知識工程的應用研究進展
技術廣角
作者：羅奕玥 姚孝明
摘要：知識工程是源於專家係統建造而形成的一個研究領域，目前已經成為一個跨學科的綜合學科。文章簡要介紹了知識工程的概念和發展曆程，重點分析了知識工程在工業工程、教育領域、新興應用等多個領域的主要應用。提出其未來在安全認證及信任管理等方麵的研究方向。
關鍵詞：知識工程；知識發現；知識管理；應用
中圖分類號：TP391 文獻標誌碼：A 文章編號：1006-8228（2013）10-10-03
0 引言
在1977年第五屆國際人工智能聯合會議上，美國斯坦福大學計算機係教授Feigenbaum作了關於“人工智能的藝術”（The Art of Artificial Intelligence）的講演，提出“知識工程”這一名稱，並指出“知識工程是應用人工智能的原理與方法，對那些需要專家知識才能解決的應用難題提供求解的手段。恰當地運用專家知識的獲取、表達和推理過程的構成與解釋，是設計基於知識的係統的重要技術問題”[1]。
知識工程的發展大體經曆了三個時期。
⑴實驗性係統時期，從1965年至1974年。
1965年Feigenbaum教授與其他科學家合作，研製出DENDRAL專家係統。這是一種推斷分子結構的計算機程序，該係統貯存有非常豐富的化學知識，它所解決問題的能力達到專家水平，甚至在某些方麵超過同行專家的能力，其中包括它的設計者。DENDRAL係統標誌著“專家係統”的誕生。
⑵ MYCIN時期，從1975年至1980年。
20世紀70年代中期MYCIN專家係統研製成功，這是一種用醫學診斷與治療感染性疾病的計算機程序“專家係統”。MYCIN專家係統是規範性計算機專家係統的代表，許多其他專家係統都是在MYCIN專家係統的基礎上研製而成的。MYCIN係統不但具有較高的性能，而且具有解釋功能和知識獲取功能，可以用英語與用戶對話，回答用戶提出的問題，還可以在專家指導下學習醫療知識，該係統還使用了知識庫的概念和不精確推理技術。MYCIN係統對計算機專家係統的理論和實踐，都有較大的貢獻。
⑶知識工程的“產品”在產業部門開始應用的時期，時間從1980年至今。
知識工程的研究，目前在美國開展得較為活躍和深入，特別是在斯坦福大學。
人工智能的研究表明，專家之所以成為專家，主要在於他們擁有大量的專門知識，特別是長時期從實踐中總結和積累的經驗技能知識。從知識工程的發展曆史可以看出，知識工程是伴隨“專家係統”的研究而產生的。實際上，知識工程的焦點就是知識。知識工程領域的主要研究方向包含知識獲取、知識表示和推理方法等，其研究目標是挖掘和抽取人類知識，用一定的形式表現這些知識，使之成為計算機可操作的對象，從而使計算機具有人類的一定智能。
目前，知識工程已廣泛應用於數據處理、診斷、監視、預測、規劃、設計等方麵，並取得了良好的效果。本文將綜述近年來國內外知識工程的應用情況，並展望其前景。
1 基於知識發現的應用
知識發現（Knowledge Discovery， KD）是1989年提出的新興、交叉、邊緣學科領域。
知識發現的目的是向使用者屏蔽原始數據的繁瑣細節，從原始數據中提煉出有意義的、簡潔的知識，直接向使用者報告。知識發現是從數據集中識別出有效的、新穎的、潛在有用的，以及最終可理解的模式的非平凡過程。知識發現將信息變為知識，從數據資源中發現知識寶藏[2]。
知識發現的潛在應用十分廣闊。從工業到農業，從天文到地理，從預測預報到決策支持，KD都發揮著越來越重要的作用。許多計算機軟件開發商都已經推出了其數據挖掘產品，如IBM、Microsoft、SPSS、SGI、SLPInfoware、SAS（Object Business）等。它們被廣泛應用於商業、農業、醫學生物、金融保險、通訊、國防等多個方麵。
基於知識發現的專家係統（ESKD）成功運行於農業、鋁電解；基於知識發現的智能決策支持係統（IDSSKD）成功運行於國際電子商務中心（北京）的外貿加工業務中。
我國著名知識工程專家楊炳儒教授構建了由理論基礎、4條機製（理論支柱）、8個新過程模型、17種新技術方法組成的，多層遞階、綜合集成的，基於內在認知機理的知識發現理論體係KDTICM。
KDTICM及其衍生的新型智能係統成功地應用於蛋白質結構預測、農業、現代遠程教育網、氣象、國際商務、鋁電解生產、稅務、數字資源整合等八個領域，有效地驗證了KDTICM，並解決了一批領域中的典型問題。尤其體現在解決生物信息學領域國際性難題的重要核心作用——取得蛋白質2級結構預測精度的國際領先地位[3]。
2 知識工程在工業工程中的典型應用
2.1 在工業設計中的應用
工業企業隨著知識積累形式的“老齡化”和客戶需求的“年輕化”，產品的設計要求和種類都變得越來越複雜及繁多。以往單純依靠CAD係統和知識數據庫之問文件形式的交互方式，使得CAD係統和知識數據庫之間出現了“斷層”，無法滿足工程師知識積累運用的合理傳遞和管理要求。為此，嚴雯琦設計了KWE係統[4]。
KWE在工業設計中起到了知識係統集線器的作用，它相當於一個交互平台，為其他產品設計活動提供了實時數據調度。通過該係統，能進行產品整體模型的搜集和再生，標準件的選擇，質量標準的分析校驗，也能提供產品製造工藝流程的模擬，也為工程師提供信息共享的平台[5]。