知识工程知识工程是什么?最烧脑最引人深思的演讲在这里!

5月15-17日，第四届中国机器人峰会暨智能经济人才峰会将在宁波余姚举行，主题为“智慧+时代，智慧赢未来”。在这次峰会上，李德意教授为我们详细讲解了人工智能和认知工程的各个方面。

中国工程院院士、欧亚科学院院士、指挥自动化和人工智能专家李德意。1967年毕业于南京理工大学(现东南大学)，1983年获得英国爱丁堡海托华大学博士学位。现为第61总参谋部研究所研究员，中国指挥控制学会名誉主席，中国人工智能学会主席。中国科学院计算机语言与信息工程中心首席科学顾问、软件工程国家重点实验室学术委员会主任等。现任北京邮电大学计算机学院院长。在这次分享中，李院士从“知识工程在智能学科中的地位、知识工程研究内容的演变、知识工程应该是认知工程”等方面阐述了认知工程的主题。

1.知识工程在智能学科中的地位

最近我们中国人工智能学会做了一件重要的事情。北京召开百人论证会，论证智能科技在科学史上的地位。智能学科的诞生模式是如何产生的？

智能科学技术是人类进入智能社会后，科学技术发展中诞生的一门一流学科。在座的很多都是老师，现在都是你们学校的三级学科。我告诉你，它应该有它的位置。不能因为软件工程和安全这两个学科让大家都有意见，就忽视科学认知。有人说智能科学是交叉学科，但我的观点是交叉渗透只是起到促进作用。这个观点很重要。

科学技术史是人类认识世界和改造世界的能力不断扩大的历史，是人类劳动工具的发展史。让我们想想智力的单位。智力的单位是什么？作为智能科技，我们必须回答这样的问题。人类经历了农业社会、工业社会和信息社会，进入了以智能为当今社会的信息时代。

电动工具，比如纺织机、电机、拖拉机、原子能、电站、核武器，都是惊天动地的，但是人类已经转向基于数据、信息、知识、价值的智能工具。人口和劳动力的红利不太好，人才和智力的红利来了，创新驱动的时代来了。

创新驱动，聪明。认知，创造力，成为人类认识和改造世界的能力和新的突破点。

无论是人类智能、人工智能、个体智能还是群体智能，都在提高创新驱动发展源的供给能力、创新的原始驱动力和生产力的核心生产力，于是人们开始关注人工智能。

在客观世界的历史上，我们走过了漫长的道路。从电动工具的发明到智能工具发展的现阶段，智能作为一流学科，是时代提升创新驱动发展源泉供给能力的需求，具有广阔的应用前景和发展前景。

在客观世界的历史中，我们经历了漫长的历史。从电动工具的发明到智能工具发展的现阶段，智能作为一流学科，是时代提升创新驱动发展源泉供给能力的需求，具有广阔的应用前景和发展前景。我们党历来重视智力和数字的培养。宋主任是我们工程院的老院长。1993年，他提出“智力导致国家智力，科技强导致国力”。

1997年，李岚清指出，脑科学的研究如果能提高人们的学习和认知效率，将是对人类的巨大贡献。

美国工程院院士(英语)对中国人的感受。这是李克强授予他中国友谊奖的时候，他说“中国有全球六分之一的人口，但没有全球六分之一的智能资源”。目前人类素质和智能产生的大数据是训练机器人素质和智能的前提。

跨学科交叉如何起到促进作用？

理学中的数学、物理、生物、心理学。工程学中的计算机科学技术，文学语言学，应用语言学，造就了今天的智能科学技术。

今天我重点讲知识工程。脑科学和大脑认知已经成为全球关注的焦点，与人工智能相对应。去年我在这个会上讲了智能车的产业化，今年讲了一个话题。脑认知启发的人工智能主要体现在脑认知与人体动作、脑认知与语言、脑认知与视知觉、脑认知与学习。

身边的展览都是动作控制+智能。语言带来的智力产业化，无论是听、说、读、写、问、译，都给了我们极大的惊喜。特别是搜索引擎这么多年来一直在问问题。一开始我们输入关键词，现在直接用语言提问。科大讯飞的声音产业在世界上占有其应有的地位。最难的是大脑认知和情绪，也就是人的意识从何而来？我们有一句话我想我也是，问世界是什么样的，教人一起生与死。人类存在的意义是什么？只有有意识的人才能把生命的意义和情感定义为主观命题。

因为中国人工智能学会和其他20多个学会组成的论证组，有69所大学签字，100名专家签字，所以对报告进行了论证。它们有五个方面:大脑认知、机器感知与模式识别、自然语言处理与理解、知识工程、机器人与智能系统。

我们学科的四门课程是人工智能的核心，是受到大脑认知核心技能的启发。在这个核心中，大脑认知是我们的基础，机器感知和模式识别主要是视觉的，自然语言处理和理解主要是听觉的，然后在这上面积累的就是知识工程，一起就是大脑认知启发的人工智能。

2.知识工程研究内容的演变

在知识工程研究的过程中，我们可以看历史，没有历史就没有未来。1994年，美国工程院院士爱德华(Edward)在一开始就说过，利用自动机获取知识，不被操作和利用的项目叫做知识工程。今天，我们已经走过了40年。是知识工程不够成熟吗？1999年英文出版，说明了哪些问题？什么是知识？知识就是力量吗？

老易雷迪和他一起获得了图灵奖，西蒙也多次来华，不仅获得了图灵奖，还获得了诺贝尔奖，还获得了美国心理学会终身成就奖。他刚才在我的三个圈子里做了什么研究？我们吴文俊做的几何机的证明是全世界公认的。而维基百科的创始人把知识给了整个社会。

本文研究了如何用机器来表示人，实现知识的表示、获取、推理和决策，包括机器定理证明、专家系统和机器博弈。下周5月26日义乌将有一场大型机器游戏。知识工程不仅仅是研究如何获取、表示、组织和存储知识，如何实现知识工程的自动化，更是研究如何应用知识，如何创造知识。因此，知识工作的自动化是几年前提出的。过了几年，我们发现这个定义已经不管用了。自动化碰上了天花板，靠人工智能解决。

知识工程对教育的挑战

最明显的问题是那些白领，包括老师，会不会被机器人取代？培根说过，我们从小就被教导知识就是力量。

什么是认知？我们来看几句话，看中国机器人峰会。当我们看到这个词时，你脑海中的是哪一片倒影，当你想到一个词时，当你听到它时，当你说它时，它是不同的。难道不应该研究这样的认知吗？这就是大脑认知的灵感。我们的电脑是做什么的？只能储存，不能记忆。这些年来，我们一直在盲目的追求计算，计算的智能已经超过了一个人或者一群人，但是我们忽略了记忆。

记忆认知是大脑认知的核心，是人类智力的显著表现，记忆力强，记忆力大，人才聪明。记忆依靠经验来获得认知，并将提取的答案与问题相匹配。

无论是语言记忆还是图像记忆，本质上都是记忆，而且是长时间重复的。所以我们提出了一个很重要的观点，就是借助数据来研究人的记忆和遗忘。我之前在人类的不确定智力中提到过这个数字。什么是设计、保存、识别和恢复？

我个人认为，知识就是遗忘，就是转身。知识可以用数学来表达。为什么现在的回头客网络这么时尚？待识别图像用函数f表示，学习部分用函数g表示。

教育是知识工程的典型代表。如果土木工程是为了修路架桥，建筑工程是为了盖房子和盖楼，软件工程是为了在高效平台上生产新软件，知识工程是为了教书育人，学习知识和技能，那么学习是什么？学习和智力是什么关系？学习是一个理解知识和形成记忆的互动过程。技术、记忆、交互认知、知识工程要研究学习和记忆。

当智力走进学校，当知识工程走进学校，传统教育也就走到了尽头。

知识不是灌输。学习知识和学习外语、开车、游泳没有本质区别。动机比内容更重要，知识不应该是冷冰冰的，知识的应用比知识的容量更重要。知识工作的自动化已经到了天花板，所以对于教育来说，不仅仅是电子书包，更是个性化的教学。未来，大学、中学和小学的许多教师工作将被机器人取代。我们需要做的是辅导个性化教学，让智力进入课堂，让学生成功。

3.知识工程应该是认知工程

怎么听，怎么看，就是怎么在大脑里思考。所以我再次强调，大脑认知的研究应该研究记忆认知、技术认知、交互认知。人类对技术贪得无厌的需求阻碍了我们的发展。为什么不能研究记忆？我们用这么大的功率做一个alpha狗程序，为什么不认为内存可以加速它的功耗呢？我做的是三个记忆区域:瞬时记忆、工作记忆和长期记忆。

所以要学习记忆的形式或者研发的过程，以及知觉理解和认知理解的关系是什么。认知计算可能只有一个算法，类似的计算。

确切地说，人类智能和高级生物智能在生物学上没有本质区别。最本质的区别是人类创造了文字，所以文明可以传承，其他动物还没有创造文字；因为文字，我们的意识和身体可以分离。

视觉认知是认知的主体。我是一辆智能车。为什么这辆车出门回来都没有长见识？人不是这样的。当他开始开车时，他到处都找遍了。当他成为老司机时，他不用看。

于是，我们开始对冯·诺依曼的电脑发表不负责任的言论。我们认为，大脑认知的所有单位都要经过计算和交互，知识工程要防止被计算机误导。人们把电脑当成电脑，可惜它不是电脑，而是计算工具。

学习离不开互动，有指导的互动学习，没有指导的学习。就是我们现在在做的专机神经网络的分类和聚类。孩子能成功接住一个飞球，是长期练习的结果。建立形式化模型，建立三维空系统求解复杂的运算和动态微分方程，在大脑中是不存在的。而是依靠小脑将视野感知的合适顺序转化为肌肉应用所需的时间和顺序。包括感知和应用的协调、平衡和控制，具有预测应用结果的能力。随着时间的推移，技能成为一种新的本能。