〔摘 要〕VR技术是利用计算机模拟真实世界从而形成模拟环境的技术。本文在结合VR技术理论的基础上，针对隐性知识显性化条件的分析，重点论述了VR系统和技术在隐性知识显性化上的技术要素，并结合VR系统的各种实际应用案例，探索虚拟学习社区在隐性知识管理中的某些应用。
〔关键词〕VR技术；VR系统；隐性知识挖掘；隐性知识转化
〔中图分类号〕TP391.7 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821（2012）10-0019-04
在浩如烟海的知识中，显性知识只占20%左右，而隐性知识则占80%，显性知识可以说只是冰山一角，隐性知识是智力资本，是大树供给营养的树根，显性知识不过是树上的果实[1]。而在知识管理中存在着两个极端，一端是“获取”，另一端是“连接能力”。以“连接能力”为重点的知识管理，带动一系列针对隐性知识的对话、讨论和交流，强调的是人与人之间的情境。VR技术，通过建立VR系统，试图找出隐性知识管理、转换的新途径。这种多情景，多维度再现的隐性知识将像已有的显性知识一样，被妥善的存贮起来，这在知识转移中堪称是显著的进步。
1 VR系统与VR技术概述
20世纪末才兴起的崭新的信息技术—虚拟现实技术（Virtual Reality又称灵境技术）。它有效的融入了计算机图形学、数学图像处理、多媒体技术、网络技术、传感器与测量器、仿真与人工智能等多个信息技术分支，促进了计算机技术的发展。而虚拟现实系统就是在先进的硬件设施及软件工具结合下，设计出合理的硬件、软件以及交互手段，使参与者能够交互的观察和操纵系统生成的虚拟世界。利用计算机模拟的三维环境对真实现场进行仿真，应用者可以真实的感受现实环境，并且控制浏览方向，操纵场景中的对象进行人机交互。
1.1 VR技术的基本概念
VR技术是利用计算机模拟真实世界从而形成模拟环境的技术，是通过计算机对各种复杂的信息加工处理，进行可视化操作并且与之交互的一种方式[2]。虚拟现实是对真实世界的模拟，它一方面能对现实环境做逼真的描述，另一方面还能使得人们在观察虚拟环境的时候犹如身临其境，可以与之进行互动。所以，它能完全模拟出人的感觉和思维，并记录下人的隐性知识，同时把这些隐性知识传递给他人。
它有3个主要的特征分别是沉浸、交互、构想，其中沉浸是感受，交互是手段，构想是目标。
1.2 VR技术的发展现状
美国是VR技术的发源地，研究水平处于国际VR技术的前沿水平。
目前，研究主要集中在感知、用户见面、后台软件和硬件4个方面。著名的美国宇航局的Ames实验室主要研究在约翰逊空间中心的空间站操纵的实时仿真，运用了大量了座舱模拟技术，并形成了空间站VR训练系统。国内VR技术起步较晚，只有少数重点院校和技术部门有所研究，与国外发达国家有一定差距。如北京航空航天大学计算机系研究了虚拟环境中物体物理特征的表示与处理，并实现了分布式虚拟环境网络设计。浙江大学CAD&CG国家重点实验室开发出一套左面虚拟建筑环境实时漫游系统，其中包括一种新的快速漫游算法和递进网格的快速生成算法。这些强有力的技术是VR技术应用到隐性知识的挖掘中的技术保障。
1.3 VR技术在隐性知识管理中的优势
在知识管理中存在知识的转化，包括显性知识的聚众结合产生新的显性知识、显性知识内化为隐性知识、隐性知识社会化为隐性知识、隐性知识外化为显性知识。通过这种知识的不断转移，主要对除显性知识的聚众结合产生新的显性知识之外的3种知识转移为管理手段，将知识分为不同途径进行管理，进而达到学习、交流与传播的目的。
隐性知识是以思维、直觉、灵感、技能等要素形成并存在于个体身上的主观知识。混沌理论中认为人的隐性知识系统是非线性复杂系统，具有随机性，容易产生“蝴蝶效应”等特性[3]。而以VR技术为代表的新型人机交互技术旨在探索自然和谐的人机关系，使人机界面从以视觉感知为主发展到包括视觉、听觉、触觉、力觉、嗅觉和动觉等多种感觉通道感知；从以手动输入为主发展到包括语音、手势、姿势和视线等多种效应通道输入。这样VR技术就将隐藏在人脑中的知识体呈现出来，以多种感觉渠道准确表达，隐性知识转移为灰色或白色显性知识。笔者认为：伴随不断更新的计算机技术支持，并且，在不断提高算法和算法规则的计算过程后，VR将隐性知识的真实呈现度会大大提高。
2 VR技术对隐性知识的挖掘过程
2.1 建立VR系统挖掘隐性知识
2.1.1 VR系统是形成隐性知识的沉浸环境
在VR技术中第一个特征是沉浸（Immersion），是指用户可以沉浸于计算机生成的虚拟环境中，使用户投入到由计算机生成的虚拟场景中的能力，用户在虚拟场景中有“身临其境”之感。他所看到的、听到的、嗅到的、触摸到的，完全与真实环境中感受到的一样。
目前最好的人体解剖图谱数据库是“可视化人”数据库，是由美国国家医学图书馆发起的三维人体的断层成像（computer tomography，CT）、核磁共振成像（magnetic resonance ima2ging，MRI）和解剖切面的数字化人体图像库[4]。虚拟人体重建的人体器官可以任意旋转，其中的组织结构如血管等可以单独显示，使用者根据需要调整各器官模型和深部结构的尺寸、以及方向，便于使用者能够直观、全面地了解各器官之间的解剖结构和关系[5]。这种由不同知识分类构建的不同VR系统，把不同学科、不同知识内容、不同现实应用的真实场景，通过VR技术仿真让参与者沉浸其中，这是VR系统的核心内容，也是隐性知识挖掘的重要准备。值得强调的是“场景模拟”的是否准确真实，应是挖掘隐性知识的前提保障。
具体说来，此应用系统包括效果发生器、实景仿真器、应用系统、几何构造系统。效果发生器是完成人与虚拟环境交互的硬件接口装置，包括人们产生现实沉浸感受到的各类输出装置，例如头盔显示器、立体声耳机、头部方位探测器和数据手套等。实景仿真器是VR系统的核心部分，它实际上是计算机软硬件系统，包括软件开发工具及配套硬件组成，其任务是接受和发送效果发生器产生或接收的信号。应用系统是面向不同虚拟过程的软件部分，它描述虚拟的具体内容，包括仿真动态逻辑、结构，以及仿真对象之间和仿真对象与用户之间交互关系。几何构造系统提供描述仿真对象物理属性，例如形状、外观、颜色、位置等信息，应用系统在生成虚拟世界时，需要这些信息。
2.1.2 在沉浸环境中构建隐性知识交互平台
从VR技术第二大特性“交互（Interaction）”性质入手打造隐性知识的交互平台。用户进入虚拟环境后，通过进行必要的操作，虚拟环境中的相应响应，亦与真实的一般，如在虚拟场景中拿起新式阻击枪可以感受到它的重量，扣动扳机可以感受到它对你向后的推力，还可以听到子弹射出枪膛的砰砰声。交互性包含对象的可操作程度及自主参考系凭借用户视点的变化进行虚拟交换。虚拟现实系统在解剖学中，借助重组技术中的多层面重组等技术，可以直观的显示组织、血管、神经等的整体解剖，局部解剖及断层解剖结构，并且可以进行测量、旋转、解剖等操作[6]。例如，德国汉堡Eppendorf大学医学院，建立了一个名为VOXEL2MAN的虚拟人体系统，它包括人体每一种解剖结构的三维模型，肌肉、骨骼、血管及神经等任一部分都是三维可视的，使用者戴上头盔显示器就可以模拟解剖全程。使用者可以进入VR系统，在虚拟场景中对其进行手术，不同的切割位置系统会交互呈现出不同的效果，如错误的切割会导致血管破裂，虚拟人生命迹象消失[7]。在这种交互平台中，使用者可以从系统的反馈信息中激发自身隐性知识，在使用中达到学习的目的。
2.1.3 交互平台中的隐性知识构想效果
VR系统中构想是最终目标，是升华的知识。“Imagination（构想）”是指通过用户沉浸在“真实的”虚拟环境中，与虚拟环境进行各种交互作用后，综合集成的环境中得到感性和理性的认识，从而深化概念，萌发新意，产生认识上的飞跃。这种新知识系统在自动输入之后，系统会将处理后的状态实时显示或由传感装置反馈给用户，如此反复。所以VR系统主要是以启发人的创造性思维的活动为根本，是一个学习——创造——再学习——再创造的过程。在这一系列的过程中，不断挖掘用户的隐性知识，同时，给予用户开发新的隐性知识，但最重要的是系统将整个知识循环、转化、挖掘的过程记录下来，在创造新知识的同时将这些非编码信息真实的模拟仿真，最终实现了知识的保存，提升了理性的认识，从而产生新的构想。这种新知识系统在自动输入之后，系统会将处理后的状态实时显示或由传感装置反馈给用户，如此反复。在此过程中，不断挖掘用户的隐性知识，同时，给予用户开发新的隐性知识，但最重要的是系统将整个知识循环、转化、挖掘的过程记录下来，在创造新知识的同时将这些宝贵的非编码信息真实的模拟仿真，最终达到了保存这些非编码、难记录的隐性知识的目的。
2.2 VR技术对隐性知识的挖掘途径
虚拟现实技术的挖掘途径主要分为3种：数据分析式、交互反馈式、分布——交互反馈式。这3种挖掘途径分别根据不同的技术和挖掘思想形成，优劣势同时存在。
2.2.1 数据分析式挖掘途径
在VR系统中经过沉浸环境，与系统进行交互信息后升华出新的知识后在交互的反复认识与被认识的过程中，利用系统功能记录用户在虚拟空间中的活动，并且根据数据挖掘技术，试图寻找出这些数据中的普遍规律，从而将用户在解决问题的过程中表现出来的隐性知识记录并显性化，实现知识共享的目的。这种数据分析式依托着已经发展成熟的数据分析技术，所以技术相对简单，易于实现。
2.2.2 交互反馈式挖掘途径
这是VR系统中更为高级的一种挖掘形式。进入系统的用户根据沉浸环境对系统创设出的虚拟环境做出一定的反应后，智能主体会依据用户的反应创设新的虚拟情境，在反复进行交互中利用系统变化参数和行为数据，实现知识管理。依靠这种方式知识会得到有效的传递：一种途径是在人与环境的交互中，把知识由智能主体控制并传递；另一种途径是通过分析用户与智能主体交换过程数据，获得解决问题的隐性知识，将其转变为显性知识，从而实现知识的管理。在这种途径中要求智能主体能够依据用户的交互行为做出具体的反应。
2.2.3 分布——交互反馈式挖掘途径
以上两种数据挖掘途径是单个人与VR系统进行交互，系统得到活动信息后而进行数据分析的方法，但在现实生活中真实问题的解决往往需要多个人合作共同完成。所以这种合作化的多人隐性知识显性化，在知识管理中更加的重要。分布——交互反馈式挖掘途径是解决这一问题的一种理想方式。在VR系统中，多人依靠多套虚拟设备同时进入虚拟系统，不同的人操纵不同的虚拟设备，系统中智能主体会分别回应不同用户，但用户所提供的活动数据被系统接收后，产生效果合作后的新虚拟情境，这样反复交互。VR系统中智能主体会记录下所有参与者的活动信息，问题解决的程度和实时数据分析导致隐性知识的传递和显性化。这种碰撞技术要求最高，需要强大的分析后台支撑和高效的硬件配置，实现难度也较大，但新奇迹的出现往往是在此过程！（见图1）
3 VR技术对隐性知识的学习过程
在隐性知识管理中，VR技术对隐性知识的学习过程主要是在显性知识内化为隐性知识和隐性知识社会化为隐性知识的过程。就如同传统中人们学习书本上的显性知识从而加深自我隐性知识的学习过程，和通过VR系统记录下的特殊技能或行为方法，以供后人通过体会、感悟、模拟后进行转化为自我隐性知识的学习过程。
3.1 构建隐性知识管理中的虚拟学习社区
虚拟学习社区的开展是将VR技术应用到隐性知识挖掘的应用。虚拟学习社区是一个基于网络的虚拟学习环境，具有共同兴趣和学习目的的学习者和组织者共同构建的。基于Web2.0的开放式虚拟学习社区顺应了一些读者个性化、随意化的知识需求，夯实了终身学习的科学理念[8]。目的是提供一个平等、自由、协作、开放的学习空间，促进知识类分、存储与共享。隐性知识在这种自由、协作、开放的环境中得到良好的交互[9]虚拟学习社区可以为个体隐性知识的构建提供非正式化的学习环境，也为一些具体的隐性知识利用提供特定的情境，也为隐性知识的构建提供了交互的支持。
3.2 构建虚拟学习社区系统
虚拟学习社区利用VR技术中计算机图形学、数学图像处理、多媒体技术、网络技术、传感器与测量器、仿真与人工智能等创建出VR系统。
3.2.1 构建虚拟学习社区系统
虚拟社区系统的最强大的功能之一：构想学习效果。在沉浸环境和交互平台的有效发挥作用后，人脑就会产生隐性知识的碰撞，会主动思考问题，并采取一些行动。这是隐性知识在被刺激后的反馈行为，也是自我构想的效果显现。而系统会依照交互反馈式技术模式，对用户的反应进行收集并分析后，变化环境参数和行为数据，创设新的虚拟环境，与用户进行反复的交互，这也是隐性知识反复交互并被记录的过程，从一个拥有真实的、可感知的沉浸环境，将细分后的知识分类数字化的同时，还可以将知识融入现实的操作，依靠VR系统的仿真还原达到让学习者良好的沉浸其中的效果，使VR系统达到完美的“真实再现”，让学习者沉浸其中。并且，如此反复的交互过程，使得隐性知识显性化，产生知识和经验的整合，实现知识的螺旋式上升。
3.2.2 虚拟学习社区中的学习子系统
（1）学习工具系统
将已有显性知识数字化记录在系统之中，通过类目的分类和排序，整合出行之有效的检索途径。这些丰富的学习材料包括：文本、网络学习资源、多媒体课件、音频视频资料、数字地图等；其功能转嫁数字图书馆的应用优势，增大了知识的可利用程度。见图2：虚拟学习社区模式图[10]。
图2 基于Web2.0的虚拟学习社区
（2）自我学习空间
自我学习空间是区别于学习工具系统中自我使用各种知识文本等达到自我学习目的的一种较为高级的学习系统。在自我学习空间里，大量储备一些将已有的知识通过虚拟题所需的特殊技能或隐性知识，在通过上述的过程显现，并且，已经被系统记录并有效分析后编入自我学习空间系统：涵盖教育游戏、虚拟实验、虚拟实战等[9]功能高于学习工具系统。
（3）创想空间
创想空间是与上述两个学习系统相比更高级、更高效的学习系统，这个空间的构想理念在于挖掘潜藏在人脑中的大量而难编码的隐性知识。在隐性知识转化过程中，隐性知识转化为显性知识是重要而不曾被有效控制的一种转化途径。创想空间就是依据隐性知识互化途径形成的一种学习系统，其中用户主要依靠自身隐性知识的转化与被转化的过程进而达到学习的目的。同时，系统会记录学习中的整个过程，将新生成的隐性知识显性化，增加隐性知识的挖掘程度。
4 结 语
VR技术是一种发展中的3D仿真型技术。这完全符合隐性知识难以编码的特性，根据特定的VR系统可以准确的挖掘出潜藏的现实技术处理，在虚拟的环境中达到仿真的效果。VR技术给隐性知识的转化与管理带来了希望的曙光，它让我们尽享詹姆斯·卡梅隆的长篇大作《铳梦》和重温《泰坦尼克号》的悲壮与人性的光辉！尽管如此，它还有待继续发展与完善。并且，VR系统的应用设备比较昂贵，进行知识管理成本较高。此外，在VR系统中隐性知识挖掘涵概大量人的直觉，是系统中所没有的编码，在交互平台中系统不能够模拟人的直觉感应，这应是开发隐性知识管理中的一个“瓶颈”。但是，不可否认它在隐性知识管理中可能发挥的重要作用，相信在不久的将来，能够实现VR技术在隐性知识管理中的应用。到那时，我们所青睐的就不仅仅是苹果树下的牛顿或者是聪明绝顶的爱因斯坦了。
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（本文责任编辑：王 涓）
