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中國知識工程市場現(xiàn)狀深度調(diào)研及發(fā)展分析

  • 郭夢 2023年10月11日 來源:互聯(lián)網(wǎng) 595 33
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知識工程是符號主義人工智能的典型代表,知識圖譜,就是新一代的知識工程技術(shù)。知識工程(KE)是指在建立、維護和使用基于知識的系統(tǒng)中所涉及的所有技術(shù)、科學(xué)和社會方面。

中國知識工程市場現(xiàn)狀深度調(diào)研及發(fā)展分

知識工程是符號主義人工智能的典型代表,知識圖譜,就是新一代的知識工程技術(shù)。知識工程(KE)是指在建立、維護和使用基于知識的系統(tǒng)中所涉及的所有技術(shù)、科學(xué)和社會方面。

知識工程旨在研究人類知識的機器表征與計算問題,是人工智能領(lǐng)域重要的分支。大數(shù)據(jù)知識工程是人工智能的“基礎(chǔ)設(shè)施”,可以從多源大數(shù)據(jù)中挖掘碎片知識,融合成人類可理解、機器可表征與可推理的知識庫 / 知識圖譜,為諸多行業(yè)和領(lǐng)域解決具有共性需求的、由信息化邁向智能化的實際工程問題。

當(dāng)前,我國知識工程的發(fā)展經(jīng)歷了以專家系統(tǒng)為代表的傳統(tǒng)知識工程和以主流深度學(xué)習(xí)技術(shù)為代表的現(xiàn)代知識工程等階段,顯著推動了各領(lǐng)域的發(fā)展,但在解決各領(lǐng)域?qū)嶋H工程問題中仍存在一定的局限性。例如,傳統(tǒng)知識工程在20世紀(jì)七八十年代得到迅猛發(fā)展后,在90年代進入“寒冬期”,主要原因在于“知識獲取”主要來自領(lǐng)域?qū)<遥媾R人工成本過高、專家經(jīng)驗局限、無法動態(tài)解決復(fù)雜工程問題等;在現(xiàn)代知識工程階段,深度學(xué)習(xí)模型(尤其是大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型)在自然語言處理、計算機視覺等方面取得顯著發(fā)展,但這類數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型存在數(shù)據(jù)依賴性強、算力 / 能源消耗過度等挑戰(zhàn),難以應(yīng)對實際工程問題中的高階、多跳推理任務(wù),也難以滿足醫(yī)療、信息安全等關(guān)鍵領(lǐng)域的可解釋性需求。

第四節(jié) 專家系統(tǒng)的模型

一、基于規(guī)則的專家系統(tǒng)

圖表:基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的工作模型

圖表:基于規(guī)則的專家系統(tǒng)的機構(gòu)

二、基于框架的專家系統(tǒng)

1、面向目標(biāo)編程與基于框架設(shè)計

基于框架的專家系統(tǒng)建立在框架的基礎(chǔ)之上

采用面向目標(biāo)編程技術(shù)

框架的設(shè)計和面向目標(biāo)的編程共享許多特征。

在設(shè)計基于框架系統(tǒng)時,專家系統(tǒng)的設(shè)計者們把目標(biāo)叫做框架。

圖表:基于框架專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)


2、基于框架專家系統(tǒng)的一般設(shè)計方法

基于框架專家系統(tǒng)的主要設(shè)計步驟與基于規(guī)則的專家系統(tǒng)相似。主要差別在于如何看待和使用知識。

在設(shè)計基于框架的專家系統(tǒng)時,把整個問題和每件事想像為編織起來的事物

在辨識事物之后,尋找把這些事物組織起來的方法

對于任何類型的專家系統(tǒng),其設(shè)計是高度交互的過程。

三、基于模型的專家系統(tǒng)

1、基于模型專家系統(tǒng)的提出

人工智能的研究的一種觀點:人工智能是對各種定性模型的獲得、表達及使用的計算方法進行研究的學(xué)問。

基于該觀點人們提出了基于模型的專家系統(tǒng)。

采用各種定性模型來設(shè)計專家系統(tǒng),其優(yōu)點是顯而易見的。

在諸多模型中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用最為廣泛。

2、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從知識表示、推理機制到控制方式,與目前專家系統(tǒng)中的基于邏輯的心理模型有本質(zhì)的區(qū)別。

三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與專家系統(tǒng)集成模式

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持專家系統(tǒng)以傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)為主,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)技術(shù)為輔。

(2)專家系統(tǒng)支持神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)技術(shù)為核心,建立相應(yīng)領(lǐng)域的專家系統(tǒng),采用專家系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)完成解釋等方面的工作

(3)協(xié)同式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)針對大的復(fù)雜問題,將其分解為若干子問題,針對每個子問題的特點,選擇用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或?qū)<蚁到y(tǒng)加以實現(xiàn),在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)之間建立一種耦合關(guān)系。

圖表:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)

3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的幾個問題討論

(1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識表示是一種隱式表示。

(2)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過實例學(xué)習(xí)實現(xiàn)知識自動獲取。

(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理是個正向非線性數(shù)值計算過程,同時也是一種并行推理機制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各輸出節(jié)點的輸出是數(shù)值,因而需要一個解釋器對輸出模式進行解釋。

(4)同一知識領(lǐng)域的幾個獨立的專家系統(tǒng)可組合成更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)。

知識工程行業(yè)研究報告旨在從國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手,分析知識工程未來的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢,挖掘知識工程行業(yè)的市場潛力,基于重點細分市場領(lǐng)域的深度研究,提供對產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域結(jié)構(gòu)、市場競爭、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪,清晰發(fā)展方向。

欲了解更多關(guān)于知識工程行業(yè)的市場數(shù)據(jù)及未來行業(yè)投資前景,可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2023-2028年中國知識工程市場現(xiàn)狀深度調(diào)研及發(fā)展分析報告》。


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