知識工程

知識工程的概念是1977年美國史丹福大學計算機科學家費根鮑姆教授(E．A．Feigenbaum)在第五屆國際人工智慧會議上提出的。知識工程是人工智慧的原理和方法，對那些需要專家知識才能解決的套用難題提供求解的手段。恰當運用專家知識的獲取、表達和推理過程的構成與解釋，是設計基於知識的系統的重要技術問題。知識工程是以知識為基礎的系統，就是通過智慧型軟體而建立的專家系統。知識工程可以看成是人工智慧在知識信息處理方面的發展，研究如何由計算機表示知識，進行問題的自動求解。知識工程的研究使人工智慧的研究從理論轉向套用，從基於推理的模型轉向基於知識的模型，包括了整個知識信息處理的研究，知識工程已成為一門新興的邊緣學科。知識工程是一門以知識為研究對象的新興學科，它將具體智慧型系統研究中那些共同的基本問題抽出來，作為知識工程的核心內容，使之成為指導具體研製各類智慧型系統的一般方法和基本工具，成為一門具有方法論意義的科學。1984年8月全國第五代計算機專家討論會上，史忠植提出：知識工程是研究知識信息處理的學科，提供開發智慧型系統的技術，是人工智慧、資料庫技術、數理邏輯、認知科學、心理學等學科交叉發展的結果。

過程

知識工程過程包括5個活動

(1)知識獲取。知識獲取包括從人類專家、書籍、檔案、感測器、或計算機檔案獲取知識，知識可能是特定領域或特定問題的解決程式，或者它可能是一般知識或者是元知識解決問題的過程。

(2)知識驗證。知識驗證是知識被驗證(例如，通過測試用例)，直到它的質量是可以接受的。測試用例的結果通常被專家用來驗證知識的準確性。

(3)知識表示。獲得的知識被組織在一起的活動叫做知識表示。這個活動需要準備知識地圖以及在知識庫進行知識編碼。

(4)推論。這個活動包括軟體的設計，使電腦做出基於知識和細節問題的推論。然後該系統可以推論結果提供建議給非專業用戶。

(5)解釋和理由。這包括設計和編程的解釋功能。

知識工程的過程中，知識獲取被許多研究者和實踐者作為一個瓶頸，限制了專家系統和其他人工智慧系統的發展。