中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析

• 郭夢 2023年10月11日 來源：互聯網 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。知識工程(KE)是指在建立、維護和使用基于知識的系統中所涉及的所有技術、科學和社會方面。

中國知識工程市場現狀深度調研及發展分析

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。知識工程(KE)是指在建立、維護和使用基于知識的系統中所涉及的所有技術、科學和社會方面。

知識工程旨在研究人類知識的機器表征與計算問題，是人工智能領域重要的分支。大數據知識工程是人工智能的“基礎設施”，可以從多源大數據中挖掘碎片知識，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，為諸多行業和領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。

當前，我國知識工程的發展經歷了以專家系統為代表的傳統知識工程和以主流深度學習技術為代表的現代知識工程等階段，顯著推動了各領域的發展，但在解決各領域實際工程問題中仍存在一定的局限性。例如，傳統知識工程在20世紀七八十年代得到迅猛發展后，在90年代進入“寒冬期”，主要原因在于“知識獲取”主要來自領域專家，面臨人工成本過高、專家經驗局限、無法動態解決復雜工程問題等;在現代知識工程階段，深度學習模型(尤其是大規模預訓練模型)在自然語言處理、計算機視覺等方面取得顯著發展，但這類數據驅動的模型存在數據依賴性強、算力 / 能源消耗過度等挑戰，難以應對實際工程問題中的高階、多跳推理任務，也難以滿足醫療、信息安全等關鍵領域的可解釋性需求。

第四節 專家系統的模型

一、基于規則的專家系統

圖表：基于規則的專家系統的工作模型

圖表：基于規則的專家系統的機構

二、基于框架的專家系統

1、面向目標編程與基于框架設計

基于框架的專家系統建立在框架的基礎之上

采用面向目標編程技術

框架的設計和面向目標的編程共享許多特征。

在設計基于框架系統時，專家系統的設計者們把目標叫做框架。

圖表：基于框架專家系統的結構

2、基于框架專家系統的一般設計方法

基于框架專家系統的主要設計步驟與基于規則的專家系統相似。主要差別在于如何看待和使用知識。

在設計基于框架的專家系統時，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，其設計是高度交互的過程。

三、基于模型的專家系統

1、基于模型專家系統的提出

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問。

基于該觀點人們提出了基于模型的專家系統。

采用各種定性模型來設計專家系統，其優點是顯而易見的。

在諸多模型中，人工神經網絡模型的應用最為廣泛。

2、基于神經網絡的專家系統

神經網絡模型從知識表示、推理機制到控制方式，與目前專家系統中的基于邏輯的心理模型有本質的區別。

三種神經網絡模型與專家系統集成模式

(1)神經網絡支持專家系統以傳統的專家系統為主，以神經網絡的有關技術為輔。

(2)專家系統支持神經網絡以神經網絡的有關技術為核心，建立相應領域的專家系統，采用專家系統的相關技術完成解釋等方面的工作

(3)協同式的神經網絡專家系統針對大的復雜問題，將其分解為若干子問題，針對每個子問題的特點，選擇用神經網絡或專家系統加以實現，在神經網絡和專家系統之間建立一種耦合關系。

圖表：神經網絡專家系統的基本結構

3、神經網絡專家系統的幾個問題討論

(1)神經網絡的知識表示是一種隱式表示。

(2)神經網絡通過實例學習實現知識自動獲取。

(3)神經網絡的推理是個正向非線性數值計算過程，同時也是一種并行推理機制，神經網絡各輸出節點的輸出是數值，因而需要一個解釋器對輸出模式進行解釋。

(4)同一知識領域的幾個獨立的專家系統可組合成更大的神經網絡專家系統。

知識工程行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，分析知識工程未來的政策走向和監管體制的發展趨勢，挖掘知識工程行業的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發展方向。

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