【知識庫】
<P align=center><STRONG><FONT size=5>【<FONT color=red>知識庫</FONT>】</FONT></STRONG></P> <P><STRONG>KnowledgeBase</STRONG></P><P><STRONG></STRONG> </P>
<P><STRONG>【辭書名稱】教育大辭書</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>通常的方式則是將生產規則(productionrule)的集合與定義在規則中所使用物件的框架系統(framesystem)兩者共同結合使用。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>4.獲得的效率性：能容易獲得新資訊的能力。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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；</STRONG></P>
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<P><STRONG>同時程式也可以採取不只一種方式來撰寫知識庫。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>「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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>知識庫的研究就是其中一項成就。</STRONG></P>
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<P><STRONG>知識的萃取(knowledgeacquisition)、知識的表達(knowledgerepresentation)，及知識的推論(knowledgereasoning)，是知識庫所討論的三大主題。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(2)問卷；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(3)觀察；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(4)定則分析；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(5)中斷分析；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(6)畫封閉曲線；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(7)討論流程分析。</STRONG></P>
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<P><STRONG>間接的方法：(1)多維評量；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(2)階層式叢集；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(3)加權網路；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(4)回憶的順序樹；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(5)儲存柵格分析。</STRONG></P>
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<P><STRONG>2.知識的表達：知識的表達分為兩種成分，一為語法成分(syntacticcomponent)：定義表示知識的資料結構；</STRONG></P>
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<P><STRONG>一為推論成分(inferencecomponent)：說明新知識產生的方法，以及知識查詢與回答的方式。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>目前最為普遍的幾種知識表示方法有：(1)語意網路；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(2)「事件－屬性－值」的組合；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(3)知識框架(frame)；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(4)生產法則(productionrules)；</STRONG></P>
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<P><STRONG>(5)述語邏輯(predicatelogic)。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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(problemspecific)兩類。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>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。</STRONG></P>
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<P><STRONG>專家系統的能力主要就是來自這種特定領域的推論方法。</STRONG></P>
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<P><STRONG></STRONG> </P>轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
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