知識(shí)轉(zhuǎn)化是知識(shí)管理領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ),。野中郁次郎將顯性知識(shí)和隱性知識(shí)之間的相互作用和變化稱為knowledge conversion,，即知識(shí)轉(zhuǎn)化。他提出,，知識(shí)的轉(zhuǎn)化要通過(guò)“Socialization（社會(huì)化：從隱性知識(shí)到隱性知識(shí)）”,、“Externalization（外化：從隱性知識(shí)到顯性知識(shí)）”、“Combination（連接化：從顯性知識(shí)到顯性知識(shí)）”,、“Internalization（內(nèi)化：從顯性知識(shí)到隱性知識(shí)）”四個(gè)過(guò)程來(lái)完成,，簡(jiǎn)稱SECI。

　　人工智能與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合產(chǎn)生了所謂“知識(shí)處理”的新課題,。即要用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人腦的部分功能,，或解決各種問(wèn)題，或回答各種詢問(wèn),，或從已有的知識(shí)推出新知識(shí)等等,。為了進(jìn)行知識(shí)處理，當(dāng)然首先必須獲取知識(shí),，并能把知識(shí)表示在計(jì)算機(jī)中,，能運(yùn)用它們來(lái)解題。因此,，知識(shí)的獲取,、知識(shí)的表示和知識(shí)的運(yùn)用也就成了知識(shí)工程的三大要素或主要研究?jī)?nèi)容。

　　在建立一個(gè)具體的專家系統(tǒng)時(shí),，人們往往要花很多人力和財(cái)力在知識(shí)獲取上,，它被公認(rèn)為是知識(shí)處理的一個(gè)“瓶頸”。知識(shí)獲取要研究的主要問(wèn)題包括：對(duì)專家或書(shū)本知識(shí)的理解,、認(rèn)識(shí),、選擇、抽取,、匯集,、分類和組織的方法；從已有的知識(shí)和實(shí)例中產(chǎn)生新知識(shí),，包括從外界學(xué)習(xí)新知識(shí)的機(jī)理和方法,；檢查或保持已獲取知識(shí)集合的一致性（或無(wú)矛盾性）和完全性約束的方法,；盡量保證已獲取的知識(shí)集合無(wú)冗余的方法。知識(shí)獲取分主動(dòng)式或被動(dòng)式兩大類,。主動(dòng)式知識(shí)獲取是知識(shí)處理系統(tǒng)根據(jù)領(lǐng)域?qū)＜医o出的數(shù)據(jù)與資料利用諸如歸納程序之類軟件工具直接自動(dòng)獲取或產(chǎn)生知識(shí),，并裝入知識(shí)庫(kù)中。所以也稱知識(shí)的直接獲取,。而被動(dòng)式知識(shí)獲取往往是間接通過(guò)一個(gè)中介人（知識(shí)工程師或用戶）并采用知識(shí)編輯器之類的工具,，把知識(shí)傳授給知識(shí)處理系統(tǒng)，所以亦稱知識(shí)的間接獲取,。按知識(shí)處理系統(tǒng)獲取知識(shí)的工作方式,，可以分成交互式和自主式（或非交互式）兩種。交互式知識(shí)獲取在獲取過(guò)程中要不斷與人進(jìn)行交互,，或提供解釋,，或要求輸入信息，或提問(wèn)求答,，或請(qǐng)求驗(yàn)證等等,。交互式的知識(shí)獲取，對(duì)用戶或知識(shí)工程師有較大的透明度和控制能力,，比較適合于從專家大腦中獲取知識(shí),。自主式知識(shí)獲取則在獲取過(guò)程中完全由知識(shí)處理系統(tǒng)自主完成，例如輸入的是一段講話,，一本書(shū)或資料,，輸出的便是從中抽取出來(lái)的知識(shí)。這里即便不考慮諸如語(yǔ)聲識(shí)別,，文字識(shí)別,，自然語(yǔ)言理解和認(rèn)知科學(xué)等方面的許多難題，解決起來(lái)仍是十分困難的,。按知識(shí)獲取的策略或機(jī)理,，可分為：死記硬背式（或稱機(jī)械照搬式）獲取,；條件反射式知識(shí)獲?。唤虒W(xué)式（或傳授式）知識(shí)獲??；演繹式知識(shí)獲取,；歸納式知識(shí)獲?。唤忉屖街R(shí)獲取,；猜想證實(shí)式知識(shí)獲?。环答佇拚街R(shí)獲?。活惐群吐?lián)想式知識(shí)獲??；外延式知識(shí)獲取等。

　　要將知識(shí)告訴計(jì)算機(jī)或在其間進(jìn)行傳遞,，必須將知識(shí)以某種形式邏輯地表示出來(lái),，并最終編碼到計(jì)算機(jī)中去，這就是所謂的知識(shí)的表示問(wèn)題,。不同的知識(shí)需要用不同的形式和方法來(lái)表示,。它既應(yīng)能表示事物間結(jié)構(gòu)關(guān)系的靜態(tài)知識(shí)，又應(yīng)能表示如何對(duì)事物進(jìn)行各種處理的動(dòng)態(tài)知識(shí),；它既要能表示各種各樣的客觀存在著事實(shí),，又要能表示各種客觀規(guī)律和處理規(guī)則；它既要能表示各種精確的,、確定的和完全的知識(shí),，還應(yīng)能表示更加復(fù)雜的、模糊的,、不確定的和不完全的知識(shí),。因此一個(gè)問(wèn)題能否有合適的知識(shí)表示方法往往成為知識(shí)處理（解題）成敗的關(guān)鍵。而且知識(shí)表示的好壞對(duì)知識(shí)處理的效率和應(yīng)用范圍影響很大,，對(duì)知識(shí)獲取和學(xué)習(xí)機(jī)制的研究也有直接的影響,。知識(shí)表示的方法很多，例如,，謂詞邏輯表示,，關(guān)系表示（或稱特性表表示），框架表示,，產(chǎn)生式表示,，規(guī)則表示，語(yǔ)義網(wǎng)表示,，與或圖表示,，過(guò)程表示，Petri網(wǎng)表示,，H網(wǎng)表示,，面向?qū)ο蟊硎荆约鞍陨隙喾N方法的混合或集成表示等。這些表示方法各適用于表示各種不同的知識(shí),，從而被用于各種應(yīng)用領(lǐng)域,。對(duì)于“知識(shí)面”很窄的專家系統(tǒng)一類的應(yīng)用，往往可以根據(jù)領(lǐng)域知識(shí)的特點(diǎn),，從中選擇一種或若干種表示方法就可以解決問(wèn)題,。但是為了開(kāi)發(fā)具有較寬領(lǐng)域知識(shí)的系統(tǒng)，例如多專家系統(tǒng)的聚合系統(tǒng)（或稱協(xié)同式專家系統(tǒng)）和分布式多功能知識(shí)處理系統(tǒng)等,，僅用互不相干的知識(shí)表示方法便難以適應(yīng)要求,。

　　為了讓已有的知識(shí)產(chǎn)生各種效益（包括社會(huì)、經(jīng)濟(jì),、政治,、軍事和科學(xué)等方面的效益），使它對(duì)外部世界產(chǎn)生影響和作用,，必須研究如何運(yùn)用知識(shí)的問(wèn)題,。運(yùn)用知識(shí)來(lái)設(shè)計(jì)機(jī)器、建造水壩,、推斷未來(lái),、探索未知、管理社會(huì),，乃至運(yùn)用知識(shí)來(lái)作曲,、繪畫(huà)或?qū)懳恼碌榷际怯弥R(shí)來(lái)解決問(wèn)題和改造世界的活動(dòng)。顯然,，知識(shí)處理學(xué)不能研究這些具體運(yùn)用知識(shí)的過(guò)程或方法,，而是要研究在上述各種具體的知識(shí)運(yùn)用中都可能用到的一些方法（或模式）。它們主要包括推理,、搜索,、知識(shí)的管理及維護(hù)、匹配和識(shí)別,。推理指各種推理的方法與模式的研究,。研究前提與結(jié)論之間的各種邏輯關(guān)系及真度或置信度的傳遞規(guī)則等。搜索指各種搜索方式與方法的研究,。研究如何從一個(gè)浩翰的對(duì)象（包括知識(shí)本身）空間中搜索（或探索）滿足給定條件或要求的特定對(duì)象,。知識(shí)的管理及維護(hù)包括對(duì)知識(shí)庫(kù)的各種操作（如檢索、增加,、修改或刪除）,，以保證知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的一致性和完整性約束等的方法和技術(shù)。匹配和識(shí)別指在數(shù)據(jù)庫(kù)或其他對(duì)象集合中,，找出一個(gè)或多個(gè)與給定“模板”匹配的數(shù)據(jù)或?qū)ο蟮母鞣N原理和方法,，以及在僅有不完全的信息或知識(shí)的環(huán)境下，識(shí)別各種對(duì)象的原理與方法。

 

知識(shí)管理

 

所謂知識(shí)管理的定義為,，在組織中建構(gòu)一個(gè)量化與質(zhì)化的知識(shí)系統(tǒng),，讓組織中的資訊與知識(shí)，透過(guò)獲得,、創(chuàng)造,、分享、整合,、記錄,、存取、更新,、創(chuàng)新等過(guò)程，不斷的回饋到知識(shí)系統(tǒng)內(nèi),，形成永不間斷的累積個(gè)人與組織的知識(shí)成為組織智慧的循環(huán),，在企業(yè)組織中成為管理與應(yīng)用的智慧資本，有助于企業(yè)做出正確的決策,，以因應(yīng)市場(chǎng)的變遷,。