人工智能英语课件 u5（清华AI英语）

KnowledgeAcquisition,KnowledgeRepresentationandKnowledge-BasedSystem

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PhrasesNotes参考译文NewWordsNewWordsNewWordsNewWordsNewWordsNewWordsPhrasesPhrasesListeningtoTextA知识获取、知识表示和基于知识的系统1.知识获取知识获取通常是指通过多种方法之一获取、处理、理解和回调信息的过程。这通常是一个与认知、记忆以及人类能够理解周围世界的方式密切相关的研究领域。虽然没有一种理论得到彻底证实或普遍接受，但许多关于知识获取的理论都包含可以被视为该过程基本方面的相似之处。知识获取特别详细描述人们如何体验新信息、如何将信息存储在大脑中，以及如何调用这些信息供以后使用。知识获取的主要组成部分之一是假设人们出生时没有知识，而且知识是在其一生中获得的。这通常与人作为白板或“空白板”的想法一起使用。一些知识获取方法是基于人们具有知识倾向或天生具有某些价值或知识的观念。“空白板”方法认为人类在出生时基本上没有知识，并且人的一生都在获取和利用新信息。参考译文知识获取通常从接收或获取新信息的过程开始。人们通常用其感官所接收的视觉、听觉和触觉信号来实现这一过程。例如，当一个人第一次看到狗时，他或她正在接收有关狗的样子的信息。获得的知识表明狗通常有四条腿、全身长毛并且有尾巴。一旦接收到信息，通常通过编码和理解该信息来继续获取知识。该编码过程允许人们为一条信息构建认知模型（有时称为模式）。继续上面的例子，狗的模式结合了所接收的信息，以构建对“狗”的整体感觉。当一个人看到另一只动物（例如袋鼠）时，他或她处理新信息，看到它不适合狗的模式，然后为新知识创建一个新模型。知识获取后，仍然具有有效地调用和改变存储信息的能力。当有人再次看到一只狗时，他或她能够通过回忆“狗”的模式，发现其适合该模型因而将其识别为狗。当某人遇到某个模式中存在的对象但与该模型的某些方面不匹配时，这可能会产生认知失调。参考译文例如，有人第一次看到无毛犬，可能最初并不完全认识到它是一只狗，并且必须用新获得的知识来修改他或她的“狗”模式，即狗可以无毛。整个知识获取过程通常在整个人的生命中持续进行。然而，在人生的早期阶段，这可能非常强烈。因为人一直在根据数百万条不同的信息迅速创建和改变模式。2.知识表示知识表示领域涉及考虑人工智能及其如何分类知识，通常是关于封闭系统。IT专业人员和其他人员可以监控和评估人工智能系统，以更好地了解其对人类知识的模拟或其在表现焦点输入数据方面的作用。参考译文参考译文来自麻省理工学院人工智能实验室的科学家将知识表示称为“一组本体论承诺——一种智能推理的分散理论”和“人类表达媒介的模拟”。有些人将知识表示称为某种形式的人类沟通系统或系统的通信的“代理人”。随着人工智能的发展，由于AI将更好地、更充分地接近人类感知模型。科学家们不断研究知识表示的边界和参数，以进一步明确它的含义以及它如何应用于最先进的技术知识，3.基于知识的系统（KBS）基于知识的系统（KBS）是一种计算机系统，它生成和利用来自不同来源的数据和信息的知识。这些系统通过利用人工智能概念帮助解决问题，尤其是复杂问题。这些系统主要用于解决问题的程序，并支持人类学习、决策和行动。基于知识的系统被认为是人工智能的主要分支。它们可根据驻留于其中的知识做出决策，并且能够理解正在处理的数据的情景。基于知识的系统通常由接口引擎和知识库组成。接口引擎充当搜索引擎，知识库充当知识仓库。学习是基于知识系统的重要组成部分，学习模拟有助于改善系统。基于知识的系统可大致分为基于CASE的系统、智能培训系统、专家系统、超文本操作系统和具有智能用户界面的数据库。参考译文与传统的基于计算机的信息系统相比，基于知识的系统具有许多优点。它们可以提供有效的文档，并以智能方式处理大量非结构化数据。基于知识的系统可以辅助专家决策，并允许用户以更高的专业水平工作，提高生产力和保持一致性。当专业知识不可用时、或者需要存储数据以供将来使用、或者需要在公共平台上与不同小组的专业人士协作时，这些系统就很有用，它们能够提供大规模的知识的集成。最后，基于知识的系统能够通过已经存储的内容来创建新知识。基于知识的系统的局限性在于：相关知识具有