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[摘 要]本体在信息系统中的应用取决于知识型系统的商业需要，同时也受到管理范式变迁的影响；人们对信息的理解异构是比计算机系统数据存储模式异构更重要的问题，本体能在多大程度上帮助智力资本的隐性知识显性化对知识管理的发展起着决定性作用。
[关键词]知识工程；知识管理；本体论；知识表示
[中图分类号] F270.7
[文献标识码] A
[文章编号] 1673-0194(2006)09-0008-03
[收稿日期] 2006-07-04
[作者简介] 姚靠华（1962-），湖南益阳人，湖南大学会计学院信息管理系主任，副教授，博士，硕士生导师。主要研究方向：人工智能与会计。
1 引言
本体(Ontology)本是哲学术语，意为客观存在的一个系统的解释或说明，反映客观现实的抽象本质；计算机科学中本体指的是领域内共享概念模型的明确的形式化规范说明，其目的是提供给领域内不同主体（包括人、机器、软件等）相互交流的语义基础，即形式化地明确定义包括机器在内的各主体理解的共识；本体论在自然语言处理、知识工程、语义Web等众多领域得到了广泛的应用，通过提供信息语义层处理的基础，它将大大提高计算机的知识处理能力；在信息、知识爆炸的时代，开发知识型系统(Knowledge-based System，KBS)对企业生存与发展已经不可或缺。
本体论应用于信息系统开发大多都基于这样一条基本信念：知识可以使用简单的规则来表示和推理，这实质是还原论；与还原论相对应的知识复杂性分析正在兴起，但还停留在理论探讨阶段，商业应用仍处于冯·诺依曼时代，还原论规则依旧是开发商业应用的KBS时应当坚持的信念。当前KBS的应用要解决两大问题，其一是知识获取瓶颈，其二是多个KBS间的协作通信问题；本体不仅能提供知识工程师与领域专家的共享概念模型，也同时提供了不同系统间知识共享的基础，对扩展KBS的应用有着非常重要的意义。
在KBS中应用本体论，需要考虑到以下的基本问题：(1)知识管理并不是信息管理的简单延伸，还伴随着科学管理哲学向人本管理哲学的变迁；(2)本体对信息语义歧义性的削弱不能仅仅局限于不同计算机系统之间，应当泛化到人与人之间；(3)在帮助人力资本将隐性知识转化为显性知识上，本体的工程方法起着至关重要的作用，本体内在的潜质并不能意味着它一定能解决问题。
2 信息管理与知识管理
学术界对知识管理存在工具论与战略论等两种不同看法，前者认为知识管理是信息管理的延伸，知识与信息密不可分，知识管理也是一种信息处理工具；后者认为知识是企业唯一得以保持可持续竞争优势的战略资源，知识管理是一种取代以资源配置为中心的科学管理哲学的、以知识的创造与共享为核心的新型管理哲学。这两种观点并非对立的，知识管理既会影响到企业战略层，也会改变企业作业层，工具论与战略论实际上是互为补充的关系。
数据、信息、知识三者的差异体现了信息管理与知识管理的区别；数据是没有任何判断和背景内容的对事物客观事实的描述，信息是赋予了相关性与内容的数据，信息按照使用者的要求经过进一步的组织和融合生成背景信息，个体吸收背景信息加入个人经验、价值观和信念后转化为知识。在信息管理思想发展的3个阶段中，技术信息管理阶段强调信息技术而忽视人文因素，实现的是数据的共享与快速传递；信息资源管理阶段则将信息资源视为管理的核心，力求构建准确及时传递决策相关信息的信息资源平台；知识管理阶段的管理核心演变为企业的智力资本，知识管理要实现知识共享与知识创新激励的有效统一。
企业是一个生成、编码、储存、分配和应用知识的社会集合；知识管理的目的是通过提高企业创新能力和应变能力以期在非连续变化的市场环境下获取持续的竞争优势；知识管理是将知识看作一项重要战略资源的新型管理战略，用战略的眼光经营知识，寻求如何有效率地从组织的知识资产中创造价值。一个企业为其顾客创造有竞争力的价值的能力取决于有能力、有创造性和有知识的员工被激励后的协作努力，这些员工构成企业的人力资本，员工的激励和协作与企业的社会资本相关，社会资本包括共同的价值观、愿景、个人的使命感以及组织内部信任和关心的氛围；员工的技巧、能力、创造性和知识反过来又受企业创造、发展、共享、整合和使用知识资源的活动影响,这些活动构成企业的知识管理；社会资本、人力资本和知识管理相互作用,共同形成知识管理关系结构,这个结构中的任何组成部分发展较差,企业都不能持续地、有竞争力地创造价值。与科学管理模式强调成本效益等经济指标不同，知识管理关注的是企业知识创新与共享的文化环境和知识的持续性影响。
知识管理战略是科学管理向人本管理的回归，是企业资源基础理论向企业知识基础理论的升华；同时也是信息技术从信息处理向知识处理的发展。目前知识管理研究也相应地出现了两条路径：一条路径研究对智力资本知识创新与共享的激励问题，这可归属于经济学研究的新热点——人力资本理论；另一条路径研究员工隐性知识向显性知识的转化以及知识的计算机自动处理的问题。本体论属于后一条路径的研究；本体论既用于知识管理系统的概念设计，提供统一的领域概念与术语，奠定知识共享与重用的基础；也用于系统开发，为数据库智能化查询、多agent间的通信、推理与决策支持以及自然语言理解等提供技术支持。本体思想既源自哲学本体论，也基于面向对象软件方法的积累。与哲学本体论试图提供解释事物多样性与理论复杂性的普遍性框架相类似，计算机本体提供的是不同类型的机器、不同专业领域的人之间的沟通中介。
知识的计算机自动处理技术如语义Web、自然语言处理等近年来发展迅速，隐性知识向显性知识的转化已经成为知识工程发展的瓶颈；突破这一瓶颈不仅是知识工程技术上的问题，还得依靠有效的人力资本激励机制。显性知识是可编码的，亦即可转化为信息，隐性知识向显性知识的转化在某种意义上也可说是知识的信息化，显性知识的共享与传播只是信息资源管理功能的进一步挖掘；而知识管理创新的功能是隐性知识的处理。本体能够在知识管理中发挥多大的作用，主要取决于本体能够在多大程度上削弱信息的语义异构性以及本体提供的共享概念模型能够在多大意义上帮助智力资本隐性知识显性化。
3 本体论在知识管理中的应用
本体研究兴起的背景是：为规范网络信息资源的无序生长状态，各标准化组织使用各种建模工具（如UML、XML等）建立了各自行业领域内的元模型，统一了数据的格式和表现形式以及业务流程的接口，极大地促进了模型的规范和统一；但是，信息与软件系统的元建模比数据的元建模更加复杂，不具备自然、直观、公共性、容易理解的特性，同时不同组织所定义的元模型之间可能存在概念的定义不同和采用的技术不同的双重分歧；本体试图为不同范围、不同层次的研究领域统一认识，消除由于应用背景不同而造成的理解上的冲突和混乱，促进不同领域的人们相互交流和不同系统之间的通信、资源共享与协同工作。知识的本体层表示处于自然语言表示层与逻辑表示层的中间；一方面自然语言层的各种概念混乱，专业性过强不利于沟通，需要一个统一的、规范的表示框架；另一方面，为实现知识的计算机处理，本体需要提供形式化表示，这种表示还要能被方便地映射为不同的逻辑层表示。本体研究不仅是计算机知识表示的规范问题，更是人们科学研究与生产生活实践中术语的规范性问题。
3.1本体相关的基本理论与工具
一个完整的本体应当包括概念(Concepts)、关系(Relations )、函数( Functions )、公理( Axioms )、实例( Instances )等5个部分，其中关系主要包括part-of、kind-of、instance-of、attribute-of等4种；目前使用的本体建模语言如Ontolingua等大多都支持这5种原语和4种关系。
目前本体的工程方法尚不成熟，人们在不同的本体工程中使用着不同的建模方法，主要使用的方法有：骨架法、IDEF-5法、企业建模法、Methontology法、循环获取法、评价法、Bemeras方法、SENSUS描述法等等；各种方法有不同的应用和产生背景，也适用于不同的领域。虽然构建本体的方法各异，但人们普遍接受Gruber于1995年提出的5条构建规则：明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺。
本体描述语言最早提出是在知识工程领域，代表性的有KIF、Ontolingua、Loom、OCML、FLogic等，KIF是基于一阶逻辑的，Ontolingua、OCML和Flogic是基于框架和一阶逻辑的，而Loom是基于描述逻辑的。近年来，Web成为本体研究的主战场，出现了一系列基于Web的Ontology表示语言，如SHOE、XOL、RDF、RDF-S、OIL、OIL DAML、OWL等等，W3C先后推荐了RDF(S)，DAML OIL和OWL作为本体描述语言标准；本体语言要达到清晰的、形式化的概念描述，需要具有良好定义的语法、良好定义的语义、有效的推理支持、充分的表达能力以及表达的方便性。基于Web的本体构建大多是基于XML的，一方面XML已经成为当今Web数据表示与交换的事实标准，另一方面XML使用的可扩展的数据表示结构很适合本体的描述；RDF、OWL等都使用XML为书写工具。
基于AI（Artificial Intelligence，人工智能）的本体构建工具主要有Ontolingua、OntoSaurus，WebOnto等，分别基于Ontolingua语言、LOOM语言、OCML；而Protégé、WebEDIT、OntoEdit、OilEd等都支持基于Web的本体开发，并独立于特殊的语言，可导入导出多种基于Web的本体语言。一种语言可在多个工具中使用，一个工具支持多种语言，这种网状的交错关系是建立统一的元语言标准的实践基础。
3.2本体论对信息语义异构性的削弱
哲学上的本体是脱离了语言的存在，这也是计算机中本体追求的目标。本体要处理人机两端的异构：在机器一端，既有网络硬件、操作系统、数据库系统、应用程序等系统平台的异构，也有数据存储模式的异构，由于各异构的系统平台实际上都支持互联网协议，数据存储模式的异构是计算机系统间的主要异构；而在人一端，既有人们使用的自然语言各异，也有不同的人（尤其是不同专业领域的人）对同一概念及关系的理解各异，从当前的实践来看，后者即不同领域的人与人之间的理解异构是制约商业信息系统应用的主要异构。
本体能否让系统和人共同理解，从根本上说可分解为两方面：(1)冯·诺依曼计算机能否处理非结构化问题；(2)形式系统能否表述人所有的知识。理想的情况下，只要其中的一个方面能满足，我们就能构建出形式化的或者非形式化的人机共同理解的本体，并解决所有的知识处理问题。尽管有些人相信这两方面都能实现，但就目前来说，事实对两方面的回复都是否定的；当前人们所广泛使用的处理方法是使用形式系统描述知识，随着Web的发展，计算机系统间的相互理解性已经不再是大问题，关键的问题是所采用的形式系统能在多大程度上被人们理解并被人们借以表述出头脑中的知识。
当前的研究主要集中在构建可集成异构数据源、并可自由进化的本体模型上。这些研究本身不涉及是信息资源管理还是知识管理的管理战略问题，它们在不同的管理战略下使用；语义信息处理提供了知识管理的技术基础，但知识管理真正关心的是本体工程是否集成了能解决实际问题的多领域综合知识，而不是知识是否可以用本体来表示和集成。
一个与人们的理解异构关系密切的问题便是隐性知识的显性化。本体表述的是共享的概念及概念间的关系，但隐性知识并不是使用概念关系来刻画的；另外，显性知识是否就全部能够用本体来描述呢？目前的答案是否定的。用一组定义精确的概念及概念间的关系来表述隐性知识，我们也可以称之为隐性知识的本体化，是同时实现隐性知识显性化与知识的计算机表述；但这在目前并不能处理所有的知识。
3.3本体与隐性知识的显性化
关于隐性知识的显性化，存在可转化论与不可转化论两种对立的观点。不可转化论者认为隐性知识不可被转化为显性知识，但可以度量每个人的隐性知识优势；可转化论则认为这种转化是可能，他们最重要的成果是组织知识创新动态理论，指出组织知识创新是社会化、外化、综合化、内化等4种知识转化模式之间相互转化的螺旋上升过程。无论是可转化论还是不可转化论，都强调人们主要的知识是没有表达出来的知识，不可转化论实际上也没有在能否转化这个问题上做过多的争执，我们完全可以将它作为隐性知识的测度理论来使用。
当前的研究集中在显性知识的编码方面，这严格地说包括本体研究，本体表述的是共享的形式化的概念，自然也是显性知识。但从哲学的角度来看，本体是世界本原，包括精神的本原，隐性知识的本原也被概括在内；关于隐性知识是否可以被显性化的两种对立观点，实际上成了可知论与不可知论的对立；可以认为5个本体建模原语足以描述出世界的本原，隐性知识在现实条件下能否被显性化，取决于所使用的本体工程方法能否发现相应的隐性知识；由于人类不可知的范围总比已知的范围大，而人们未表达的知识总比表达了的知识多，本体的建模方法必须是发展的。
无论在哪一个领域内，构建出的本体都不可能是绝对完备的，这意味着本体的每个层次（包括元本体）都需要不断发展。但是，人们未得以表达的隐性知识中，总有一部分是可以通过现有本体来表达的，这意味着本体在历史的范围内有帮助人们表述隐性知识的潜质。但本体这一潜质要在一定的环境下才能得以发挥，这个环境包括知识产权制度与知识创新及共享激励机制、消除了数据异构性的语义信息交流平台、高素质的知识工程师与良好的工程管理、轻松活跃的组织文化环境等等；本体在削弱人们理解异构及隐性知识显性化上应用的成效，很大程度上取决于应用的社会环境。
4 结论
当前比较引人关注的是本体在NKI（国家知识基础设施）建设中的应用；当前CNKI（中国知识基础设施）完成的主要是各种文献资料数据库（比如中国期刊全文数据库、学位论文数据库等等）的建设，只提供资料的检索，并不能够提供知识的分析；可供计算机自动分析的大型知识库的建设必须借助本体。任何领域的本体库建设都是一项浩大的工程，且由于知识的可无限复制性特征，高质量的公共知识本体库对企业开发面向商业应用的知识型系统意义重大，政府等公共部门在知识经济发展中应当起主导作用。
主要参考文献
[1] Studer R，Benjamins V R，Fensel D.Knowledge Engineering、Principles and Methods.Data and Knowledge Engineering，1998，25(12):16l-197.
[2] J Heflin
[关键词]知识工程；知识管理；本体论；知识表示
[中图分类号] F270.7
[文献标识码] A
[文章编号] 1673-0194(2006)09-0008-03
[收稿日期] 2006-07-04
[作者简介] 姚靠华（1962-），湖南益阳人，湖南大学会计学院信息管理系主任，副教授，博士，硕士生导师。主要研究方向：人工智能与会计。
1 引言
本体(Ontology)本是哲学术语，意为客观存在的一个系统的解释或说明，反映客观现实的抽象本质；计算机科学中本体指的是领域内共享概念模型的明确的形式化规范说明，其目的是提供给领域内不同主体（包括人、机器、软件等）相互交流的语义基础，即形式化地明确定义包括机器在内的各主体理解的共识；本体论在自然语言处理、知识工程、语义Web等众多领域得到了广泛的应用，通过提供信息语义层处理的基础，它将大大提高计算机的知识处理能力；在信息、知识爆炸的时代，开发知识型系统(Knowledge-based System，KBS)对企业生存与发展已经不可或缺。
本体论应用于信息系统开发大多都基于这样一条基本信念：知识可以使用简单的规则来表示和推理，这实质是还原论；与还原论相对应的知识复杂性分析正在兴起，但还停留在理论探讨阶段，商业应用仍处于冯·诺依曼时代，还原论规则依旧是开发商业应用的KBS时应当坚持的信念。当前KBS的应用要解决两大问题，其一是知识获取瓶颈，其二是多个KBS间的协作通信问题；本体不仅能提供知识工程师与领域专家的共享概念模型，也同时提供了不同系统间知识共享的基础，对扩展KBS的应用有着非常重要的意义。
在KBS中应用本体论，需要考虑到以下的基本问题：(1)知识管理并不是信息管理的简单延伸，还伴随着科学管理哲学向人本管理哲学的变迁；(2)本体对信息语义歧义性的削弱不能仅仅局限于不同计算机系统之间，应当泛化到人与人之间；(3)在帮助人力资本将隐性知识转化为显性知识上，本体的工程方法起着至关重要的作用，本体内在的潜质并不能意味着它一定能解决问题。
2 信息管理与知识管理
学术界对知识管理存在工具论与战略论等两种不同看法，前者认为知识管理是信息管理的延伸，知识与信息密不可分，知识管理也是一种信息处理工具；后者认为知识是企业唯一得以保持可持续竞争优势的战略资源，知识管理是一种取代以资源配置为中心的科学管理哲学的、以知识的创造与共享为核心的新型管理哲学。这两种观点并非对立的，知识管理既会影响到企业战略层，也会改变企业作业层，工具论与战略论实际上是互为补充的关系。
数据、信息、知识三者的差异体现了信息管理与知识管理的区别；数据是没有任何判断和背景内容的对事物客观事实的描述，信息是赋予了相关性与内容的数据，信息按照使用者的要求经过进一步的组织和融合生成背景信息，个体吸收背景信息加入个人经验、价值观和信念后转化为知识。在信息管理思想发展的3个阶段中，技术信息管理阶段强调信息技术而忽视人文因素，实现的是数据的共享与快速传递；信息资源管理阶段则将信息资源视为管理的核心，力求构建准确及时传递决策相关信息的信息资源平台；知识管理阶段的管理核心演变为企业的智力资本，知识管理要实现知识共享与知识创新激励的有效统一。
企业是一个生成、编码、储存、分配和应用知识的社会集合；知识管理的目的是通过提高企业创新能力和应变能力以期在非连续变化的市场环境下获取持续的竞争优势；知识管理是将知识看作一项重要战略资源的新型管理战略，用战略的眼光经营知识，寻求如何有效率地从组织的知识资产中创造价值。一个企业为其顾客创造有竞争力的价值的能力取决于有能力、有创造性和有知识的员工被激励后的协作努力，这些员工构成企业的人力资本，员工的激励和协作与企业的社会资本相关，社会资本包括共同的价值观、愿景、个人的使命感以及组织内部信任和关心的氛围；员工的技巧、能力、创造性和知识反过来又受企业创造、发展、共享、整合和使用知识资源的活动影响,这些活动构成企业的知识管理；社会资本、人力资本和知识管理相互作用,共同形成知识管理关系结构,这个结构中的任何组成部分发展较差,企业都不能持续地、有竞争力地创造价值。与科学管理模式强调成本效益等经济指标不同，知识管理关注的是企业知识创新与共享的文化环境和知识的持续性影响。
知识管理战略是科学管理向人本管理的回归，是企业资源基础理论向企业知识基础理论的升华；同时也是信息技术从信息处理向知识处理的发展。目前知识管理研究也相应地出现了两条路径：一条路径研究对智力资本知识创新与共享的激励问题，这可归属于经济学研究的新热点——人力资本理论；另一条路径研究员工隐性知识向显性知识的转化以及知识的计算机自动处理的问题。本体论属于后一条路径的研究；本体论既用于知识管理系统的概念设计，提供统一的领域概念与术语，奠定知识共享与重用的基础；也用于系统开发，为数据库智能化查询、多agent间的通信、推理与决策支持以及自然语言理解等提供技术支持。本体思想既源自哲学本体论，也基于面向对象软件方法的积累。与哲学本体论试图提供解释事物多样性与理论复杂性的普遍性框架相类似，计算机本体提供的是不同类型的机器、不同专业领域的人之间的沟通中介。
知识的计算机自动处理技术如语义Web、自然语言处理等近年来发展迅速，隐性知识向显性知识的转化已经成为知识工程发展的瓶颈；突破这一瓶颈不仅是知识工程技术上的问题，还得依靠有效的人力资本激励机制。显性知识是可编码的，亦即可转化为信息，隐性知识向显性知识的转化在某种意义上也可说是知识的信息化，显性知识的共享与传播只是信息资源管理功能的进一步挖掘；而知识管理创新的功能是隐性知识的处理。本体能够在知识管理中发挥多大的作用，主要取决于本体能够在多大程度上削弱信息的语义异构性以及本体提供的共享概念模型能够在多大意义上帮助智力资本隐性知识显性化。
3 本体论在知识管理中的应用
本体研究兴起的背景是：为规范网络信息资源的无序生长状态，各标准化组织使用各种建模工具（如UML、XML等）建立了各自行业领域内的元模型，统一了数据的格式和表现形式以及业务流程的接口，极大地促进了模型的规范和统一；但是，信息与软件系统的元建模比数据的元建模更加复杂，不具备自然、直观、公共性、容易理解的特性，同时不同组织所定义的元模型之间可能存在概念的定义不同和采用的技术不同的双重分歧；本体试图为不同范围、不同层次的研究领域统一认识，消除由于应用背景不同而造成的理解上的冲突和混乱，促进不同领域的人们相互交流和不同系统之间的通信、资源共享与协同工作。知识的本体层表示处于自然语言表示层与逻辑表示层的中间；一方面自然语言层的各种概念混乱，专业性过强不利于沟通，需要一个统一的、规范的表示框架；另一方面，为实现知识的计算机处理，本体需要提供形式化表示，这种表示还要能被方便地映射为不同的逻辑层表示。本体研究不仅是计算机知识表示的规范问题，更是人们科学研究与生产生活实践中术语的规范性问题。
3.1本体相关的基本理论与工具
一个完整的本体应当包括概念(Concepts)、关系(Relations )、函数( Functions )、公理( Axioms )、实例( Instances )等5个部分，其中关系主要包括part-of、kind-of、instance-of、attribute-of等4种；目前使用的本体建模语言如Ontolingua等大多都支持这5种原语和4种关系。
目前本体的工程方法尚不成熟，人们在不同的本体工程中使用着不同的建模方法，主要使用的方法有：骨架法、IDEF-5法、企业建模法、Methontology法、循环获取法、评价法、Bemeras方法、SENSUS描述法等等；各种方法有不同的应用和产生背景，也适用于不同的领域。虽然构建本体的方法各异，但人们普遍接受Gruber于1995年提出的5条构建规则：明确性和客观性、完全性、一致性、最大单调可扩展性、最小承诺。
本体描述语言最早提出是在知识工程领域，代表性的有KIF、Ontolingua、Loom、OCML、FLogic等，KIF是基于一阶逻辑的，Ontolingua、OCML和Flogic是基于框架和一阶逻辑的，而Loom是基于描述逻辑的。近年来，Web成为本体研究的主战场，出现了一系列基于Web的Ontology表示语言，如SHOE、XOL、RDF、RDF-S、OIL、OIL DAML、OWL等等，W3C先后推荐了RDF(S)，DAML OIL和OWL作为本体描述语言标准；本体语言要达到清晰的、形式化的概念描述，需要具有良好定义的语法、良好定义的语义、有效的推理支持、充分的表达能力以及表达的方便性。基于Web的本体构建大多是基于XML的，一方面XML已经成为当今Web数据表示与交换的事实标准，另一方面XML使用的可扩展的数据表示结构很适合本体的描述；RDF、OWL等都使用XML为书写工具。
基于AI（Artificial Intelligence，人工智能）的本体构建工具主要有Ontolingua、OntoSaurus，WebOnto等，分别基于Ontolingua语言、LOOM语言、OCML；而Protégé、WebEDIT、OntoEdit、OilEd等都支持基于Web的本体开发，并独立于特殊的语言，可导入导出多种基于Web的本体语言。一种语言可在多个工具中使用，一个工具支持多种语言，这种网状的交错关系是建立统一的元语言标准的实践基础。
3.2本体论对信息语义异构性的削弱
哲学上的本体是脱离了语言的存在，这也是计算机中本体追求的目标。本体要处理人机两端的异构：在机器一端，既有网络硬件、操作系统、数据库系统、应用程序等系统平台的异构，也有数据存储模式的异构，由于各异构的系统平台实际上都支持互联网协议，数据存储模式的异构是计算机系统间的主要异构；而在人一端，既有人们使用的自然语言各异，也有不同的人（尤其是不同专业领域的人）对同一概念及关系的理解各异，从当前的实践来看，后者即不同领域的人与人之间的理解异构是制约商业信息系统应用的主要异构。
本体能否让系统和人共同理解，从根本上说可分解为两方面：(1)冯·诺依曼计算机能否处理非结构化问题；(2)形式系统能否表述人所有的知识。理想的情况下，只要其中的一个方面能满足，我们就能构建出形式化的或者非形式化的人机共同理解的本体，并解决所有的知识处理问题。尽管有些人相信这两方面都能实现，但就目前来说，事实对两方面的回复都是否定的；当前人们所广泛使用的处理方法是使用形式系统描述知识，随着Web的发展，计算机系统间的相互理解性已经不再是大问题，关键的问题是所采用的形式系统能在多大程度上被人们理解并被人们借以表述出头脑中的知识。
当前的研究主要集中在构建可集成异构数据源、并可自由进化的本体模型上。这些研究本身不涉及是信息资源管理还是知识管理的管理战略问题，它们在不同的管理战略下使用；语义信息处理提供了知识管理的技术基础，但知识管理真正关心的是本体工程是否集成了能解决实际问题的多领域综合知识，而不是知识是否可以用本体来表示和集成。
一个与人们的理解异构关系密切的问题便是隐性知识的显性化。本体表述的是共享的概念及概念间的关系，但隐性知识并不是使用概念关系来刻画的；另外，显性知识是否就全部能够用本体来描述呢？目前的答案是否定的。用一组定义精确的概念及概念间的关系来表述隐性知识，我们也可以称之为隐性知识的本体化，是同时实现隐性知识显性化与知识的计算机表述；但这在目前并不能处理所有的知识。
3.3本体与隐性知识的显性化
关于隐性知识的显性化，存在可转化论与不可转化论两种对立的观点。不可转化论者认为隐性知识不可被转化为显性知识，但可以度量每个人的隐性知识优势；可转化论则认为这种转化是可能，他们最重要的成果是组织知识创新动态理论，指出组织知识创新是社会化、外化、综合化、内化等4种知识转化模式之间相互转化的螺旋上升过程。无论是可转化论还是不可转化论，都强调人们主要的知识是没有表达出来的知识，不可转化论实际上也没有在能否转化这个问题上做过多的争执，我们完全可以将它作为隐性知识的测度理论来使用。
当前的研究集中在显性知识的编码方面，这严格地说包括本体研究，本体表述的是共享的形式化的概念，自然也是显性知识。但从哲学的角度来看，本体是世界本原，包括精神的本原，隐性知识的本原也被概括在内；关于隐性知识是否可以被显性化的两种对立观点，实际上成了可知论与不可知论的对立；可以认为5个本体建模原语足以描述出世界的本原，隐性知识在现实条件下能否被显性化，取决于所使用的本体工程方法能否发现相应的隐性知识；由于人类不可知的范围总比已知的范围大，而人们未表达的知识总比表达了的知识多，本体的建模方法必须是发展的。
无论在哪一个领域内，构建出的本体都不可能是绝对完备的，这意味着本体的每个层次（包括元本体）都需要不断发展。但是，人们未得以表达的隐性知识中，总有一部分是可以通过现有本体来表达的，这意味着本体在历史的范围内有帮助人们表述隐性知识的潜质。但本体这一潜质要在一定的环境下才能得以发挥，这个环境包括知识产权制度与知识创新及共享激励机制、消除了数据异构性的语义信息交流平台、高素质的知识工程师与良好的工程管理、轻松活跃的组织文化环境等等；本体在削弱人们理解异构及隐性知识显性化上应用的成效，很大程度上取决于应用的社会环境。
4 结论
当前比较引人关注的是本体在NKI（国家知识基础设施）建设中的应用；当前CNKI（中国知识基础设施）完成的主要是各种文献资料数据库（比如中国期刊全文数据库、学位论文数据库等等）的建设，只提供资料的检索，并不能够提供知识的分析；可供计算机自动分析的大型知识库的建设必须借助本体。任何领域的本体库建设都是一项浩大的工程，且由于知识的可无限复制性特征，高质量的公共知识本体库对企业开发面向商业应用的知识型系统意义重大，政府等公共部门在知识经济发展中应当起主导作用。
主要参考文献
[1] Studer R，Benjamins V R，Fensel D.Knowledge Engineering、Principles and Methods.Data and Knowledge Engineering，1998，25(12):16l-197.
[2] J Heflin