人工智能中知识获取技术

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1、§4.1知识获取的概念和途径“知识获取”是人工智能和知识工程的基本技术之一，也是主要问题之一。知识获取和知识表示是知识推理的前提条件，通过知识表示，将所获取的知识，存储在知识库中，才能利用知识进行推理，求解问题。因此，知识获取是设计和建造各种人工智能和知识工程系统的关键问题。一、知识获取的基本概念所谓“知识获取”，是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。有二种定义：1．狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人-机交互，使机器获取知识。例如，知识工程师利用知识表示技术，建立知识库，使专家系统获取知识。也就是通过人工移

2、植的方法，将人们的知识存储到机器中去。因此，狭义知识获取也可称为“人工知识获取”。2．广义知识获取除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。比如，在系统调试和运行过程中，通过机器学习进行知识积累，或者，通过机器感知直接从外部环境获取知识，对知识库进行增删、修改、扩充和更新。因此，广义知识获取包括人工知识获取、自动和半自动知识获取。二、知识获取的主要途径在人工智能或知识工程系统中，一般说来，机器（计算机或智能机）获取知识的方法和途径，可分为三类：1．人工移植所谓“人工移植”，是依靠人工智能系统的设计师、知识工程师、程序编制人员、专家或用户，

3、通过系统设计、程序编制及人机交互或辅助工具，将人的知识移植到机器的知识库中，使机器获取知识。人工移植的方式可分为二种：(1)静态移植。在系统设计过程中，通过知识表示、程序编制、建立知识库，进行知识存储、编排和管理，使系统获取所需的先验知识或静态知识。故称“静态移植”或“设计移植”。(2)动态移植。在系统运行过程中，通过常规的人机交互方法，如“键盘-显示器”的输入/输出交互方式，或辅助知识获取工具，如知识编辑器，利用知识同化和知识顺应技术，对机器的知识库进行人工的增删、修改、扩充和更新，使系统获取所需的动态知识。故称“动态移植”或“运行移植”。2．机器学

4、习所谓“机器学习”，是人工智能系统在运行过程中，机器通过学习，获取知识，进行知识积累，对知识库进行增删、修改、扩充与更新。机器学习的方式可分为二种：(1)示教式学习。在机器学习过程中，由人作为示教者或监督者，给出评价准则或判断标准，对系统的工作效果进行检验，选择或控制“训练集”，对学习过程进行指导和监督。这种学习方式通常是离线的、非实时的学习，也可以在线、实时学习。(2)自学式学习。在机器学习过程中，不需要人作为示教者或监督者，而由系统本身的监督器实现监督功能，对学习过程进行监督，提供评价准则和判断标准，通过反馈进行工作效果检验，控制选例和训练。这种学

5、习方式通常是在线、实时的学习。在上述二种学习方式中，机器可以采用各种学习方法，如强记式、指导式、示例式、类比式方法等。3．机器感知所谓“机器感知”，是人工智能系统在调试或运行过程中，通过机器视觉、机器听觉、机器触觉等途径，直接感知外部世界，输入自然信息，获取感性和理性知识。机器感知主要有二种方式：(1)机器视觉。在系统调试或运行过程中，通过文字识别、图象识别和物景分析等机器视觉，直接从外部世界输入相应的文字、图象和物景的自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的理性知识。(2)机器听觉。在系统调试或运行过程中，通过声音识别、语言识别和语言

6、理解等机器听觉，直接从外部世界输入相应的声音、语言等自然信息，获取感性知识，经过识别、分析和理解，获取有关的理性知识。在机器视觉、听觉中，都要用模式识别、自然语言理解等方法和技术。§4.2机器学习一、学习和学习系统的概念1．“学习”的概念“学习”是一个通俗的、广泛应用的概念，同时也是一个含义丰富、难以确切定义的术语。不同的学科，不同的发展阶段，对“学习”的概念有不同的定义。例如：·在神经生理学中，巴甫洛夫把“学习”称为“条件反射的形成过程”。·在控制论中，维纳把“学习”称为“系统自我完善的过程”。·在人工智能中，西蒙把“学习”称为“系统积累经验，改善性

7、能的过程”。·在知识工程中，认为“学习”是“知识结构的改进，知识的获得、积累和修正”。这里包括两方面的知识：·显示知识——可用语言、文字或符号表示的知识，如书本知识。·隐式知识——不便用语言、文字或符号表示的知识，如经验技能。2．“学习系统”的概念由于学习的概念不同，相应的“学习系统”（也叫“学习机器”）的概念也有所不同。例如：·能够从某种过程或环境中的未知特征获取信息，并作为经验用于未来的估计、分类、决策或控制，以改进其性能的系统，称为“学习系统”。·若系统在其环境发生变化后的一段时间(T)内，相对于性能函数(P)的响应是令人满意的，则可称为“学习系

8、统”。·能利用与环境相互作用时所获得的信息，在未来的与环境的相互作用中，改进其性能的系统，称为