混合人机信息搜寻中的知识可供性

随着信息生态系统日益异构，人类和人工代理都越来越面临一个简单但尚未解决的问题：在寻求知识时，我们应该向谁提问，以及为什么？受人们如何直觉地“察言观色”的启发，本文引入了知识可供性（KA）的概念，以系统化代理如何在混合人机环境中识别有意义的信息搜寻机会。我们并非提出一个完全成型的框架，而是将 KA 提议为声明式的、语义基础化的描述，说明一个知识源能提供什么、适用于哪类问题以及具有哪些上下文属性。此外，我们建议 KA 是关系性的，可能产生于代理的任务、偏好和情境因素之间的相互作用。因此，我们的贡献是一个概念性提议，它连接了不同的研究流，包括可供性、语义网络服务、知识工程与查询以及相互可理解性。我们勾勒了构建 KA 感知系统的可能研究方向，这些系统能够以更高的透明度、适应性和共享理解来导航信息空间。