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知識工程是人工智能的原理和方法，對那些需要專家知識才能解決的應(yīng)用難題提供求解的手段。恰當(dāng)運用專家知識的獲取、表達(dá)和推理過程的構(gòu)成與解釋，是設(shè)計基于知識的系統(tǒng)的重要技術(shù)問題。知識工程是以知識為基礎(chǔ)的系統(tǒng)，就是通過智能軟件而建立的專家系統(tǒng)。
知識工程過程包括5個活動
(1)知識獲取。知識獲取包括從人類專家、書籍、文件、傳感器、或計算機文件獲取知識，知識可能是特定領(lǐng)域或特定問題的解決程序，或者它可能是一般知識或者是元知識解決問題的過程。
(2)知識驗證。知識驗證是知識被驗證(例如，通過測試用例)，直到它的質(zhì)量是可以接受的。測試用例的結(jié)果通常被專家用來驗證知識的準(zhǔn)確性。
(3)知識表示。獲得的知識被組織在一起的活動叫做知識表示。這個活動需要準(zhǔn)備知識地圖以及在知識庫進(jìn)行知識編碼。
(4)推論。這個活動包括軟件的設(shè)計，使電腦做出基于知識和細(xì)節(jié)問題的推論。然后該系統(tǒng)可以推論結(jié)果提供建議給非專業(yè)用戶。
(5)解釋和理由。這包括設(shè)計和編程的解釋功能。知識工程的過程中，知識獲取被許多研究者和實踐者作為一個瓶頸，限制了專家系統(tǒng)和其他人工智能系統(tǒng)的發(fā)展。
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