知識工程與知識管理-課程的討論

知識工程與知識管理》-課程的討論第一頁，共27頁。

1．人工智能課與知識工程課的現狀人工智能課程主要講述內容為：知識的表示、搜索和推理、專家系統(tǒng)、機器學習、神經網絡、自然語言理解、分布式人工智能等。人工智能課程的教學目標，主要是掌握這些部分的概念和原理。

第二頁，共27頁。

人工智能中每一部分都可以獨立成一門課程，其中專家系統(tǒng)是人工智能中最有實用價值的部分。知識工程是人工智能學者提出的。

開發(fā)專家系統(tǒng)正是知識工程的內容。

知識工程的目標是在計算機中建立知識系統(tǒng)。知識系統(tǒng)包括專家系統(tǒng)、決策支持系統(tǒng)、基于案例推理、知識庫系統(tǒng)等。第三頁，共27頁。目前，開設“人工智能”課程比較普遍，而開設“知識工程”課程比較少。

這樣的結果是，大學生或研究生只掌握了人工智能的概念和原理，而不會去開發(fā)它。這不利于人工智能的推廣和發(fā)展。

第四頁，共27頁。

“知識工程”課程是一門實踐性很強的課程，有很多老師都沒有去實踐過開發(fā)知識系統(tǒng)如專家系統(tǒng)。這樣，也造成了他們回避去講“知識工程”。還有一個重要原因是，搞計算機的人，不懂其他領域的知識，要開發(fā)專家系統(tǒng)就很困難，他必須和其他領域的專家合作，合作時如何從專家的頭腦里獲取知識，又是一個問題。知識獲取的瓶頸阻礙了專家系統(tǒng)的開發(fā)。這也影響了“知識工程”課程的開設。第五頁，共27頁。知識工程的實踐，除了開發(fā)實際專家系統(tǒng)得到真實體驗外，一個有效的方法就是對簡單例子的推演，先手算一下，再編寫程序驗證，也能基本掌握開發(fā)專家系統(tǒng)的技術。編程能力更強的人，可以試做專家系統(tǒng)工具，在規(guī)定知識的結構后，就可以編寫推理機，完成對實際例子的推理。對知識工程實踐的與否，對一個人來說，是一個能力的分界線。對于一個教師來說，是一個能否講好“知識工程”課或“人工智能”課的分界線。老師要講不好課，學生的理解更要打折扣。第六頁，共27頁。2．“知識管理”課程的現狀分析知識管理是管理科學學者提出的。知識管理的核心是知識，它的對象是人和組織，它的內容是：知識獲取、知識共享、知識運用和知識創(chuàng)新，它的目標是提高組織和個人的競爭力，并做出更好地決策?！爸R管理”課程是屬于“管理科學與工程”學科開設的新課程。

第七頁，共27頁。知識管理的技術基礎包括：專家系統(tǒng)、基于案例推理、決策支持系統(tǒng)、知識發(fā)現和數據挖掘等。這些內容都屬于“知識工程”范疇。知識管理的技術基礎是知識工程。第八頁，共27頁。作為管理科學與工程專業(yè)的學生，目前對于知識管理技術的了解，只停畄在概念上，其原理都不明白，更談不上去用這些技術。這影響了知識管理的應用和發(fā)展。對于計算機專業(yè)的學生不學這門課，是一個缺陷。只知道計算機對知識的處理，不知道人和組織對知識的處理，這樣的思維是狹隘的，會直接影響他的發(fā)展。第九頁，共27頁。在現實中，人們也懂得知識的交流和共享的好處，Internet網上興起的開源軟件，是知識管理的典范，互不相識的人們共同協(xié)作完善開源軟件，極大的促進了軟件的發(fā)展。計算機對知識的處理與人和組織對知識的處理，這兩者是不相同的，但是他們兩者是有緊密關系的，他們兩者是相互促進的。第十頁，共27頁。3．“知識管理”與“知識工程”的本質關系3.1知識工程是知識管理的技術支柱3.2知識管理的方法數字化后形成知識工程第十一頁，共27頁。3.1知識工程是知識管理的技術支柱知識工程是利用計算機來建造知識系統(tǒng)，并應用知識系統(tǒng)解決智力問題。其中的一個核心部件是知識庫，知識庫的重要作用是知識共享。目前，知識工程在計算機上取得了顯著的效果。第十二頁，共27頁。知識管理是社會中的個人和組織完成知識獲取、共享、應用和創(chuàng)新的管理過程。雖然知識管理和知識工程屬于兩個不同層次上，但知識管理要求實現的知識獲取、知識共享、知識應用可以由知識工程來完成。即知識工程是知識管理的重要技術支柱。知識工程技術有：1）知識獲取工具和方法；2)知識庫的建立和管理；3)知識推理。第十三頁，共27頁。3.2知識管理的方法數字化后形成知識工程當知識管理中的知識獲取、共享、應用工作規(guī)范化并形式化后，再數字化（能用二值數據表示和處理）就可以成為知識工程的內容。目前知識工程的成熟技術都是從人對知識的處理方法在數字化后演變而來的。第十四頁，共27頁。3.2.1人類專家解決問題的方法數字化后形成專家系統(tǒng)專家系統(tǒng)的產生是典型的按人類專家解決問題的方法數字化后形成的。專家系統(tǒng)中的大量知識直接來自于人類專家。專家系統(tǒng)的推理，是采用了人的演繹推理進行的。專家系統(tǒng)是知識工程中的一種有效的知識應用技術。專家系統(tǒng)在幾十年的發(fā)展中已在廣大領域發(fā)揮了很大作用，取得了很大的經濟效益。第十五頁，共27頁。例如，彈簧振動建模專家系統(tǒng)是解決彈簧在不同受力情況下（包括沖力、摩擦力等）應該滿足那種類型的微分方程模型。其中規(guī)則知識有20條，如R1：A∧B∧C∧Ｄ→M1，其中A表示彈簧滿足胡克定律；B表示彈簧質量可以忽略；C表示可以忽略摩擦力；D表示 沒有沖力，M1表示微分方程X″+（C2/M）X＝0。第十六頁，共27頁。將20條規(guī)則連成的推理樹

A2A1B1C1？E1？？H1？

A11A12？？？？

DEFGHIA

B

C

？？M（M1，M2，···，M12）第十七頁，共27頁。在專家系統(tǒng)推理過程中，對葉結點：H1（彈簧勢能不是關于平衡位置對稱）、B1（彈簧具有質量N并且N/M遠遠小于1）、C1（若振動為自發(fā)時振幅為常數）、G（有沖力F（T））均回答為yes，其他葉結點提問回答為no時。專家系統(tǒng)會告訴你該彈簧滿足：模型6（M6：X″+F（X）/M＝F（T）/M）的微分方程。第十八頁，共27頁。該專家系統(tǒng)的知識來源于彈簧振動的專家，知識推理是對推理樹的深度優(yōu)先搜索（在計算機中并不建立知識推理樹，而是直接搜查知識庫中的規(guī)則知識，利用規(guī)則棧來完成深度優(yōu)先搜索）。該計算機專家系統(tǒng)完全可以代替人類專家完成對彈簧振動的建模。第十九頁，共27頁。3.2.2人用對比方法解決問題的數字化后形成基于案例推理（CBR）人們在解決各類實際問題中，積累了很多成功的或失敗的案例，這些案例是作為解決新的類似問題的借鑒。在計算機中的“基于案例推理（CaseBasedReasoningCBR）”技術，就是模擬人解決問題的方式，把所有成功的或失敗的案例，形式化并數字化后，建立案例庫，在計算機中解決新問題時，同樣是進行相似案例的查詢和匹配，找到相似案例，并通過相似案例的修改，作為當前事例的解決方案，這和人解決新問題方法是一致的。第二十頁，共27頁。新案例的結論意見源案例案例索引

案例庫新案例相似案例相似檢索第二十一頁，共27頁。計算機的基于案例推理既是知識工程中的技術也是知識管理的知識應用技術。知識管理中的知識創(chuàng)新，目前還只能由人來完成。只有在總結知識創(chuàng)新的規(guī)律以后，再完成數字化后，就可以讓計算機來完成。隨著技術的發(fā)展，更多的人的工作在逐步由計算機來代替。第二十二頁，共27頁。3.3結論知識工程和知識管理的本質的聯系是：

知識管理是知識工程的源泉；

知識工程是知識管理發(fā)展的動力和信息化方向。第二十三頁，共27頁。4．《知識工程與知識管理》課程與教學

為了適應知識工程與知識管理的融合和相互促進，我們撰寫了《知識工程與知識管理》教科書，以促進《知識工程與知識管理》課程的設置與教學。在書中既包括了知識工程的基本內容，又包括了知識管理的基本內容，還包括了兩者相互交融和促進的內容。該新課程是《知識工程》與《知識管理》兩者之間的橋梁。第二十四頁，共27頁。知識工程與知識管理雖然處于不同的層次，但是由于他們的共同點是知識的利用，這樣，我們可以通過他們的本質的聯系來相互促進。作為《知識工程與知識管理》課程就應該：

使計算機專業(yè)的學生懂得從知識管理中獲取飬份，促進知識工程的發(fā)展；使管理科學