知識(shí)工程的應(yīng)用研究進(jìn)展

摘 要： 知識(shí)工程是源于專家系統(tǒng)建造而形成的一個(gè)研究領(lǐng)域，目前已經(jīng)成為一個(gè)跨學(xué)科的綜合學(xué)科。文章簡(jiǎn)要介紹了知識(shí)工程的概念和發(fā)展歷程，重點(diǎn)分析了知識(shí)工程在工業(yè)工程、教育領(lǐng)域、新興應(yīng)用等多個(gè)領(lǐng)域的主要應(yīng)用。提出其未來(lái)在安全認(rèn)證及信任管理等方面的研究方向。

關(guān)鍵詞： 知識(shí)工程； 知識(shí)發(fā)現(xiàn)； 知識(shí)管理； 應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2013）10-10-03

0 引言

在1977年第五屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議上，美國(guó)斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授Feigenbaum作了關(guān)于“人工智能的藝術(shù)”（The Art of Artificial Intelligence）的講演，提出“知識(shí)工程”這一名稱，并指出“知識(shí)工程是應(yīng)用人工智能的原理與方法，對(duì)那些需要專家知識(shí)才能解決的應(yīng)用難題提供求解的手段。恰當(dāng)?shù)剡\(yùn)用專家知識(shí)的獲取、表達(dá)和推理過(guò)程的構(gòu)成與解釋，是設(shè)計(jì)基于知識(shí)的系統(tǒng)的重要技術(shù)問(wèn)題”[1]。

知識(shí)工程的發(fā)展大體經(jīng)歷了三個(gè)時(shí)期。

⑴ 實(shí)驗(yàn)性系統(tǒng)時(shí)期，從1965年至1974年。

1965年Feigenbaum教授與其他科學(xué)家合作，研制出DENDRAL專家系統(tǒng)。這是一種推斷分子結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)程序，該系統(tǒng)貯存有非常豐富的化學(xué)知識(shí)，它所解決問(wèn)題的能力達(dá)到專家水平，甚至在某些方面超過(guò)同行專家的能力，其中包括它的設(shè)計(jì)者。DENDRAL系統(tǒng)標(biāo)志著“專家系統(tǒng)”的誕生。

⑵ MYCIN時(shí)期，從1975年至1980年。

20世紀(jì)70年代中期MYCIN專家系統(tǒng)研制成功，這是一種用醫(yī)學(xué)診斷與治療感染性疾病的計(jì)算機(jī)程序“專家系統(tǒng)”。MYCIN專家系統(tǒng)是規(guī)范性計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)的代表，許多其他專家系統(tǒng)都是在MYCIN專家系統(tǒng)的基礎(chǔ)上研制而成的。MYCIN系統(tǒng)不但具有較高的性能，而且具有解釋功能和知識(shí)獲取功能，可以用英語(yǔ)與用戶對(duì)話，回答用戶提出的問(wèn)題，還可以在專家指導(dǎo)下學(xué)習(xí)醫(yī)療知識(shí)，該系統(tǒng)還使用了知識(shí)庫(kù)的概念和不精確推理技術(shù)。MYCIN系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng)的理論和實(shí)踐，都有較大的貢獻(xiàn)。

⑶ 知識(shí)工程的“產(chǎn)品”在產(chǎn)業(yè)部門開始應(yīng)用的時(shí)期，時(shí)間從1980年至今。

知識(shí)工程的研究，目前在美國(guó)開展得較為活躍和深入，特別是在斯坦福大學(xué)。

人工智能的研究表明，專家之所以成為專家，主要在于他們擁有大量的專門知識(shí)，特別是長(zhǎng)時(shí)期從實(shí)踐中總結(jié)和積累的經(jīng)驗(yàn)技能知識(shí)。從知識(shí)工程的發(fā)展歷史可以看出，知識(shí)工程是伴隨“專家系統(tǒng)”的研究而產(chǎn)生的。實(shí)際上，知識(shí)工程的焦點(diǎn)就是知識(shí)。知識(shí)工程領(lǐng)域的主要研究方向包含知識(shí)獲取、知識(shí)表示和推理方法等，其研究目標(biāo)是挖掘和抽取人類知識(shí)，用一定的形式表現(xiàn)這些知識(shí)，使之成為計(jì)算機(jī)可操作的對(duì)象，從而使計(jì)算機(jī)具有人類的一定智能。

目前，知識(shí)工程已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、診斷、監(jiān)視、預(yù)測(cè)、規(guī)劃、設(shè)計(jì)等方面，并取得了良好的效果。本文將綜述近年來(lái)國(guó)內(nèi)外知識(shí)工程的應(yīng)用情況，并展望其前景。

1 基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用

知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery， KD）是1989年提出的新興、交叉、邊緣學(xué)科領(lǐng)域。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)的目的是向使用者屏蔽原始數(shù)據(jù)的繁瑣細(xì)節(jié)，從原始數(shù)據(jù)中提煉出有意義的、簡(jiǎn)潔的知識(shí)，直接向使用者報(bào)告。知識(shí)發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。知識(shí)發(fā)現(xiàn)將信息變?yōu)橹R(shí)，從數(shù)據(jù)資源中發(fā)現(xiàn)知識(shí)寶藏[2]。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)的潛在應(yīng)用十分廣闊。從工業(yè)到農(nóng)業(yè)，從天文到地理，從預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)到?jīng)Q策支持，KD都發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。許多計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)商都已經(jīng)推出了其數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品，如IBM、Microsoft、SPSS、SGI、SLPInfoware、SAS（Object Business）等。它們被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)生物、金融保險(xiǎn)、通訊、國(guó)防等多個(gè)方面。

基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的專家系統(tǒng)（ESKD）成功運(yùn)行于農(nóng)業(yè)、鋁電解；基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的智能決策支持系統(tǒng)（IDSSKD）成功運(yùn)行于國(guó)際電子商務(wù)中心（北京）的外貿(mào)加工業(yè)務(wù)中。

我國(guó)著名知識(shí)工程專家楊炳儒教授構(gòu)建了由理論基礎(chǔ)、4條機(jī)制（理論支柱）、8個(gè)新過(guò)程模型、17種新技術(shù)方法組成的，多層遞階、綜合集成的，基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論體系KDTICM。

KDTICM及其衍生的新型智能系統(tǒng)成功地應(yīng)用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)、農(nóng)業(yè)、現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育網(wǎng)、氣象、國(guó)際商務(wù)、鋁電解生產(chǎn)、稅務(wù)、數(shù)字資源整合等八個(gè)領(lǐng)域，有效地驗(yàn)證了KDTICM，并解決了一批領(lǐng)域中的典型問(wèn)題。尤其體現(xiàn)在解決生物信息學(xué)領(lǐng)域國(guó)際性難題的重要核心作用——取得蛋白質(zhì)2級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度的國(guó)際領(lǐng)先地位[3]。

2 知識(shí)工程在工業(yè)工程中的典型應(yīng)用

2.1 在工業(yè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

工業(yè)企業(yè)隨著知識(shí)積累形式的“老齡化”和客戶需求的“年輕化”，產(chǎn)品的設(shè)計(jì)要求和種類都變得越來(lái)越復(fù)雜及繁多。以往單純依靠CAD系統(tǒng)和知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)之問(wèn)文件形式的交互方式，使得CAD系統(tǒng)和知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)之間出現(xiàn)了“斷層”，無(wú)法滿足工程師知識(shí)積累運(yùn)用的合理傳遞和管理要求。為此，嚴(yán)雯琦設(shè)計(jì)了KWE系統(tǒng)[4]。

KWE在工業(yè)設(shè)計(jì)中起到了知識(shí)系統(tǒng)集線器的作用，它相當(dāng)于一個(gè)交互平臺(tái)，為其他產(chǎn)品設(shè)計(jì)活動(dòng)提供了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)度。通過(guò)該系統(tǒng)，能進(jìn)行產(chǎn)品整體模型的搜集和再生，標(biāo)準(zhǔn)件的選擇，質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的分析校驗(yàn)，也能提供產(chǎn)品制造工藝流程的模擬，也為工程師提供信息共享的平臺(tái)[5]。

2.2 在機(jī)械產(chǎn)品參數(shù)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

當(dāng)今機(jī)械工程領(lǐng)域，CAD/CAM技術(shù)飛速發(fā)展，伴隨著產(chǎn)品研發(fā)體系的不斷完善，知識(shí)的延續(xù)與再利用作為一種全新的設(shè)計(jì)理念應(yīng)運(yùn)而生。知識(shí)工程思想在設(shè)計(jì)軟件中得到了完美的體現(xiàn)。CATIA V5的知識(shí)顧問(wèn)模塊能使設(shè)計(jì)人員在可視化的環(huán)境下，高速高效地進(jìn)行三維零件的特征參數(shù)化設(shè)計(jì)造型，完成的參數(shù)化設(shè)計(jì)造型能根據(jù)按人機(jī)交互方式輸入的設(shè)計(jì)變量來(lái)控制特征的修改。

學(xué)者張學(xué)忱等結(jié)合CATIAV5平臺(tái)的知識(shí)顧問(wèn)模塊，運(yùn)用知識(shí)工程原理，創(chuàng)建產(chǎn)品參數(shù)化知識(shí)庫(kù)，方便、快速地完成產(chǎn)品的三維參數(shù)化造型設(shè)計(jì)，并通過(guò)知識(shí)功能對(duì)零件進(jìn)行參數(shù)控制和特征狀態(tài)的檢查[5]。該方法為標(biāo)準(zhǔn)件庫(kù)的創(chuàng)建提供了便捷的途徑，加快了企業(yè)的產(chǎn)品系列化的設(shè)計(jì)進(jìn)程。作者通過(guò)實(shí)例詳細(xì)闡述了基于知識(shí)工程的參數(shù)化設(shè)計(jì)的方法，靈活運(yùn)用了CATIA的知識(shí)工程模塊，顯示了其強(qiáng)大的設(shè)計(jì)功能，實(shí)現(xiàn)知識(shí)驅(qū)動(dòng)下的產(chǎn)品參數(shù)化造型設(shè)計(jì)。這種人機(jī)交互共同設(shè)計(jì)的智能化CAD手段已成為當(dāng)今機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域的熱門課題，知識(shí)工程在機(jī)械產(chǎn)品參數(shù)化構(gòu)型設(shè)計(jì)過(guò)程中將得到廣泛應(yīng)用。

2.3 在工藝決策方面的應(yīng)用

工藝過(guò)程設(shè)計(jì)是產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造的橋梁，包括加工方法選擇、制造資源選擇、加工活動(dòng)排序等多個(gè)決策環(huán)節(jié)。現(xiàn)代集成制造背景下的工藝決策，處于產(chǎn)品制造數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)集成的大環(huán)境中，所涉及的信息越來(lái)越復(fù)雜，知識(shí)變得無(wú)處不在，而孤立和面向數(shù)據(jù)的工藝決策方法，顯得越來(lái)越難以適應(yīng)這種復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境。不少研究采用了諸如單一的產(chǎn)生式規(guī)則、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法研究工藝決策的解決方法，但這類研究中往往較少涉及工藝決策對(duì)象、工藝決策過(guò)程和工藝決策知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)和方便地對(duì)它們進(jìn)行擴(kuò)展的機(jī)制。北京航空航天大學(xué)研究了集成制造信息建模基礎(chǔ)上的工藝決策方法，但尚缺少知識(shí)角度的建模研究、統(tǒng)一的決策機(jī)制和對(duì)模型的充分利用。工藝過(guò)程設(shè)計(jì)中決策問(wèn)題求解的本質(zhì)在于不斷改變對(duì)象即工藝過(guò)程的狀態(tài)以使其滿足后續(xù)指導(dǎo)加工的要求，知識(shí)是對(duì)這種變化的抽象描述，包括變化的過(guò)程和變化的動(dòng)力，問(wèn)題求解中對(duì)象、規(guī)則是與過(guò)程密不可分的。

知識(shí)工程，其知識(shí)表達(dá)、使用和獲取三個(gè)方面的理論方法，可以充分支持工藝決策問(wèn)題對(duì)于問(wèn)題描述、知識(shí)驅(qū)動(dòng)和智能處理的要求，利用知識(shí)工程解決工藝決策問(wèn)題將是一個(gè)突破的新方向。為此，學(xué)者沈偉等提出了基于知識(shí)工程的工藝決策方法[6]。

3 知識(shí)工程在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

目前，很多高校的教育技術(shù)學(xué)專業(yè)都已經(jīng)將知識(shí)工程引入并作為一個(gè)重要的研究方向，其目的是借助于知識(shí)工程的方法和技術(shù)，改善教學(xué)，使教育更加智能化。隨著對(duì)知識(shí)工程的研究越來(lái)越引起人們的關(guān)注，知識(shí)工程早已超出了最開始被定義的范疇，它是“一門研究人類智能及人類知識(shí)的機(jī)理以及如何用機(jī)器模擬人的智能并促進(jìn)人類知識(shí)發(fā)展的學(xué)科”。教育知識(shí)管理是教育技術(shù)的組成部分，其實(shí)質(zhì)是研究人類獲取、傳播、共享、利用和創(chuàng)造新知識(shí)的活動(dòng)規(guī)律，管理有關(guān)知識(shí)的各種連續(xù)過(guò)程，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的理論和實(shí)踐。首先，知識(shí)工程的知識(shí)處理功能，有利于評(píng)價(jià)者獲取被評(píng)價(jià)事物的信息和學(xué)習(xí)者獲得所需知識(shí)。其次，知識(shí)工程的專家系統(tǒng)也可以為評(píng)價(jià)者或?qū)W習(xí)者提供幫助[7]。

知識(shí)工程與知識(shí)科學(xué)的發(fā)展極大地推動(dòng)了教育技術(shù)學(xué)的研究和發(fā)展，已經(jīng)有很多知識(shí)工程的方法與技術(shù)被應(yīng)用到教育中。如學(xué)者那一沙等提出了基于建構(gòu)主義的學(xué)習(xí)者知識(shí)工程模型[8]。作者指出，越來(lái)越多的學(xué)者關(guān)注學(xué)習(xí)過(guò)程的研究，認(rèn)為學(xué)習(xí)過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的知識(shí)轉(zhuǎn)移的過(guò)程，教師在傳授知識(shí)時(shí)，將自己的顯性知識(shí)和隱性知識(shí)轉(zhuǎn)移給學(xué)習(xí)者；同時(shí)，學(xué)習(xí)者自身也有一個(gè)顯性知識(shí)向隱性知識(shí)轉(zhuǎn)化的過(guò)程。與此同時(shí)，建構(gòu)主義教學(xué)方式越來(lái)越得到人們的普遍認(rèn)可，這一全新的教育理念結(jié)合知識(shí)工程，將為教育的研究發(fā)展提供有利的技術(shù)支持。

4 知識(shí)工程的新興應(yīng)用領(lǐng)域

4.1 在電子政務(wù)中的應(yīng)用

基于知識(shí)工程的電子政務(wù)系統(tǒng)是指把知識(shí)工程理論與電子政務(wù)理論相結(jié)合，以知識(shí)工程思想來(lái)實(shí)現(xiàn)涉及多個(gè)知識(shí)領(lǐng)域和多層推理的小城鎮(zhèn)電子政務(wù)系統(tǒng)。這里，知識(shí)工程實(shí)現(xiàn)了電子政務(wù)系統(tǒng)的知識(shí)獲取以及推理功能，使得電子政務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行分工合作，共同完成更高層次的推理，提高系統(tǒng)的效率，實(shí)現(xiàn)了高度的實(shí)用性和易用性。

學(xué)者張鳳霞等曾針對(duì)電子政務(wù)建設(shè)面臨的業(yè)務(wù)差異顯著、分布范圍廣、辦公模式缺乏智能性和分析能力等問(wèn)題，研究了基于知識(shí)工程的小城鎮(zhèn)電子政務(wù)系統(tǒng)模型。智能型電子政務(wù)集成了軟構(gòu)件、知識(shí)工程、多Agent以及多決策支持系統(tǒng)等技術(shù)，主要實(shí)現(xiàn)三個(gè)方面的目標(biāo)：①提供可復(fù)用性構(gòu)件和高效資源整合的基層政務(wù)信息服務(wù)平臺(tái)；②基于知識(shí)工程的多Agent協(xié)作辦公模式；③面向基層電子政務(wù)的決策支持服務(wù)[9]。

4.2 在電子商務(wù)中的應(yīng)用

電子商務(wù)模式是管理科學(xué)學(xué)術(shù)界和企業(yè)咨詢界的一個(gè)熱點(diǎn)。商務(wù)模式創(chuàng)新最大限度地為挖掘技術(shù)創(chuàng)新的商業(yè)潛力提供了轉(zhuǎn)化機(jī)制和橋梁，已成為各國(guó)有企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)重要的領(lǐng)域。

電子商務(wù)具有很好的透明度模式，電子商務(wù)的模型是可以用軟件工程的方法形式化表示出來(lái)。如OBELIX項(xiàng)目以軟件工程的方法描述商務(wù)需求。利用這一點(diǎn)，劉祖斌提出了基于知識(shí)工程電子商務(wù)模式創(chuàng)新研究，其核心是對(duì)虛擬價(jià)值鏈本體描述和挖掘[10]。面向電子商務(wù)模式創(chuàng)新的知識(shí)工程架構(gòu)細(xì)分為模式本身本體描述、模式相關(guān)IT技術(shù)發(fā)展和商務(wù)背景等知識(shí)環(huán)境下的本體描述、模式演化路徑本體描述三個(gè)層次。

4.3 在虛擬企業(yè)中的應(yīng)用

虛擬企業(yè)是一種新型的知識(shí)創(chuàng)新組織，這種組織必須建立完善的知識(shí)創(chuàng)新專家系統(tǒng)，以對(duì)知識(shí)的獲取、識(shí)別、共享、集成進(jìn)行有效地管理。

學(xué)者劉程等分析了虛擬組織知識(shí)共享特點(diǎn)，并從技術(shù)層面解決了虛擬組織的知識(shí)共享問(wèn)題。利用本體技術(shù)解決虛擬組織間的語(yǔ)義異構(gòu)和結(jié)構(gòu)異構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于本體的知識(shí)共享模型[11]。文獻(xiàn)[12]探討了基于本體實(shí)現(xiàn)虛擬組織知識(shí)共享的基本原理。

4.4 本體與知識(shí)共享

知識(shí)共享是知識(shí)工程中的技術(shù)之一，有利于產(chǎn)生創(chuàng)新性的知識(shí)。本體論闡明了區(qū)分不同類型物體的標(biāo)準(zhǔn)，也闡明了這些不同類型物體的聯(lián)系。簡(jiǎn)言之，在知識(shí)共享范疇中，本體論就是一個(gè)概念化的規(guī)范，它的作用是使知識(shí)可以共享和重用。

本體論包含著描述一個(gè)領(lǐng)域的概念、公理、聯(lián)系，而高級(jí)本體論則僅限于原子的（meta）、普通的（generic）、抽象的（abstract）和哲學(xué)的（philosophical）概念，高級(jí)本體論比本體論普遍，它能用于領(lǐng)域中一個(gè)很廣的范圍。這些就是IEEE制定的高級(jí)本體論標(biāo)準(zhǔn)（SUO，Standard Upper Ontology）。

世界范圍的本體論項(xiàng)目有兩種主要的形式：一種是面向基于知識(shí)庫(kù)的（Knowledge base oriented），CYC本體論就是這類，同屬這類的還有斯坦福大學(xué)知識(shí)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的“知識(shí)共享成果”（Knowledge Sharing Effort）；另一種是基于延伸的詞典/字典（Extended thesaurus/dictionary based），傾向于機(jī)器翻譯的，如普林斯頓大學(xué)米勒研究的WordNet，這是一個(gè)在線的詞匯參考系統(tǒng)，日本電子詞典研究機(jī)構(gòu)的EDR電子詞典，由新墨西哥州立大學(xué)、南加州大學(xué)和卡內(nèi)基梅隆大學(xué)共同研究開發(fā)的Pangloss系統(tǒng)等[13]。

由于本體是高度共享的概念模型，以形式化的方法進(jìn)行表示，并且能被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)直接處理，使得它在異構(gòu)系統(tǒng)之間的互操作方面得到廣泛的應(yīng)用。目前，基于本體的跨組織知識(shí)共享系統(tǒng)的解決思路，多采用領(lǐng)域?yàn)楦鱾€(gè)組織分別建立不同的本地本體系統(tǒng)。領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)定義的本體作為本地本體系統(tǒng)的擴(kuò)展，提供領(lǐng)域共享詞匯和統(tǒng)一視圖，解決不同本地本體系統(tǒng)之間的語(yǔ)義異構(gòu)性，同時(shí)滿足不同本地本體系統(tǒng)之間的相互查詢需求[14]。

5 結(jié)束語(yǔ)

知識(shí)工程是一個(gè)浩大的人工智能系統(tǒng)工程，其中，知識(shí)的獲取、知識(shí)的表示和知識(shí)的運(yùn)用是它最為重要的三大部分。本文從知識(shí)發(fā)現(xiàn)、在工業(yè)工程方面的應(yīng)用、在教育領(lǐng)域的應(yīng)用、新興應(yīng)用等視角對(duì)知識(shí)工程的應(yīng)用進(jìn)行了綜述。

隨著IT技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)已成為各行各業(yè)不可缺少的服務(wù)平臺(tái)，而由此引發(fā)的安全問(wèn)題也廣受關(guān)注。傳統(tǒng)的管理模式往往只采用“是”與“非”兩種結(jié)論判斷安全性，但事實(shí)上安全性可以細(xì)分為更多的層次和類別；系統(tǒng)根據(jù)不同的安全性提供不同類型的服務(wù)，因此可考慮利用知識(shí)工程、云安全等多種技術(shù)，提供智能化的安全認(rèn)證。信任包含理性與非理性因素，如何利用知識(shí)工程挖掘出非理性因素的作用，以便確定一個(gè)綜合信任度，從而在網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)更人性化的信任管理，這有待進(jìn)一步研究與實(shí)現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

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