(rèn)知模型的研究等等。（2）實(shí)際知識(shí)系統(tǒng)的開發(fā)研究實(shí)際知識(shí)系統(tǒng)的開發(fā)強(qiáng)調(diào)建造知識(shí)系統(tǒng)過(guò)程中的實(shí)際技術(shù)問(wèn)題，它以知識(shí)系統(tǒng)的實(shí)用化和商品化為最終目標(biāo)。研究?jī)?nèi)容有：實(shí)用知識(shí)獲取技術(shù)，知識(shí)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，實(shí)用知識(shí)表示方法和知識(shí)庫(kù)結(jié)構(gòu)，實(shí)用推理和解釋技術(shù)，實(shí)用知識(shí)庫(kù)管理技術(shù)，知識(shí)系統(tǒng)調(diào)試、分析與評(píng)價(jià)技術(shù)，知識(shí)系統(tǒng)的硬件環(huán)境等。（3）知識(shí)工程環(huán)境研究知識(shí)工程環(huán)境研究主要是為實(shí)際系統(tǒng)的開發(fā)提供一些良好的工具和手段。好的環(huán)境可以縮短知識(shí)系統(tǒng)的研制周期，加速知識(shí)系統(tǒng)的商品化進(jìn)程。環(huán)境研究包括：知識(shí)工程的基本支撐硬件和軟件，知識(shí)工程語(yǔ)言（包括知識(shí)描述語(yǔ)言和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)造語(yǔ)言），知識(shí)獲取工具，系統(tǒng)骨架工具系統(tǒng)，知識(shí)庫(kù)管理工具等。

知識(shí)工程開發(fā)的知識(shí)系統(tǒng)能帶來(lái)什么好處？Martin等人所作的調(diào)查結(jié)果得知：知識(shí)系統(tǒng)能夠：

1）更快的制定決策；

2）生產(chǎn)率的提高；

3）決策質(zhì)量的提高。知識(shí)系統(tǒng)特別有助于及時(shí)傳輸知識(shí)，例如縮短產(chǎn)品上市的時(shí)間并加快對(duì)顧客的響應(yīng)。

1.1.2人工智能概念和發(fā)展過(guò)程

人工智能概念人工智能是使計(jì)算機(jī)具有人的智能行為。1．人的智能行為人的智能行為表現(xiàn)為：（1）通過(guò)學(xué)習(xí)獲取知識(shí)。（2）利用知識(shí)進(jìn)行邏輯思維（推理）。（3）通過(guò)自然語(yǔ)言理解進(jìn)行人際間交流。（4）通過(guò)圖象理解進(jìn)行形象思維（聯(lián)想）。（5）利用啟發(fā)式（經(jīng)驗(yàn)）方法，解決隨機(jī)變化問(wèn)題。（6）利用試探性（創(chuàng)新性）方法，解決新問(wèn)題。智能行為概括為：獲取知識(shí)，進(jìn)行知識(shí)推理、聯(lián)想或交流，解決隨機(jī)問(wèn)題或新問(wèn)題。2．關(guān)于人工智能的定義英國(guó)數(shù)學(xué)家艾倫·圖靈（A.Turing）1950年在論文“計(jì)算機(jī)能思維嗎？”中提出：如果一臺(tái)計(jì)算機(jī)能像人一樣對(duì)話，它就能像人一樣思考。Turing定義：如果機(jī)器在某些現(xiàn)實(shí)的條件下，能夠非常好地模仿人回答問(wèn)題，以致使提問(wèn)者在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)誤認(rèn)為它不是機(jī)器，那么機(jī)器就可以被認(rèn)為是能思維的。

美國(guó)科學(xué)家兼慈善家休.勒布納20世紀(jì)90年代初設(shè)立人工智能年度比賽，把圖靈的設(shè)想付諸實(shí)踐。比賽分為金、銀、銅三等獎(jiǎng)。如果程序不僅能以文本方式通過(guò)交談測(cè)試，在音頻和視頻測(cè)試中也能過(guò)關(guān)，則獲金獎(jiǎng)，贏得10萬(wàn)美元和一枚18K黃金制金牌；如果它能在更長(zhǎng)時(shí)間以文本方式交談中迷惑住至少半數(shù)裁判，則獲銀獎(jiǎng)；如果未達(dá)到以上標(biāo)準(zhǔn),則每年測(cè)試中迷惑住最多裁判的程序贏得2000美元和一枚銅牌。2008年10月12日勒布納獎(jiǎng)(人工智能獎(jiǎng))比賽在英國(guó)雷丁大學(xué)展開。

“艾爾博特”等6種軟件程序擊敗另外7種程序，獲得決賽資格。

12位志愿者一再用今日的天氣、全球金融動(dòng)蕩和他們的眼睛的顏色等問(wèn)題迷惑計(jì)算機(jī)。最后“艾爾博特”憑借迷惑3人的戰(zhàn)績(jī)笑到最后，贏得銅牌。（2）Feigenbanm定義只告訴機(jī)器做什么，而不告訴怎樣做，機(jī)器就能完成工作，便可說(shuō)機(jī)器有了智能。這個(gè)定義比較實(shí)際，也容易達(dá)到。專家系統(tǒng)就具有這種定義的智能。3．人工智能的研究范圍（1）問(wèn)題求解：如下棋程序。（2）邏輯推理和定理證明：如數(shù)學(xué)定理的證明。（3）自然語(yǔ)言處理：如語(yǔ)言翻譯，語(yǔ)音的識(shí)別，語(yǔ)言的生成和理解。（4）自動(dòng)程序設(shè)計(jì)：“超級(jí)編譯程序”，能從高級(jí)形式的描述，生成所需的程序。（5）學(xué)習(xí)：歸納學(xué)習(xí)和類比學(xué)習(xí)。（6）專家系統(tǒng)：利用專家知識(shí)進(jìn)行推理達(dá)到專家解決問(wèn)題的能力。（7）機(jī)器人學(xué)：完成人部分工作的機(jī)器人。（8）機(jī)器視覺：研究感知過(guò)程。（9）智能檢索系統(tǒng)：具有智能行為的情報(bào)檢索。（10）組合的調(diào)度問(wèn)題：如最短旅行路線。4．人工智能的主要研究領(lǐng)域F.Hayes－Roth總結(jié)人工智能的主要研究領(lǐng)域?yàn)槿蠓矫妫?/p>

自然語(yǔ)言處理；視覺和機(jī)器人學(xué)；知識(shí)工程。（1）自然語(yǔ)言處理：語(yǔ)音的識(shí)別與合成，自然語(yǔ)言的理解和生成，機(jī)器翻譯等。（2）機(jī)器人學(xué)：從操縱型、自動(dòng)型轉(zhuǎn)向智能型。在重、難、險(xiǎn)、害等工作領(lǐng)域中推廣使用機(jī)器人。日本在機(jī)器人研究中走在前列，我國(guó)機(jī)器人研究在發(fā)展：如國(guó)防科技大學(xué)的兩足步行機(jī)器人和哈爾濱工業(yè)大學(xué)的焊接機(jī)器人等。（3）知識(shí)工程：研究和開發(fā)專家系統(tǒng)。目前人工智能的研究中，最接近實(shí)用的成果是專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)在數(shù)學(xué)中符號(hào)推理、醫(yī)療診斷、礦床勘探、化學(xué)分析、工程設(shè)計(jì)、軍事決策、案情分析等方面都取得明顯的效果。

人工智能發(fā)展過(guò)程人工智能的發(fā)展歷史可分為五個(gè)階段：第一階段：50年代人工智能的興起和冷落。人工智能概念是在1956年由麥卡錫、明斯基、申農(nóng)、塞繆爾、艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙等10名學(xué)者在美國(guó)達(dá)特莫斯（Dartmouth）大學(xué)召開的長(zhǎng)達(dá)2個(gè)月的研討會(huì)上首次提出來(lái)的。

這次智能學(xué)研討會(huì)被公認(rèn)是人工智能學(xué)科誕生的標(biāo)志。當(dāng)時(shí)，相繼出現(xiàn)了一批顯著的成果。1.1956年紐厄爾、西蒙和肖等人提出邏輯理論機(jī)LT(LogicTheorist)程序系統(tǒng)，證明了羅素與懷特海的名著《數(shù)學(xué)原理》第二章52條定理中的38條，1963年終于完成全部52條定理的證明。2.1956年塞繆爾研制了西洋跳棋程序Checkers。該程序具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。該程序1959年擊敗Samnel本人，1962年擊敗了一個(gè)州冠軍.3.1960年紐厄爾、肖和西蒙等人研制了“通用問(wèn)題求解程序GPS”，用來(lái)解決不定積分、三角函數(shù)、代數(shù)方程等11種不同類型的問(wèn)題，并首次提出“啟發(fā)式搜索”概念。

但是不久，人工智能走向低潮。主要表現(xiàn)：1.1965年發(fā)明了消解法，曾被認(rèn)為是一個(gè)重大的突破，可是很快發(fā)現(xiàn)消解法能力有限，證明兩個(gè)連續(xù)函數(shù)之和還是連續(xù)函數(shù)，推了十萬(wàn)步還沒有推出來(lái)。2.塞謬爾的下棋程序，贏了州冠軍后，沒能贏全國(guó)冠軍。3.機(jī)器翻譯出了荒謬的結(jié)論。由于人工智能研究遇到了困難，使得人工智能走向低落。英國(guó)70年代初，對(duì)AI的研究經(jīng)費(fèi)被大量削減，人員流失，美國(guó)IBM公司也出現(xiàn)類似的現(xiàn)象。這一階段的特點(diǎn)是：重視問(wèn)題求解的方法，忽視了知識(shí)的重要性。第二階段：60年代末到70年代，專家系統(tǒng)的出現(xiàn)，使人工智能研究出現(xiàn)了新高潮。

1.1968年斯坦福大學(xué)E.A.Feigenbaum和生物學(xué)家萊德伯格等人合作研制了DENDRAL專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)是一個(gè)化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)，能根據(jù)質(zhì)譜儀的數(shù)據(jù)和核磁諧振的數(shù)據(jù)及有關(guān)知識(shí)推斷有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)，達(dá)到了幫助化學(xué)家推斷分子結(jié)構(gòu)的作用。這是第一個(gè)專家系統(tǒng)，系統(tǒng)中用了大量的化學(xué)知識(shí)。

2.1974年由E.H.Shortliffe等人研制了診斷和治療感染性疾病的MYCIN系統(tǒng).（1）使用了經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)，用可信度表示，進(jìn)行不精確推理。（2）對(duì)推理結(jié)果具有解釋功能，使系統(tǒng)是透明的。（3）第一次使用了知識(shí)庫(kù)的概念。

以后的專家系統(tǒng)受MYCIN的影響很大。3.R.O.Duda等人1976年研制礦藏勘探專家系統(tǒng)PROSPECTOR系統(tǒng)。該系統(tǒng)用語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)表示地質(zhì)知識(shí)，該系統(tǒng)在華盛頓州發(fā)現(xiàn)一處鉬礦，獲利一億美元。4.卡內(nèi)基－梅隆大學(xué)研制了語(yǔ)音理解系統(tǒng)Hearsay-II系統(tǒng)，它完成從輸入的聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換成字，組成單詞，合成句子，形成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句，再到情報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)中去查詢資料。該系統(tǒng)是采用“黑板結(jié)構(gòu)”這種新結(jié)構(gòu)形式的專家系統(tǒng)。1969年，成立了國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（InternationalJointConferencesonArtificialIntelligence-IJCAI）。這一階段的特點(diǎn)：

重視了知識(shí)，開始了專家系統(tǒng)的研究，使人工智能走向?qū)嵱没?。第三階段：80年代，隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能得到很大發(fā)展.

日本1982年開始了“第五代計(jì)算機(jī)的研制計(jì)劃”即“知識(shí)信息處理計(jì)算機(jī)系統(tǒng)KIPS”

日本的十年計(jì)劃在政府的支持下形成了一股熱潮，推動(dòng)了世界各國(guó)的追趕浪潮。英國(guó)的阿爾維計(jì)劃、西歐的尤里卡計(jì)劃、美國(guó)的STARS計(jì)劃等相繼推出，我國(guó)也有相應(yīng)的863計(jì)劃.

十年后，日本的第五代機(jī)并沒有生產(chǎn)出來(lái)，只取得了部分成果。第四階段：80年代末，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的再次興起和計(jì)算智能的形成.神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上40年代就開始了，心理學(xué)家McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家Pitts提出了一個(gè)人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型。1958年Rosenblatt提出了感知機(jī)模型，由于感知機(jī)具有分類器和學(xué)習(xí)器的作用，形成了神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的第一次高潮。1969年Minsky和Papert在“感知機(jī)（Perceptron）”一書中證明了感知機(jī)不適合于非線性樣本而使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)走向低潮。

1967年，J.D.Baglay首次提出了“遺傳算法”這一術(shù)語(yǔ)和選擇、交叉和變異操作的概念。1975年，J.H.Holland提出的模式理論為遺傳算法奠定了理論基礎(chǔ)。1982年美國(guó)Hopfield引入一種反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既可用硬件實(shí)現(xiàn)，又解決運(yùn)籌學(xué)的巡回售貨商TSP問(wèn)題。1985年Rumelhart等人提出BP反向傳播模型，解決了非線性樣本問(wèn)題，從而掃除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的障礙，興起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第二次高潮。

1987年美國(guó)召開了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，宣布新學(xué)科的誕生。1988年日本稱為神經(jīng)計(jì)算機(jī)元年，提出研制第六代計(jì)算機(jī)計(jì)劃。

1992年貝茲德克(Bezdek)提出了計(jì)算智能的定義。主張用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法的原理，結(jié)合大量的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能．在計(jì)算智能思想指導(dǎo)下還誕生了一個(gè)新的研究分支，稱為軟計(jì)算．它除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、演化算法以外，還包括模糊數(shù)學(xué)和粗糙集理論等一些處理不確定性的方法。第五階段：行為智能的興起1991年R.Brooks研制了具有某種自適應(yīng)能力的機(jī)器昆蟲，可以在船體表面爬行并清除牡蠣。主張：“無(wú)表示的智能”.智能系統(tǒng)與環(huán)境交互，一方面要從所運(yùn)行的環(huán)境中獲得信息（感知），一方面要通過(guò)自己的動(dòng)作（作用），對(duì)環(huán)境施加影響。我們可以稱在這種人工智能研究為行為智能，開辟了一種新的智能。5660年代高潮AI概念7080909496定理證明專家系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算智能商業(yè)智能00知識(shí)管理人工智能發(fā)展過(guò)程第5代計(jì)算機(jī)

人工智能的回顧與展望回顧人工智能發(fā)展的歷史進(jìn)程，在學(xué)術(shù)觀點(diǎn)上有三大學(xué)派:(1)“符號(hào)主義”學(xué)派認(rèn)為：思維的基元是符號(hào)，思維過(guò)程即符號(hào)運(yùn)算；智能的核心是知識(shí)，利用知識(shí)推理進(jìn)行問(wèn)題求解；

代表性成果是專家系統(tǒng)。(2)“聯(lián)結(jié)主義”學(xué)派觀點(diǎn)：智能活動(dòng)的基元是神經(jīng)細(xì)胞，智能活動(dòng)過(guò)程是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)演化過(guò)程，智能活動(dòng)的基礎(chǔ)是神經(jīng)細(xì)胞的突觸聯(lián)結(jié)機(jī)制，智能系統(tǒng)的工作模式仿人腦模式。

代表性成果是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MP模型；Hopfield網(wǎng)絡(luò)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(3)“行為主義”學(xué)派觀點(diǎn)：智能行為的基礎(chǔ)是“感知—行動(dòng)”的反應(yīng)機(jī)制，智能系統(tǒng)的智能行為，在與周圍環(huán)境的信息交互與適應(yīng)過(guò)程中不斷進(jìn)化和體現(xiàn)。代表性成果是布魯克斯演示的新型智能機(jī)器人。人工智能的三個(gè)學(xué)派、三種途徑，在學(xué)術(shù)觀點(diǎn)與科學(xué)方法上，有嚴(yán)重的分歧和差異.聯(lián)主義學(xué)派反對(duì)符號(hào)主義學(xué)派關(guān)于物理符號(hào)系統(tǒng)的假設(shè)，認(rèn)為人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)結(jié)機(jī)制與計(jì)算機(jī)的符號(hào)運(yùn)算模式有原則性差別；行為主義學(xué)派批評(píng)符號(hào)主義學(xué)派、聯(lián)結(jié)主義學(xué)派真實(shí)世界作了虛假的、過(guò)分簡(jiǎn)化的抽象，認(rèn)為存在“不需要知識(shí)”，“不需要推理”的智能。應(yīng)該認(rèn)為：

“符號(hào)主義”學(xué)派、“聯(lián)結(jié)主義”學(xué)派、“行為主義”學(xué)派各有側(cè)重。

三大學(xué)派、三條途徑是歷史形成，各有所長(zhǎng)，各有所短，不應(yīng)該相互否定，

應(yīng)該相互結(jié)合、取長(zhǎng)補(bǔ)短，綜合集成，才能使人工智能得到更大的發(fā)展。2.人工智能的展望人們逐步認(rèn)識(shí)到揭開人的智能之謎是發(fā)展人工智能的關(guān)鍵。當(dāng)今已認(rèn)識(shí)到，實(shí)現(xiàn)人工智能必須以生物技術(shù)，信息技術(shù)和新材料技術(shù)三大高技術(shù)為手段:生物技術(shù)負(fù)責(zé)解開智能之謎，為人工智能的發(fā)展提供方向；信息技術(shù)負(fù)責(zé)用人工方式來(lái)模擬人類智能；新材料技術(shù)是為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供物質(zhì)基礎(chǔ)。人工智能需要同主流的計(jì)算機(jī)技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，即同數(shù)值計(jì)算、信息管理、多媒體、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)等有機(jī)結(jié)合起來(lái)，使人工智能融入信息技術(shù)中，既促進(jìn)信息技術(shù)的發(fā)展又促進(jìn)人工智能的發(fā)展。美國(guó)人工智能學(xué)會(huì)（AAAI）提出了一項(xiàng)“21世紀(jì)智能系統(tǒng)”的報(bào)告，指出國(guó)家的競(jìng)爭(zhēng)力量，取決于信息分析、決策作出、柔性的設(shè)計(jì)與創(chuàng)造能力的增強(qiáng)。

1.1.3知識(shí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和知識(shí)工程的基礎(chǔ)1．知識(shí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)（1）知識(shí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

①知識(shí)庫(kù)：它由事實(shí)和規(guī)律知識(shí)兩類知識(shí)組成，知識(shí)有不同的知識(shí)表示形式；②推理子系統(tǒng)：它完成對(duì)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)進(jìn)行推理。不同的知識(shí)表示形式有不同的推理方式；③人機(jī)接口：它將用戶的要求輸入到推理子系統(tǒng)中，也將推理的結(jié)果進(jìn)