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人工智能的基础——知识分类
发布日期:?2019-03-22 15:59?????????????????????????????来源:? 未知

智能是人类知识产生的吗?还是通过搜索和学习获得的呢?抑或是知识+搜索+学习得到的?智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗?

Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法,比如知识表示或手动构建的启发式函数,他认为痛苦的教训是基于历史的观察,即:1)人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中;2)从短期来看,这总是有帮助的,而且对研究人员来说是个人满意的,但是从长远来看,它会停滞不前,甚至会阻碍进一步的进展;3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法,可能会最终取得突破性的进展。

一、元知识的概念

元知识的定义

目前对元知识的定义,在学术界还没有一个严格的概念。通常来说,元知识就是“关于知识的知识”。

元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题;而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。 

元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的,就不能学习和认知基本的知识,元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统,自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。

二、知识的分类

布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作,他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域,其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。

布鲁姆认知目标分类诞生几十年来,对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。

事实性知识

事实性知识的研究基础

事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素,这些元素包括时间,地点,人物,事件。对应装备虚拟维修训练,如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在,而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。

事实性知识的一般过程

对于事实性知识,在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段,通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。

事实性知识的认知过程以记忆为主。

事实性知识的基本规律

事实性知识有如下特点:

(1)以陈述性的知识为主。

(2)认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小,信息不存在认知困难,认知任务主要在于信息的量。

(3)认知过程是离散的。

(4)认知过程以被动的视听接收为主

事实性知识的分类

术语知识包括特殊言语和非言语的符号(如词、数字、标记、图画)。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式,它们是掌握这一学科的基础。掌握一个专业的术语知识,同一个专业的人就可以快速交流,短时间内实现思想的碰撞,更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西,为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。

具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息,如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮,也可能有大概的信息,如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比,具体事实可以看作是独立的和分散的元素。

概念性知识

概念性知识的研究基础

概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的,各个要素之间是如何互相影响的,以如何组成一个完整的系统。将概括的知识按照意义的方式加以概括总结,用以体现某些问题、现象的内在联系。概念性知识有如下三个亚类:类别与分类的知识、原理与概括的知识、理论、模式与结构的知识。

概念性知识的一般过程

概念性知识的一般过程是一个以记忆为基础,到理解的过程。

概念性知识的基本规律

概念性知识有如下特点:

(1)以陈述性的抽象知识为主。

(2)需要对认知内容加以理解。

(3)记忆与理解相互作用形成认知。

概念性知识的分类

分类和类目的知识这个亚类包括特殊类目、类别、部分和排列。当题材(或教材)发展时,学习该材料的人发现,开发出一些类别和类目使之能将这些类别和类目用于结构化和系统化的现象,是很有好处的。同术语和具体事实相比,这类知识是比较一般的和抽象的。

分类或类目的知识是发展某一个学术性学科的重要方面。信息适当分类和经验进人适当类目乃是学习和发展的经典指标。而且新近关于概念变化和理解的研究表明,信息的错误分类进人不适当类目可以限制学生的学习。

如同前述,原理和概括是由分类和类目构成的。这个亚类抽象的概括出人们见到的各种现象,并且将这些现象抽象成知识。这些抽象知识对于描述某种现象,解释这种现象出现的原因,预测事件的发展趋势,并根据预测结果采取相应的行动具有重大的价值。

原理和概括知识,就是从大量的事实和事件中,抽象和概括出这些事实的核心,并且分析这些核心的内在联系和之间的相互作用,以及如何构成整个事实或事件的整体。

理论、模型和结构的知识包括原理、概括及其组合成相互联系的知识,这个亚类侧重于将原理和概括以某种方式相联系,从而形成理论、模型或结构。

学科具有不同研究范式和认识论,学生应该知道从概念上加工和组织教材的不同方式和在该教材中的研究领域。

程序性知识

程序性知识的研究基础

程序性知识是“如何做事的知识”,如何思考及如何解决问题,在遇到问题时,不仅要想到如何去解决问题,同时也要知道在什么样的场景下,使用什么样的方式去解决什么样的问题。程序性知识有三个亚类:具体学科技能和算法的知识、具体学科技巧和方法的知识、确定何时运用适当程序的知识。

程序性知识的一般过程

程序性知识不仅包括了基本的由记忆到理解的一般认知过程,还包括了理解之后的应用和分析。

程序性知识的基本规律

程序性知识有如下特点:

1、认知内容综合性强,需要经过高级分析加工进行理解。

2、对情景依赖性高,认知任务主要在于正确把握当前情景并做出合理判断。

3、认知过程是一个交互的过程,需要主动参与,是一个不断反复的过程。

4、认知过程是一个连续的整体、实时性要求高。

程序性知识的分类

如上所述,程序性知识可以表达为一系列步骤,在总体上是我们所知的程序有时这些步骤的顺序是不变的;有时需做出决策,决定先做什么,然后在做什么。相似地,有时其结果是固定的(只有单一预定的答案),有时答案不定。

与通常最终导致固定结果的具体技能和算法不同,有些程序并不导致预先决定的单一解答或答案。例如我们以某种先后有序的方式遵循一般科学方法去设计某一研究,但实验设计的结果依据大景的因素可能会有很大差异。程序性知识的这一亚类与上个个亚类相比,其结果是较为开放的和不固定的。

具体学科的技术和方法的知识主要是意见一致的结果或学科规范,而不是更为直接来自观察、试验或发现的知识。决定何时运用适当程序的标准的知识是指除了知道与专门课题有关的程序外,也希望人们知道何时运用它们,后者涉及过去运用它们的方式。这些知识几乎是历史的或百科全书式的。

这一亚类更多的涉及到人们对于当前情况的情景认知能力,首先要对当前的所处的状态做一个判断,然后将判断所得到的信息与已知的相关程序性知识做匹配,最后做出选择,决定在什么样的时间和空间,以及各种复杂条件下,适用什么样的程序,最后通过对人们用定律解决问题的能力进行评定。

元认知知识

元认知知识的研究基础

元认知知识一般指关于认知的知识,也指个体对于自身情况的是否有足够的了解,并且能够做出正确的判断,包括了解自己认知活动中的优势与不足,以及采用什么样的一般策略去发现必要的信息。元认知知识有如下三个亚类:策略知识、关于认知任务的知识、自我知识。

元认知知识的一般过程

元认知知识的认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识的基础上,逐渐递进的过程。由最初事实性知识的记忆,到概念性知识的理解,程序性知识的应用、分析,元认知知识在这个基础上,增加了评价和创造的过程。

元认知知识的基本规律

元认知知识有如下特点:

1、认知难度大,要求高。

2、认知的形成可以作用于设计阶段以改善学习训练效果。

元认知知识的分类

策略性知识是有关学习、思考和解决问题的一般策略的知识。这个亚类中的策略可以跨不同的任务和教材运用,而不仅仅对某一学科领域中某种任务最有用,如用于解二次方程式和欧姆定律。

除了各种策略的知识之外,个人还积累了有关认知任务的知识。在传统元认知知识区分中,弗拉维尔把下列知识纳人元认知知识:不同认知任务可能有难度较大的,也有比较简单的,根据难度的不同,可能需要不同策略。回忆任务需要个体积极搜寻和提取适当信息,而再认任务只需要个体在几种选择中做出决定和选择正确的或最适当的答案。

自我知识

弗拉维尔提出,除不同策略和认知任务的知识之外,自我知识也是一种重要的元认知知识。专家的一个标志是他们对自己不知道的东西很清晰,所以他们具有发现所需要的和适当的信息的一般策略。个人对自我知识深度和广度的意识是自我知识的一个非常重要的方面。他们对自己的实际知识和能力没有夸大和虚假的印象,他们知道自己知道什么和不知道什么。

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