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人工智能中的知識(shí)工程
2019-05-15
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在人工智能中，有很多技術(shù)都是能夠幫助人工智能去解決很多問題的，比如說圖靈測(cè)試、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等等。當(dāng)然只有這些還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，人工智能還涉及到了知識(shí)工程，下面來給大家好好講講關(guān)于知識(shí)工程的內(nèi)容。

1.知識(shí)工程的由來

首先給大家介紹一下知識(shí)工程的由來，知識(shí)工程這個(gè)術(shù)語(yǔ)最早由美國(guó)人工智能專家費(fèi)根鮑姆提出。由于在建立專家系統(tǒng)時(shí)所要處理的主要是專家的或書本上的知識(shí)，正像在數(shù)據(jù)處理中數(shù)據(jù)是處理對(duì)象一樣，所以它又稱知識(shí)處理學(xué)。

2.知識(shí)工程的特點(diǎn)

知識(shí)工程研究?jī)?nèi)容主要包括知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示以及知識(shí)的運(yùn)用和處理等三大方面。他們研究人類專家解決問題的方式和方法發(fā)現(xiàn)了四個(gè)特點(diǎn)。

（1）解題中除了運(yùn)用演繹方法外，必須求助于歸納的方法和抽象的方法。因?yàn)橹挥羞\(yùn)用歸納和抽象才能創(chuàng)立新概念，推出新知識(shí)，并使知識(shí)逐步深化。

（2）為了解決特定領(lǐng)域的一個(gè)具體問題，除了需要一些公共的知識(shí)，例如哲學(xué)思想、思維方法和一般的數(shù)學(xué)知識(shí)等之外，更需要應(yīng)用大量與所解問題領(lǐng)域密切相關(guān)的知識(shí)，即所謂領(lǐng)域知識(shí)。

（3）采用啟發(fā)式的解題方法或稱試探性的解題方法。為了解一個(gè)問題，特別是一些問題本身就很難用嚴(yán)格的數(shù)學(xué)方法描述的問題，往往不可能借助一種預(yù)先設(shè)計(jì)好的固定程式或算法來解決它們，而必須采用一種不確定的試探性解題方法。

（4）必須處理問題的模糊性、不確定性和不完全性。因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界就是充滿模糊性、不確定性和不完全性的，所以決定解決這些問題的方式和方法也必須是模糊的和不確定的，并應(yīng)能處理不完全的知識(shí)。

3.使用知識(shí)工程的步驟是什么？

首先運(yùn)用已有的知識(shí)開始進(jìn)行啟發(fā)式的解題，并在解題中不斷修正舊知識(shí)，獲取新知識(shí)，從而豐富和深化已有的知識(shí)，然后再在一個(gè)更高的層次上運(yùn)用這些知識(shí)求解問題，如此循環(huán)往復(fù)，螺旋式上升，直到把問題解決為止。所以說這也就是一個(gè)知識(shí)處理的過程。

可見，把知識(shí)工程這種模式應(yīng)用到計(jì)算機(jī)中，它能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)和獲取到更多的知識(shí)。對(duì)知識(shí)工程的簡(jiǎn)單總結(jié)就是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，大家在認(rèn)識(shí)和學(xué)習(xí)人工智能的時(shí)候，不能忽略知識(shí)工程喲，它也是一個(gè)十分重要的技術(shù)。

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