知识工程原理

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isbn号码:9787810214575
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  • 知识工程
  • 人工智能
  • 知识表示
  • 推理
  • 专家系统
  • 知识获取
  • 知识库
  • 机器学习
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  • 智能系统
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具体描述

好的,以下是一本假设的、与《知识工程原理》无关的书籍的详细简介: --- 书名:《迷雾之海的航迹:古代航海术与星辰的指引》 作者:艾德里安·福斯特 (Adrian Foster) 译者:李文静 内容概要 《迷雾之海的航迹》是一部跨越数千年历史,深入探索人类征服海洋的壮阔史诗。本书并非聚焦于现代的电子导航系统或复杂的海洋学理论,而是将目光投向那些在没有雷达、没有全球定位系统的时代,凭借着对自然现象的敏锐观察和世代积累的经验,将船只引向遥远彼岸的古代水手。 本书的叙事线索围绕着三大核心支柱展开:天体导航的艺术、洋流与风系的解读,以及对海岸地貌的记忆与符号化。 我们将一同潜入那些被遗忘的航海时代,从波利尼西亚的独木舟到维京人的长船,从腓尼基人的地中海贸易路线到阿拉伯海上的季风贸易网络。 第一部分:星辰的低语——天体导航的失落技艺 本部分详细剖析了人类如何将头顶的星空转化为可信赖的地图。作者首先描绘了古代文化中对天象的理解,阐述了不同文明如何通过观测北极星(或南十字星)、太阳的起落点以及特定的星座群(如昴星团)来确定纬度。 日影测定法与象限仪的演变: 深入探讨了通过测量正午太阳高度角来推算地理位置的古老方法。书中细致地描述了简易的“影子板”到复杂如希腊象限仪、波斯星盘等精密仪器的发展轨迹。这些工具不仅是测量仪器,更是古代天文学与实践地理学的完美结合。 “星星的地图”: 重点分析了太平洋岛屿航海家们所依赖的“航行星图”(Star Compass)或“球状导航图”。这些图谱并非纸质的平面图,而是口口相传的、基于特定航线对应特定天体的空间记忆系统。我们探究了他们如何利用水波的反射和特定星星的升起点来维持航向,即使在阴天也能依靠对星座在特定时间点相对位置的记忆进行推算。 第二部分:海洋的脉搏——风、流与海洋信号的解读 航行不仅仅是关于方向的确定,更关乎对海洋本身动态的理解。古代水手是杰出的海洋气象学家和洋流专家。 季风的节奏: 重点研究了印度洋和南海季风系统的规律性。书中通过对阿拉伯和印度古代水手日志的分析,重现了他们如何精确预测风向的转变,从而规划出横跨数千英里的远洋贸易路线。这种对季节性风向的把握,是古代全球贸易得以实现的关键。 洋流的“公路”: 考察了古代航海家对主要洋流的经验性认知。例如,他们如何利用加那利寒流和墨西哥湾暖流的规律来缩短返航时间。本书阐述了这些知识是如何通过长期的试错和对特定鱼类、漂浮物的观察而获得的。 动物与云的预兆: 这一章节侧重于非仪器性的、生物学和气象学的直觉。海鸟的回归路线、特定海藻的出现、云层的结构变化,都被古代水手视为下一次天气转变的可靠信号。书中收录了大量关于这些“海洋生物钟”的传统知识记录。 第三部分:陆地的召唤——地貌记忆与“航行叙事” 当船只驶近陆地,天体导航的作用减弱,地貌识别和对海岸线的记忆成为决定性因素。 记忆的迷宫: 探讨了“地貌记忆法”(Landfall Memory)在航行中的重要性。这包括对独特山峰轮廓的辨识、特定颜色的岩石、甚至河流入海口的气味标记。作者引入了人类心理学和空间记忆的研究,来解释为何某些航海家族能够代代相传地记住比地图更复杂的海岸信息。 航行叙事与歌谣: 许多关键的航海知识是通过韵律或歌曲的形式被编码和传递的,以确保信息在缺乏书写传统的社群中能够准确无误地传承。本书分析了几种现存的古代航海歌谣的结构,揭示了隐藏在优美旋律之下的精确导航数据。 人工标志的遗迹: 研究了古代水手在无法依赖自然标记时所设置的临时的或半永久性的人工标记,如特殊的堆石堆(Cairns)、或在珊瑚礁上刻下的符号。 本书特色 《迷雾之海的航迹》的独特之处在于,它超越了单纯的历史叙事,深入到古代水手认知世界的层面。作者福斯特是一位人类学家兼古天文研究者,他不仅仅是记录了“他们做了什么”,更试图重构“他们是如何思考的”。本书的语言力求精确而富于画面感,旨在带领读者放下现代的GPS,亲身感受在无边无际的海洋上,唯有智慧、勇气和对自然秩序的深刻理解,才能安全抵达目的地的震撼体验。全书配有大量手绘插图,精确还原了古代导航工具的构造与使用场景。 ---

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读后感

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这本书的行文风格极其注重理论的连贯性和概念的纯粹性,但这种纯粹是以牺牲实用性为代价的。我读完后,对于“知识工程”在实际工业界是如何运作的,依然一片茫然。书中对于知识表示的讨论,停留在对“符号”和“意义”的笼统探讨上,完全没有涉及现代知识工程中至关重要的“概率论”或“统计方法”在处理模糊信息时的角色。如果我是一个希望了解如何利用贝叶斯网络进行决策支持的工程师,这本书对我来说,简直是一本“反向指南”——它明确地告诉你,这些具体的计算工具并不重要,重要的是那些“更深刻的洞察”。作者似乎完全忽视了知识在真实世界中必然伴随着噪声和不完整性的现实挑战。它描绘的知识世界是高度理想化的、静态的,没有任何关于知识生命周期管理、版本控制,或者大规模知识库维护的实际考量。因此,它在工程层面的指导价值几乎为零。

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这本书,坦白说,我拿到手的时候是带着极大的期待的,毕竟“知识工程”这个词本身就充满了吸引力,仿佛预示着一种构建、组织和应用人类智慧的蓝图。然而,当我翻开第一页,那种期待感很快就被一种深层次的困惑所取代。它似乎避开了所有那些让人能立刻抓住的、具体的“如何做”的指导,更像是在描绘一个宏大的哲学愿景。我一直在寻找那些关于本体论构建、推理机设计、或者知识表示形式的具体技术细节,哪怕是早期的专家系统是如何划分界限的,但这些内容在书中是完全缺席的。它更像是对“知识的本质”进行了一番深奥的探讨,用了很多晦涩的术语来阐述一个基本概念,导致我阅读时常常需要停下来,查阅大量的背景资料,才能勉强跟上作者的思路。说实话,如果一个初学者想从这本书里学到如何搭建一个简单的知识库,那他一定会失望而归。它更适合那些已经浸淫在这个领域多年,想要从更高的维度重新审视这个学科的学者,但即便是他们,可能也会觉得这种抽象的探讨过于清谈,缺乏实际的工程落地性。这本书的重点似乎完全不在于“工程”二字。

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这份阅读体验,老实说,相当令人沮丧。我本来以为这本书会是理解现代人工智能基石——知识表示与推理的绝佳入门读物。结果呢?它更像是一部充满古代哲思的文本,用一种非常华丽的辞藻来包装一些非常基础、甚至可以说是已被现代计算科学超越的观点。书中对“知识的结构化”这一核心议题的处理,几乎完全是概念上的空谈,没有涉及任何数据结构层面的讨论,比如如何用面向对象的方法组织知识,或者图数据库在知识表示中的应用。我翻遍了全书,寻找任何与逻辑编程语言(如Prolog)相关的讨论,或者关于非单调推理机制的介绍,但这一切都付诸东 মুদ্রা。它似乎完全生活在一个脱离了硬件和软件约束的纯粹思想世界里。对于希望了解专家系统如何从理论走向实践的读者来说,这本书提供的价值近乎为负,因为它耗费了大量篇幅来论证一个在今天看来显而易见的前提——知识是重要的,却完全没有触及如何用机器有效处理它的核心难题。

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读完这本关于“知识工程”的著作,我的感觉非常矛盾,好比听了一场关于烹饪的讲座,但讲师全程没有提到任何食材的名称,更别说火候和刀工了。它花了很多篇幅来讨论“信息”与“知识”之间的形而上学鸿沟,用一种近乎诗意的语言描述了人类认知的边界,这部分读起来确实很有文学性,但对于一个致力于解决实际问题的工程师来说,这信息密度几乎为零。例如,当谈到知识获取的环节时,书中提到的都是“与心智的深层对话”或“对经验的内化提炼”,而不是诸如语义网络、框架理论或者规则编程等具体的工具和方法论。我期待看到的是关于如何处理不确定性、如何进行冲突消解的算法描述,或者至少是对经典知识表示方法的批判性综述,但这些内容被彻底地回避了。这本书更像是一部知识论的导论,被冠以一个工程学的名字,导致任何想从中找到实用技术指导的人都会感到彻底的迷失方向,因为它根本就没有提供任何可以被“工程化”的具体步骤或模型。

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这本书给我的最大印象是其极强的“去技术化”倾向。它似乎刻意地疏远了任何与具体计算实践相关的术语和案例。我尝试寻找一些关于知识获取自动化工具的案例分析,或者至少是对早期AI冬天教训的反思,但书中只提供了一种近乎完美的、理想化的知识世界图景。阅读过程中,我多次试图将其与我在其他课程中学习到的关于自然语言处理(NLP)中如何构建语义框架的内容进行关联,但这本书提供的框架是如此的松散和抽象,以至于根本无法建立起任何有效的桥梁。它没有讨论任何关于知识图谱的构建流程,没有涉及本体论的层次结构设计原则(如OWL或RDF的初级概念),甚至连最基本的演绎推理和归纳推理在计算层面的实现差异都未曾提及。它更像是一本面向人文社科的读物,而非一本面向计算机科学的教材,对于致力于构建智能系统的读者来说,它提供的知识“载体”几乎是空无一物的。

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