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user: 2. 人工智能与知识工程 2.1. 重要术语的定义 科学技术语言中最重要的是基本术语的定义。没有准确的术语定义，定理、推理和结论一系列的证明无法展开。《证明与反驳》这本书译者的话指出( [ 3 ]，序2)：“冲突可以促进数学生长，总有点费解。作者给你细讲了几条线索中的一条：证明与反驳互为触发剂，协同作用于数学知识的革新。”“新概念(新方法)的形成是数学史上的里程碑。”。 在定义释义中出现的术语依然需要定义，这是无穷的递归，以至于某个环节出现循环定义而成为两个定义的循环映像。为了解决术语概念的定义递归的终结，先哲和前贤作了以下论述： 亚里士多德是世界古代史上伟大的哲学家、科学家和教育家。 亚里士多德指出：“定义是一个有关本质不可证明的陈述。( [ 3 ]， p. 129)”。 帕斯卡(Pacal， B.)是伟大的哲学家、数学家、物理学家。为了纪念它对人类的伟大贡献，物理学以他的名字命名了国际单位制中表示压强的基本单位帕斯卡，简称帕，符号Pa。计算机科学命名了语言语法严谨，层次分明，程序易写，可读性强，第一个结构化编程语言为Pascal语言。 帕斯卡的定义规则([ 1659 ]， 第596~597页])：“凡是一目了然的现成术语。不要下定义。凡是有一丝一毫模糊性或多义性的术语，不准不下定义。在术语的定义里。只使用一目了然或做过解释的词。( [ 3 ]， p. 128)”。 ISO标准是指由国际标准化组织(International Standard Organization， ISO)制定的标准。关于人工智能与专家系统，中国国家标准予以等价采用。主要术语定义如下 [ 4 ]。 人工智能[artificial intelligence]一门交叉学科，通常视为计算机科学的分支，研究表现出与人类智能(如推理和学习)相关的各种功能的模型和系统。表现出与人类智能(如推理和学习)相关的各种功能的功能单元的能力。 知识工程[knowledge engineering]一门学科，研究从领域专家及其他知识源获取知识，并将这些知识组织成知识库。 知识(用于人工智能) [knowledge(in artificial intelligence)]事实、事件、信念以及规则的汇集，以便有系统地使用。 对象(用于人工智能) [object(in artificial intelligence)]具有一种或多种属性的物理或概念实体。 以下概念定义由国家标准和国际标准规定。 概念[concept]通过对特征的独特组合而形成的知识单元。(GB/T 15237.1-2000术语工作词汇eqv ISO 1087-1:2000)。 符号[symbol]：用字母、数字、图符以及它们的任意组合来指称概念的形式(GB/T 16786-2007)。 客体[object(entity，item)]可感知或可想象到的任何事物(GB/T 15237.1-2000术语工作词汇eqv ISO 1087-1:2000)。 奥地利著名术语学家赫尔穆特·费尔伯在《术语学、知识论和知识技术》中论述了知识理论、术语与知识工程。其重要术语定义如下 [ 5 ]。 符号世界：符号构成物的总体。 符号句子：符号复合体，它对应于一个逻辑句子。 符号句子链：符号句子复合体，这些符号句子对应于一个由逻辑句子形成的链条。 本文在以上定义与知识理论指导下探索研究人工智能与知识工程问题。 2.2. 第三代人工智能的特点 第一代人工智能是依靠符号，又称为符号AI。符号AI的基本思路：「人类思维的很大一部分是按照推理和猜想规则对‘词’(words)进行操作所组成的」。根据这一思路，他们提出了基于知识与经验的推理模型，因此又把符号AI称为知识驱动方法。符号AI的开创者最初把注意力放在研究推理(搜索)的通用方法上，与解决复杂现实问题相差很远。寻求通用AI的努力遭到了失败，符号AI于20世纪70年代初跌入低谷。以自然语言形式表示(离散符号)的人类知识，计算机难以处理，必须寻找计算机易于处理的表示形式，这就是知识表示问题。 第二代人工智能依靠连接，又称为连接AI，第二代AI的学习理论有坚实的数学基础，引用了概率假设，即大容量假设：样本(Xi，Yi)数量巨大(n→∞)。取得了巨大的成功。深度学习的成功来自于以下3个要素：一是数据，二是算法，三是算力，运行AlphaGo的机器是由1920个CPU和280个GPU组成的分布系统。因此第二代AI又称数据驱动方法。 2014年，深度学习的诸多缺陷不断地被发现，预示着这条道路遇到了瓶颈。深度学习的「黑箱」性质是造成深度学习推广能力差的另一个原因。 第一代知识驱动的AI，利用知识、算法和算力3个要素构造AI，第二代数据驱动的AI，利用数据、算法与算力3个要素构造AI。由于第一、二代AI只是从一个侧面模拟人类的智能行为，因此存在各自的局限性。为了建立一个全面反映人类智能的AI，需要建立鲁棒性好与可解释的AI理论与方法，发展安全、可信、可靠与可扩展的AI技术，即第三代AI。其发展的思路是，把第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素，构造更强大的AI。 第三代人工智能是把知识放在第一位，数据放在第二，算法放在第三位，算力放在最后，这个排序是经过仔细琢磨，不是随便排的。主要是强调“知识”在发展人工智能中的重要性 [ 6 ]。 综上所述，可以分析出第三代人工智能要解决的关键问题是，1) 认知计算的基本粒子问题。2) 基本粒子所构成的立体复杂网络结构体系的研究与分析问题。即一栋建筑大楼的基本材料(元素)与整个大楼的关系。也相似与一颗人造卫星(工程最终产品)与各层次基本元素构成的材料、零件、部件、组件、设备、子系统直至整个装置的多层次关系。 2.3. 知识组织系统 美国未来学家J·奈斯比特在《大趋势》一书中指出：“我们淹没在信息中，但是却渴求知识” [ 7 ]，就是因为“失去控制和无组织的信息在信息社会里并不构成资源，相反，它成为信息工作者的敌人”。因此，有效组织信息，提供全面、快速、准确的信息检索服务已经成为网络时代亟待解决的问题。英国著名分类法专家布利斯1929年提出：“知识组织是图书馆学情报学的分类法和叙词表的基础上发展起来的，其核心就是知识序列化，在这一过程中，一方面传统的情报检索语言继续发展，另一方面，不断有新的知识工具不断涌现。”“新的术语‘知识组织系统’应运而生( [ 8 ]， p. 241)。” 关于信息这一术语。诺依曼是这样叙述的：“一定的周期性或近似周期性的脉冲序列，传送着消息，亦即信息 [ 9 ]。 诺依曼提出人脑的语言不是数学的语言，并提出第一语言和第二语言的观点。诺依曼预见的人类大脑记忆元件和人脑信息处理系统本质的论述，到目前依然是科学研究的尖端课题，值得我们在科学研究中参考。 图像、声音、电影、动画、文献、知识都是一种符号语言，作为信息是在网络上传送的二进制数字信号序列。 现在不仅仅是知识组织的问题。而是大型海量知识的加工整理存储传播的过程-即人工智能时代的知识工程问题。 2.4. 知识工程 知识工程也是对知识进行组织、存储、加工，分类后，按用户需要输出产品(知识库文化产品与机器人设备)的工业生产过程。 知识挖掘是更高阶段的知识工程。我国著名知识工程专家杨炳儒在知识发现(数据挖掘)方面构建了多层次、递阶的基于内在认知机理的知识发现理论体系并通过成功的应用，验证其科学性与有效性，体现了其科学创新价值与应用创新价值。 当前时代的特点是世界已经变成地球村。世界各国以从来未有的速度以互联网进行知识交流。而知识交流的核心，是统一全世界的知识交流语言。知识交流的语言通过会议论坛和各种文本著作图书在全世界流通。所有知识的表述，离不开语言文本的传播，离不开信息技术。语言工程是人工智能时代的重要基础。世界各种语言文本的描述，都是采用符号。具有人工智能的计算机系统，对应的就是符号的输入输出。而星际通信的基础也只能是光信息所表示的符号二进制信息代码。在以云计算为基础的互联网所有的文本、声音和图像信息，都是转变成为最基础的二进制代码而传输的。因此，信息技术是涉及到人类科学技术的一个基础。与各学科有密不可分的联系。 2020年10月国家自然科学基金委员会网站更新了机构设置信息，在8大科学部(数学物理科学部、化学科学部、生命科学部、地球科学部、工程与材料科学部、信息科学部、管理科学部和医学科学部)的基础上增加了“交叉科学部”，意味着“交叉科学部”成为了基金委第9个科学部。 10月21日，科技部部长王志刚表示，下一步，将加大对冷门学科、基础学科和交叉学科的长期稳定支持。交叉学科是指不同学科之间相互交叉、融合、渗透而出现的新兴学科。近代科学发展特别是科学上的重大发现，国计民生中的重大社会问题的解决等，常常涉及到不同学科之间的相互交叉和相互渗透 [ 10 ]。 交叉科学其实质是科学学的研究。涉及各门类学科技术的协调和统一。而科学技术的交流随着经济发展交流的需要，科学技术文献各类标准规范，各种经济活动，都需要技术语言的支持。其中最重要的一条就是各行各业的科技术语。科技术语是知识的结晶，是人类活动知识信息交流的基本单元。知识组织系统的互操作。离不开全世界术语的交流和统一。因此现代语言学研究中的一个重点方向，就是科学技术语言的研究。需要有全世界统一的科学技术术语。 2.5. 知识与知识工程的分类 2.5.1. 知识的分类 分类是以事物的本质属性为根据，把一个属概念划分为若干个种概念的过程。知识分类，是一项极其复杂的科学认识活动。不同的知识论者各有自己的分类理论与分类方法，因此在知识分类史上，就出现了形形色色的知识分类方式。最具有代表性的有10种：1) 按照知识的效用分类。2) 按照研究对象分类。3) 按照知识属性分类。4) 按照知识形态分类。5) 按事物的运动形式分类。6) 按照思维特征分类。7) 按照自然现象和社会现象分类。8) 按照知识研究方法分类。9) 按照知识的内在联系分类。10) 按照学科发展趋势分类 [ 11 ]。 知识的集中存储就是世界各地图书馆存储的大量图书与科技文献，而图书文献的分类实质也是知识的分类。 类是指一组具有某一共同属性的事物对象集合。类又称为类目( [ 8 ]， p. 33)。目前所用的文献分类，都是首先把知识领域划分为学科，然后再进一步依靠其他特性进行区分和组织的。所谓学科，是关于客观世界中特定事物对象的本质特征和规律的知识体系。学科分类体系是知识分类体系的一种类型，它与科学分类是密切相关的( [ 8 ]， p. 39)。科学分类依据特定的原则，确定知识门类区分和组织的总体框架。另一种检索方法是主题法。所谓主题词是指论述对象，包括事物、问题、现象、规律等的语词。主题法具有直接、规范、组配、相关、通用和动态的特性( [ 8 ]， pp. 102-104)。在互联网的大量信息中，可以由用户自己进行标注。方便了海量信息的知识抽取与加工。 知识的分类方法有多种，海量文本的自动分类也是人工智能程序下的知识工程。图书文献记载了浩瀚的人类认知世界的知识。文献分类，图书分类，产品标准分类都是可参考的方法。知识分类最直接的方法是参考图书文献的分类方法 目前我国使用的中国图书馆图书分类法(简称中图法)是几十年经过全国科技工作者与情报信息工作者实践过的有效方法，目前使用的是第五版。 另一种方法是UDC分类法(Universal Decimal Classification)，又称为通用十进制分类法。是世界上规模最大、用户最多、影响最广泛的一部文献资料分类法。近百年来，UDC已被世界上几十个国家的10多万个图书馆和情报机构采用。UDC目前已成为名符其实的国际通用文献分类法。每一项国家标准的封面都有UDC分类标识号。 ICS是由国际标准化组织编制的标准文献分类法。它主要用于国际标准、区域标准和国家标准以及相关标准化文献的分类、编目、订购与建库，从而促进国际标准、区域标准、国家标准以及其他标准化文献在世界范围的传播。ICS是一个等级分类法，包含三个级别。 《说文解字》是首部按部首编排的汉语字典。原书作于汉和帝永元十二年(公元100年)到安帝建光元年(公元121年)在这本字典中，对篆书进行了以部首为语义分类的标注。 许慎指出：方以类聚，物以群分。同条牵属，共理相贯。杂而不越，据形系联。引而伸之，以究万源 [ 12 ]。 中国的清朝雍正皇帝在另一本编写的大型辞书《骈字类编》的序言 [ 13 ] 中指出：《易》曰：‘方以类聚’，则类之始也。今字则从骈。义虽不同而不妨于并列，编则从类，事虽互见而不至于混淆，于是乎乾坤之蕴，民物之繁，大备于一书之中。而蔚然萃群书之秀矣。形而上谓之道，形而下谓之器，引而伸之，触类而长之，无器非道也。 辞书、字典和词典都是知识工程的核心资源，是知识工程的根基。 2.5.2. 知识工程的分类 1) 按知识原料的历史阶段分类 按历史阶段可以分为古代、近代和现代知识工程。 知识工程是对人类已有知识。加工存储整理和转换。早在计算机诞生以前。在中华民族汉字5000年发展的历史上，很早就有了甲骨文。甲骨文是汉字的祖先，是图画文字的高度抽象而形成的文字符号。为中华民族记载了大量历史事件。记载了中华民族生产生活各个方面的知识。这就是中华民族传统的古籍。对传统古籍的整理、出版与翻译对外交流都是对知识的加工。构成了中华民族传统的以人力实现的知识工程。 现代知识工程诞生于1977年，是在电子计算机与人工智能发展下对信息，数据进行处理产生知识产品的工程。不仅在语言工程、自然语言处理中，而且也在现代自动控制工程中发挥重要作用。 2) 按使用的方式分类 对知识工程产品的生产方式有人工、半自动化与自动化方式，在大数据时代，从海量信息中抽取知识，更多的是依靠自动化方式以减轻繁杂的人工劳动。 3) 按知识工程的产品分类 知识工程的产品。对国家具有重要的战略意义。各类标准和规范都是知识工程的产物。都是各行各业的专家对历史知识和最新知识进行探索研究整理而得出的。这些都需要有科技理论与技术基础的支撑，需要工程实践。 知识产品可以分为丛书、类书等，也有标准规范类、词典辞书类、技术文件类和科普教材类等。 4) 按产品应用的领域分类 可以分为科研产品、教育产品和文化产品(如科普读物)等。 5) 其他分类方法。