1.2 知识类型与知识金字塔

知识可以分成多种类型，主要包括陈述性知识、过程性知识及元知识。其中，陈述性知识用于描述领域内有关概念、事实、事物属性和状态等信息，如雪是白的；过程性知识是具有动态时序性步骤的信息，如炒菜的一般步骤；元知识是“关于知识的知识”，用于描述一般知识的使用规则、解释规则、校验规则及解释程序结构等。为了充分表示这些知识类型，需要提出一种知识表示方法，使计算机可以进行存储和计算。衡量知识表示方法的好坏，从知识表示的准则上来看，首先，应该衡量知识表示方法是否适用于计算机处理，是否能够尽可能广泛地表示知识的范围，包括陈述性知识和过程性知识、确定性知识和不确定性知识等；其次，知识表示的方法是否自然、灵活，能否对知识和元知识采用统一的形式化表示方法，以及在同一层次及不同层次上实现模块化；最后，知识表示方法是否有利于加入启发式信息，是否具有高效的求解算法，是否适合推理。知识表示方法是知识工程的基础，是随着知识规模和知识形态及知识处理手段的不断发展而不断进步的。图1-2概括了不同历史时期知识表示方法的发展与变化过程。由图可知，不同年份的知识表示方法不仅有共同的基础，而且有不同的侧重，即从小规模的知识库（Congnitive Maps）、人工制定的公理系统（Concept Maps）→结合语义信息的语义网络（Semantic Network）→稍大规模的链接数据（Linked Data，Semantic Web）→超大规模的知识图谱（Knowledge Graph）。从知识工程的发展历程可以看出，人工智能对于知识的关注焦点始终在体系、个体、链接、规模、计算和推理中不断变化和演进。而知识图谱正是在大数据、高算力的背景下作为知识工程的最新形态产生的，更加注重知识的规模、链接与计算，并且与实际应用的结合更加紧密。

图1-2 不同历史时期知识表示方法的发展与变化过程^[5]