13、科学知识发现与知识表示的探索

科学知识发现与知识表示的探索

科学知识发现的现状与挑战

科学知识发现是一个复杂且交互的过程，科学家在此过程中构建个人知识，再将其转化为公共知识。当前，在科学知识发现和数据库知识发现（KDD）领域，模型构建受到了越来越多的关注。科学家们在识别数据模式、选择合适模型、校准和优化模型等方面投入了大量精力。然而，目前仍存在诸多挑战。

• 模型构建挑战
  • 缺乏综合平台 ：虽然有一些工具可用于数据分析和优化，但缺乏从整体角度解决知识发现过程的综合平台。科学工作流技术虽可应用于科学发现过程，但尚未能解决科学模型构建的复杂性问题，工具的适应性不足成为瓶颈。
  • 模型选择与性能提升 ：许多模型可能产生不同的结果，如何帮助科学家识别合适的模型并提高其性能仍是一个研究问题。科学家的因果推理过程在其中起着重要作用。
• 认知与数据处理挑战
  • 数据驱动与知识驱动结合不足 ：数据驱动的归纳是近年来KDD的主要方法，但机器学习研究未能充分借鉴人类学习理论。许多KDD程序的功能未能针对科学家的复杂推理和直观任务，如类比、心理意象、假设构建和解释等。
  • 知识结构问题 ：大量领域知识存在，但缺乏标准化和可互操作的结构。构建跨学科知识的互操作性资源相对较少，如何有效捕捉和表示这些知识，以及如何随时间演变知识结构并提高其有效性是挑战。