Bilgi Mühendisliği
Bilgi Mühendisliği Nedir?
Bilgi mühendisliği, bir insan uzmanın düşünce sürecini taklit etmek için verilere uygulanacak kurallar oluşturan bir yapay zeka (AI) alanıdır. Bir sonuca nasıl ulaşıldığını belirlemek için bir görevin veya kararın yapısına bakar.
Bir problem çözme yöntemleri kütüphanesi ve her biri için kullanılan tamamlayıcı bilgiler daha sonra oluşturulabilir ve sistem tarafından teşhis edilecek problemler olarak sunulabilir. Ortaya çıkan yazılım daha sonra tanılama, sorun giderme ve sorunları çözmede ya kendi başına ya da bir insan aracıya destek rolünde yardımcı olabilir.
Bilgi Mühendisliğini Anlamak
Bilgi mühendisliği, problem çözen insan uzmanlarının uzmanlığını, aynı verileri alıp aynı sonuca varabilecek bir programa aktarmaya çalıştı. Bu yaklaşım transfer süreci olarak adlandırılır ve erken bilgi mühendisliği girişimlerine egemen olmuştur.
Ancak bilim adamları ve programcılar, insanlar tarafından karar vermede kullanılan bilginin her zaman açık olmadığını fark ettikleri için gözden düştü. Pek çok karar, neyin işe yaradığına ilişkin önceki deneyimlere dayandırılabilirken, insanlar her zaman mantıksal olarak eldeki görevle bağlantılı görünmeyen paralel bilgi havuzlarından yararlanır.
CEO'ların ve yıldız yatırımcıların içgüdüsel veya sezgisel sıçramalar olarak adlandırdıkları şeylerden bazıları, benzer akıl yürütme ve doğrusal olmayan düşünme olarak daha iyi tanımlanır. Bu düşünce biçimleri kendilerini doğrudan, adım adım karar ağaçlarına ödünç vermezler ve getirmesi ve işlemesi değerinden daha pahalıya mal olan veri kaynaklarının çekilmesini gerektirebilir.
Aktarım süreci bir modelleme süreci lehine geride bırakılmıştır. Bir kararın adım adım sürecini takip etmeye çalışmak yerine, bilgi mühendisliği, aynı yolu izlemeden veya aynı bilgi kaynaklarına dokunmadan uzmanla aynı sonuçlara ulaşacak bir sistem oluşturmaya odaklanır.
Bu, lineer olmayan düşünme için kullanılan bilginin izini sürme sorunlarını ortadan kaldırır, çünkü bunu yapan insanlar genellikle çektikleri bilgilerin farkında değildir. Sonuçlar karşılaştırılabilir olduğu sürece, model çalışır. Bir model sürekli olarak insan uzmanına yaklaştığında, daha sonra rafine edilebilir. Kötü sonuçlar izlenebilir ve hata ayıklanabilir ve eşdeğer veya iyileştirilmiş sonuçlar yaratan süreçler teşvik edilebilir.
İnsan Uzmanlarını Aşan Bilgi Mühendisliği
Bilgi mühendisliği zaten karar destek yazılımına entegre edilmiştir. Uzman bilgi mühendisleri, makinelerin bir yüzü tanıma veya bir kişinin söylediğini anlam için ayrıştırma yeteneği de dahil olmak üzere, insan benzeri işlevleri geliştiren çeşitli alanlarda istihdam edilmektedir.
Modelin karmaşıklığı arttıkça, bilgi mühendisleri sonuçlara nasıl ulaşıldığını tam olarak anlayamayabilir. Sonunda, bilgi mühendisliği alanı, sorunları insan kadar iyi çözen sistemler yaratmaktan, niceliksel olarak insanlardan daha iyi yapan bir sisteme dönüşecektir.
doğal dil işleme (NLP) ve yüz tanıma gibi diğer yeteneklerle birleştiren yapay zeka , dünyanın gördüğü en iyi sunucu, finansal danışman veya seyahat acentesi olabilir.
Öne Çıkanlar
Bilgi mühendisliği zaten karar destek yazılımlarında kullanılıyor ve bir noktada insan uzmanlardan daha iyi kararlar vermek için kullanılması bekleniyor.
Bilgi mühendisliğinin amacı, finansal danışmanlar gibi insan uzmanların alacağı kararları verecek yazılımlara uygulanmasıdır.
Günümüzde bilgi mühendisliği, aynı yolu izlemeden veya aynı bilgi kaynaklarını kullanmadan uzmanla aynı sonuçlara dokunan bir sistem oluşturan bir modelleme süreci kullanır.
İlk haliyle, bilgi mühendisliği aktarım sürecine odaklanmıştır; problem çözen bir insanın uzmanlığını aynı verileri alıp aynı sonuçları çıkarabilecek bir programa aktarmak.
Bilgi mühendisliği, belirli bir konuda uzman olan bir insanın düşünce sürecini taklit etmek için verilere uygulanan kurallar geliştiren bir yapay zeka (AI) dalıdır.
İnsanların nasıl karar verdiğini doğru bir şekilde yansıtmadığı için transfer işleminin sınırlamaları olduğu belirlendi. Benzer akıl yürütme ve doğrusal olmayan düşünme olarak bilinen, çoğu zaman mantıklı olmayabilecek sezgi ve içgüdüleri dikkate almadı.
