基于知识的软件智能化技术 (2009 年度畅销榜NO.55624 )

基于知识的软件智能化技术正在发展为人工智能应用研究的主流方向。一方面，KB(Knowledge Based)系统多年来的实践已经证明，使软件具有基于知识的问题求解能力或广义的知识处理能力，可以作为实现软件智能化的有效途径；另一方面，软件智能化扎根于主流计算环境的要求也促使知识处理技术摆脱其早期研究陷入的自我封闭的困境，与其它计算技术紧密结合，融汇于信息技术的发展主流中。\r\n\r\n 作为软件智能化的核心技术，知识处理近十年来已在克服其于早期KB系统中暴露出的脆弱性和不可靠性方面取得重大进展。定性物理研究、基于模型的推理、深浅层推理的综合、问题求解的结构化组织、功能化体系结构和知识级问题求解建模等新颖知识处理技术的研究成果，使得以新一代KB系统为代表的智能软件能有效地建立在对应用领域和问题求解任务的深入理解基础上，展示其高性能，从而确立了知识处理技术在软件智能化事业中的王导地位。\r\n
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1 概述 \r\n\r\n 1. 1 软件智能化现状 \r\n\r\n 1. 2 软件智能化实践 \r\n\r\n 1. 3 开发基于知识的软件智能化技术 \r\n\r\n 2 知识表示 \r\n\r\n 2. 1 知识原则 \r\n\r\n 2. 2 知识表示的作用 \r\n\r\n 2. 3 知识表示的方式 \r\n\r\n 2. 4 知识表示和推理之间的制约关系 \r\n\r\n 2. 5 知识级分析 \r\n\r\n 3 基于知识的问题求解 \r\n\r\n 3. 1 问题求解的基本方法 \r\n\r\n 3. 2 问题求解的组织 \r\n\r\n 3. 3 KB系统 \r\n\r\n 3. 4 知识获取和KB系统开发 \r\n\r\n 3. 5 KB系统开发工具和环境 \r\n\r\n 4 新一代KB系统技术 \r\n\r\n 4. 1 开发的必要性 \r\n\r\n 4. 2 定性物理方法 \r\n\r\n 4. 3 基于模型的推理(MBR) \r\n\r\n 4. 4 深. 浅层推理的综合 \r\n\r\n 4. 5 问题求解的结构化组织 \r\n\r\n 4. 6 功能化体系结构 \r\n\r\n 4. 7 知识级问题求解建模 \r\n\r\n 5 非单调推理. 真值维持和约束满足问题 \r\n\r\n 5. 1 传统逻辑系统的局限性 \r\n\r\n 5. 2 非单调推理 \r\n\r\n 5. 3 真值维持系统 \r\n\r\n 5. 4 基于假设的真值维持系统(ATMS) \r\n\r\n 5. 5 约束满足问题 \r\n\r\n 6 面向不确定和不精确推理的软计算 \r\n\r\n 6. 1 不确定推理 \r\n\r\n 6. 2 模糊逻辑和模糊推理 \r\n\r\n 6. 3 神经网络 \r\n\r\n 6. 4 神经-模糊技术 \r\n\r\n 7 基于范例的推理 \r\n\r\n 7. 1 基于范例的推理系统 \r\n\r\n 7. 2 范例表示和索引 \r\n\r\n 7. 3 检索. 改编和辩证 \r\n\r\n 7. 4 基于范例的学习 \r\n\r\n 7. 5 基于范例的推理应用 \r\n\r\n 8 关于时间和空间的推理 \r\n\r\n 8. 1 伴有时间的推理 \r\n\r\n 8. 2 时间的不确定性和分枝 \r\n\r\n 8. 3 关于空间的推理 \r\n\r\n 8. 4 关于形状的推理 \r\n\r\n 8. 5 时空推理小结 \r\n\r\n 9 自治软体和分布的协同工作 \r\n\r\n 9. 1 自治软体技术概述 \r\n\r\n 9. 2 自治软体分类概观 \r\n\r\n 9. 3 ARCHON--面向合作型SA的体系结构 \r\n\r\n 9. 4 合作的协调 \r\n\r\n 9, 5 自治软体的知识级通信 \r\n\r\n 9. 6 自治软体社会 \r\n\r\n 10 综合集成和信息基础的智能化 \r\n\r\n 10. 1 开放性. 可重构和可伸缩的集成化应用系统 \r\n\r\n 10. 2 面向控制. 数据和显示的综合集成 \r\n\r\n 10. 3 基于知识的柔性综合集成 \r\n\r\n 10. 4 信息基础的智能化 \r\n
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20世纪是一个科技. 经济空前发展的时代, 从世纪初相对论. 量子理论的创立到今天以信息产业为龙头的高科技产业成为经济发展的第一支柱, 人类杜会发生了根本性的变革. 而在这场以科学技术为社会发展直接动因的变革中, 意义最深远. 影响最广泛的就是计算机及其相关技术的发展和应用.

在过去的50年里, 计算机已从最初的协助人类进行精密和复杂运算的单一功能的运算器发展成为能够模拟人类智慧. 感觉, 可以适应环境. 具有多种功能的设备, 计算机及其技术的应用已从尖端科学. 国防工业延伸到了人类活动的各个领域. 它不仅充实和革新了传统的科学与技术研究手段, 带宋了新的方法和理念, 成为科学技术谋求新发展的沃壤, 而且作为信息处理的核心工具和技术支撑起庞大的信息产业, 进而改变了全球的产业格局.

目前, 一个由癌布全世界的计算机连接起来的跨越国界, 巨大而高速的多媒体信息网络正在形成, 因此, 不仅信息产业本身, 而目各行各业都将面临计算机应用技术研究和发展的重大课题. 我们针对国内只有关计算机应用技术的最新进展, 根据浙江大学及国内其他学者在计算机辅助设计系统和方法. 计算机动画. 设计思维模拟. 自主式智能系统. 智能决策系统. 软件智能化技术. 工程数据库管理系统. 图象和声音压缩技术等方面取得的成果, 组织编撰了＜计算机应用技术前沿＞丛书. 我们希望, 通过这套书, 为从事相关领域研究工作的专家和学者提供一些有参考价值的方法和技术, 为普及. 推广进而开拓新的应用技术作出一点贡献.

一九九九年十月

基于知识的软件智能化技术正在发展为人工智能应用研究的主流方向. 一方面, KB(Knowledge Based)系统多年来的实践已经证明, 使软件具有基于知识的问题求解能力或广义的知识处理能力, 可以作为实现软件智能化的有效途径, 另一方面, 软件智能化扎根于主流计算环境的要求也促使知识处理技术摆脱其早期研究陷入的自我封闭的困境, 与其它计算技术紧密结合, 融汇于信息技术的发展主流中.

作为软件智能化的核心技术, 知识处理近十年来已在克服其于早期KB系统中暴露出的脆弱性和不可靠性方面取得重大进展. 定性物理研究. 基于模型的推理. 深浅层推理的综合. 问题求解的结构化组织. 功能化体系结构和知识级问题求解建模等新颖知识处理技术的研究成果, 使得以新一代KB系统为代表的智能软件能有效地建立在对应用领域和问题求解任务的深入理解基础上, 展示其高性能, 从而确立了知识处理技术在软件智能化事业中的王导地位.

知识处理的形式化基础是谓词逻辑. 一方面, 传统逻辑(一阶谓词演算)的局限性, 使其无法完备地描述复杂的真实世界, 无法有效地表示随真实世界变化的试探性信念以及适当地表示模糊的不确定的信念, 所以引进非单调搓理和真值维持技术以及面向不精确和不确定推理的软计算, 对于强调实用性的软件智能化技术是十分必要的. 另一方面, 真实世界的复杂性也使不少应用领域难以曲取足够的演绎搓理知识(传统KB系统要求获取的知识), 由此促进了基于范例推理技术的开发, 而范例作为用于类比推理的知识, 有效地扩充了知识处理技术

在软件智能化中的作用. 这些技术再加上关于时间和空间的推理, 就构成了基于知识的软件智能化技术的重要组成部分.

随着计算机组网络和多媒体信息技术的快速发展, 尤其是互联网络和信意高速公路的建设, 主流计算环境正在经历深刻的变革. 多年来在工商. 行政. 科技和军事领域建立起来的大量孤岛型应用软件已不再能满足社会进步和世界竞争的需求, 这使综合集成分布于互联网络的异构软件, 以支持杜团组织完成需要多部门甚至多杜团协同合作的具有空间. 功能和时间分布性的复杂任务, 成为时代赋予主流计算环境的使命. 由此, 自治软体(Software Agent, 简称软体)和多软体(Multi—agent)系统应运而生, 并正在咽起为面向分布计算的软件智能化的重要技术. 该技术提供具有社会和领域知识, 能依据“心理”状态(信念. 期望和意图)自主工作, 具有语义互操作和协调. 合作行为能力的软件实体. 作为参与协同工作的软构件(component), 不仅可有效地支持紧

凑一致的协同工作, 还为建立面向分布计算的. 开放性的. 可重构和可伸缩的新型计算环境奠定了坚实的基础.

尽管国内外阐述知识处理. 知识工程和专家系统的论文集和专著不少, 但从实用化角度全面阐述把知识处理应用于软件智能化的技术专著尚未见到. 为此, 笔者编著了＜基于知识的软件智能化技术＞这本书, 以满足国内高等院校计算机和自动化专业研究生教学以及从事人工智能应用和软件智能化开发的科研需要. 本书要求读者已具有关于人工智能和知识工程基础原理. 概念和方法的初步知识, 力求在深化知识表示和问题求解方法论的基础上系统阐述以知识处理为核心的软件智能化技术, 并重点介绍近十年来发展的新技术, 其中部分内容反映了作者的研究成果.

全书共分10章. 第l章概述基于知识的软件智能化技术的现状. 实践和研究内容, 第2—4章阐述基于知识的问题求解技术, 包括知识表示. 问题求解和新一代KB系统技术, 第5—8章介绍基于知识的其它智能化技术, 包括非单调推理和真值维持. 面向不确定和不精确推理的软计算. 基于范例的推理以及关于时间和空间的推理, 第9—10章将基于知识的软件智能化技术拓广到大规模的应用——基于自治软体的协同工作. 综合集成和信念基础的智能化.

由于基于知识的软件智能化技术涉及的研究范围较广, 并不断地推陈出新, 而编著者水平有限, 书中错误与不当之处可能不少, 恳请读者批评指正.

高 济

1999年8月