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知识发现




知识发现
knowledge discovery

   操作能力)越强,自主性程度越高;②系统能够做出 的选择越多,能够探索的目标空间越大,自主性程度 越高。因此,发现系统的认知自主性程度与完成预 定任务所需的教师干预程度成反比。在能否最终构 造出完全自主的发现系统的问题上,始终存在激烈 的争论;但现有发现系统肯定没有达到完全自主的 地步。随着研究工作的深人,研究者已开始将注意 力从“构造完全自主的发现系统”转向“提高发现系 统的自主性程度并混合使用交互式技术”。就目前 情况来看,在这个方向上有下述几方面的工作已引 起重视: (1)运用各种技术以提高知识发现的“自主性” 的质量。例如LL〔系统就是运用演绎推理技术和 交互式技术实现大量数据的知识发现的功能; TANEL系统则是采用基于解释学习技术来发现大 容量知识库中的规整性。 (2)发展系统的自主评价能力。在三类研究 中,发现系统均可能对同一组输人产生不同的甚至 相互冲突的中间或最终结果。认知自主性要求发现 系统能够对这些结果作出选择。 (3)加强各种发现技术和研究成果的集成。 以上三个方面是紧密联系的,例如,集成既向评 价提出了较高的要求,又为评价提供了基础。 知识发现是人工智能中最富挑战性的课题之 一,它的研究不仅与人工智能的众多领域密切相关, 而且与科学哲学、认知心理学等学科有广泛的交叉。 无论能否最终达到其“理想”目标,这一研究的进展 将对整个人工智能及相关学科产生不可忽视的影 响。
  

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