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知識庫

Knowledge Base

陳德懷
朱延平
2000年12月
教育大辭書

名詞解釋:  簡單的說,知識庫就是由外在世界事實(fact)的表徵(presentation)所組成的集合。為了解決在人工智慧中所遇到的複雜問題,我們需要儲存大量的知識以及能處理這些知識的機制,以便來幫助我們解決這些問題。   知識庫所要儲存的知識,就是外在世界的事實,如果要將這些知識儲存起來,首先必須將事實以形式化(formalism)的方式表示出來,如此方能將知識以文字(或數字)形式的方式儲存起來。通常的方式則是將生產規則(production rule)的集合與定義在規則中所使用物件的框架系統(frame system)兩者共同結合使用。   一般而言,一個針對某一特定領域(domain)所建立的知識庫,應該具有以下四點基本特性:   1.表示的適當性:具有表示此領域所有知識的能力,亦即能將物件(object)以及所有物件之間的關係,以程式(program)所能操縱的符號(symbol)表示出來。   2.推論的適當性:擁有由原本知識庫中所具有的知識來推論出新知識的能力,因此知識庫才能回答所被詢問的問題,而這正是它與一般資料庫最大不同之處。   3.推論的效率性:能將最有可能符合推論機制所需要的資訊合併入知識庫中,因此知識庫可以做出最有效率且正確的推論。   4.獲得的效率性:能容易獲得新資訊的能力。最簡單的方式是由人將新知識直接置入知識庫中,但理想上程式應能自動控制知識的取得。   基本上,在知識庫中可能依特定領域、推論效率等原因而使得知識有許多種的表示方式;同時程式也可以採取不只一種方式來撰寫知識庫。到目前為止,還沒有一個系統能將所有知識(即各種事實的表示方式)的能力予以最有效的使用,這也正是知識庫目前重要的研究。   「知識就是力量」,電腦發明至今,解決不少人類所面臨的問題,舉凡工程、物理、生化、醫學等皆在電腦的協助下而有所突破。但可惜的是電腦本身一直無法突破自己所面臨的最大瓶頸,那就是電腦不會自己思考。   電腦科學家們為了解決此問題,嘗試由各種不同的角度,企圖解開其中的奧祕。經過許多年的努力,終於有一些初步的成果,好讓後續研究的人得以有所遵循,繼續研究發展。知識庫的研究就是其中一項成就。   知識的萃取(knowledge acquisition)、知識的表達(knowledge representation),及知識的推論(knowledge reasoning),是知識庫所討論的三大主題。分別敘述如下:   1.知識的萃取:知識的萃取方法可以概分為以下兩大類:直接的方法:(1)訪問;(2)問卷;(3)觀察;(4)定則分析;(5)中斷分析;(6)畫封閉曲線;(7)討論流程分析。間接的方法:(1)多維評量;(2)階層式叢集;(3)加權網路;(4)回憶的順序樹;(5)儲存柵格分析。   2.知識的表達:知識的表達分為兩種成分,一為語法成分(syntactic component):定義表示知識的資料結構;一為推論成分(inference component):說明新知識產生的方法,以及知識查詢與回答的方式。   知識的表示法需注意兩個層面,一為表示內容的適當性與豐富性,一為表示方法的有效性。目前最為普遍的幾種知識表示方法有:(1)語意網路;(2)「事件-屬性-值」的組合;(3)知識框架(frame);(4)生產法則(production rules);(5)述語邏輯(predicate logic)。   3.知識的推論:推論的方法可以分為一般性原則(universal)與特定問題(problem specific)兩類。   一般性原則的推論方法亦即正規(formal)的推論方法,主要指的是演繹法與歸納法。透過歸繆來證明假設,先把待證明的敘述轉換成述語邏輯的形式,再將它否定,然後以一連串定則來解析此一否定述句。如果該否定述句與各定則的推演產生矛盾,則該否定述句為偽,而原敘述就被證明為真。   一般性推論方法有兩個致命傷,一為隨著問題的複雜化,解析步驟隨指數增加,造成面對現實問題時,變得束手無策。另一個為人類行為的非合理性,以及資訊的不完整性與不確定性。因此絕大部分是來自特定領域的推論,如專家知識與特定法則。專家系統的能力主要就是來自這種特定領域的推論方法。

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