【文章內(nèi)容簡介】 。 事實(shí)表明，常識(shí)表示和常識(shí)推理研究的每一進(jìn)步，都是人類思維形式化和可 操作化的一項(xiàng)新成果。 o 非規(guī)范知識(shí)研究o 非規(guī)范知識(shí)或因其量太大（海量知識(shí)），或內(nèi)涵不夠清楚（模糊知識(shí)），或結(jié)構(gòu)殘缺不全（不完全知識(shí)），或含內(nèi)在矛盾（不協(xié)調(diào)知識(shí)），或含無用雜質(zhì)（帶噪音知識(shí)），或內(nèi)涵不穩(wěn)定（時(shí)變知識(shí)）而需用特殊手段處理。 o 海量知識(shí)處理技術(shù)的研究被因特網(wǎng)的普及所大大促進(jìn)。當(dāng)前瀏覽器的智能太低。許多軟件機(jī)器人和網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人之類工具，尚停留在實(shí)驗(yàn)室階段，還不能直接為廣大因特網(wǎng)用戶掌握和使用。瀏覽器功能弱的原因在于它們所用的信息檢索技術(shù)主要是基于語法的，應(yīng)該發(fā)展基于語義、語用和知識(shí)的智能瀏覽器。 2023/2/28 星期日 23華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar計(jì)算機(jī)科學(xué)家的知識(shí)科學(xué)o 知識(shí)的數(shù)學(xué)理論 o 指 “從數(shù)學(xué)的觀點(diǎn)來看，知識(shí)是什么 ”這樣一個(gè)問題。 o 仙農(nóng)曾經(jīng)對(duì)信息的數(shù)學(xué)本質(zhì)進(jìn)行過研究，提出了著名的仙農(nóng)信息論。他用熵的概念來研究信息的含量。 o 佩特里進(jìn)一步指出，信息應(yīng)該看成是像能量、動(dòng)量、角動(dòng)量一樣的物理量，應(yīng)該有自己的守恒律和其他物理定律。佩特里認(rèn)為這應(yīng)是一門新的學(xué)科，稱為信息動(dòng)力學(xué)。o 不同媒體表示的知識(shí)形式轉(zhuǎn)換是另一個(gè)理論問題。近幾年，因特網(wǎng)上的多媒體節(jié)目生成和傳送發(fā)展迅速。如果能解決文字和非文字形式的互換，將大大提高因特網(wǎng)傳輸多媒體節(jié)目的效率，應(yīng)用前景很大。 o 知識(shí)獲取的理論和技術(shù)o 多年來，專家們一直公認(rèn)知識(shí)獲取是知識(shí)工程的一個(gè)瓶頸問題。有關(guān)知識(shí)獲取的研究可分為三個(gè)流派，它們分別 以心理學(xué)方法 、 人工智能方法 和 軟件工程方法 為其特征。 o 這方面最著名的成果是由歐洲的學(xué)者們?cè)趲啄昵疤岢龅?KADS。 經(jīng)過歐共體 Esprit計(jì)劃多年連續(xù)支持，如今的 Common KADS已發(fā)展成歐洲范圍內(nèi)的公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)。 2023/2/28 星期日 24華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar計(jì)算機(jī)科學(xué)家的知識(shí)科學(xué)o 現(xiàn)在，研究者更多關(guān)心的已經(jīng)不是獲取專家頭腦里的知識(shí)，而是從海量信息中獲取知識(shí)。因特網(wǎng)的瀏覽器的智商太低，自動(dòng)在網(wǎng)上收集信息的軟件機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生。信息過濾和提煉技術(shù)倍受重視，特別是在文本知識(shí)獲取方面。從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘研究在商業(yè)領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。 2023/2/28 星期日 25華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar哲學(xué)家、人類文化學(xué)者、建構(gòu)主義者的知識(shí)科學(xué)o 人類文化學(xué)者以及建構(gòu)主義者重點(diǎn)研究知識(shí)的生產(chǎn)與創(chuàng)造。o 客觀知識(shí)（ Objective Knowledge） 英國哲學(xué)家 卡爾 波普爾。 知識(shí)與控制（ Knowledge and Control）－ 教育社會(huì)學(xué)探新 英國教育社會(huì)學(xué)者。 科學(xué)的制造（ Making Science） 美國著名科學(xué)社會(huì)學(xué)家 斯蒂芬 科爾。 制造知識(shí)（ The Manufacture of Knowledge） －建構(gòu)主義與科學(xué)的與境性 奧地利 卡琳諾爾－塞蒂納。 o 科學(xué)知識(shí)是怎樣生產(chǎn)或制造出來的？o 上述著者深入到實(shí)驗(yàn)室中，通過參與觀察、對(duì)科學(xué)家的談話、科學(xué)爭論進(jìn)行分析，了解科學(xué)共識(shí)是怎樣產(chǎn)生的。o 建構(gòu)主義者特別強(qiáng)調(diào)社會(huì)性因素對(duì)知識(shí)的制約作用，強(qiáng)調(diào)社會(huì)交往在知識(shí)形成中的作用。 如： 科學(xué)知識(shí)不但受內(nèi)部社會(huì)交往的制約－－科研人員之間的交往的制約，而且受外部（出版、論文審查、課題審查、資助團(tuán)體、政府、就職單位等）交往的制約。研究者可能因此改變自己研究項(xiàng)目的名稱和程序，甚至改寫科學(xué)論文的關(guān)鍵內(nèi)容。2023/2/28 星期日 26華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar哲學(xué)家、人類文化學(xué)者、建構(gòu)主義者的知識(shí)科學(xué)o 建構(gòu)主義者貶低自然界對(duì)科學(xué)知識(shí)的作用。認(rèn)為：不存在客觀知識(shí)，而強(qiáng)調(diào)人工環(huán)境和偶然性因素在知識(shí)制造中的作用。 如： 使用哪種儀器、什么材料、何種藥品、溫度多高的水，所有這些都是人為的結(jié)果，帶有相當(dāng)大的偶然性。建立在這種人工事實(shí)基礎(chǔ)上的科學(xué)知識(shí)是人工制造、建構(gòu)、甚至編造、捏造的結(jié)果。科學(xué)論文也不例外，科學(xué)論文是否能夠?yàn)楣娊邮茉诤艽蟪潭壬先Q于他是否善于在論文中使用修飾。o 上述建構(gòu)主義者的弊端在于：非此即彼的態(tài)度。 實(shí)證研究：邏輯規(guī)則的運(yùn)用、再現(xiàn)、反映、一般的。 質(zhì)的研究：非邏輯規(guī)則的運(yùn)用、偶然的、突發(fā)的、特殊的。 中庸主義：兩者結(jié)合的。 如：考古學(xué)，恐龍滅絕的原因：是小行星？還是疾?。?、氣候變化？2023/2/28 星期日 27華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar知識(shí)科學(xué)：知識(shí)的表征問題o 人工智能的研究目標(biāo)之一是，具體實(shí)現(xiàn)認(rèn)知的計(jì)算模型、并把它作為驗(yàn)證認(rèn)知模型的一種手段，因此在認(rèn)知科學(xué)中占有中心地位。 人工智能研究者認(rèn)為：o 如果可以制造智能信息加工系統(tǒng)，我們就可以認(rèn)為人類就是這樣思考問題、解決問題的；o 如果不能制造這樣的系統(tǒng)，或者在原理上存在著重大的問題和困難，我們可以認(rèn)為認(rèn)知科學(xué)正走向歧途。o 驗(yàn)證人工智能系統(tǒng)的最有力工具是：自然語言的理解 。 能夠理解下列幾個(gè)句子的知識(shí)表征是一個(gè)什么樣態(tài) ? Haugeland(1971)： 我把雨衣放到浴盆里了，因?yàn)?它 還沒有被弄濕。 I left my raincoat in the bathtub because it was still wet. 父親回家時(shí)孩子們停止玩牛仔游戲， 他們收起槍、向車那邊跑去 。 When Daddy came home,the boys stopped their cowboy put away their guns and ran out back to the car. 警車到來時(shí)，少年們停止了偷盜。 他們收起槍，向警車那邊跑去。 When the police drove up,the boys called off their robbery put away their guns and ran out back to the car.2023/2/28 星期日 28華南師范大學(xué)教育信息技術(shù)學(xué)院 XuXiaodong Lab 2023 Seminar知識(shí)科學(xué)：知識(shí)的表征問題o “雨衣淋濕了而浴盆沒有淋濕時(shí) ”，理解這一段話在我們的大腦中需要多少知識(shí)片斷 ?o “天王星上沒有大相撲 ”，需要多少知識(shí) ?o 人工智能中利用的策略： frame（ 框架）有關(guān)典型事件的知識(shí)。o 產(chǎn)生式系統(tǒng)以及其他根據(jù)某種規(guī)則的系統(tǒng)遇到這樣的文本會(huì)感到有很大的困難。