当前位置: 首页>理论中心>知识工程>技术文章
《知识工程》之前世与今生
 
〖摘要〗知识工程,最初起源于人工智能领域,是一个存在了多年的技术词汇。但是,把它作企业信息化领域里的专用名词,却是最近几年的事情。知识工程,已经在信息化的发展进程中,逐渐扩展和替换了初始的本义,被赋予了新的、更高层面的含义,并与技术创新结合到了一起――所谓知识工程,就是“依托IT技术,把知识作为一种资产来管理和充分利用,在使用中提升其价值,以此促进技术创新、推动企业持续发展的全部的相关活动。”
 
什么是知识?
 
在信息化领域,我们都熟知这些词汇:数据(data),信息(information),知识(knowledge)。它们所代表的含义,可以这样来表述:
 
  • 数据(data)=关于事实的一组离散的、客观的、有意义的描述,是构成信息和知识的原始材料; 
  • 信息(information)=具有特定意义的、彼此有关联的数据。从数学的观点看,信息是用来消除不确定性的一个物理量; 
  • 知识(knowledge)=结构化的、具有指导意义的信息。从数学的观点看,知识是用来消除信息的无结构性的一个物理量。
 
1、广义的知识概念
根据韦伯斯特(Webster)词典1997年的定义,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。总之,知识是人类积累的关于自然和社会的认识和经验的总和。
 
经济合作与发展组织(OECD)将广义的知识按内容分为四种:⑴关于“知道是什么”的知识,记载事实的数据;⑵关于“知道为什么”的知识,记载自然和社会的原理与规律方面的理论;⑶关于“知道怎样做”的知识,指某类工作的实际技巧和经验;⑷关于“知道是谁”的知识,指谁知道是什么,谁知道为什么和谁知道怎么做的信息。
 
从形式上区分,前两类知识是易于文字记载的认识类知识,有人称之为“有形知识”,非常容易编码(信息化),可通过各种传媒获得。第三、四类知识更多地是没有记载的经验类知识,有人称之为“隐形知识”(tacit knowledge)或无形知识,需要通过实践来获得。
 
2、从计算的视角来看知识
中科院计算机语言信息中心董振东教授在2003年11月“知识的计算与《知网》”讲座中说:“知识是一个系统,它揭示了概念与概念之间,以及概念的属性与属性之间的关系;知识体系的广度与深度取决于上述关系的多少。对于面向计算机的知识体系的质量的关键是它的可计算性以及由此为具体的应用而能够提供的服务。”
 
知识是结构化的经验、价值、相关信息和专家洞察力的融合,提供了评价和产生新的经验和信息的框架。
 
3、数据,信息,知识
数据、信息、知识之间,存在着必然的联系(见图1)。从数据到信息再到知识的过程,是一个不断重用和提炼的过程――数据在不断使用中提升为信息,信息在反复应用中转化为知识,而企业的知识总和进一步累积为企业智力资产。
 
数据、信息和知识,都是企业信息化的基本要素,只是所处的层面由低到高,含义逐渐丰富,应用有所不同。表1表示了数据、信息、知识的区别与联系。
 
  数据 信息 知识
定义 数据是可定义为意义的实体,它涉及到事物的存在形式。它是关于事件的一组离散的客观的事实描述,是构成信息和知识的原始材料。 具有特定含义的、彼此有关联的数据。
从数学的观点看,信息是用来消除不确定性的一个物理量。
结构化的、具有指导意义的信息。
从数学的观点看,知识是用来消除信息的无结构性的一个物理量。
存储形式 数据库 信息库 知识库
集成状态 数据集成 信息集成 知识集成
集成作用及目的 实现数据转换,在多个软件中环境之间应用 实现设计、仿真、制造、物流、维修等协同,在一个或多个平台上应用 基于知识工程/知识管理的创新,在一个或多个平台上应用
软件形式 CAX,OA,DB,接口等。代表性软件为CAX PDM,ERP,MRO,MDO等。代表性软件为PDM和ERP CAI,KM,IPM,PLM等。代表性软件为CAI
涉及学科 数学――算法,图形学,拓扑学等 信息科学――信息论、系统论,编码技术等(以及前项) 知识科学――本体论,TRIZ(萃智)、语义解析技术等(以及前项)
起始年代 1960~ 1990~ 2000~
 
表1数据、信息、知识的区别与联系
 
早期的知识工程定义
 
“知识工程”这个词汇最早来源于人工智能,由费根鲍姆教授提出。在人工智能创立的前10年中,人们着重的是问题求解和推理的过程。费根鲍姆通过实验和研究,证明了实现智能行为的主要手段在于知识,在多数实际情况下是特定领域的知识,从而于1977年最早提出了专家系统和“知识工程”(Knowledge Engineering)的概念,成为知识可操作化的一个里程碑。
 
二十多年来,知识工程的研究有了很大发展,。在依然保持人工智能内涵的同时,知识工程的研究重点不断发生变化:⑴主要研究内容从知识推理转向知识表达;⑵主要研究对象从特定专业领域转向常识,进而又转向工程知识;⑶知识工程的处理对象已从规范化的、相对好处理的知识进一步深入到非规范化的、相对难处理的知识;⑷它的处理规模和方式从封闭式扩大为开放式,从小手工作坊式的知识工程扩大为能进行海量知识处理的大规模工程;⑸学科从知识工程正在向知识科学转变。
 
对于知识工程,不同的专家学者有着各自的理解和论述。其要点如表2所述。
 
人名 国籍与组织 主要学术观点
费根鲍姆
教授
美国斯坦福大学 专家系统"是一个已被赋予知识和才能的计算机程序,从而使这种程序所起到的作用达到专家的水平。"专家系统又被称为知识工程。
Bynum
教授
美国南康涅狄格州立大学 "知识工程将彻底改变什么是知觉、如何运用知识的定义。"知识工程是信息技术的一个分支,常同人工智能联系在一起。
Guus Schreiber 教授 荷兰阿姆斯特丹自由大学 知识工程和知识系统已被看作和纳入如下观点:知识工程作为一种方法学应作为一种工具使用,并且知识系统作为重要的产品之一,应相当于知识管理。