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知识科学Knowledge Science讲座内容：1、认知科学通论、数据挖掘与智能系统：（时间:6月11日）基于数据挖掘技术的智能化创意生成支持系统的基础研究现状 与课题。2、学习科学（时间:6月18日）3、知识科学（时间:6月27日）教育信息技术学院2022-7-131华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学知识科学o知识科学：知识科学（Knowledge Science）是一门，以知识为研究对象，探索个人、组织、社会、自然中知识创造、储存、活用以及体系化的机制的科学（日本北陆先端科技大学知识科学研究科，1998）。o知识（Knowledge）是什么？o与人类认知相关。早先的知识研究属哲学与认识论范畴。o心理学：不同学派、理论其界定不同。、行为主义心理学：刺激与反应联结的结果。、认知心理学：长期记忆中积蓄的结果。、认知发展心理学与建构主义：在能动的知识观下，认知主体与环境相互作用 中而构成认知构造或知识构造中的结果。在这里，可以看到，知识不是由传 授获得、而是由能动建构形成的建构主义观点。、社会建构主义：知识是社会性地建构起来的。2022-7-132华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征o知识（Knowledge）的特征：对知识的不同看法成为隐藏在学习与教学理念背后的基础，制约着、影响着人们对学习、教学的认识以及学校教育的发展。（1）知识的建构性：客观与建构是知识的一个重要特征。客观主义 建构主义 客观主义：知识是对外部客观世界的被动反映，有关世界的知识是可靠的，因此教学的目的就是使学生通过教学获得这样的现实映像。建构主义：知识不是绝对现实的知识，而是个人对知识的建构，即个人创造 有关世界的意义而不是发现源于现实的意义。毛泽东思想：矛盾的统一体，即具有客观性一面，又有主观性一面。2022-7-133华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征（2）知识的社会性：个人与社会是知识的另一个重要特征。个人 社会 个人（激进建构主义）：将知识看成是居于个体内部的；社会（社会建构主义）：认为知识是内含在团队或共同体中的，学习是知识 的社会协商。中庸之道：个人与社会之间表现为互動、中介、转化等的张力形成构建一个 完整的、发展的知识观。2022-7-134华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征（3）知识的情境性：关注知识的情境性是揭示知识本质的一个新视角。脱情境的 情境化的 脱情境论者（人工智能学者、一部分认知科学者、符号主义者怀特海德，1927）认为：知识是脱文脉的，具有一般的特征，可以用符号 来表征、操作。“符号化思维和符号化的行为是人类生活生活中最 富有代表性的特征”(卡西尔)。情境论者（人类文化学者、一部分认知心理学家）认为：知识是情境化的，不 具有一般特征，知识根植于具体情境中的。现实主义者：如何解释音乐家的既兴演奏、既兴表演；又如何解释人类的语言 学习的特征、思考的领域特有性（杜威：我们可以不经过思考就 可以获得事实，但确不能在没有事实的情况下进行思考）。2022-7-135华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征（3）知识的复杂性：数据 信息 知识？智慧 数据：仅仅是人们用各种工具和手段观察外部世界所得到的原始材料，它本身没 有任何意义。信息：是可以对比并有相关资料的数据。知识：也不同于信息，知识是可用于指导行动的信息，其特徵在于信息要经过学 习过程与价值认知才能形成知识。智慧：是为达到特定目标而运用知识的能力。特征：（1）信息是：稳定的、自足的、结构良好的和客观（简单的知识）。（2）知识是：不稳定的、结构不良和主观的。（3）简单知识：可以以某种方式记录下来的，以某种形式捕捉到的、可以积累、加 工、储存和分配的，因此，可以分割的，可以以语言和符号方式明示的，可以 以现成的方式打包并加以传递的。2022-7-136华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征（4）知识总是和认知者相关的，知识难于直接访问或传递给他人，世界存在 着复杂知识概念。（5）复杂知识的主要特征就是结构的开放型、不良性、知识的建构性、协商 性和情境性。（6）根据知识的复杂性，知识是不可能以现成的、孤立的方式掌握的，掌握这种复杂知识就需要掌握组织成系统的知识的不同方面。（7）复杂知识运用的不规则性也要求比算法更多的应用方法。（8）知识的这种复杂性来源于我们所面对的并作为一员生活在其中的世界的复杂性与普遍性联系，以及作为认知者的每一个人的认知建构物的独特性。2022-7-137华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征（3）知识的缄默性 缄默的知识：英国科学家思想家波兰尼（M.Polanyi,1957）提出的知识分类概念，将知识分为显形知识和隐性知识。显性知识（explicit knowledge）：指以文字、图像、符号表达，以印刷或电子方式记载，可供人们交流的结构化知识，如事实、自然原理和科学的知识等。外显知识比较容易获得、理解和交流，它具有公共性，可以存储在图书馆、局域网或数据库中，比较容易获得。其传播和复制的成本低而且容易。缄默知识（tacit knowledge）也称隐性知识或默会知识等，是指那些，很难用语言、文字表述，即“只可意会、不可言传”的知识。隐性知识由认知、情感、信仰、经验和技能等5个要素共同组成，可细化为个人隐性知识，集体隐性知识，专业隐性知识。隐性知识相对主观，依附于人的大脑或技能中，通常通过行动表现出来。由于隐性知识具有非结构化和专有属性，其传播成本较高，范围较小。例如：骑自行车。2022-7-138华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征 与显性知识相比缄默知识有如下特征：o不能通过语言进行逻辑的说明，是我们人类和动物共同具有的一种知识类型，是我们人类非语言智力活动的结晶。o不能以规则的形式加以传递。缺乏显性知识的公共性、主体间性等特征，不过，缄默知识并非是不可传递的，只是其作为一种不能言说的知识只能通过“学徒制”的方式进行传递，即只能通过实践中新手对导师的自然观察与服从而进行。“好的学习就是服从权威，你听从你导师的指导，通过观察自己的导师，通过与他竞争，新手就能不知不觉地掌握科研技巧，包括那些连导师也不是非常清楚的技巧。（M.Polanyi,1957）o不能加以批评性的反思。这个特征有两层意思，一层是说，缄默知识是“非批判性的知识”（uncritical knowledge），即我们以非批判的思想态度从我们的生活经验中所接受的；另一层是说这种非批判的知识本身是不能被理性地加以分析和批判的。2022-7-139华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识科学：知识的特征2022-7-1310华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1311华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1312华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）培养知识社会的pioneer2022-7-1313华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1314华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）国藤進：创造性支持研究2022-7-1315华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1316华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1317华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1318华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）信息是由目的所决定框架而切割下来的现象，它只看到对这一目的有用的表层的部分知识是从某个角度（信念和观点）看到的现象，改变角度和文脉（关系）可以看到不同侧面的现象和背景2022-7-1319华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1320华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar世界第一个世界第一个“知识科学知识科学”学科的知识科学学科的知识科学（野中郁次朗）2022-7-1321华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机科学家的知识科学计算机科学家的知识科学o哲学家研究有关知识的一般特性与规律；o自然科学家孜孜不倦地猎取具体的知识;o人类已经进入了信息化社会，而且正在向知识化社会前进，人类对知识的掌握很大程度上体现为这些汪洋大海般的知识是能够通过计算机和计算机网络操作和使用的。计算机科学家的任务是要研究处理各种复杂知识的理论与方法。o费根鲍姆（1977）教授提出了知识工程的概念，成为知识可操作化的一个里程碑。o知识科学的进步将从根本上回答在知识工程中遇到过，但是没有能够很好解决的一系列重大问题2。o知识模型研究知识模型研究o概念：形式化和结构化的知识称为知识模型。例如：在专家系统研究中，不同领域的专业知识被按它们的推理方式分类成不同的知识模型。o以下几类模型特别值得重视和研究：面向Agent的模型、面向本体的模型、面向并行推理的新一代黑板模型、面向分布式推理的网络模型、面向移动通信的推理模型、能演化的模型、自组织模型、容错模型、共生模型。2022-7-1322华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机科学家的知识科学计算机科学家的知识科学o常识性知识研究常识性知识研究o在国际人工智能界,一直公认常识性知识的处理是人工智能的核心难题。o所谓常识,是相对于专业知识而言的。（1）以“人工智能之父”麦卡锡为代表的学派主张从建立常识的逻辑体系入手，并提 出了一整套的非单调逻辑、认知逻辑等形式体系；（2）“知识工程之父”费根鲍姆则提出通过建设大规模知识库实现人工智能的计划。事实表明，常识表示和常识推理研究的每一进步，都是人类思维形式化和可 操作化的一项新成果。o非规范知识研究非规范知识研究o非规范知识或因其量太大（海量知识），或内涵不够清楚（模糊知识），或结构残缺不全（不完全知识），或含内在矛盾（不协调知识），或含无用杂质（带噪音知识），或内涵不稳定（时变知识）而需用特殊手段处理。o海量知识处理技术的研究被因特网的普及所大大促进。当前浏览器的智能太低。许多软件机器人和网络机器人之类工具，尚停留在实验室阶段，还不能直接为广大因特网用户掌握和使用。浏览器功能弱的原因在于它们所用的信息检索技术主要是基于语法的，应该发展基于语义、语用和知识的智能浏览器。2022-7-1323华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机科学家的知识科学计算机科学家的知识科学o知识的数学理论知识的数学理论 o指“从数学的观点来看，知识是什么”这样一个问题。o仙农曾经对信息的数学本质进行过研究，提出了著名的仙农信息论。他用熵的概念来研究信息的含量。o佩特里进一步指出，信息应该看成是像能量、动量、角动量一样的物理量，应该有自己的守恒律和其他物理定律。佩特里认为这应是一门新的学科，称为信息动力学。o不同媒体表示的知识形式转换是另一个理论问题。近几年，因特网上的多媒体节目生成和传送发展迅速。如果能解决文字和非文字形式的互换，将大大提高因特网传输多媒体节目的效率，应用前景很大。o知识获取的理论和技术知识获取的理论和技术o多年来，专家们一直公认知识获取是知识工程的一个瓶颈问题。有关知识获取的研究可分为三个流派，它们分别以心理学方法、人工智能方法和软件工程方法为其特征。o这方面最著名的成果是由欧洲的学者们在几年前提出的KADS。经过欧共体Esprit计划多年连续支持，如今的Common KADS已发展成欧洲范围内的公认标准。2022-7-1324华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机科学家的知识科学计算机科学家的知识科学o现在，研究者更多关心的已经不是获取专家头脑里的知识，而是从海量信息中获取知识。因特网的浏览器的智商太低，自动在网上收集信息的软件机器人应运而生。信息过滤和提炼技术倍受重视，特别是在文本知识获取方面。从数据中获取知识的数据挖掘研究在商业领域已得到广泛应用。2022-7-1325华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar哲学家、人类文化学者、建构主义者的知识科学哲学家、人类文化学者、建构主义者的知识科学o人类文化学者以及建构主义者重点研究知识的生产与创造。o客观知识（Objective Knowledge）英国哲学家 卡尔波普尔。知识与控制（Knowledge and Control）教育社会学探新 英国教育社会学者。科学的制造（Making Science）美国著名科学社会学家 斯蒂芬科尔。制造知识（The Manufacture of Knowledge）建构主义与科学的与境性 奥地利 卡琳诺尔塞蒂纳。o科学知识是怎样生产或制造出来的？o上述著者深入到实验室中，通过参与观察、对科学家的谈话、科学争论进行分析，了解科学共识是怎样产生的。o建构主义者特别强调社会性因素对知识的制约作用，强调社会交往在知识形成中的作用。如：科学知识不但受内部社会交往的制约科研人员之间的交往的制约，而且受外部（出版、论文审查、课题审查、资助团体、政府、就职单位等）交往的制约。研究者可能因此改变自己研究项目的名称和程序，甚至改写科学论文的关键内容。2022-7-1326华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar哲学家、人类文化学者、建构主义者的知识科学哲学家、人类文化学者、建构主义者的知识科学o建构主义者贬低自然界对科学知识的作用。认为：不存在客观知识，而强调人工环境和偶然性因素在知识制造中的作用。如：使用哪种仪器、什么材料、何种药品、温度多高的水，所有这些都是人为的结果，带有相当大的偶然性。建立在这种人工事实基础上的科学知识是人工制造、建构、甚至编造、捏造的结果。科学论文也不例外，科学论文是否能够为公众接受在很大程度上取决于他是否善于在论文中使用修饰。o上述建构主义者的弊端在于：非此即彼的态度。实证研究：逻辑规则的运用、再现、反映、一般的。质的研究：非逻辑规则的运用、偶然的、突发的、特殊的。中庸主义：两者结合的。如：考古学，恐龙灭绝的原因：是小行星？还是疾病？、气候变化？2022-7-1327华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题o人工智能的研究目标之一是，具体实现认知的计算模型、并把它作为验证认知模型的一种手段，因此在认知科学中占有中心地位。人工智能研究者认为：o如果可以制造智能信息加工系统，我们就可以认为人类就是这样思考问题、解决问题的；o如果不能制造这样的系统，或者在原理上存在着重大的问题和困难，我们可以认为认知科学正走向歧途。o验证人工智能系统的最有力工具是：自然语言的理解。能够理解下列几个句子的知识表征是一个什么样态?Haugeland(1971)：我把雨衣放到浴盆里了，因为它还没有被弄湿。I left my raincoat in the bathtub because it was still wet.父亲回家时孩子们停止玩牛仔游戏，他们收起枪、向车那边跑去。When Daddy came home,the boys stopped their cowboy game.They put away their guns and ran out back to the car.警车到来时，少年们停止了偷盗。他们收起枪，向警车那边跑去。When the police drove up,the boys called off their robbery attempt.The put away their guns and ran out back to the car.2022-7-1328华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题o“雨衣淋湿了而浴盆没有淋湿时”，理解这一段话在我们的大脑中需要多少知识片断?o“天王星上没有大相扑”，需要多少知识?o人工智能中利用的策略：frame（框架）有关典型事件的知识。o产生式系统以及其他根据某种规则的系统遇到这样的文本会感到有很大的困难。o我们心里面关于世界的海量信息中，究竟如何表征才能在需要的时候可以立即找到？这一问题还没有解决。这是认知科学以及人工智能的中心问题。o程序性知识、陈述性知识、缄默性知识o陈述性知识是指事实性的信息，这些信息在有意识的回忆下，能够被叙述出来。所以，陈述性知识最明显的特征是可以言传。其实质是输入的信息在人脑中形成命题（或意义）的网络（皮连生，1994）。o根据奥苏伯尔的观点，我们又可以将陈述性知识分为三类：1）符号。奥苏伯尔认为，最简单的知识是建立事物与符号之间的表征关系；2）概念。即抽取同一类事物所共有的特征；3）命题网络。即认知结构。学习者头脑中原有的命题与新的命题建立联系，逐渐组成命题网络。2022-7-1329华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题o有些心理学家认为陈述性知识的表征形式主要是命题网络和图式，也有的心理学家将命题网络和图式细分，认为陈述性知识的基本表征单位有三种：命题；表象和线性排序。（1）命题 命题这个术语来自逻辑学，是指一个独立的断言，由联系动词将主语和表语联系起来。当前许多认知心理学家认为，在人的记忆中，语言信息是以命题的形式来表征的。所以，命题就被看作为陈述性知识的最小单元，一个命题相当于我们头脑中的一个观念。（2）表象 过去的二十几年里，心理学家们对表象进行了大量研究，例如，著名的心理旋转实验、表象扫视实验、表象扫视与干扰实验和表象的层次结构实验等等。这些实验都证明了，表象有可能作为一种保留和操纵外界信息的代码存在。因为，表象能够表征不断变化的信息，能够保存有关空间关系的信息，所以能够承受各种以它为载体的心理操作。（3）线性排序 线性排序是指对一系列元素所做的线性次序的编码。它既不同于命题，也不同于表象。它表明一组元素从头至尾的顺序，但不涉及元素之间的距离。安德森德实验曾经证明我们的记忆中确实保留着事物之间的有序结构，这些序列性的信息，有利于我们记忆的检索。2022-7-1330华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题（4）图式 以上三种陈述性知识的表征方式，涉及的表征内容都是单个的观念或单个的关系。如果涉及到复杂的内容，人脑对陈述性知识的表征就会综合命题、表象和线性排序这三种形式，认知心理学家称这种综合的产物为图式-Schema。图式的涵义是：一种有组织的知识结构。它是对一般的真实性而非特例的真实性所做的编码。命题表征了特殊事物的主要含义，图式则表征了特殊事物间的共同之处。2022-7-1331华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题 程序性知识：程序性知识是指一种技能的记忆，是个体对有先后顺序的活动的记忆，主要包括认知和动作技能两个部分。程序性知识最明显的特征是不可言传。例如：骑自行车时如何保持平衡的知识。产生式:产生式是用来表征程序性知识的最小的单位。产生式（production）一词最早是由波斯特（Post，1943）提出的（朱新明，李亦菲，2000）。他建立了一个符号串替换操作的计算模型，这个模型遵循串替换规则，波斯特将其中的替换规则称为产生式。每个产生式包含一个情境描述部分和一个动作部分，表示为“情境动作对”（situation-action Pair）。如果产生式的条件部分得到满足，那么就执行这个产生式的动作部分，所以后来，产生式逐步发展成为一种以操作为中心的知识的表示方法，人们也将产生式描述为“条件动作对”（conclusion-action Pair），可以简称为“CA”规则。if then ,2022-7-1332华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题知识科学：知识的表征问题 产生式系统:正如命题和表象等形式只能表征单个事物和单个的关系，产生式规则也只能表征和完成单一的活动，而人类的活动不可能是单一的。所以，要完成一个复杂的动作，就要完成一连串的活动，就要完成若干个产生式，这些产生式联合起来，就形成了产生式系统。产生式系统的主要特征是：（1）每一个产生式规则都是一个独立的知识单元；（2）认知过程通过设立目标和激活工作记忆中的信息这两种方式实现；（3）因为产生式规则是抽象的，所以适用于各种不同的情境中。目前，产生式规则和产生式系统也已经成为认知心理学研究问题解决的主要方法。2022-7-1333华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：知识的表征问题中存在的问题知识科学：知识的表征问题中存在的问题o 对于表征需要的知识（文本的理解、或者引导行动所需的必要知识），也许需要适当地整合陈述性策略和程序性策略。o 即使我们解决了世界中各个小领域内的知识表征问题，但对于那些不能分割为小领域的、更为一般性的所需要的众多信息，如何表征和组织化，这一更大的基本问题依然存在。o“知道”什么这一事情，不管是方法的知识也好还是陈述性的知识，我们未必有意识地知晓这是哪一种知识。2022-7-1334华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：计算机支持知识发现案例知识科学：计算机支持知识发现案例o 计算机支持科学知识发现：o 方法：o统计的方法o机器学习o神经计算o可视化o 知识发现的对象o数据库o文本o空间数据o图象和视频数据2022-7-1335华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：计算机支持知识发现案例知识科学：计算机支持知识发现案例oTheComputer-AidedDiscoveryofScientificKnowledge.oComputationalscientificdiscovery.o计算机支援科学发现是人工智能研究一个目标。o人工智能研究的焦点是再现科学领域中历史上的发现。o在利用已发现的法则和理论这一点上，一些理论家对这一领域的发展持怀疑态度。o介绍案例的目的：o近年来计算机支持科学发现的案例进行分析，并诠释其成功的原由。o科学各个领域中取得发现的形式进行功能调查后论述其背景，由此提供下面讨论的框架。o对科学发现过程大致进行把握基础上，思考人类可能给予计算机支持发现系统绩效以影响的各个阶段。o对发表在科学论文中的计算机科学支持发现的7篇相关论文进行Review，对各个系统开发者和客户的作用进行考察。o最后，在强调与人类互動对发现支持的必要性的同时，展望今后研究的方向。2022-7-1336华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：计算机支持知识发现案例知识科学：计算机支持知识发现案例o发现过程的几个阶段发现过程的几个阶段o发现活动类型：发现活动类型：o根据实验归纳出规则性；更深层次的理论说明而形成。o这些发现活动的倾向是，根据领域的特定顺序发生，在这一过程中，从一个过程产生的现象对接下来发生现象具有影响和制约。o尽管科学并不是线形流程，但一般可以从得到结果再次访问研究最初的阶段。o最初的科学发现活动是进行分类（Taxonomy）。比如：对化学物质根据酸碱度进行分类，天文、物理、生物学的低级到高级、植物的门、纲、目、科、属；建立法则和归纳理论之前首先是确定想要说明的基本概念和范畴。o其二，在确定对象后，接下来发现特征行动、或者行动间的关系的定性法则(Qualitative Law)。2022-7-1337华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar知识科学：计算机支持知识发现案例知识科学：计算机支持知识发现案例 例如：化学家，把酸与碱进行反应生成盐看成是，其他化学物质类别之间某种同 样的关系。o第三阶段的科学活动，着手发现表现存在于数值变量之间的数学的关系的定性法则（Quantitative Law）。例如：化学家为了得到一定量的氯化钠，确定需要的盐酸和亚氯化钠的比例。o第四阶段的科学活动，建立结构模型（Structural model）说明未观测实体。例如：19世纪的化学家提倡化学物质的原子以及分子模型，说明在化学发应中观察到的数值的比例关系。初期的模型是基于经验的定量的、各种构成要素以及之间一般性关系的的描述。后来逐渐地变为基于经验的定量记述。o第四阶段的科学活动，建立过程模型（Process model）根据包含时间变化在内的假想机制说明现象。现在几乎所有的科学研究都采用过程模式。例如：根据分子扩散说明气体的体积、压力、温度之间的关系的气体分子运动规 律。2022-7-1338华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机支持知识发现案例计算机支持知识发现案例o过去20年里，科学发现的自动化研究几乎都包含了上述5个阶段。计算机支持科学发现中开发者的作用n初期的系统开发目标是自动化。可是，开发者和使用者的重要作用不容忽视。n新的事实说明，不是机器代替人而是向人类提供可供参考的建议。例如：n编制问题（Problem formulation）：根据丰富的知识编制绵密的问题。利用现有的技法锁定解决有解的发现问题。如：确定类别、发现定性法则、探索数值间关系、根据结构模型或过程模型进行解释和说明。n建立有效的表征（representational engineering）：如，对分类和法则以及模型的表征，还要描述为说明的数据和现象的变量和程序，同时还要表征这一领域的背景知识。表征工程是使得计算机支持发现获得成功必要保证。2022-7-1339华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar计算机支持知识发现案例计算机支持知识发现案例n数据操作（data maniulation）：准备发现系统所需的数据和现象。数据过疏、欠缺、过多噪声、异常，这些都要人工来修补、操作。n算法的操作（algorithm manipulation）:包括证据阈值、噪声容许度、停止条件等的系统参数手工操作、设定，废除不合适解、选择合适解，交互地控制发现性探索作业等。这一算法操作过程使得系统开发者和客户获得成功一个大好机会。后处理（Post-processing）：应用的最后一步是把发现系统的输出，变换成对于本科学领域的有意义结果。手工操作从系统输出中检索出有意义的结果，整理成可以理解的语言和叙述，解释结果并呈示这一结果对该科学领域有什么关联。2022-7-1340华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 SeminarThe AutoClass Project The AutoClass Project 根据红外线光谱对恒星重新分类以往的星体大致是根据可见光谱的特征进行分类的，可是，人工卫星的利用使得我们在地面上得不到的观测数据，其结果，暗示着科学家可以对星体进行从新的分类。这一新的数据库包括根据5425个星体的红外线光谱强度构成的94个波段的数据。Cheeseman等人开发了一个AtuoClaaa系统用于将上述数据进行重新分类。他们的目的是要：根据属性值的类似性把星体分成有意义的不同的组级别或簇。2022-7-1341华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 SeminarAutoClass Discovery in the IRAS Star AtlasAutoClass Discovery in the IRAS Star Atlas他们采用的聚类方法是：根据高斯分布把各个簇按照各个属性的平均和方差来表示的方法。将AutoClass系统应用于星体红外线数据结果，得到一个77等级的恒星分类。进一步开发者又根据需要利用系统将这一77级聚类为9个簇。结果，得到的分类与以往的天文学对这一星体的分类结果具有很大区别。一同合作研究的天文学家对此感到，这一分类反映了一个重要的结论。这一分类发现了：由于周围的尘埃的原因遮挡了黑色星体发出的较弱的可见光，由此造成以往的观测不准确的原因。2022-7-1342华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 SeminarAutoClass Discovery in the IRAS Star AtlasAutoClass Discovery in the IRAS Star Atlas1、AutoClass对上述科学发现作出巨大贡献，开发者的重要作用也得到认可。2、系统应用过程中，科学家小组对数据过疏、欠缺、过多噪声、异常，进行了科学合理的人工修补、操作。3、这一修正是根据以往的数据统计软件应用中遇到相同问题的经验而开展的。4、开发者以及参与的天文学家小组对系统分析结果进行了充分的解释，最后在科学共同体中发表了这一根据计算机支持的只是发现研究结果。2022-7-1343华南师范大学教育信息技术学院 XuXiaodong Lab 2003 Seminar演讲完毕，谢谢观看！