【正文】 類專家才能解決的困難問題，專家系統(tǒng)主要是指軟件系統(tǒng)。知識工程的發(fā)展首先決定于專家系統(tǒng)的發(fā)展，專家系統(tǒng)的發(fā)展必將推動人工智能的應(yīng)用。它的根本目的是在研究知識的基礎(chǔ)上，開發(fā)人工智能系統(tǒng)，補充和擴大大腦的功能，開創(chuàng)人機共同思考的時代。而知識工程是人工智能在知識信息處理方面的發(fā)展，它研究如何由計算機表示知識，進行問題的自動求解。★ 知識工程系統(tǒng)的特點n 知識工程系統(tǒng)能解決專家水平的問題；n 系統(tǒng)能快速的進行假設(shè)和搜索解答；n 系統(tǒng)能做出具有專家水平的解答；n 系統(tǒng)具有大量的基礎(chǔ)知識和通用的問題求解能力；n 系統(tǒng)應(yīng)能選擇問題的恰當表示方式，其中的知識型系統(tǒng)是一個符號系統(tǒng)；n 系統(tǒng)具有自動推理的能力，能從結(jié)構(gòu)步驟分析、解決、推理問題等，這些都表現(xiàn)出具有人工智能及其系統(tǒng)的特點。知識工程的研究內(nèi)容，主要包括：基礎(chǔ)理論研究、實用技術(shù)的開發(fā)、知識型系統(tǒng)工具研究和智能機等相關(guān)課題的研究。所以，知識工程的核心則是專家系統(tǒng)。 什么是知識工程？知識工程的概念出現(xiàn)于1977年的人工智能聯(lián)合會議上，由費根鮑姆教授提出的，至今也沒有嚴格的定義，但人們普遍認為，知識工程是以知識為處理對象，借用工程化的思想，應(yīng)用人工智能的原理、方法和技術(shù)去設(shè)計、構(gòu)造和維護知識型系統(tǒng)的一門學科，是人工智能的一個應(yīng)用分支。從這種意義上講，“信息”與“關(guān)聯(lián)”是構(gòu)成知識的兩個要素。（如，水，在標準大氣壓下，加熱到100度就會沸騰）實現(xiàn)對信息的加工過程，實際上也是一種把信息關(guān)聯(lián)在一起的過程。只有經(jīng)過對其進行加工、整理、解釋、挑選和改造，形成對客觀世界規(guī)律性認識后才能稱為知識。但相同的數(shù)據(jù)在不同的場合會有不同的含義?！顢?shù)據(jù)、信息和知識間的關(guān)系是：l 數(shù)據(jù)是信息的載體和表示；l 信息是數(shù)據(jù)在特定場合下的含義，或者說信息是數(shù)據(jù)的語義。所謂信息是指不同的有用數(shù)據(jù)組成的一種結(jié)構(gòu)?！钆c知識相關(guān)聯(lián)的兩個概念是數(shù)據(jù)和信息所謂數(shù)據(jù)是指人們?yōu)榱嗣枋隹陀^世界中的具體事物而引入的一些數(shù)字、字符、文字等符號或符號的組合。廣義地說，知識是人們通過學習、發(fā)現(xiàn)或感悟到的對世界的認識總和，是人類認識的結(jié)晶。 知識知識不僅是人工智能領(lǐng)域中研究的重要對象，而且也是知識工程與知識發(fā)現(xiàn)處理的重要對象。需求是發(fā)展之母，數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)（DBMS）和人工智能中機器學習兩種技術(shù)的發(fā)展和結(jié)合，促成了在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)知識這一新技術(shù)的誕生，即基于數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來。此外，在數(shù)據(jù)操縱方面：信息的提取及其相關(guān)處理技術(shù)卻遠遠落后?，F(xiàn)有的DB技術(shù)大多可高效地實現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計和維護等管理功能，但卻無法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)聯(lián)和規(guī)則，無法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。但人工智能系統(tǒng)較率低，不能應(yīng)用于實際。因此，人工智能是人類邁向信息、迎接知識經(jīng)濟挑戰(zhàn)所必須具備的一項核心技術(shù)。如何用人造的智能去模仿和擴展人類的自然智能，實現(xiàn)信息的智能化處理，是信息社會和知識經(jīng)濟所面臨的一個重大課題。前期基礎(chǔ)課程：數(shù)據(jù)庫、人工智能參考書：《知識發(fā)現(xiàn)》，清華大學出版社，史忠植編，2004第1章 概述隨著信息社會和知識經(jīng)濟時代的來臨，信息正以前所未有的速度膨脹。面對浩如煙海的信息資源，人類的自然智能越來越顯得難于駕馭。人工智能作為一門研究機器（計算機）智能的學科，其目的是要用人工的方法和技術(shù)，研制智能機器或智能系統(tǒng)，來模仿、延伸和拓展人的智能。難怪有人把人工智能同原子能技術(shù)、空間技術(shù)一起稱為20世紀的三大尖端科技成就。隨著計算機、Internet的普及，以及數(shù)據(jù)庫（DB）技術(shù)的迅速發(fā)展和數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（DBMS）的廣泛應(yīng)用，導(dǎo)致許多領(lǐng)域積累了海量數(shù)據(jù)（如，從普通的超市業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、信用卡記錄數(shù)據(jù)、電話呼叫清單、政府統(tǒng)計數(shù)據(jù)到不太普通的天體圖像、分子數(shù)據(jù)庫和醫(yī)療記錄等）。數(shù)據(jù)庫中存在著大量數(shù)據(jù)，卻缺乏從這些數(shù)據(jù)中自動、高效地獲取知識的手段，出現(xiàn)了“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”的現(xiàn)象。為此，針對龐大的數(shù)據(jù)庫及其中的海量數(shù)據(jù)信息源，僅依靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)檢索機制和統(tǒng)計分析方法已遠不能滿足需要。它的出現(xiàn)為自動和智能地把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息和知識提供了手段。什么是知識？（到目前為止，知識還沒有統(tǒng)一的嚴格的形式化定義）知識是人們在改造客觀世界的實踐中積累起來的認識和經(jīng)驗，是一切智能行為的基礎(chǔ)。狹義地說，知識是一種有組織的經(jīng)驗、價值觀、相關(guān)信息和洞察力的組合。如，“建國50歲”中的“建國”、“50歲”都是數(shù)據(jù)。如“建國80歲”，就是一條信息。如“建國80歲”。l 信息僅是對客觀事物的一般性描述，它還不是知識?？梢?，知識是對信息進行智能性加工所形成的對客觀世界規(guī)律性的認識。因此，也可把有關(guān)信息關(guān)聯(lián)在一起所形成的信息結(jié)構(gòu)稱為知識。信息之間關(guān)聯(lián)的形式很多，其中最常用的一種形式為： 如果…… 則…… （IF…… THEN……）如，“如果他學過人工智能課程，則他應(yīng)該知道什么叫知識”。知識工程的目的是在研究知識的基礎(chǔ)上，開發(fā)智能系統(tǒng)。由此知，知識的獲取、知識的表示、知識的運用便構(gòu)成知識工程的三大要素。其中，基礎(chǔ)理論研究包括：知識的本質(zhì)、知識的表示、推理、獲取和學習方法等；實用技術(shù)主要研究解決建立知識系統(tǒng)過程中遇到的問題，包括：實用知識表示方法、實用知識獲取技術(shù)、實用知識推理方法、知識庫結(jié)構(gòu)系統(tǒng)、知識系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)、知識庫管理技術(shù)、知識型系統(tǒng)的調(diào)試與評估技術(shù)、實用解釋技術(shù)、實用接口技術(shù)等；知識型系統(tǒng)工具研究，主要是為了給系統(tǒng)的開發(fā)提供良好的環(huán)境工具，以提高系統(tǒng)研制的質(zhì)量和縮短系統(tǒng)研制周期等。因此，同樣可以說，知識工程是人工智能的一個重要應(yīng)用分支 ★ 知識工程與人工智能的關(guān)系傳統(tǒng)人工智能不能進入實用階段，主要原因有n 人工智能系統(tǒng)的知識庫中只含有少量的規(guī)則和事實；n 人工智能系統(tǒng)的效率極低。知識工程的研究使人工智能的研究從理論轉(zhuǎn)向了應(yīng)用，從基于推理的模型轉(zhuǎn)向基于知識的模型，是新一代計算機的重要理論基礎(chǔ)?！?知識工程與專家系統(tǒng)的關(guān)系專家系統(tǒng)是知識工程的核心。專家系統(tǒng)的開發(fā)有三個基本的要素：領(lǐng)域?qū)＜?、知識工程師、大量實例。通常一個最基本的專家系統(tǒng)應(yīng)由：知識庫、數(shù)據(jù)庫、推理機、解釋機構(gòu)、知識獲取機構(gòu)和用戶界面6個部分組成。為了建立專家?guī)?，需對領(lǐng)域問題的專家知識，用相應(yīng)的知識表示方法將其表示出來，然后再進行形式化，并經(jīng)編碼放入知識庫中。知識獲取是指知識工程師如何從領(lǐng)域?qū)＜夷抢铽@得將要納入知識庫的知識。通常，知識庫中的知識分為兩大類型：一類是領(lǐng)域中的事實，稱為事實性知識，這是一種廣泛公用的知識，也即寫在書本上的知識及常識；另一類是啟發(fā)性知識，它是領(lǐng)域?qū)＜以陂L期工作實踐中積累起來的經(jīng)驗總結(jié)。是用于存儲與求解問題有關(guān)的初始數(shù)據(jù)（如，事實、數(shù)據(jù)、初始狀態(tài)（證據(jù)））和推理過程中得到的中間數(shù)據(jù)。由此看出，專家系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫只是一個存儲很少的用于暫存中間信息的工作存儲器（也稱內(nèi)涵數(shù)據(jù)庫），而不是通常概念上的用于存放大量信息的數(shù)據(jù)庫（也稱外延數(shù)據(jù)庫）。它根據(jù)全局數(shù)據(jù)庫的當前內(nèi)容，從知識庫中選擇可匹配的規(guī)則，并通過執(zhí)行規(guī)則來修改數(shù)據(jù)庫中的內(nèi)容，再通過不斷地推理導(dǎo)出問題的結(jié)論。（4）解釋機構(gòu)用于向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為，包括解釋“系統(tǒng)是怎樣得出這一結(jié)論的”、“系統(tǒng)為什么要提出這樣的問題來詢問用戶”等用戶需要解釋的問題。知識獲取機構(gòu)的基本任務(wù)是把知識加入到知識庫中，并負責維持知識的一致性及完整性，建立起性能良好的知識庫。如，① 有的系統(tǒng)首先由知識工程師向領(lǐng)域?qū)＜耀@取知識，然后通過相應(yīng)的知識編輯軟件把知識送到知識庫中；② 有的系統(tǒng)自身就具有部分學習功能，由系統(tǒng)直接與領(lǐng)域?qū)＜覍υ挮@取知識；③ 有的系統(tǒng)具有較強的學習功能，可在系統(tǒng)運行過程中通過歸納、總結(jié)，得出新的知識。所以，知識工程的概念從1977年提出至今，現(xiàn)