Ingineria cunoașterii
Ce este ingineria cunoașterii?
Ingineria cunoașterii este un domeniu al inteligenței artificiale (AI) care creează reguli care se aplică datelor pentru a imita procesul de gândire al unui expert uman. Se uită la structura unei sarcini sau a unei decizii pentru a identifica modul în care se ajunge la o concluzie.
O bibliotecă de metode de rezolvare a problemelor și cunoștințele colaterale utilizate pentru fiecare poate fi apoi creată și servită ca probleme care trebuie diagnosticate de sistem. Software-ul rezultat ar putea apoi să ajute la diagnosticarea, depanarea și rezolvarea problemelor fie singure, fie într-un rol de sprijin pentru un agent uman.
Chei de luat masa
- Ingineria cunoașterii este o ramură a inteligenței artificiale (AI) care dezvoltă reguli care sunt aplicate datelor pentru a imita procesul de gândire al unui om care este expert pe un subiect specific.
- În forma sa inițială, ingineria cunoștințelor s-a axat pe procesul de transfer; transferând expertiza unui om care rezolvă probleme într-un program care ar putea lua aceleași date și să facă aceleași concluzii.
- S-a stabilit că procesarea transferului avea limitele sale, deoarece nu reflecta cu exactitate modul în care oamenii iau decizii. Nu a considerat intuiția și sentimentul intestinului, cunoscut sub numele de raționament analog și gândire neliniară, care deseori nu pot fi logice.
- Astăzi, ingineria cunoștințelor folosește un proces de modelare care creează un sistem care atinge aceleași rezultate ca expertul fără a urma aceeași cale sau a utiliza aceleași surse de informații.
- Scopul ingineriei cunoașterii este ca acesta să fie implementat într-un software care va lua decizii pe care experții umani le-ar lua, cum ar fi consilierii financiari.
- Ingineria cunoștințelor este deja utilizată în software-ul de asistență decizională și se așteaptă ca la un moment dat să fie folosită pentru a lua decizii mai bune decât experții umani.
Înțelegerea ingineriei cunoștințelor
Ingineria cunoașterii a încercat să transfere expertiza experților umani în rezolvarea problemelor într-un program care ar putea să conțină aceleași date și să ajungă la aceeași concluzie. Această abordare este denumită procesul de transfer și a dominat încercările timpurii de inginerie a cunoștințelor.
Cu toate acestea, a scăpat din favoare, deoarece oamenii de știință și programatorii au realizat că cunoștințele folosite de oameni în luarea deciziilor nu sunt întotdeauna explicite. În timp ce multe decizii pot fi urmărite din experiența anterioară cu privire la ceea ce a funcționat, oamenii se bazează pe bazine de cunoștințe paralele care nu apar întotdeauna conectate logic la sarcina de față.
Unele dintre ceea ce CEO-urile și investitorii vederi se referă la sentimentul intestinal sau salturile intuitive sunt mai bine descrise ca raționament analog și gândire neliniară. Aceste moduri de gândire nu se împrumută direct la arborii de decizie pas cu pas și pot necesita extragerea surselor de date care par să coste mai mult să fie aduse și procesate decât merită.
Procesul de transfer a fost lăsat în urmă în favoarea unui proces de modelare. În loc să încerce să urmeze procesul pas cu pas al unei decizii, ingineria cunoștințelor se concentrează pe crearea unui sistem care va atinge aceleași rezultate ca expertul fără a urma aceeași cale sau a atinge aceleași surse de informații.
Acest lucru elimină unele dintre problemele legate de urmărirea cunoștințelor folosite pentru gândirea neliniară, deoarece oamenii care o fac adesea nu sunt conștienți de informațiile pe care le folosesc. Atâta timp cât concluziile sunt comparabile, modelul funcționează. Odată ce un model se apropie în mod constant de expertul uman, acesta poate fi apoi rafinat. Concluziile greșite pot fi urmărite și depanate, iar procesele care creează concluzii echivalente sau îmbunătățite pot fi încurajate.
Ingineria cunoștințelor pentru a depăși experții umani
Ingineria cunoștințelor este deja integrată în software-ul de sprijinire a deciziilor. Inginerii de cunoștințe specializați sunt angajați în diverse domenii care avansează funcții asemănătoare omului, inclusiv capacitatea mașinilor de a recunoaște o față sau de a analiza ceea ce o persoană spune pentru sens.
Pe măsură ce complexitatea modelului crește, este posibil ca inginerii de cunoștințe să nu înțeleagă pe deplin modul în care se ajung la concluzii. În cele din urmă, domeniul ingineriei cunoașterii va trece de la crearea de sisteme care rezolvă probleme, precum și un om, la unul care o face cantitativ mai bine decât oamenii.
Combinând aceste modele de inginerie a cunoștințelor cu alte abilități precum procesarea limbajului natural (NLP) și recunoașterea facială, inteligența artificială ar putea fi cel mai bun server, consilier financiar sau agent de turism pe care lumea l-a văzut vreodată.