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摘要：随着信息化的发展和知识的膨胀式增长，知识工程的发展也将进入突飞猛进的阶段。近年来，不少科学家在进行模糊数学研究的基础上，开展了知识工程和第五代计算机的研究，取得了一些成就，使得知识工程应用于各项工作之中，为我们的工作生活带来了便利，比如知识工程与教育技术的结合，有效促进了教育的发展。
关键词：知识工程 第五代计算机 模糊数学 教育技术
随着人工智能研究的不断深入，以知识为研究对象的知识工程得到迅速发展。与传统的商品经济向信息化商品经济过渡相同，人类对知识工程的研究分析逐渐由“硬”工程时代转向“软”工程时代。随着知识经济的到来，人类对“知识”的理解逐渐深化。在日常生活中，人们逐渐意识到，人们的行为一方面受到某些确定性知识的影响和支配，另一方面模糊、不确定的知识也会对人的行为产生制约和影响。通过利用计算机来对人类的思维与推理机制进行模拟，这是知识工程的重要任务。目前，这一任务所带来的困难，使得原有的计算机硬件在一定程度上难以适应，因此，研究开发第五代计算机成为一种历史趋势。通过新一代计算机进行模拟人类知识的积累、总结、运用等过程，人类模糊性思维的问题在新一代智能机中也同样会出现。因此，人类通过研究分析模糊数学进而解决上述问题成为历史发展的必然趋势。模糊数学与第五代计算机进行紧密结合，共同研究，在一定程度上对计算机硬件系统的研究，以及对其相关数学理论的研究，进而在硬件和软件两方面构成知识工程系统。在当今知识工程发展中，模糊性思维具有重大的理论意义和现实意义。
1 知识工程的概述
斯坦福大学的费根鲍姆教授在1977年第五届国际人工智能联合大会上，便提出知识工程的概念。在费根鲍姆教授看来：人类在解决问题的过程中，利用到的知识和经验都或多或少地涉及到人工智能方面的知识。在研究过程中，专家系统成为人工智能系统的重要组成部分，将专家积累的知识和经验存储在计算机系统中，在一定程度上便于普通人利用专家的知识和经验。所以说，知识工程的建立从而揭开了人工智能应用的序幕。
通常情况下，对知识工程的研究主要包括：
第一，表示知识。在某一特定的领域内，通过形式化对教科书式的事实知识和特定专家所具有的经验知识进行处理，这一处理过程被称为表示知识。经过形式化处理的各种知识便于计算机认可和接受。第二，利用知识。所谓知识利用是指对存储在知识库中的、具有一定形式知识进行利用的过程，借助推理逻辑等得出相应的结论。在利用知识的过程中不断地涉及研究和设计推理机。第三，获取知识。在某一领域内，针对学习者关心的热点、难点问题，提出相应的专家知识，同时对其进行形式化处理，进而对知识库进行建立和完善，其课题是对知识进行研究和分析。
2 知识工程与第五代计算机
专家系统在知识工程中是最为重要的系统，在第五代计算机中，知识库专家系统的人工智能是其中心组成部分。对第五代计算机的研究和应用，科技的发展和经济活动等在一定程度上受到影响，甚至人类社会及整个人类的文明在一定程度上也会受到影响和制约。
在第五代计算机中，知识的推理、学习、联想等共同组成其智能部分。受各种因素的影响和制约，推理机的研制有所突破，但是学习和联想在目前阶段还处于学术研究中。听、看、学习等是第五代计算机必须具备的功能和特点，同时具有思维（理解、推理、决策等）能力，在一定程度上，第五代智能机能够处理自然语言，以及识别相应的图像等功能。与前四代计算机相比，前者都是并行，后者都是串行。借助程序设计语言直接处理知识，通过逻辑语言，同时结合并行方式设计新一代计算机，增加新一代计算机的存储空间，使计算机具备推理运算的功能，运算时不用向主存存取数据，在一定程度上解决了冯·诺曼瓶颈的问题。
3 模糊数学在知识工程与第五代计算机中的应用
对于专家系统来说，通过使用计算机对专家的知识和经验进行模拟，其中不确定性是最困难的地方之一。在模糊性范畴中包含部分人的知识和经验。通常情况下，所谓模糊性是指事物的亦此亦彼性。模糊性在构造专家系统的过程中是遭遇的最主要困难。
目前，在第五代计算机的发展中，关于模糊数学以下两方面值得注意：一方面是模糊关系推理语言系统FRIL（Fuzzy Relation Inference Language），另一方面是信息规则库的自动检索系统RuBRIC（Rule Based Retrieval of Information by Computer）。
在知识工程中，专家系统是其核心问题，通过计算机对人类思维的推理机制进行模拟是专家系统的技术性问题。进而在一定程度上导致计算机硬件与软件之间的彼此不相适应。研制新一代智能机（第五代计算机）成为解决此矛盾的唯一途径。受人类思维模糊性的影响和制约，在一定程度上使得模糊数学成为第五代计算机与知识工程进化的工具，只有提高对模糊集合理论的重视程度，才能对人类的推理与思维进行完善地描述和模拟，从而不断推动新一代智能机硬、软件的发展。作为数学的一个新分支，模糊数学将以崭新的体系和方法展现在人们面前。
4 知识工程的应用
在现实生活中，知识工程的应用范围非常广，每年都有几千种专家系统运行在欧美国家，同样在我国，每年投入运行的专家系统或基于知识的系统也很多。知识工程在应用开发的过程中，需要注意：
4.1 选择正确的开发工具。通常情况下，很多工具都可以用于知识工程，选择工具时要结合应用的具体内容。目前，设计知识系统的总体趋势是C或C++。通常情况下用C语言进行开发一方面用于基于规则的系统，另一方面用于基于语义网或框架的系统。
4.2 设计出系统原型（Prototyping）。一般情况下，原型是应用领域的最小平台，尽快设计出原型的优点：尽快得到专家的认可，投入的费用较低。
4.3 及时规划。专家系统的开发人员要适中，开发人员要具备合作和敬业的精神。在最短的时间内，控制系统的开发时间。 5 知识工程对教育技术的影响
5.1 知识工程影响教育技术创造。第一，对于教育技术领域最新的知识、方法、技术及发展趋势等，通过知识工程的理念、原理与方法、通信网络环境等可以进行跟踪、识别和分析。第二，利用知识工程对知识的多模式处理，以及知识的传输和可视化的研究，进而引起学生对科学的兴趣。第三，知识工程在交互式的广域网平台上对知识共享技术进行研究。
5.2 知识工程对教育技术管理的影响。首先，知识工程处理知识的功能，在一定程度上便于评价者获取被评价事物的信息，以及学习者所需的知识。其次，借助专家系统，评价者或者学习者可以了解专家解决相关问题的方法。
5.3 知识工程对教学模式的影响。通常情况下，学生利用知识工程的各种功能进行自主式学习。因此，传统的以教师为中心、以课堂为中心、以书本为中心的教学模式，在知识工程的影响下，必然被全新的教学模式所取代。
6 知识工程的前景
知识工程已在各个领域中显示出年轻的生命力。它的前景可从三个方面来看：①降低成本，提高经济效益；②提高计算机竞争能力；③最重要的效益——学习新的知识。
但是知识工程毕竟是一门年轻的科学，它还需要解决一系列问题。如：硬件设备不足、知识工程的方法和技术还不完善、研究人员不足、知识获取问题仍然是个难题等。但是，随着新的技术革命的出现，知识工程研究将会有新的突破。
参考文献：
[1]关家康.知识工程及其支持系统（综述）[J].广州大学学报（文理工综合版），1988（1）：73-76.
[2]赵莎莎，张红艳，齐香香.简论知识工程对教育技术的影响[J].中国现代教育装备，2006（7）：116-118.
[3]袁国铭，李洪奇，樊波.关于知识工程的发展综述[J].计算技术与自动化，2011（3）.Vol.30No1：138-143.
[4]王新.浅析人工智能与知识工程的关系[J].云南民族学院学报（自然科学版），2000，9（2）：115-117.
[5]程良铨等.数据库及知识工程在中医专家系统中的应用[J].华中理工大学学报.Vol.17 No.5 1989：15-20.
[6]史忠值，杨志成，方健梅.知识工程[J].计算机学报.1986（7）：241-248.
[7]李跃新，梁俊杰.知识工程基础与应用[J].湖北大学成人教育学院学报.1999，（6）：64-68.
[8]王拥军，寒枫，陈骏林.知识工程及其研究对象[J].电力系统通信.1994（3）：15-20.
[9]王晓丹，凌锋，樊磊.知识工程在教育技术发展中的应用[J].软件导刊·教育技术.2008（1）：6-8.
作者简介：席攀锋（1984-），男，甘肃镇原人，现为甘肃建筑职业技术学院教师，研究方向：计算机应用与人工智能。
关键词：知识工程 第五代计算机 模糊数学 教育技术
随着人工智能研究的不断深入，以知识为研究对象的知识工程得到迅速发展。与传统的商品经济向信息化商品经济过渡相同，人类对知识工程的研究分析逐渐由“硬”工程时代转向“软”工程时代。随着知识经济的到来，人类对“知识”的理解逐渐深化。在日常生活中，人们逐渐意识到，人们的行为一方面受到某些确定性知识的影响和支配，另一方面模糊、不确定的知识也会对人的行为产生制约和影响。通过利用计算机来对人类的思维与推理机制进行模拟，这是知识工程的重要任务。目前，这一任务所带来的困难，使得原有的计算机硬件在一定程度上难以适应，因此，研究开发第五代计算机成为一种历史趋势。通过新一代计算机进行模拟人类知识的积累、总结、运用等过程，人类模糊性思维的问题在新一代智能机中也同样会出现。因此，人类通过研究分析模糊数学进而解决上述问题成为历史发展的必然趋势。模糊数学与第五代计算机进行紧密结合，共同研究，在一定程度上对计算机硬件系统的研究，以及对其相关数学理论的研究，进而在硬件和软件两方面构成知识工程系统。在当今知识工程发展中，模糊性思维具有重大的理论意义和现实意义。
1 知识工程的概述
斯坦福大学的费根鲍姆教授在1977年第五届国际人工智能联合大会上，便提出知识工程的概念。在费根鲍姆教授看来：人类在解决问题的过程中，利用到的知识和经验都或多或少地涉及到人工智能方面的知识。在研究过程中，专家系统成为人工智能系统的重要组成部分，将专家积累的知识和经验存储在计算机系统中，在一定程度上便于普通人利用专家的知识和经验。所以说，知识工程的建立从而揭开了人工智能应用的序幕。
通常情况下，对知识工程的研究主要包括：
第一，表示知识。在某一特定的领域内，通过形式化对教科书式的事实知识和特定专家所具有的经验知识进行处理，这一处理过程被称为表示知识。经过形式化处理的各种知识便于计算机认可和接受。第二，利用知识。所谓知识利用是指对存储在知识库中的、具有一定形式知识进行利用的过程，借助推理逻辑等得出相应的结论。在利用知识的过程中不断地涉及研究和设计推理机。第三，获取知识。在某一领域内，针对学习者关心的热点、难点问题，提出相应的专家知识，同时对其进行形式化处理，进而对知识库进行建立和完善，其课题是对知识进行研究和分析。
2 知识工程与第五代计算机
专家系统在知识工程中是最为重要的系统，在第五代计算机中，知识库专家系统的人工智能是其中心组成部分。对第五代计算机的研究和应用，科技的发展和经济活动等在一定程度上受到影响，甚至人类社会及整个人类的文明在一定程度上也会受到影响和制约。
在第五代计算机中，知识的推理、学习、联想等共同组成其智能部分。受各种因素的影响和制约，推理机的研制有所突破，但是学习和联想在目前阶段还处于学术研究中。听、看、学习等是第五代计算机必须具备的功能和特点，同时具有思维（理解、推理、决策等）能力，在一定程度上，第五代智能机能够处理自然语言，以及识别相应的图像等功能。与前四代计算机相比，前者都是并行，后者都是串行。借助程序设计语言直接处理知识，通过逻辑语言，同时结合并行方式设计新一代计算机，增加新一代计算机的存储空间，使计算机具备推理运算的功能，运算时不用向主存存取数据，在一定程度上解决了冯·诺曼瓶颈的问题。
3 模糊数学在知识工程与第五代计算机中的应用
对于专家系统来说，通过使用计算机对专家的知识和经验进行模拟，其中不确定性是最困难的地方之一。在模糊性范畴中包含部分人的知识和经验。通常情况下，所谓模糊性是指事物的亦此亦彼性。模糊性在构造专家系统的过程中是遭遇的最主要困难。
目前，在第五代计算机的发展中，关于模糊数学以下两方面值得注意：一方面是模糊关系推理语言系统FRIL（Fuzzy Relation Inference Language），另一方面是信息规则库的自动检索系统RuBRIC（Rule Based Retrieval of Information by Computer）。
在知识工程中，专家系统是其核心问题，通过计算机对人类思维的推理机制进行模拟是专家系统的技术性问题。进而在一定程度上导致计算机硬件与软件之间的彼此不相适应。研制新一代智能机（第五代计算机）成为解决此矛盾的唯一途径。受人类思维模糊性的影响和制约，在一定程度上使得模糊数学成为第五代计算机与知识工程进化的工具，只有提高对模糊集合理论的重视程度，才能对人类的推理与思维进行完善地描述和模拟，从而不断推动新一代智能机硬、软件的发展。作为数学的一个新分支，模糊数学将以崭新的体系和方法展现在人们面前。
4 知识工程的应用
在现实生活中，知识工程的应用范围非常广，每年都有几千种专家系统运行在欧美国家，同样在我国，每年投入运行的专家系统或基于知识的系统也很多。知识工程在应用开发的过程中，需要注意：
4.1 选择正确的开发工具。通常情况下，很多工具都可以用于知识工程，选择工具时要结合应用的具体内容。目前，设计知识系统的总体趋势是C或C++。通常情况下用C语言进行开发一方面用于基于规则的系统，另一方面用于基于语义网或框架的系统。
4.2 设计出系统原型（Prototyping）。一般情况下，原型是应用领域的最小平台，尽快设计出原型的优点：尽快得到专家的认可，投入的费用较低。
4.3 及时规划。专家系统的开发人员要适中，开发人员要具备合作和敬业的精神。在最短的时间内，控制系统的开发时间。 5 知识工程对教育技术的影响
5.1 知识工程影响教育技术创造。第一，对于教育技术领域最新的知识、方法、技术及发展趋势等，通过知识工程的理念、原理与方法、通信网络环境等可以进行跟踪、识别和分析。第二，利用知识工程对知识的多模式处理，以及知识的传输和可视化的研究，进而引起学生对科学的兴趣。第三，知识工程在交互式的广域网平台上对知识共享技术进行研究。
5.2 知识工程对教育技术管理的影响。首先，知识工程处理知识的功能，在一定程度上便于评价者获取被评价事物的信息，以及学习者所需的知识。其次，借助专家系统，评价者或者学习者可以了解专家解决相关问题的方法。
5.3 知识工程对教学模式的影响。通常情况下，学生利用知识工程的各种功能进行自主式学习。因此，传统的以教师为中心、以课堂为中心、以书本为中心的教学模式，在知识工程的影响下，必然被全新的教学模式所取代。
6 知识工程的前景
知识工程已在各个领域中显示出年轻的生命力。它的前景可从三个方面来看：①降低成本，提高经济效益；②提高计算机竞争能力；③最重要的效益——学习新的知识。
但是知识工程毕竟是一门年轻的科学，它还需要解决一系列问题。如：硬件设备不足、知识工程的方法和技术还不完善、研究人员不足、知识获取问题仍然是个难题等。但是，随着新的技术革命的出现，知识工程研究将会有新的突破。
参考文献：
[1]关家康.知识工程及其支持系统（综述）[J].广州大学学报（文理工综合版），1988（1）：73-76.
[2]赵莎莎，张红艳，齐香香.简论知识工程对教育技术的影响[J].中国现代教育装备，2006（7）：116-118.
[3]袁国铭，李洪奇，樊波.关于知识工程的发展综述[J].计算技术与自动化，2011（3）.Vol.30No1：138-143.
[4]王新.浅析人工智能与知识工程的关系[J].云南民族学院学报（自然科学版），2000，9（2）：115-117.
[5]程良铨等.数据库及知识工程在中医专家系统中的应用[J].华中理工大学学报.Vol.17 No.5 1989：15-20.
[6]史忠值，杨志成，方健梅.知识工程[J].计算机学报.1986（7）：241-248.
[7]李跃新，梁俊杰.知识工程基础与应用[J].湖北大学成人教育学院学报.1999，（6）：64-68.
[8]王拥军，寒枫，陈骏林.知识工程及其研究对象[J].电力系统通信.1994（3）：15-20.
[9]王晓丹，凌锋，樊磊.知识工程在教育技术发展中的应用[J].软件导刊·教育技术.2008（1）：6-8.
作者简介：席攀锋（1984-），男，甘肃镇原人，现为甘肃建筑职业技术学院教师，研究方向：计算机应用与人工智能。