知識獲取

知識獲取

知識獲取是指在人工智慧和知識工程系統中,機器(計算機或智慧型機)如何獲取知識的問題。

狹義知識獲取指人們通過系統設計、程式編制和人機互動,使機器獲取知識。例如,知識工程師利用知識表示技術,建立知識庫,使專家系統獲取知識。也就是通過人工移植的方法,將人們的知識存儲到機器中去。

廣義知識獲取是指除了人上知識獲取之外,機器還可以自動或半自動地獲取知‘識。例如,在系統調試和運行過程中,通過機器學習進行知識積累,或者通過機器感知直接從外部環境獲取知識,對知識庫進行增刪、修改、擴充和更新。

基本介紹

  • 中文名:知識獲取
  • 外文名:Knowledge Acquisition
  • 本質:轉移的過程或技術
  • 基本目標:為智慧型系統建立完善的知識庫
  • 性質:整體性
發展歷程,基本任務,獲取途徑,人工移植,機器學習,機器感知,

發展歷程

知識獲取是構築知識型系統的一個重大課題,但研究得尚不充分。20世紀60年代以前,大部分人工智慧程式所需知識是由專業程式設計師手工編入程式的。當時較少直接面向套用系統,知識獲取問題還未受充分重視。隨著專家系統和其他知識型系統的興起,人們認識到必須對落後的知識獲取方式進行改革,讓用戶在知識工程師或智慧型程式(知識獲取程式)幫助下,在系統的運行過程中直接逐步建立所需的知識庫。

基本任務

包括知識抽取知識建模、知識轉換、知識輸入、知識檢測以及知識庫的重組這幾個方而:
(1)知識抽取:把蘊含於信息源中的知識經過識別、理解、篩選、歸納等過程抽取出來,並存儲於知識庫中。
(2)知識建模:構建知識模型,主要包括三個階段:知識識別、知識規範說明和知識精化。
(3)知識轉換:把知識由一種表示形式變換為另一種表示形式。
(4)知識存儲:把用適當模式表示的知識經編輯、編譯送入知識庫。
(5)知識檢測:為保證知識庫的正確性,需要做好對知識的檢測。
(6)知識庫的重組:對知識庫中的知識重新進行組織,以提高.系統的
運行效率。

獲取途徑

人工移植

依靠人工智慧系統的設計師、知識工程師、程式編制人員、專家或用戶,通過系統一設計、程式編制及人機互動或輔助工具,將人的知識移植到機器的知識庫中,使機器獲取知識。
人工移植的方式可分為二種:
(1)靜態移植
在系統設計過程中,通過知識表示、程式編制、建立知識庫,進行知識存儲、編排和管理,使系統獲取所需的先驗知識或靜態知識。故稱“靜態移植”或“設計移植”。
(2)動態移植
在系統運行過程中,通過常規的人機互動方法,如“鍵盤一顯示器”的輸入/輸出互動方式,或輔助知識獲取工具,如知識編輯器,利用知識同化和知識順應技術,對機器的知識庫進行人工增刪、修改、補充和更新,使系統獲取所需的動態知識,故稱“動態移植”或“運行移植”。

機器學習

人工智慧系統在運行過程中,通過學習,獲取知識,進行知識積累,對知識庫進行增刪、修改、擴充與更新。
機器學習的方式可分為二種:
(1)示教式學習
在機器學習過程中,由人作為示教者或監督者,給出評價準則或判斷標準,對一系統的工作效果進行檢驗,選擇或控制“訓練集”,對學習過程進行指導和監督。這種學習方式通常是離線的、非實時的學習,也可以線上、實時學習。
(2)自學式學習
在機器學習過程中,不需要人作為示教者或監督者,而由系統本身的監督器實現監督功能,對學習過程進行.監督,提供評價準則和判斷標準,通過反饋進行工作效果檢驗,控制選例和訓練。這種學習方式通常是線上、實時的學習。

機器感知

人工智慧系統在調試或運行過程中,通過機器視覺、機器聽覺、機器觸覺等途徑,直接感知外部世界,輸入自然信息,獲取感性和理性知識。
機器感知主要有二種方式:
(1)機器視覺
在系統調試或運行過程中,通過文字識別、圖象識別和物景分析等機器視覺,直接從外部世界輸入相應的文字、圖象和物景的自然信息,獲取感性知識,經過識別、分析和理解,獲取有關的理性知識。
(2)機器聽覺
在系統調試或運行過程中,通過聲音識別、語言識別和語言理解等機器聽覺,直接從外部世界輸入相應的聲音、語言等自然信息,獲取感性知識,經過識別、分析和理解,獲取有關的理性知識。

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