18、隐性知识的渐进形式化

隐性知识的渐进形式化

在知识的世界里，显性科学知识（如已注册的科学知识、科学文献）与隐性科学知识（专家通过交流和非结构化方式掌握和传承的知识）相互作用，为新知识的创造提供了可能。知识形式化（Knowledge Formalization，简称 KR）作为人工智能领域的一个重要方向，致力于将知识转化为可计算的形式，以方便推理。

知识形式化的基础

人类为知识形式化开发了多种形式，从纯文本形式到图形表示（如概念图）都有。不过，最强大的形式化方法往往采用更复杂的技术，如逻辑、语义网络、框架、脚本、产生式规则和本体等。这些方法主要基于数学、哲学和认知科学，这些学科为我们理解和建模世界提供了基本思路。

• 数学 ：提供了一套广泛共享的紧凑原则，这些原则有助于构建强大的表达式。
• 哲学 ：研究知识的本质以及如何创造和管理知识，为此设计和使用了一些数学工具，如本体和逻辑，它们是知识形式化的基石。

知识形式化可以定义为将逻辑和本体应用于开发某个领域可计算模型的任务。逻辑和本体为创建易于计算机共享和使用的重要模型提供了形式化机制，而本体在组织、结构化和表示知识方面尤其受关注。

在这项研究中，知识形式化考虑了生物多样性专家心理模型（EMMs）中的知识，并通过渐进形式化模式（Progressive Formalization Schema，简称 PFS）使其显性化。需要强调的是，隐性知识比任何对它的描述都要丰富，在形式化过程中难免会出现语义损失。

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