《知识表示工具在感知支持系统中的应用》加拿大国防研究与发展部（DRDC）

感知（意义构建）支持系统的发展要求人们关心知识表示。由于没有任何一种表示方法本身非常适合所有的任务，作者提出了一个适合在基于计算机的支持系统中处理态势分析的知识表示工件集合。所描述的方法使得结合不同表示形式的优势成为可能。每种表示范式都可以与感性认识的某个方面相匹配，与这个方面自然契合。例如，将信息表示为命题适合于自动推理，而用图表示法对这些信息进行编码则可以通过网络分析技术进行知识发现。空间特征很适合地理空间推理，而情况案例显然很适合基于案例的推理范式。本文简要介绍了这些表示方法（以及其他一些），并讨论了未来工作的一些方向。

【关键词】 意义构建、态势分析、知识表示、支持系统

引言

意识概念与拥有知识、认知或理解有关[1]。反过来，感性认识可以被看作是在不确定的情况下创造态势感知的过程[2, 3]。它是一个不断获取、反思和行动的过程。这是一个以行动为导向的循环，人们不断地、相当自动地经历这个循环，以便将经验融入他们对周围世界的理解[4]。以上的考虑表明，要采用以知识为中心的观点来进行态势分析和意义构建支持系统[5-6]。这种观点最终要求人们关心知识表示，这是一门关注知识如何被符号化并被计算机程序自动操作（处理和/或交流）的学科，特别是那些模拟人类推理的程序。

从一个相关的角度来看，在当代活动中，各级分析员和决策者都在一个信息饱和的环境中工作。工作人员需要足够的信息来做出决策，但也需要技术的支持，使他们不至于被信息淹没。然而，不幸的是，尽管近年来取得了重大进展，但从数量和种类不断增加的来源中获得的很大一部分数据和信息的处理仍在手工进行。当然，手工和心智处理大量的数据和信息是非常费力、复杂、耗时和容易出错的。实际上，现在可用的数据和信息的数量和复杂性已经使这种处理方式变得不切实际，而且随着越来越多的数据和信息源的开发和可用，这种情况正在恶化。在有意义和可能的情况下，必须用自动处理来取代心智和人工处理。

显然，鉴于上述的数据和认知过载问题，自动化在感知和决策过程中可以发挥关键作用。这一点，再加上前面讨论的采用以知识为中心的观点来进行情况分析和决策，已经导致开发了一些自动处理组件，用于感知支持系统[6-11]。反过来，自动处理需要开发适当的知识表示机制，将情况知识传达给基于计算机的处理组件，并收集处理的结果。

根据这些思路，本文描述了一套正式的知识表示工具，这些工具的开发是为了以适合计算机系统处理的正式方式表示知识。这些构件是为了满足加拿大国防研究与发展部（DRDC）开发的感知支持系统（S3）的需要而构思的。S3是一个创新的、基于计算机的、可组合的和可互操作的感知支持工具的联合体，这些工具被整合并交错到一个整体的、连续的流程中，支持参与形势分析活动的分析员们。

本文分述如下。第二节简要介绍了基于知识的系统，第三节则全面介绍了为S3开发的知识表示工具。然后，第四节到第十节简明扼要地描述了这些神器中的每一个。第十一节讨论了用于表示领域专家知识的其他工件，最后，第十二节提出了一些结论性意见和未来工作的主题。