摘要:從地理信息服務升級到地理知識服務,既是一種必然的發展趨勢,也是信息爆炸困境下的迫切現實需求.本文辨析了地理知識服務的內涵、其與地理信息服務的聯系與區別,以及其對形式化知識表示與智能化知識處理的要求;在分析傳統人工智能技術的局限性和人工智能技術新近突破性進展的基礎上,指出最新發展水平的人工智能技術為發展地理知識服務所提供了令人樂觀的認知智能基礎;從地理知識服務的時空本質特性的角度,指出了發展地理知識服務面臨的空間表示知識化、空間分析認知化、知識服務情境化三方面的主要問題;進而提出了地理知識服務的分級發展策略和推進路徑.

　　關鍵詞:地理信息服務;地理知識服務;地理空間人工智能;時空知識圖譜

　　1信息爆炸呼喚智能化的地理知識服務

　　經過將近20年的發展,地理信息服務作為地理信息技術在當今網絡計算時代的基本應用形式,已成為全社會重要的基礎信息服務之一[1].地理信息服務實現了讓用戶通過網絡隨時隨地便捷獲取地理信息的目標,然而,面對未在已有地理信息服務中預先定義好的實際問題,現有地理信息技術缺乏根據情況從大量信息中自動整合相關信息,融合地理知識進行推理,形成高價值知識性輸出以支持決策的能力,使我們面臨數據海量、信息爆炸、知識難求的局面[2].究其原因,這是因為現有的地理信息技術缺乏知識和認知智能.

　　不論是整合信息,還是形成認識、分析情況乃至決策,都需要知識和認知智能,而這是現有地理信息技術所不具備的.信息爆炸使得將主要面向信息檢索的地理信息服務提升到具有一定認知智能的地理知識服務的需求變得十分迫切.實際上,文獻[2—4]都曾指出由地理信息服務轉向地理知識服務是必然的發展趨勢.

　　地理知識服務以知識表示與包括知識推理在內的一定程度的認知智能為基礎.近10年來,人工智能技術取得了廣為人知的突破.筆者認為,融合深度學習、語義網、自然語言處理3項重大人工智能突破的知識圖譜技術,正在帶來知識獲取、管理與應用及認知智能的迅速發展,為發展地理知識服務帶來了機遇.基于這些最新進展,本文嘗試從地理知識服務的內涵、地理知識服務的需要及能得到什么樣的人工智能技術支撐、發展地理知識服務面臨的基本問題等角度,探討從地理信息服務到地理知識服務的智能化升級,旨在拋磚引玉,促進地理信息智能化的研究與發展.

　　2地理知識服務的內涵及其辨析

　　雖然地理知識服務這一術語在國內外文獻中已經提出,但它的內涵仍需進一步明確、辨析.特別是,對于什么是地理知識,地理知識服務是否以智能化的知識處理為前提,地理知識服務與地理信息服務的關系與區別都有待澄清.在此,筆者給出自己的理解,為后文提供概念基礎,也供大家批評、討論.

　　2.1地理知識服務的內涵

　　筆者把本文所展望的下一代具有認知智能特征的地理信息技術的基本應用形式稱為地理知識服務,它以地理知識為服務內容,以計算機中的形式化知識表示為地理知識載體,以地理空間認知智能為智能特征,以面向情境或問題或主動或應需地準確提供地理知識為服務目標.進一步闡釋如下.

　　2.1.1信息與知識的辨析

　　本文所提地理知識服務中的知識既包括地理信息(事實性地理知識),例如“泰山在山東省”,也包括平常意義上的概念性、規律性地理知識等,例如“沙漠中晝夜溫差很大”.本文所說的知識是知識工程意義上的知識,強調的是知識表示的形式,而非知識內容.例如“泰山在山東省”可以說是一條信息,也可以說是一條事實性知識,它到底是信息還是知識不在于它本身,而在于它是否與其他知識有效關聯、處理它的智能主體能否利用知識的關聯進行智能推理.

　　對人而言,可以想象,一個有地理知識的人和一個年幼無知的小孩,他們對“泰山在山東省”的這一事實的理解是不相同的.而對計算機而言,在它的內部表示中,如果泰山在山東省這個基本事實是一條孤立的數據,則它就是一條信息數據,僅能基于它回答“泰山在哪個省”這樣直接的問題.而如果泰山在山東這個基本事實關聯到了“山”“泰山是一座山”“省”“山東是一個省”等概念與事實上,并且計算機還能理解到山是有一定地域規模的高出周圍地表的地形現象、省是一種由國家直接管轄的行政區劃等,則計算機可以在這些關聯的概念與事實上作出很多推理,則“泰山在山東省”這一基本事實就成了一條知識.因此,地理知識服務與地理信息服務的本質區別體現在計算機內部的數據表示以及基于這種表示能做的“運算”上.地理信息服務基于結構化的信息數據表示,其處理主要面向信息查詢或檢索;而地理知識服務基于知識表示,其處理主要面向知識推理.

　　2.1.2知識與智能的關系

　　與上述知識的界定相匹配,這里所說的地理知識服務必然要求計算機系統(或者更具體地說就是地理知識系統/地理信息系統)具備有效處理知識的能力,即表示、理解和運用知識的能力———某種人工智能.按照現行文獻中的一般用法,筆者把這種理解、運用(例如推理)乃至發現新知識的智能稱為(計算機的)認知智能,以區別于現行文獻中一般用法所提的感知智能,例如語音識別、人臉識別背后的智能.與語音識別、人臉識別等比較成熟的感知智能應用相比,語義搜索、智能問答、聊天機器人、商品推薦等已經出現的認知智能應用雖然還不夠成熟,但廣受業界和用戶的追捧,并被寄予厚望.因此,本文中的地理知識服務既是以地理信息的知識化、地理信息技術的智能化為前提和基礎的,也是作為當代地理信息技術智能化升級的具象目標來提的,還是作為未來智能化地理信息技術的主要應用形式來提的,以期避免簡單地提地理信息技術智能化可能帶來的籠統和泛泛.

　　2.2與地理信息服務的聯系和比較

　　本文通過比較地理知識服務與傳統的地理信息服務,進一步澄清地理知識服務的內涵.列出了現行的地理信息服務與所展望的地理知識服務的主要方面的對比.與地理信息服務相比,地理知識服務最大的不同是服務內容,前者提供信息,后者提供知識(包括在當前地理信息服務中以結構化信息型數據表示的事實性知識,即平常意義上的信息).

　　從內容來源上看,現行地理信息服務以空間數據庫中數據為主,而大數據時代的地理知識服務需要將富含地理知識的文本、地圖等考慮在內.從數據表示和處理能力上看,地理信息服務基于結構化的信息數據表示,其處理主要面向信息查詢或檢索;而地理知識服務基于知識表示,除了語義檢索,其處理主要面向知識推理.此外,構建這種表示的方法很關鍵.如果依靠人工方式構建大規模知識庫,則成本很高,若成本過高,則方法不可行.專家系統作為上一代知識工程技術的代表,雖然有一些成功的應用,但難以推廣的主要原因之一就在于難以構建大規模規則知識庫[14].

　　從應用效果上看,現行地理信息服務通過針對特定信息查詢設計、定制的用戶界面幫助用戶查詢地理信息,而所展望的地理知識服務根據用戶給出的相對開放、靈活的提問或指示,根據感知覺察到的情境,智能化地集成分析所涉及的知識,作出必要的推理,或應需或主動地提供知識服務.

　　為了強化地理知識服務和地理信息服務的不同,一定程度地把它們放在了對立面作比較,而實際上,通過這種可比性和類比關系,本文試圖表明地理知識服務是對地理信息服務的繼承和知識化、智能化升級.從這種升級的角度來看,筆者認為現行的地理信息服務正是實現地理知識服務的現實起點.而如果暫時拋開其中的復雜性與各種困難,也可以簡單地認為地理知識服務就是對現行地理信息服務在地理空間表示上的知識化、在地理空間分析上的認知化、在應用服務中的情境化.筆者用一個例子來說明地理信息服務與地理知識服務之間密切的聯系和看似細微實則具有根本性不同的區別.設想在新冠疫情期間,駕車到成都雙流機場迎接親友的地理信息服務場景.

　　從駕車路線的導航來看,現有的導航服務可以準確、高效地實時導航,但它不能在導航開始前給出“到機場接機需要佩戴口罩,否則不能進入機場迎接大廳”這一重要提示.在這個例子中,現行地理信息服務由于不能整合有關信息、融合知識、自動推理,因而不具備情境化的智能服務能力.實際上,這樣的智能服務需求非常普遍,包括雨季交通中對道路積水的提醒、郊野活動時對移動網絡信號覆蓋范圍的提醒、隧道行車時對可能存在的路面暗冰的提醒等,都需要這樣的基于知識的情境化推理智能.這些例子中,所提供的似乎仍然是地理信息服務,但由于其處理需要基于知識和認知智能來融合事實性知識(信息)和概念性知識,因此,本質上已經是智能化的地理知識服務.

　　3地理知識服務的人工智能技術發展基礎

　　地理知識服務以計算機有效地表示和智能化地處理知識為前提和基礎.本節結合人工智能技術的發展來分析、說明為什么說直到知識圖譜技術的新近突破,當今發展水平的人工智能技術才為發展地理知識服務提供了讓人有理由樂觀的基礎.首先,指出傳統知識工程的不足、深度學習技術突破的局限性.然后,分析新近知識圖譜技術在知識表示與推理上的發展帶來的機遇.

　　4地理知識服務的基本問題

　　上文從地理信息服務到地理知識服務升級轉換的角度,闡釋了地理知識服務的內涵,并指出實現這種升級轉換的關鍵是引入知識表示和認知智能,而知識圖譜技術作為大數據時代的知識工程技術取得的進展為發展地理知識服務提供了知識表示與推理技術基礎.然而,地理知識具有時空本質特性,當下常規知識圖譜將時空作為一般屬性,不能充分、精確地表示復雜時空關系,不足以充分關聯、深入挖掘地理時空大數據中蘊含的豐富地理時空知識.這種情況類似于地理信息技術發展之初,一般的關系數據模型不足以表示復雜的地理對象,不足以處理地理對象之間復雜的空間關系.后來經過約20年(1980—2000年期間)的研究、發展,地理信息技術領域最終構建出拓展了關系數據模型的地理空間關系數據模型,研制出空間數據庫引擎,支撐了當今大規模地理信息服務的實現.

　　類似地,針對目前知識圖譜中時空建模的上述根本性不足,筆者認為發展地理知識服務的關鍵是要發展充分顧及時空知識表示與時空關系推理特性的時空知識圖譜技術.正如當初空間數據庫技術以當時的關系數據庫技術為基礎,有理由認為待發展的時空知識圖譜技術宜以當前的知識圖譜技術為基礎,而擴展的關鍵是要向知識圖譜中植入時空維度,如圖2所示,發展時空型知識圖譜的理論、方法與技術.為此,需要解決3個方面的主要問題.

　　5地理知識服務的分級發展和推進路徑

　　地理知識服務是地理信息產業的一次智能化升級,其發展是一項長期而浩大的艱巨工程.下文就如何循序漸進地推進其發展,從分級發展和推進路徑兩個方面拋出構想.

　　5.1分級發展策略

　　前文為了強調與現行地理信息服務的區別和對其的升級,強化了地理知識服務的認知智能屬性.然而,計算機的認知智能仍在發展中,還遠不成熟.而面對信息爆炸困境和人工智能技術的迅速發展,不同智能化程度的地理知識服務有現實需求.因此,宜分級推進地理知識服務的發展.下面從知識化、智能化程度的角度,嘗試給出一種地理知識服務分級.這里有意拉大級別之間的差距,以便于區分各個級別.第一級(L1)為現行的地理知識網站和地理信息服務,它們未采用知識表示方法,不具備知識智能化處理能力.

　　在第二級(L2)中,引入了結構化或向量式知識表示,強調自動構建知識圖譜的能力和知識推理能力,設想中的典型應用為地理知識語義搜索和智能問答.第三級(L3)強調結構化符號知識表示與向量式知識表示的融合,以及兩種表示下知識推理的融合,在此基礎上形成對地理空間的理解性認知,設想中的典型應用為地理場景“看圖說話”、智能對話.第四級(L4)強調具備根據實際情況在較為開放的知識領域中自動整合知識、有針對性地提供知識服務或解釋地理現象,設想中的典型應用為情境覺知的地理知識服務和人造GIS/GKS分析員,后者由文獻[11]提出.5.2從理論研究到規模化應用的發展路徑從地理信息服務到地理知識服務的發展是一種根本性改造,涉及理論與方法研究、關鍵技術研發、基礎工程建設、應用推廣與產業化等方面.

　　理論與方法研究的基本問題在上文已經著重闡述,主要包含表示知識化、分析認知化、服務情境化3方面.在關鍵技術研發上,一方面,需要研發具備時空知識表示、推理、智能交互能力的時空知識圖譜引擎;另一方面,需要研發從時空大數據自動構建時空知識圖譜的工具.在地理知識基礎工程建設上,一方面,需要構建具有廣泛適用性的基礎性地理時空本體,以及領域性、行業性地理時空本體,形成標準;另一方面,需要完成地理時空知識的標準化生產.在應用推廣和產業化方面,需要構建基礎性大規模知識服務平臺以支撐全社會高效、經濟的構建知識服務應用系統.

　　地理論文范例： 地理信息系統在旅游管理中的應用

　　6總結與展望

　　本文認為從地理信息服務升級到地理知識服務既是一種必然的發展趨勢,也是信息爆炸困境下的迫切現實需求,并將地理知識服務作為地理信息技術智能化升級的具象目標、未來智能化地理信息技術的主要應用形式.本文從由地理信息服務到地理知識服務轉換的角度,辨析了地理知識服務的內涵;分析了人工智能技術新近突破性進展為發展地理知識服務所提供的令人樂觀的認知智能基礎;在此基礎上,從地理知識服務的時空本質特性的角度,指出了發展地理知識服務在空間表示知識化、空間分析認知化、知識服務情境化3方面面臨的主要問題,進而提出了地理知識服務的分級發展策略和推進路徑.智能化時代正在到來,地理信息服務的未來會或者需要怎么發展是個大問題.計算機認知智能的研究方興未艾,技術發展日新月異.本文旨在拋磚引玉,促進地理信息技術智能化的研究與發展.

　　參考文獻：

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　　作者：慎利1,2,徐柱1,2,李志林1,2,劉萬增3,崔秉良4