面向专家的知识获取

出版者:科学出版社

作者:曹存根

页数:0

出版时间:1998-01-01

价格:13.0

isbn号码:9787030061454

具体描述

本书介绍一种面向专家的知识获取方法．这一方法的出发点是；知识获取的中心并非知识工程师本人，而应该是具有丰富实践经验和较高认知水平的领域专家．根据这一论点，不难发现，知识获取困难的本质在于三个相互关联的切入问题：即心理切入、认知切入以及知识切入．一旦知识工程师处理好这三个问题，知识获取也就进人了正确的轨道．本书共分九章．将着重分析知识获取的初期阶段，探讨知识工程师如何尽快地、恰当地切入到专家领域以及

目录信息

前言
第一章从领域专家的角度分析知识获取
1.1引言
1.2有关专家系统方面的问题
1.3有关与知识工程师合作的问题
1.4有关专业知识特性的问题
1.5本章小结
第二章知识工程师对专家领域的抽象认识
2.1对领域问题的一般认识
2.2领域问题与任务：两个烦人的术语
2.3领域问题的典型求解方法
2.4任务的核心成分
第三章面向专家的知识获取策略
3.1面向领域专家的知识
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用户评价

让我印象深刻的是作者在语言运用上的克制与精准。整本书的行文风格非常“干货”，没有冗余的形容词或刻意的煽情。每一句话似乎都经过了数学般精确的推敲，直指问题的核心。特别是当它描述“反事实推理在专家决策中的作用”时，那种冷静而客观的分析，让人不得不信服。这种风格使得阅读过程本身成为一种高效的信息摄入体验。你不会浪费时间去揣摩作者的潜台词，因为所有的要点都清晰地摆在桌面上。不过，这种极度的严谨性也带来了一点小小的挑战——对于非技术背景的读者来说，某些数学模型和符号的引入可能会稍显晦涩。但瑕不掩 एनीमिया，恰恰是这种对准确性的执着，保证了其作为专业参考书的最高价值。它要求读者投入专注力，而所回报的知识增益是巨大的，绝对值得花时间去细细品味那些复杂的公式和图表。

读完这本厚重的著作，我最大的感受是作者在构建“知识获取的伦理边界”时的那种审慎与负责任的态度。在当下大数据和人工智能飞速发展的背景下，我们如何界定和尊重专家个体在知识贡献中的主体地位，避免过度“去人化”的风险，是一个迫切需要讨论的问题。这本书并没有回避这些尖锐的议题，而是用一种近乎哲学的思辨，去探讨了在知识产权和知识共享之间寻找平衡点的复杂性。我尤其欣赏其中关于“专家疲劳”和“知识衰减”的分析，这揭示了知识获取过程中的非技术性、人文层面的挑战。这些内容远超出了传统的技术手册范畴，它引导读者去思考技术背后的社会责任。坦率地说，很多技术书籍会忽略掉“人”这个变量，而这本书却把专家的心智模型、情感投入，甚至是个性化的知识表达习惯，都纳入了考量框架，这使得整本书的论述显得格外饱满和立体，充满了现实的张力。

这本书的章节划分和逻辑递进安排得非常精妙，像是一部精心编排的交响乐。它从宏观的知识科学基础开始，逐步深入到微观的访谈技巧和数据清洗。我个人认为，最精彩的部分在于对“多模态知识融合”的论述。在实际工作中，专家的知识往往不只是文字记录，它可能包含着手绘图、口头禅、甚至是一种特定的操作节奏。作者巧妙地整合了认知心理学和信息科学的理论，提出了一套实用的框架，用以整合这些异构的知识碎片。我尝试运用书中所述的“情境化知识标签系统”去整理我手头的一些项目文档，效果立竿见影，原本混乱不堪的资料库立刻变得清晰有序。这本书的实用性体现在，它既有足够的理论深度来支撑其方法论的有效性，又不失工程学的严谨性，确保读者能够真正“上手”操作，而不是停留在概念理解层面。它更像是一本结合了理论指南和实战手册的混合体。

从结构上看，本书最独到之处在于它对“知识获取过程的自动化前沿”进行了前瞻性的展望。作者没有把目光仅仅停留在当前的技术实现上，而是大胆地描绘了未来十年内，人工智能如何能够更主动、更具创造性地参与到知识的发现和整合过程。我特别喜欢其中关于“自适应学习代理人”的部分，它描述了一种未来图景：知识系统不再是被动的知识库，而是能够主动向领域专家提问、甚至挑战专家既有认知的智能伙伴。这种“协作式智能”的理念，极大地拓宽了我们对人机交互的传统认知。这本书不仅仅是关于如何“获取”知识的指南，更是一份关于如何“塑造”未来知识生态的蓝图。它不仅对当下的研究人员有指导意义，对那些规划未来技术路线图的决策者来说，也提供了至关重要的战略参考价值。读完它，我感到自己对知识的未来形态有了一种全新的、令人振奋的想象空间。

这本书的封面设计相当引人注目，那种深邃的蓝色调和简洁的排版，立刻给人一种专业、严谨的学术气息。我当时在书店里浏览，光是翻开扉页，那印刷的质量和纸张的手感就足以让我下定决心带它回家。我主要对它探讨的“知识本体论”部分产生了浓厚的兴趣。作者在阐述如何从高度专业化的领域中，通过系统性的方法论来提炼和结构化专家的隐性知识时，展现了极高的洞察力。他没有停留在理论的空中楼阁，而是引入了大量的实际案例，比如复杂的工程设计流程中的决策点分析，或者罕见病诊断路径的逻辑重构。特别是关于“知识建模语言”的那一章，它提供了一种全新的视角来看待那些难以言传的经验法则，将其转化为可计算、可复用的知识单元。我感觉自己仿佛站在一个巨大的知识金矿的入口，作者不仅给了我地图，还教会了我如何使用最先进的工具去挖掘。这本书对于任何试图将人类智慧转化为机器可理解形式的研究者来说，都是一本不可多得的宝典，它激发了我对知识工程领域的更深层次思考。