知识基础工程与应用 1

第一章绪论同济大学“智能制造工程专业联盟”教材编委会知识及其演进知识工程及其发展主要内容大数据环境下知识工程挑战制造企业知识工程知识及其演进知识的定义《现代汉语调典》中的解释：知识是人们在改造世界的实践中所获得的认识和经验的总和。《韦伯斯特词典》中的解释：知识是通过实践、研究、联系或调查获得的关于事物的事实和状态的认识，是对科学、艺术或技术的理解，是人类获得的关于真理和原理的认识的总和。知识及其演进知识的定义《中国大百科全书·教育》中的“知识”：就它反映的内容而言，是客观事物的属性与联系的反映，是客观世界在人脑中的主观映象。现代认知心理学认为：知识是存在于人的大脑皮层中有组织地呈现的东西，是信息在记忆中的存储、整合和组织。知识是经过组织的信息，是结构化信息网络或系统的一部分。知识及其演进知识的定义在人工智能领域，知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息，是信息接受者通过对信息的提炼和推理而获得的正确结论，由特定领域的描述、关系和过程组成。图书馆学认为：知识不仅存在于人的大脑之中，还存在于书籍、地图、磁带等不断更新的载体之中。知识是某种论域的某些方面的符号表达，是某种论域的某些方面的一种模型。知识及其演进数据、信息、知识、智能、智慧知识及其演进数据、信息、知识、智能、智慧知识及其演进知识的分类1）含义——广义知识和狭义知识。2）作用范围——常识性知识和领域性知识。3）性质——陈述性知识和程序性知识。4）形式——隐形知识和显性知识。5）来源——直接知识和间接知识。6）深度——感性知识与理性知识。7）属性——物化知识与非物化知识。8）内容——有自然、社会、思维、人文、管理、研发、生产等不同类别的知识。知识工程及其发展知识工程的提出1977年，美国斯坦福大学人工智能专家费根鲍姆教授（E.A.Feigenbaum）在第五届国际人工智能会议上首次提出了“知识工程”的概念。利用自动机对知识进行获取，不操作和利用的工程称之为知识工程。知识工程是利用人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释是设计基于知识的系统的重要技术问题。知识工程及其发展知识工程的发展知识工程及其发展新一代知识工程传统的知识工程面临着的两个主要困难：（1）知识获取困难：隐性知识、过程知识难以表达。（2）知识应用困难：知识表示的规模有限，难以适应

大规模开放应用的需求。传统知识工程与知识管理、大数据相结合被称为新一代的知识工程，是依托IT技术，最大程度的实现信息关联和知识关联，并把关联的知识和信息作为企业智力资产，以人机交互的方式进行管理和利用，在使用中提升其价值，以此促进技术创新和管理创新，提高企业核心竞争力，推动企业持续稳定发展的全部相关活动。知识工程及其发展知识工程的研究内容基础研究：知识工程中的基础理论与方法的研究，主要包括知识的获取、知识的表示以及知识的运用和处理。实际知识系统的开发研究：知识工程的研究目标是构造高性能的知识系统，实际知识系统的开发研究内容有实用知识获取技术，知识系统体系结构、实用知识表示方法和知识库结构，实用推理和解释技术，实用数据库、知识库管理技术，知识系统调试、分析与评价技术，知识系统的硬件环境等。知识工程及其发展知识工程的研究内容知识工程环境研究：包括知识工程的基本支撑硬件和软件、知识工程语言、知识获取工具、系统骨架工具和知识库管理工具等。企业知识工程体系建设与实施方法研究：主要包括知识群化、知识外化、知识整合、知识内化、知识应用和知识创新。在知识工程过程中，知识不断地被群化、外化、整合和内化，显性知识和隐形知识在不同阶段螺旋形动态转化和上升，随时可用于企业的各项活动和创新。大数据环境下知识工程挑战（1）知识表示方面，如何使知识既具有显式的语义定义，又便于大数据环境下的知识计算与推理。（2）知识获取与融合方面，如何在知识稀疏和大数据环境下研究知识引导的知识获取方法，获得大规模和高精度的知识，碎片化知识的刻画和融合。

（3）在知识计算和推理方面，研究深度学习和逻辑规则相结合的知识推理和演化方法，以提升新知识发现的能力。制造企业知识工程知识与企业能力企业信息化与企业知识化企业知识化的核心是对知识进行不断开发、持续创新、高效管理和广泛应用，解决这一问题最有效的办法就是全面实现企业管理信息化、智能化、集成化，以最快的时间、最高的性价比提供满足用户要求的个性化产品。企业核心能力来自于独特的、异质的、路径依赖的、不易为外界获取和模仿的知识体系。企业如何进行知识管理，即如何获取、创造、运用知识成为企业核心能力培育的关键问题。制造企业知识工程企业知识管理知识工程与智能制造知识是实现智能的基础。智能制造即把人的智能从隐性知识提炼为显性知识，进行模型化、算法化处理，再把各种模型化的知识嵌入到物理设备中，由此而赋予机器一定的自主能力，让机器具有一定程度