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非规范知识的基本理论和核心技术研究背景

     从古希腊人开始,对于知识的研究与探索一直是人类追求的目标。几千年来的情况都是这样的:哲学家研究有关知识的一般特性与规律,而自然科学家孜孜不倦地猎取具体的知识。二十世纪中叶以后,这种研究格局发生了变化。由于知识在人类文明中所起的作用越来越大,不仅是哲学家、逻辑学家和心理学家,而且计算机科学家也在认真地研究知识的一般特性与规律。这是因为人类已经进入了信息化社会,而且正在向知识化社会前进。人类对知识的掌握很大程度上体现为这些汪洋大海般的知识是能够通过计算机和计算机网络操作和使用的。计算机科学家的任务是要研究处理各种复杂知识的理论与方法。 1977 年, Feigenbaum 教授提出了知识工程的概念,成为知识可操作化的一个里程碑。但是,二十多年来,知识工程主要是一门实验性科学。知识处理的大量理论性问题尚待解决。我们认为对知识的研究应该是一门具有坚实理论基础的科学,应该把知识工程的概念上升为知识科学。知识科学的进步将从根本上回答在知识工程中遇到过,但是没有能够很好解决的一系列重大问题。另一方面,在知识工程中开发和研究出来的一系列技术,虽然已经对人类社会做出了很大的贡献,但是还没有产生规模性的效益,真正以知识为基础的产业 — 知识产业还没有很好地成长起来。从知识科学经过知识技术到知识产业,这本来是科学推动经济发展的一根链条,但是现在这根链条出现了中间粗、两头细的局面。我们必须重视和解决这个问题。

     从战略的高度讲,大力发展和推动知识经济已成为我国的国策,成为我国经济在 21 世纪持续发展的一个关键。组织和研究对知识的获取、开发和利用是我国科学工作者的世纪使命。但是如果没有知识科学的理论作为先导,而只对技术问题作就事论事的研究,那么我国的知识经济要走在世界的前列并长期保持这种地位是很困难的。

     Feigenbaum 当初提出知识工程的新概念,掀起了社会上研究和开发知识处理技术的热潮,曾一度改善了人工智能的社会形象和历史地位,他本人也因此获得了 1995 年的图灵奖。知识工程取得成功的关键是把研究和处理对象集中在狭小和规范的某些专业知识领域。但是一旦离开了这种规范知识的领域,例如进入了常识知识领域,知识工程那一套技术就完全不够用了。近年来,受到实际应用的推动,知识处理研究发生了许多重大的变化。人们从注重研究知识的形式( form )转向研究知识的内容( content );从注重研究良构知识( well-structured knowledge )转向研究病构知识( ill-structured knowledge );从注重研究封闭性知识转向研究开放性知识;从研究内涵完整、协调和精确的知识转向研究内涵不完整、不协调和不精确的知识。我们用非规范知识处理的概念来概括这些趋势 。所谓知识的 非规范性,是指知识内涵的难处理性,包括知识的不确定性(模糊知识、不确定、随机和不精确知识),或知识的不完整性(内容不完整的知识和结构不完整的知识),或知识的不协调性(含矛盾的知识、带噪音的知识和含冗余的知识),或知识非恒常性(时变知识和启发式知识)。

 


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