Ingegneria della conoscenza
Che cos'è l'ingegneria della conoscenza?
L'ingegneria della conoscenza è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che crea regole da applicare ai dati per imitare il processo di pensiero di un esperto umano. Esamina la struttura di un compito o di una decisione per identificare come si raggiunge una conclusione.
Una libreria di metodi di risoluzione dei problemi e la conoscenza collaterale utilizzata per ciascuno può quindi essere creata e utilizzata come problemi che devono essere diagnosticati dal sistema. Il software risultante potrebbe quindi aiutare nella diagnosi, nella risoluzione dei problemi e nella risoluzione dei problemi da solo o in un ruolo di supporto per un agente umano.
Comprendere l'ingegneria della conoscenza
L'ingegneria della conoscenza ha cercato di trasferire le competenze degli esperti umani di problem solving in un programma che potesse acquisire gli stessi dati e giungere alla stessa conclusione. Questo approccio è denominato processo di trasferimento e ha dominato i primi tentativi di ingegneria della conoscenza.
Tuttavia, è caduto in disgrazia, poiché scienziati e programmatori si sono resi conto che la conoscenza utilizzata dagli esseri umani nel processo decisionale non è sempre esplicita. Mentre molte decisioni possono essere ricondotte a precedenti esperienze su ciò che ha funzionato, gli esseri umani attingono a pool paralleli di conoscenze che non sempre appaiono logicamente collegati al compito da svolgere.
Alcuni di ciò che gli amministratori delegati e gli investitori di punta chiamano sentimento istintivo o salti intuitivi è meglio descritto come ragionamento analogo e pensiero non lineare. Queste modalità di pensiero non si prestano ad alberi decisionali diretti e graduali e potrebbero richiedere l'acquisizione di fonti di dati che sembrano costare di più da acquisire ed elaborare di quanto non valga.
Il processo di trasferimento è stato lasciato indietro a favore di un processo di modellazione. Invece di tentare di seguire il processo passo dopo passo di una decisione, l'ingegneria della conoscenza si concentra sulla creazione di un sistema che otterrà gli stessi risultati dell'esperto senza seguire lo stesso percorso o attingere alle stesse fonti di informazioni.
Ciò elimina alcuni dei problemi legati al rintracciare la conoscenza utilizzata per il pensiero non lineare, poiché le persone che lo fanno spesso non sono consapevoli delle informazioni che stanno traendo. Finché le conclusioni sono comparabili, il modello funziona. Una volta che un modello si avvicina costantemente all'esperto umano, può essere perfezionato. È possibile risalire a conclusioni errate e correggerne il debug e si possono incoraggiare processi che creano conclusioni equivalenti o migliorate.
L'ingegneria della conoscenza per superare gli esperti umani
L'ingegneria della conoscenza è già integrata nel software di supporto alle decisioni. Gli ingegneri della conoscenza specializzati sono impiegati in diversi campi che stanno facendo avanzare funzioni simili a quelle umane, inclusa la capacità delle macchine di riconoscere un volto o analizzare ciò che una persona dice per significato.
Con l'aumentare della complessità del modello, gli ingegneri della conoscenza potrebbero non comprendere appieno come vengono raggiunte le conclusioni. Alla fine, il campo dell'ingegneria della conoscenza passerà dalla creazione di sistemi che risolvono problemi oltre che un essere umano a uno che lo fa quantitativamente meglio degli umani.
Accoppiando questi modelli di ingegneria della conoscenza con altre abilità come l' elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento facciale, l'intelligenza artificiale potrebbe essere il miglior server, consulente finanziario o agente di viaggio che il mondo abbia mai visto.
Mette in risalto
L'ingegneria della conoscenza è già utilizzata nei software di supporto alle decisioni e si prevede che a un certo punto verrà utilizzata per prendere decisioni migliori rispetto agli esperti umani.
L'obiettivo dell'ingegneria della conoscenza è che venga implementato in un software che prenderà decisioni che gli esperti umani, come i consulenti finanziari, prenderebbero.
Oggi, l'ingegneria della conoscenza utilizza un processo di modellazione che crea un sistema che tocca gli stessi risultati dell'esperto senza seguire lo stesso percorso o utilizzare le stesse fonti di informazioni.
Nella sua forma iniziale, l'ingegneria della conoscenza si è concentrata sul processo di trasferimento; trasferire l'esperienza di un essere umano che risolve i problemi in un programma che potrebbe prendere gli stessi dati e trarre le stesse conclusioni.
L'ingegneria della conoscenza è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che sviluppa regole che vengono applicate ai dati per imitare il processo di pensiero di un essere umano che è un esperto di un argomento specifico.
È stato stabilito che l'elaborazione del trasferimento aveva i suoi limiti, poiché non rifletteva accuratamente il modo in cui gli esseri umani prendono le decisioni. Non ha considerato l'intuizione e il sentimento viscerale, noti come ragionamento analogo e pensiero non lineare, che spesso potrebbero non essere logici.
