ज्ञान इंजीनियरिंग

नॉलेज इंजीनियरिंग क्या है?

ज्ञान इंजीनियरिंग कृत्रिम बुद्धि (एआई) का एक क्षेत्र है जो मानव विशेषज्ञ की विचार प्रक्रिया की नकल करने के लिए डेटा पर लागू होने के लिए नियम बनाता है। यह किसी निष्कर्ष पर कैसे पहुंचा जाता है, इसकी पहचान करने के लिए किसी कार्य या निर्णय की संरचना को देखता है।

समस्या-समाधान विधियों का एक पुस्तकालय और प्रत्येक के लिए उपयोग किए जाने वाले संपार्श्विक ज्ञान को तब सिस्टम द्वारा निदान की जाने वाली समस्याओं के रूप में बनाया और परोसा जा सकता है। परिणामी सॉफ़्टवेयर तब निदान, समस्या-निवारण, और मुद्दों को हल करने में या तो स्वयं या मानव एजेंट को सहायक भूमिका में सहायता कर सकता है।

ज्ञान इंजीनियरिंग को समझना

नॉलेज इंजीनियरिंग ने समस्या-समाधान मानव विशेषज्ञों की विशेषज्ञता को एक ऐसे कार्यक्रम में स्थानांतरित करने की मांग की जो एक ही डेटा ले सकता है और एक ही निष्कर्ष पर आ सकता है। इस दृष्टिकोण को स्थानांतरण प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है, और यह प्रारंभिक ज्ञान इंजीनियरिंग प्रयासों पर हावी है।

हालांकि, यह पक्ष से बाहर हो गया, हालांकि, वैज्ञानिकों और प्रोग्रामर ने महसूस किया कि निर्णय लेने में मनुष्यों द्वारा उपयोग किया जा रहा ज्ञान हमेशा स्पष्ट नहीं होता है। जबकि कई निर्णयों को पिछले अनुभव पर वापस देखा जा सकता है कि क्या काम किया है, मनुष्य ज्ञान के समानांतर पूल पर आकर्षित होते हैं जो हमेशा हाथ में कार्य से तार्किक रूप से जुड़े नहीं होते हैं।

सीईओ और स्टार निवेशकों में से कुछ को आंत की भावना या सहज ज्ञान युक्त छलांग के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसे समान तर्क और अरेखीय सोच के रूप में वर्णित किया गया है। विचार के ये तरीके स्वयं को प्रत्यक्ष, चरण-दर-चरण निर्णय वृक्षों के लिए उधार नहीं देते हैं और डेटा के स्रोतों में खींचने की आवश्यकता हो सकती है जो कि इसके लायक होने की तुलना में लाने और संसाधित करने के लिए अधिक लागत लगती है।

एक मॉडलिंग प्रक्रिया के पक्ष में स्थानांतरण प्रक्रिया को पीछे छोड़ दिया गया है। किसी निर्णय की चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन करने के प्रयास के बजाय, ज्ञान इंजीनियरिंग एक ऐसी प्रणाली बनाने पर केंद्रित है जो समान पथ का अनुसरण किए बिना या समान सूचना स्रोतों को टैप किए बिना विशेषज्ञ के समान परिणामों पर हिट करेगी।

यह गैर-रेखीय सोच के लिए उपयोग किए जा रहे ज्ञान को ट्रैक करने के कुछ मुद्दों को समाप्त करता है, क्योंकि ऐसा करने वाले लोग अक्सर उस जानकारी से अवगत नहीं होते हैं जिसे वे खींच रहे हैं। जब तक निष्कर्ष तुलनीय हैं, मॉडल काम करता है। एक बार जब कोई मॉडल लगातार मानव विशेषज्ञ के करीब आ रहा है, तो उसे परिष्कृत किया जा सकता है। खराब निष्कर्षों का पता लगाया जा सकता है और डीबग किया जा सकता है, और ऐसी प्रक्रियाएं जो समकक्ष या बेहतर निष्कर्ष बना रही हैं उन्हें प्रोत्साहित किया जा सकता है।

मानव विशेषज्ञों से आगे निकलने के लिए ज्ञान इंजीनियरिंग

नॉलेज इंजीनियरिंग पहले से ही निर्णय समर्थन सॉफ्टवेयर में एकीकृत है। विशिष्ट ज्ञान इंजीनियरों को विभिन्न क्षेत्रों में नियोजित किया जाता है जो मानव-समान कार्यों को आगे बढ़ा रहे हैं, जिसमें मशीनों की क्षमता एक चेहरे को पहचानने या एक व्यक्ति जो अर्थ के लिए कहता है उसे पार्स करने की क्षमता भी शामिल है।

जैसे-जैसे मॉडल की जटिलता बढ़ती है, ज्ञान इंजीनियर पूरी तरह से यह नहीं समझ पाते हैं कि निष्कर्ष कैसे पहुंचा जा रहा है। आखिरकार, ज्ञान इंजीनियरिंग का क्षेत्र ऐसी प्रणालियों के निर्माण से जाएगा जो समस्याओं के साथ-साथ मानव को भी हल करते हैं जो इसे मनुष्यों की तुलना में मात्रात्मक रूप से बेहतर करते हैं।

इन ज्ञान इंजीनियरिंग मॉडलों को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और चेहरे की पहचान जैसी अन्य क्षमताओं के साथ जोड़कर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता सबसे अच्छा सर्वर, वित्तीय सलाहकार या ट्रैवल एजेंट हो सकता है जिसे दुनिया ने कभी देखा है।

हाइलाइट्स

नॉलेज इंजीनियरिंग का पहले से ही डिसीजन सपोर्ट सॉफ्टवेयर में इस्तेमाल किया जा रहा है और उम्मीद है कि किसी समय इसका इस्तेमाल मानव विशेषज्ञों की तुलना में बेहतर निर्णय लेने के लिए किया जाएगा।
नॉलेज इंजीनियरिंग का लक्ष्य इसे सॉफ्टवेयर में लागू करना है जो ऐसे निर्णय लेगा जो मानव विशेषज्ञ करेंगे, जैसे कि वित्तीय सलाहकार।
आज, नॉलेज इंजीनियरिंग एक मॉडलिंग प्रक्रिया का उपयोग करती है जो एक ऐसी प्रणाली बनाती है जो समान पथ का अनुसरण किए बिना या समान सूचना स्रोतों का उपयोग किए बिना विशेषज्ञ के समान परिणामों को छूती है।
अपने प्रारंभिक रूप में, ज्ञान इंजीनियरिंग हस्तांतरण प्रक्रिया पर केंद्रित थी; एक समस्या-समाधान मानव की विशेषज्ञता को एक ऐसे कार्यक्रम में स्थानांतरित करना जो समान डेटा ले सके और समान निष्कर्ष निकाल सके।
नॉलेज इंजीनियरिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक शाखा है जो ऐसे नियम विकसित करती है जो किसी विशिष्ट विषय के विशेषज्ञ मानव की विचार प्रक्रिया की नकल करने के लिए डेटा पर लागू होते हैं।
यह निर्धारित किया गया था कि स्थानांतरण प्रसंस्करण की अपनी सीमाएं थीं, क्योंकि यह सटीक रूप से प्रतिबिंबित नहीं करता था कि मनुष्य कैसे निर्णय लेते हैं। यह अंतर्ज्ञान और आंत की भावना पर विचार नहीं करता था, जिसे समान तर्क और अरेखीय सोच के रूप में जाना जाता है, जो अक्सर तार्किक नहीं हो सकता है।