지식공학

지식공학이란?

지식 공학은 인간 전문가의 사고 과정을 모방하기 위해 데이터에 적용할 규칙을 만드는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다. 결론에 도달하는 방법을 식별하기 위해 작업 또는 결정의 구조를 살펴봅니다.

문제 해결 방법의 라이브러리와 각각에 사용되는 부수적 지식은 시스템에서 진단할 문제로 생성되고 제공될 수 있습니다. 결과 소프트웨어는 진단, 문제 해결 및 문제 해결을 자체적으로 또는 상담원 지원 역할로 지원할 수 있습니다.

지식공학의 이해

지식 공학은 문제 해결 전문가의 전문 지식을 동일한 데이터를 사용하여 동일한 결론에 도달할 수 있는 프로그램으로 이전하려고 했습니다. 이 접근 방식을 이전 프로세스라고 하며 초기 지식 공학 시도를 지배했습니다.

그러나 과학자와 프로그래머가 의사 결정에서 인간이 사용하는 지식이 항상 명시적인 것은 아니라는 것을 깨달았기 때문에 선호도가 떨어졌습니다. 많은 결정이 효과가 있었던 것에 대한 이전 경험으로 거슬러 올라갈 수 있지만, 인간은 당면한 작업과 항상 논리적으로 연결되어 있지는 않은 병렬 지식 풀에 의존합니다.

CEO 와 스타 투자자들이 직감이나 직관적 도약이라고 부르는 것 중 일부는 유사한 추론과 비선형적 사고로 더 잘 설명됩니다. 이러한 사고 방식은 직접적인 단계별 의사 결정 트리에 적합하지 않으며 가치보다 가져오고 처리하는 데 더 많은 비용이 드는 것으로 보이는 데이터 소스를 가져와야 할 수 있습니다.

이전 프로세스는 모델링 프로세스를 위해 남겨졌습니다. 지식 공학은 의사 결정의 단계별 프로세스를 따르려고 시도하는 대신 동일한 경로를 따르거나 동일한 정보 소스를 두드리지 않고 전문가와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시스템을 만드는 데 중점을 둡니다.

이렇게 하면 비선형 사고에 사용되는 지식을 추적하는 몇 가지 문제가 제거됩니다. 비선형 사고를 수행하는 사람들은 종종 자신이 가져오는 정보를 인식하지 못하기 때문입니다. 결론을 비교할 수 있는 한 모델은 작동합니다. 모델이 지속적으로 인간 전문가와 가까워지면 개선할 수 있습니다. 잘못된 결론을 역추적하고 디버깅할 수 있으며 동등하거나 개선된 결론을 생성하는 프로세스를 장려할 수 있습니다.

인간 전문가를 능가하는 지식 공학

지식 공학은 이미 의사 결정 지원 소프트웨어에 통합되어 있습니다. 전문 지식 엔지니어는 얼굴을 인식하거나 사람이 말하는 의미를 구문 분석하는 능력을 포함하여 인간과 유사한 기능을 발전시키는 다양한 분야에 고용됩니다.

모델의 복잡성이 증가함에 따라 지식 엔지니어는 결론에 도달하는 방법을 완전히 이해하지 못할 수 있습니다. 결국 지식 공학 분야는 문제를 인간처럼 해결하는 시스템을 만드는 것에서 인간보다 양적으로 더 잘하는 시스템을 만드는 것입니다.

이러한 지식 엔지니어링 모델을 자연어 처리(NLP) 및 얼굴 인식과 같은 다른 기능과 결합하면 인공 지능 은 세계 최고의 서버, 재정 고문 또는 여행사가 될 수 있습니다.

하이라이트

• 지식 공학은 이미 의사 결정 지원 소프트웨어에 사용되고 있으며 언젠가는 인간 전문가보다 더 나은 의사 결정을 내리는 데 사용될 것으로 예상됩니다.

• 지식 공학의 목표는 재무 고문과 같은 인간 전문가가 결정을 내릴 소프트웨어로 구현하는 것입니다.

• 오늘날 지식 공학은 동일한 경로를 따르거나 동일한 정보 소스를 사용하지 않고 전문가와 동일한 결과에 도달하는 시스템을 만드는 모델링 프로세스를 사용합니다.

• 초기 형태의 지식 공학은 이전 프로세스에 중점을 두었습니다. 문제 해결 인간의 전문 지식을 동일한 데이터를 사용하여 동일한 결론을 내릴 수 있는 프로그램으로 이전하는 것입니다.

• 지식 공학은 특정 주제에 대한 전문가인 인간의 사고 과정을 모방하기 위해 데이터에 적용되는 규칙을 개발하는 인공 지능(AI)의 한 분야입니다.

• 인간이 의사결정을 내리는 방식을 정확히 반영하지 못하여 전이처리에 한계가 있다고 판단됨. 유추추론과 비선형 사고로 알려진 직관과 직감, 종종 논리적이지 않을 수 있는 것은 고려하지 않았다.