知识工程与知识获取：从零到进阶的实用指南
知识工程与知识获取：从零到进阶的实用指南
知识工程与知识获取：从零到进阶的实用指南
什么是知识工程？
知识工程是通过计算机技术对人类知识进行建模、管理和应用的一门交叉学科。它不仅仅是编写代码，更是通过构建知识库、实现智能问答、推荐系统等应用，让技术真正服务于人类。
什么是知识获取？
知识获取是从现有数据、文本、图像等多种来源中提取有价值的知识，构建知识表示的过程。它包括自然语言处理、数据挖掘、机器学习等多种技术。
知识工程与知识获取的关系
知识工程依赖知识获取，而知识获取又是知识工程的基础。两者相辅相成，共同推动人工智能技术的发展。
知识工程的构建步骤
- 需求分析：明确应用场景，确定知识库的范围和目标。
- 数据收集：从文本、图像、音频等多种来源获取数据。
- 知识表示：选择合适的表示方式，构建知识图谱或实体关系图。
- 知识推理：通过逻辑推理或机器学习，扩展知识库。
- 知识应用：将知识用于智能问答、推荐系统、决策支持等场景。
知识获取的挑战
- 数据质量：如何处理噪声数据和不完整数据？
- 语义理解：如何让计算机真正理解人类语言？
- 效率问题：如何在大规模数据中高效提取知识？
- 模型泛化：如何让模型在不同场景下表现良好？
知识工程的发展历史
知识工程的发展历史可以追溯到20世纪60年代，随着人工智能和计算机技术的快速发展，逐渐成为一门独立的学科。以下是知识工程发展历史的几个关键阶段和重要发展：
早期阶段：专家系统（20世纪60年代）
- 特点：早期知识工程主要集中在专家系统领域。通过模拟人类专家的决策过程，解决复杂问题。依赖于预定义的规则和知识库，利用逻辑推理进行决策。
- 代表技术：MYCIN（医疗诊断）、DENDREX（化学反应分析）、智能Shell（如NARS）。
符号主义方法（20世纪70年代到80年代）
- 特点：强调符号表示和逻辑推理。将知识表示为符号形式（如逻辑命题、规则、框架等），并通过形式逻辑进行推理。
- 代表理论：框架理论（Frames）、语义网络（Semantic Networks）。
- 工具与系统：NOLOGIC、Production Systems（如MYCIN）、KL-ONE。
知识工程循环（20世纪90年代）
- 特点：强调知识工程的完整过程，从需求分析到知识实现和应用。强调与业务流程的结合，注重知识系统的实用性和可扩展性。
- 核心步骤：需求分析、知识获取、知识表示、知识建模、知识实现、知识应用。
- 代表工具与方法：Kee、DAME、KRB方法论。
现代阶段：数据驱动与智能化（20世纪90年代到21世纪）
- 特点：随着人工智能（AI）和大数据技术的发展，知识工程更加注重数据驱动的知识获取和知识表示。强调智能化，结合机器学习和深度学习技术，提升知识系统的自动构建和优化能力。
- 代表技术：知识图谱（Knowledge Graphs）、自然语言处理（NLP）、深度学习。
- 应用领域：电商（推荐系统）、教育（智能学习系统）、医疗（知识辅助诊断）、金融（风险评估）。
“知识汤”概念
“知识汤”（Knowledge Soup）是一种比喻性的概念，用来描述一种通过整合和组织大量知识，形成一个统一、易于使用的知识平台或系统。它类似于将分散的知识“煮”成一个统一的知识“汤”，方便人们理解和利用这些知识。
在知识工程中，“知识汤”可以理解为一种整合、管理和应用知识的方法。它强调将零散的知识点、规则、数据等通过某种方式组织起来，形成一个易于访问和应用的知识体系。这种知识体系可以是基于数据库、语义网络、图数据库或其他技术实现的。
关键点：
- 整合性：将分散的知识点整合到一个统一的系统中。
- 易用性：提供一个方便的知识获取和应用方式。
- 统一性：通过某种结构化的方式，使知识易于管理和扩展。
人类获取知识的瓶颈
目前，机器自动化获取知识还面临许多挑战。虽然人工智能技术取得了显著进展，但机器还远远无法达到人类预期的效果。自动化理解、认知并获取全世界的所有知识仍然是一个任重道远的目标。
简化的知识工程：知识图谱工程
知识图谱工程是一种利用知识图谱技术进行大规模知识抽取、存储和管理的系统工程。知识图谱是一种基于图结构的知识表示方法，能够有效整合和表达各种类型的知识。知识图谱工程的核心目标是通过系统化的知识抽取、存储和优化，构建一个高效的知识管理系统，支持知识管理和知识应用。
知识图谱工程更加注重依靠大数据自动化的提取知识，更加注重知识的规模。主要的知识抽取技术包括概念抽取、实体抽取、关系抽取、事件抽取和规则抽取。知识的来源主要包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中从文本中获取知识是主要方式。
一个事件抽取的过程，可以看成是一组三元组提取的过程。
总结
知识图谱工程是简化了的知识工程，它专注于大规模知识的自动化抽取和管理，与传统的专家系统有本质区别。