什麼是知識工程

以知識爲處理對象，以能在計算機上表示和運用知識的技術爲主要手段(見知識表示)，研究知識型系統的設計、構造和維護的一門技術，是人工智能的重要分支。自1977年E.A.費根鮑姆首次提出知識工程以來，已有一批專家系統和其他知識系統問世，但多數尚處於實驗室階段。發展知識工程的背景是：80年代以後的計算機應用已不限於數值計算和一般的數據處理，而進入以運用知識、進行推理爲主的知識信息處理階段。這不但是知識工程的基本思想，而且也是智能機即知識信息處理系統(KIPS)或所謂第五代計算機的重要構思基礎。

知識型系統的結構和特點

知識型系統的體系結構一般包含三個基本部分：

（1）知識庫，它由事實和直觀知識（或稱啓發式知識）兩大類知識組成；

（2）問題求解和推理子系統；

（3）靈活的人機接口。80年代的知識型系統還強調知識獲取和對推理結果進行解釋說明的功能。知識型系統可用來模擬各專門領域的專家(如專家系統)或常人(如自然語言理解系統、機器視覺系統)的處事行爲。專家系統是知識型系統最常見的一個子類，但習慣上對專家系統和知識型系統並不嚴格區分，名稱往往混用。

知識型系統比人工智能發展初期的問題求解系統在以下三個方面有所發展：

（1）所要解決的是複雜的實際問題而不是規則簡單的遊戲問題（包括簡單的數學定理證明問題）；

（2）面向直接應用而不是單純的原理性探索；

（3）系統的運行性能主要取決於如何根據問題領域的特點，選擇合理的方法去表示和運用大量的知識，而不強調與問題特性無關的普遍適用的推理和搜索策略。

知識型系統的組成和工作方式

下圖爲知識型系統的組成和工作方式框圖。

關鍵技術

知識工程的關鍵技術是如何獲取、表示和運用直觀知識,即尚未形成科學理論的經驗和技巧。研究這些經驗和技巧的實質有賴於對形象思維的深入研究。從思維科學的角度看，設計知識型系統需要形象思維方法與抽象思維方法的結合。

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