【知識工程】
KnowledgeEngineering
【辭書名稱】教育大辭書
「知識工程」是設計和開發專家系統及其他知識庫程式的重要工具，集合科學、方法、技術三者於一體，用以研究人類專家專業知識的獲取、語言表示形式，和如何以計算機來加以實現；
其中的知識庫程式係指由上下文(context)、知識庫(knowledgebase)，和推理機(inferenceengine)三部分的有機結合而成。
因為專家系統(expertsystem)的核心是知識，其關鍵技術是知識的獲取、表示、利用和管理。
知識工程的完整觀念是一九七七年在專家系統的發展過程中提出來的，並且逐步發展成為專家系統開發的理論工具。
顯然，專家系統就是知識工程的具體應用，一個專家系統就是用一個知識庫的程式來加以表達。
只不過專家系統的透明性和靈活性特質，使其有別於知識庫程式。
我們可說：專家系統是人工智慧(artificialintelligence,AI)應用中最重要的一個分枝，而專家系統又是以知識工程為基礎。
了解其間的關係，有利於深入其研究與應用。
人工智慧之研究人員一致認為知識是決定專家系統性能是否優良的關鍵因素。
隨著專家系統理論和應用的發展，知識工程的研發人員更加體會到知識的獲取是專家系統開發的首要，也是困難度最高的一項工作。
知識的獲取通常占整個專家系統開發工作量的四分之三左右，相當耗費人力、物力、財力和時間。
此亦促使科學工作者研發新的解決方法。
而框架系統等專家系統工具的出現，使知識表示和推理的周期大為縮短，如此使得知識獲取更為人所重視。
另外，知識工程之研發人員面臨的另一困難是以人工作業方式向各領域之專家獲取專門知識之後，如何能使計算機從實例、書本、專家或學者等各種媒介中獲取更廣泛、深入之專業知識，如此方能不斷改進自身操作及行為能力。
其實，此一工作就是所謂的機器學習，有人預言，機器學習的研究和發展，將會為專家系統和知識工程開闢光明遠景。
轉自:http://edic.nict.gov.tw/cgi-bin/tudic/gsweb.cgi?o=ddictionary
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