Inżynieria wiedzy

Co to jest inżynieria wiedzy?

Inżynieria wiedzy to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która tworzy reguły stosowane do danych w celu naśladowania procesu myślowego ludzkiego eksperta. Przygląda się strukturze zadania lub decyzji, aby określić, w jaki sposób dochodzi się do wniosku.

Następnie można utworzyć bibliotekę metod rozwiązywania problemów i wiedzę pomocniczą wykorzystywaną dla każdej z nich i służyć jako problemy do diagnozowania przez system. Powstałe oprogramowanie może następnie pomóc w diagnozowaniu, rozwiązywaniu problemów i rozwiązywaniu problemów samodzielnie lub w roli wsparcia ludzkiego agenta.

Zrozumienie inżynierii wiedzy

Inżynieria wiedzy miała na celu przeniesienie wiedzy ekspertów zajmujących się rozwiązywaniem problemów do programu, który mógłby wykorzystać te same dane i dojść do tych samych wniosków. Takie podejście jest określane jako proces transferu i zdominowało wczesne próby inżynierii wiedzy.

Wypadł jednak z łask, ponieważ naukowcy i programiści zdali sobie sprawę, że wiedza wykorzystywana przez ludzi w podejmowaniu decyzji nie zawsze jest jednoznaczna. Podczas gdy wiele decyzji można prześledzić wstecz do wcześniejszych doświadczeń dotyczących tego, co zadziałało, ludzie czerpią z równoległych zasobów wiedzy, które nie zawsze wydają się logicznie powiązane z wykonywanym zadaniem.

Niektóre z tego, co dyrektorzy generalni i gwiazdy-inwestorzy nazywają przeczuciem lub intuicyjnymi skokami, można lepiej opisać jako analogiczne rozumowanie i myślenie nieliniowe. Te sposoby myślenia nie nadają się do bezpośredniego, krok po kroku drzew decyzyjnych i mogą wymagać wyszukiwania źródeł danych, których pozyskanie i przetworzenie kosztuje więcej niż jest to warte.

Proces transferu został pominięty na rzecz procesu modelowania. Zamiast próbować śledzić krok po kroku proces podejmowania decyzji, inżynieria wiedzy koncentruje się na stworzeniu systemu, który osiągnie te same wyniki co ekspert, bez podążania tą samą ścieżką lub korzystania z tych samych źródeł informacji.

Eliminuje to niektóre problemy związane ze śledzeniem wiedzy wykorzystywanej do nieliniowego myślenia, ponieważ ludzie, którzy to robią, często nie są świadomi informacji, z których korzystają. Dopóki wnioski są porównywalne, model działa. Gdy model konsekwentnie zbliża się do ludzkiego eksperta, można go udoskonalić. Złe wnioski można prześledzić wstecz i debugować, a procesy, które tworzą równoważne lub ulepszone wnioski, mogą być wspierane.

Inżynieria wiedzy przewyższająca ekspertów ludzkich

Inżynieria wiedzy jest już zintegrowana z oprogramowaniem wspomagającym podejmowanie decyzji. Inżynierowie specjalizujący się w wiedzy są zatrudnieni w różnych dziedzinach, które rozwijają funkcje podobne do ludzkich, w tym zdolność maszyn do rozpoznawania twarzy lub analizowania tego, co dana osoba mówi pod kątem znaczenia.

Wraz ze wzrostem złożoności modelu inżynierowie wiedzy mogą nie w pełni rozumieć, w jaki sposób wyciągane są wnioski. Ostatecznie dziedzina inżynierii wiedzy przejdzie od tworzenia systemów, które rozwiązują problemy, a także człowieka, do takiego, który robi to ilościowo lepiej niż ludzie.

Łącząc te modele inżynierii wiedzy z innymi umiejętnościami, takimi jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i rozpoznawanie twarzy, sztuczna inteligencja może być najlepszym serwerem, doradcą finansowym lub biurem podróży, jakie kiedykolwiek widział świat.

Przegląd najważniejszych wydarzeń

• Inżynieria wiedzy jest już wykorzystywana w oprogramowaniu wspomagającym podejmowanie decyzji i oczekuje się, że w pewnym momencie będzie ona wykorzystywana do podejmowania lepszych decyzji niż eksperci.

• Celem inżynierii wiedzy jest wdrożenie jej do oprogramowania, które będzie podejmować decyzje, które podjęliby eksperci, tacy jak doradcy finansowi.

• Dzisiaj inżynieria wiedzy wykorzystuje proces modelowania, który tworzy system, który dotyka tych samych wyników co ekspert, bez podążania tą samą ścieżką lub korzystania z tych samych źródeł informacji.

• W swojej początkowej formie inżynieria wiedzy koncentrowała się na procesie transferu; przeniesienie wiedzy człowieka rozwiązującego problemy do programu, który mógłby pobierać te same dane i wyciągać te same wnioski.

• Inżynieria wiedzy to gałąź sztucznej inteligencji (AI), która opracowuje reguły stosowane do danych w celu naśladowania procesu myślowego człowieka, który jest ekspertem w określonym temacie.

• Ustalono, że przetwarzanie transferów ma swoje ograniczenia, ponieważ nie odzwierciedla dokładnie sposobu podejmowania decyzji przez ludzi. Nie brała pod uwagę intuicji i intuicji, znanych jako analogiczne rozumowanie i myślenie nieliniowe, które często mogą nie być logiczne.