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1、智能制造系列（2）:从知识工程揭秘秦始皇暴君的内涵

导读：在如今我们都在面向智能制造的时代，却逃避不了继续着2200多年前秦始皇的足迹。为什么秦始皇的暴君的名声2000年来都没有被平反？他真的是暴君吗？本文，就从知识工程的角度来说说，大秦帝国的成功秘诀，以及秦始皇所背负的“暴君”之名与“暴君”之实。

一、DIKW模型

DIKW 是知识工程的最基本假设，或者叫最基本的公理。

说到这个基本假设，最近写了一篇文章，其中开篇做了个假设，假设所有的企业都爱惜自己的品牌，并为了维护品牌形象而支付对应的成本。有一个老师，就对我的这个假设提出了质疑，说这个假设是不用假设的，因为，所有公司都会这样。

先不说，这个事情是否是真的。即使，事实如此，我们追加这个假设，也无可厚非。假设，不仅仅论述了一些基本情况，更多的，是把讨论问题的关键因素给提炼出来了。

DIKW,指出了知识的四个要素，并且这四个要素的发展先后顺序。

D，是数据，I是信息，K是知识，W是智慧。也就是说，我们得先有数据，然后从数据中提取信息，根据信息整理和升华成知识，有了知识的积累才有了智慧。

要知道，这里的DIKW，都是有要求的。也就是说，要走向智慧，必须要满足很多条件。

（1）可交流性

也就是说这里所有的信息和内容，数据，都必须是可以交流的。这就要求表达的形式，主要以文字，图像，声音为主。

（2）可适配性

什么是可适配性呢？就是可以互相翻译，就像我们电脑的充电线，国内是小插头，英国的是大插头，我们需要一个转接头。你说的是俄语，我说的是中文，那怎么中俄语互相完整的尽量少的信息损失的翻译。就属于可适配性。

西安，有一个翻译学院，就叫西安翻译学院。也有专门生产转接头的公司。你看，这已经是一个产业了。形成产业，意味着什么？

意味着，为了达到可适配性，需要支付巨大的成本。这个社会的成本足以支撑一个产业。

（3）可复制性

我们都说要共享，那共享的前提是什么？比如，我有一把椅子，我和你共享的基础是什么？首先，我们得离得很近，其次，你和我使用的时间要不一样，这样作为椅子的价值，就存在可复制性。配上时间的椅子，就具有可复制性了。

子时的椅子 午时的椅子 卯时的椅子 酉时的椅子

但是作为知识来说，必须以某种形式存在，并且具有可复制性。这样的知识，才能走向智能。那些存在人脑中的经验，或者用某个只有极少数人听得懂看得懂，且不好翻译的内容，不能走向智能。

（4）海量

第四个要求，就是必须要有足够多的数据和信息。所以，大数据才会大智慧。

那有人问，是不是数据少，就不能做智能了？

这个问题可以反过来再问一下：是不是有智能了，就不需要大数据了？

现在回答：是的，大数据才能有大智能。数据少，做不了智能。但是，如果已经有了智能规律，那少的数据就能形成智能。

CAE领域的仿真计算，就是已经有了各类力学规律在背后，所以不需要太多数据，就可以形成更详细的数据，进而为智能服务。

二、秦始皇的暴政

当然，这些事呢，不是秦始皇一个人做的。姑且全放在秦始皇一人身上吧。毕竟，他是集大成者。那么秦始皇主要做了哪些事？这里就说两个点。

及至始皇，奋六世之余烈，振长策而御宇内，吞二周而亡诸侯，履至尊而制六合，执敲扑而鞭笞天下，威振四海。

（1）禁止私学，书同文，车同轨

禁止私学，就是所有的教育要国家统一来做。

这是解决什么问题？从知识的角度来说，他是要解决适配性问题。

这是毁掉多少个产业。本来分裂的，各自为政的，结果，现在全统一了。而且是强制的，这对其他六国，就是暴政。这个暴比杀人放火要暴得多，以至于从未屠城的秦始皇的名声比动不动就屠城的项羽要差很多。

（2）改分封制为郡县制

就是原来都有诸侯国，都能当国王。现在只能当市长，省长。只是一个职业经理人。不是自己的家产了。这自然又是一大暴政，因为这剥夺了很多皇族和功臣等的财产。这个暴政，也是秦始皇要承担的。

那么在知识的角度来说，改分封为郡县制，是要解决什么问题呢？

这是要解决可复制性。

解决什么的可复制性？解决政策的可复制性。解决适配性的最大范围。减少孤岛。

三、总结

为了从数据到智能，我们必须要标准化数据，标准化信息，并且极大范围的共享和可复制。这是要打破多少障碍。所以，这是一个非常困难的事。

但是，有人说，那既然那么困难，我们为什么要做这个智能制造呢？

嗯，确实很难回答。

只能用孟子的一句话作为结尾吧。

2、知识工程是什么

知识工程的介绍

知识工程的概念是1977年美国斯坦福大学计算机科学家费根鲍姆教授(E．A．Feigenbaum)在第五届国际人工智能会议上提出的。知识工程是人工智能的原理和方法，对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。知识工程是以知识为基础的系统，就是通过智能软件而建立的专家系统。知识工程可以看成是人工智能在知识信息处理方面的发展，研究如何由计算机表示知识，进行问题的自动求解。知识工程的研究使人工智能的研究从理论转向应用，从基于推理的模型转向基于知识的模型，包括了整个知识信息处理的研究，知识工程已成为一门新兴的边缘学科。知识工程是一门以知识为研究对象的新兴学科，它将具体智能系统研究中那些共同的基本问题抽出来，作为知识工程的核心内容，使之成为指导具体研制各类智能系统的一般方法和基本工具，成为一门具有方法论意义的科学。1984年8月全国第五代计算机专家讨论会上，史忠植提出：知识工程是研究知识信息处理的学科，提供开发智能系统的技术，是人工智能、数据库技术、数理逻辑、认知科学、心理学等学科交叉发展的结果。

数据库知识工程是什么

知识工程KBE（Knowledge

based

Engineering）是通过知识的驱动和繁衍对工程问题和任务提供最佳解决方案的计算机集成处理技术。由于KBE技术的开放性，到目前为止，尚未有一种公认的完整定义。

知识工程是一种存储并处理与产品模型有关的知识，且基于产品模型的计算机软件系统。其技术内涵可总结为：①知识工程是关于设计、制造等的处理过程；②知识工程是领域专家知识的总结和集成的过程；③知识工程是CAD

/CAM

/CAE

技术与AI

技术的综合与集成过程。

人工智能研究的领域是什么？

人工智能的研究领域主要有：知识工程，模式识别，机器人学。

1、知识工程：是费根鲍姆教授在第五届国际人工智能会议上提出的一种概念，恰当运用专家知识的获取、表达和推理过程的构成与解释，是设计基于知识的系统的重要技术问题。

2、模式识别：又称图形识别，是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。

3、机器人学：又称为机器人技术或机器人工程学，是与机器人设计、制造和应用相关的科学，主要研究机器人的控制与被处理物体之间的相互关系。

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