第一章 知识获取问题的缘起
知识获取是近年来出现频率较高的词条，它的出现是伴随人工智能的兴起而逐渐升温的。人工智能是一门边缘学科，是在自然科学和社会科学的融合交叉之下形成的。其中涉及的学科领域有哲学、计算机科学、认知科学和控制论等。而知识获取是人工智能众多研究领域中的一个重要分支。因此，在研究知识获取之前，对其相关概念、国内外研究状况和所遇到的哲学困境的把握就显得尤为重要。
&nbs硕士生毕业论文格式p; 1.1 知识获取的相关概念
1.1.1 知识
知识获取是一个非常细化的概念，它的出现是与知识、智能以及人工智能密不可分的，是从这些研究领域中逐渐剥离出来的，要想对知识获取有一个深入的了解和认识，我们必须从基本概念出发。知识对许多哲学家而言，“知识”是一个再熟悉不过的概念，但恰是在这一熟悉且有价值的概念上，产生的分歧也是最多的。在知识的起源、知识的有效性以及在知识是否可能的问题上，都长期存在着争论。雷尔（KdthLehrer)在硕士研究生毕业论文格式其所著《知识论》的开始部分，就针对知识的概念问题展开分析，并且从区分“知”的多重语境下的三种不同含义入手。首先，对“知”需要明确的是，它具有某种形式的能力（competence)。例如，说某人懂得吉他，懂乘法表，这意味着他具有弹奏吉他、进行乘法运算的能力。其次，它指的是认识某物或某人。当我说认识约翰时，这意味着我与约翰相识，了解他。再次，它指的是认识到某种信息性的东西。例如，我认识到电有正负两极，这意味着硕士论文发表格式我对电有了一定的知识。雷尔认为，这三种含义并不是互相排斥的，而是相容的、互相包含的，尤以最后一种含义为根本，因为即使前面两种也蕴含有信息的意思，说某人懂得弹吉他，这也意味着他掌握有关于吉他的信息。对什么是知识的疑问，最终应当表现为定义的方式。早在柏拉图时代，关于知识定义的探讨，就是以“知识”与“意见”的区别而开始入手的。在他的对话《美诺篇》中，苏格拉底指出，他明确认识到“正确的意见”与“知识”之间存在着区别，而不是仅仅对此做出一种猜测。一个相关的问题自然随之产生：知识与正确的（或者说“真的”）意见有何区别？在柏拉图的《泰阿泰德》篇中他对这一问题表明了自己的观点，试图“把许多类别的知识归之于一个统一的定义之下。” 这就是现在西方知识论文献中，被最广泛的提及并作引言的“传统的知硕士论文提纲格式识的‘三元定义’”，也可称之为“柏拉图的定义”。“彡知识在这样的“三元定义”中被看作是一种确证了的、真实的信念，同时告诉我们构成知识的必备三要素是：信念、真与确证。关于“什么是知识”这一问题，在哲学史上一直是仁者见仁，智者见智，充满着激烈的争论。尽管争论激烈，但这些争论大都只存在于一些具体的论证方面。对于知识的定义，绝大多数哲学家还是基本上赞同柏拉图在《泰阿泰德篇》中对知识的传统看法，即知识在传统上的三元定义。一般而言，知识在学术界被广泛接受的定义为：“一个人经由经验或者教育所得的技术、技能，或者对事物的理论或实践理解”。中立的（justified)、真实的（true)和被证实的（believed)是知识必备的三大特征。但在许多思想家看来，同时具备是很困难的，甚至可以毫不夸张地说这是不可能的。直到现在也没有一个关于知识的定义是被普遍认可的，对知识的定义更是哲学家们争论的焦点。历来，关于知识的定义较有影响力的观点有如下两种：知识是一种能帮助人们随时进行决策并付诸行动的高价值信息，而与它伴随的往往是经验、环境、解释和反思等要素。知识的另一种状态是已被编码的或者显式的存在，而且通常是由正式的、系统化的语言进行传输；另一方面，具有高度个人化特征的隐性知识往往难被正规化和通讯。所以，传统的观点认为，所谓的知识应满足如下三个条件，即信念的条件、真的条件和证实的条件。也就是说，经过证实了的真的信念才是知识。
1.1.2 智能
对“智能” 一词追本溯源的话，它来源于拉丁语。它字面上的意思是采集、收集和汇集，并由此进行选择。一般认为：智能是指人类在认识世界和改造世界的过程中，由脑力劳动体现出来的能力。智能更多地表现为个体对客观事物进行判断、分析以及有目的的行动以及有效的处理周围环境事物的综合能力。④目前科学界已经从多个方位和角度，采取多种不同的方法对智能的本质进行阐述，达成的共识主要有三方面：首先，智能具有感知能力。所谓感知能力是指人们通过视觉、听觉和触觉等感觉器官感受外部世界的能力。其次，智能具有记忆和思维能力。记忆和思维是人脑最重要的功能，它们二者同时具备才使人类智能成为可能。再次，智能具有学习能力、自适应能力以及行为能力。智能的演化表明这是一个复杂的进化过程。从发生学的角度来看，人的智能表现受到遗传因素和环境两方面的双重影响。先天遗传因素和在后天环境中学习的结合才会使智能得以充分的发展。不仅如此，马克思在对人的智能与人的智能的产物之间的关系进行阐述时这样说道，“自然并没有制造出任何机器、机车、铁路、电报、自动纺织机等等。它们都是人类工业的产物；自然的物质转变为人类意志驾奴自然或人类在自然界里活动的器官。它们都是人类的手所创造的人类头脑的器官；都是物化的智能。”人是有能动性的。人的能动性集中表现为人的创造性，即创造性地认识世界和改造世界。而创造性正是智能最本质的特征。从这个意义上讲，没有智能也就没有人类。所以有的科学家这样认为：“生物进化到人类为止，替代生物进化是人类本身的智能进化。” 主体和客体之间的关系就是在智能进化的过程中，通过人与外界条件不断地交互，即通过实践的方式调节它们二者之间的趋利避害关系逐渐衍生而来。主体要很好地进行趋利避害的活动，就要把握客体的变化规律，就要对客体及其变化规律有所认识。这就是人要“认识”的根本原因。这样，在主客体利害关系的基础上，就派生出认识与被认识的关系。人的认识能力来自两个方面。一方面来自对主客体关系的调节活动（实践）。人在调节主客体关系的活动中首先形成了一般的的认识能力，然后上升到创造性地认识能力，即智力。有了智力，方能在行动中有所发明，有所创造，才能成为具有智能的人。另一方面来自特殊的物质构造。人的认识能力离不开人的感觉器官、神经和大脑。我们把这些统称为认知器官，人的行为离不开人的手、脚和头等，我们把这些统称为行为器官（这里暂且不谈人的智能的各种器官的延伸）。人的认知器官和行为器官是人的智能的物质载体，或者说是人的智能的生理素质。总之，在智能学中智能被定义为“智能是人的内在的智力（也叫智慧）和由智力外化的行为的总和。”
1.1.3 人工智能
那么，人工智能该如何定义呢？有人认为：“人工智能（Artificial Intelligence,英文缩写为AI)是相对于人的天然智能（Natural Intelligence)而讲的。人工智能就是把人的某些智能赋予机器，让机器模拟和代替人的某些智能，所以人工智能也称为‘机器智能’或‘智能模拟’。人工智能是通过探索和模拟人的感觉和思维过程的规律，进而设计出类似人的某些智能的自动机的科学。” 人工智能在不同的思维模式下产生了多种不同的定义方式。可以说“人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支”；也可以将其说成“人工智能是将与人类智能有关的智能行为集中反映在智能机器上的研究，这样的智能行为包括判断、推理和证明等思维活动。”②人工智能有时还被定义为：研究怎样制造计算机，并（或）为其编程，使其能做心灵所能做的那些事情。这些事情中有一些是需要智能的，如开药方，提供法律咨询，证明数学定理等。另外一些则不需要，它们是所有正常的成年人都能做到的，其特点是不受意识支配。由于上述定义涵盖了与这两类心理能力有关的人工智能研究，所以它胜过把人工智能说成是让计算机去做“人类需要运用智能才能做的事情”的定义。然而它有一个预设假定：计算机所能做的就是人脑所能做的，计算机真的可以开处方，提建议，做推理等。如果将人工智能定义代之以AI是“计算机的发展，而这些计算机的外在性能具有我们认为是属于人类心理过程的那些特征”，我们就有可能回避这一尚存争议的假定（同时也避肝了计算机在做这些事情是否采用了与我们相同的方式这一问题）。“人工智能的产生并不是偶然的，它在人们面前的出现并非‘不速之客’。它是科学技术长期发展的必然产物，是人类认识之树上结出的丰硕果实，是智力解放的重要工具。” 人工智能已经走过半个多世纪的历程，虽然在学术界对于“什么是人工智能”这一问题仍没有给出一个定论，但就其本质而言，“人工智能是研究人造智能机器何以可能或智能系统如何来模拟人类智能活动，从而达到延伸人类智能以便代替人进行活动的科学”①。综上所述，我们试图可以给人工智能下这样一个定义：人工智能是对人类智能的一种模拟和扩展，在思维模拟的基础上使之具备理性行为的能力。这也在哲学的高度上赋予人工智能另一层涵义，使其具有人的本质力量，究其遵循的原则就是从人的哲学本质来改造人工智能，将智能赋予机器使其成为具有智性的存在物并且在环境中展现改造客观世界的能力。
1.1.4 知识获取 ...........................................................17-19
1.2 知识获取的国内外研究现状 ...........................................................19-22
1.2.1 人工智能方面 ...........................................................19-20
1.2.2 传统认识论方面 ...........................................................20-21
1.2.3 知识获取在人工智能和认识论中的对比 ...........................................................21-22
1.3 知识获取的哲学困境 ...........................................................22-25
1.3.1 符号主义 ...........................................................22-23
1.3.2 联结主义 ...........................................................23-25
1.3.3 行为主义 ...........................................................25
1.4 小结 ...........................................................25-27
第二章 知识获取的理论分析 ...........................................................27-39
2.1 知识获取的途径........................................................... 27-29
2.1.1 人工知识获取 ...........................................................27-28
2.1.2 半自动知识获取........................................................... 28
2.1.3 自动知识获取 ...........................................................28-29
2.2 知识获取的内在机制 ...........................................................29-38
2.2.1 知识的经验基础 ......................................................................................................................30-32
2.2.2 知识概念的形成 ...........................................................32-33
2.2.3 知识的语言表述 ...........................................................33-35
第三章 结语
在对当今知识获取机制研究感到乏力和困顿的时候，对于以研究人工智能及其以此取得部分成果为背景而研究知识获取的研究团队而言，是应该放慢脚步用哲学的眼光和头脑来带视一下让人感到困惑的原因了。在对知识获取研究的最初阶段，对于大多数虔诚的人工智能信徒而言，他们对人工智能充满了无限的憧憬和自信，相信在他们的手中整个时代和一切智能活动，都会在不久的将来通过努力可以达到神奇复制的效果，更何况是知识获取这样的一个分支研究学科，简直不值得一提。逐渐更宏大的目标摆在面前，那就是通过改造而使人操控机器让机器智能获取海量知识，从而让人类得到空前的“解放”。这样的观念在提出的初始阶段的确对人类的发展起到前所未有的作用。但是，美好的想象总是与现实之间存在巨大的鸿沟。就像宗教一样，善良的初衷并不因此而具有永恒的真理性。正如马克思所说的那样，“假说是自然科学运用思维下其发展形式的必然结果。一个新的事实一旦被观察到，对同一类的事实的以往的说明方式便不能再用了。从这一刻起，……而定律因此也就永远不会出现。” ?在研究初始阶段抱有高度自信的那部分研究者，笃信人类一定能够复制人的智能，为了这个也许是虚幻的梦想他们付出了许多，但在严肃的事实面前，对于曾经的牺牲和付出并不会改变现状。唯一令人可喜的是，经过多次思想观念的交锋洗礼之后，对于人工智能的研究态度呈现出多元化，涌现了更多持有权威话语权的学者和专家，伴随发生的是原先的声音越来越微弱直至被涯没在人工智能演进的历史长河之中。
人工智能的研究历史表明，在知识获取的研究路途上是遍布荆棘的。尽管在一些方面，例如在运算速度和运算规模方面，人工智能已经远远超越人类智能，但绝大多数研究者仍不敢声称人工智能已经具备智能。为了解决这一问题，研究者从人工智能、计算机科学和哲学等学科，以多种不同角度做了大量的深入探讨工作，以便可以找到人工智能研究中的病源所在。通过各类研究我们发现，要为人工智能的后续研究工作扫清障碍，首要的问题就是要对智能、人工智能、知识获取等的诸多语义概念进行澄清；除此之外，要对哲学、人工智能等学科的基本理论重新进行界定和整理。在这过程中，研究者建立了心智模型并在此基础上建立了智能理论。然而，这些理论并不成熟，在许多方面仍有很多漏洞和不合理之处，需要在以后的研究过程中不断完善和升级。从一个长远的维度来看，未来的知识获取研究，需要我们依赖当代科学技术的成果进行反思、提炼与应用，更需要运用马克思主义哲学基本观点来武装我们的头脑。这其中的缘由不言而喻，因为马克思主义哲学的基本观点就是在现代科学技术的发展过程中不断提炼升华之后形成的，其中关于人工智能和知识获取的研究更显重要。这其中诸多学科在丰富马克思主义哲学关于知识获取现象理解等方面起到的作用越來越重要，诸如计算机科学、物理学、语言学、心灵哲学等。对人工智能中知识获取的研究除了依靠哲学的逻辑思考外，还有必要运用当代科学技术的先进理论和实验手段加以验证和发展。与此同时，对当代科学关于人工智能问题研究的新成果（知识获取机制方面）作出哲学上的概括，不仅可以深化已有的理论认识，而且能更好地提出新的哲学观点，推动整个马克思主义哲学不断向前发展。