知识的分层:know-what/how/why

知识(knowledge)表示知道某些信息。通常而言,知识是正确的,但不一定是完备的。知识本身有自己的适用范围,特别是工程技术类问题。

根据知识的类型,可分为三类:

  • know-what
  • know-how
  • know-why

know-what 通常指和事实相关的描述性知识。know-what 描述的事实既可以是定性的(例如玻璃是透明固体),也可以是定量的(例如 1 天是 24 小时)。know-what 可通过文字、图片等媒介进行完整的书面记录,即为显式知识。

know-how是出现频率较高的词汇,通常企业收购等新闻中都会提及专利(patent)、know-how、版权(copyright)等知识产权(IP,intellectual property)的各个概念。know-how 通常指和某些方法步骤相关的知识。know-how 是比 know-what 更高层面的知识,基于 know-how 可完成特定的任务,实现特定的目标。know-how 可进行书面记录(例如机械操作手册),但是实操通常涉及大量个人经验与理解,很难完整地书面记录各细节,即为半显式知识。

know-why 通常指和底层原理相关的知识。know-why 和 know-how 类似,涉及大量个人经验与理解,很难完整地书面记录各细节,即为半显式知识。

知识的层级从浅到深的递进关系如图所示:

知识的分层:know-what/how/why_第1张图片

对于仿真工作,三个层级大概对应为:

  • know-what:知道XX问题的背景与需要的仿真工具
  • know-how:知道仿真思路方法,并能够做出结果
  • know-why:知道仿真方法及其选项之间的细节差异

随着互联网的发展,know-what 已经唾手可得,know-how 也跟随论文文献、软件宣传案例等快速宣传扩散。很多浅层次的 know-what 和 know-how 甚至可以利用AI大模型直接整理总结。

know-why的积累很难直接照搬参考资料,需要在科学原理、算法实现、软件操作等多个方面搜集整理资料,并详细的逻辑分析。know-why是区分仿真能力的重要标志,因为know-why的理解水平直接决定了仿真准确性提升的可能性。如果一个仿真工程师对know-why不了解,最多只能算熟练的软件操作工,而不能算优秀的仿真工程师。

对于知识积累,核心是多记录多总结。知识记录过程中可将个人的知识理解可视化呈现,并分析梳理各自的联系、区别等。与此同时,也方便后续进行参考,避免遗忘。

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