Ingineria cunoașterii ( ingineria cunoașterii în engleză ) - este inclusă în domeniul științelor despre inteligența artificială , este asociată cu dezvoltarea sistemelor expert și a bazelor de cunoștințe . Se referă la toate aspectele tehnice , științifice și sociale implicate în construcția, întreținerea și aplicarea sistemelor de cunoștințe. Studiază metode și mijloace de extragere , reprezentare , structurare și utilizare a cunoștințelor înainte de implementarea software a componentelor sistemului [1] . Ingineria cunoașterii este aplicată în managementul cunoștințelor să organizeze colectarea, acumularea, stocarea și utilizarea cunoștințelor organizației într-o strategie de management al cunoștințelor axată pe codificarea cunoștințelor . [2] [3]
Knowledge Engineering (KI) a fost definită de Feigenbaum și McCordack în 1983 ca:
„IS este o ramură (disciplină) a ingineriei care vizează introducerea cunoștințelor în sistemele informatice pentru a rezolva probleme complexe care necesită de obicei o experiență umană bogată.”
În prezent, aceasta implică și crearea și întreținerea unor astfel de sisteme (Kendal, 2007). Este, de asemenea, strâns legat de dezvoltarea software -ului și este utilizat în multe studii de informații, cum ar fi studiile de inteligență artificială, inclusiv baze de cunoștințe , extragerea datelor , sisteme expert , sisteme de sprijinire a deciziilor și sisteme de informații geografice. IZ este asociat cu logica matematică , folosită și în diverse discipline științifice, de exemplu, în sociologie , unde scopul cercetării este de a înțelege comportamentul social al oamenilor, de a analiza logica relațiilor oamenilor în societate.
Ingineria cunoașterii include aplicarea unei singure strategii care poate fi implementată folosind mijloace tehnice în etapa de colectare și prelucrare a datelor. Este strâns legat și își găsește aplicații în proiectarea asistată de computer (CAD). Ingineria bazată pe cunoștințe combină principiile orientării obiective și regulile cu CAD și alte instrumente software tradiționale de inginerie.
La sfârșitul anilor 1960 și începutul anilor 1970, DENDRAL și mai târziu MYCIN au fost create la Universitatea Stanford . Acestea sunt sisteme expert care stochează cunoștințele specialiștilor și folosesc aceste date pentru a rezolva diverse probleme, extragând informațiile necesare din depozit. Profesorul E. Feigenbaum a fost unul dintre creatorii unor astfel de sisteme și a propus denumirea de „ingineria cunoașterii” pentru sistemele expert de stocare a datelor [4] .
La dezvoltarea sistemelor de inteligență artificială, există trei componente principale ale preprocesării datelor, care sunt ulterior transferate la prelucrarea mașinii: extragerea și ordonarea ( codificare [5] ), structurarea și formalizarea . Faza de extragere sau de obținere a cunoștințelor este colecția de fragmente și fragmente de informații disparate și contradictorii din diverse surse utilizate de organizație, inclusiv documentele acesteia. Structurarea, sau conceptualizarea, este prelucrarea datelor și formarea unui singur model din acestea, care se numește câmp de cunoaștere sau model mental. Faza de formalizare constă în traducerea acestor informații într-un limbaj de programare specializat [6] .
Există două abordări pentru implementarea ingineriei cunoașterii: utilizarea metodologiilor tradiționale de dezvoltare a software-ului sau a metodologiilor individuale pentru construirea de sisteme expert [7] .
Ingineria cunoașterii include metode de comunicare pasive și active de colectare a informațiilor. Numele metodelor sunt condiționate, deoarece metodele pasive necesită costuri de muncă nu mai mici de la un specialist decât cele active. Metodele pasive includ [ 8] :
Metodele active individuale de colectare a informațiilor pentru procesul de inginerie a cunoașterii includ :
Există și metode active colective:
Cunoștințele dobândite pot fi salvate prin programarea bazei de cunoștințe.
Un exemplu de funcționare a unui sistem bazat pe IS:
IS are aplicații practice. În SUA, până la 90% din deciziile de creditare pentru clienții serviciilor bancare cu amănuntul sunt luate folosind sisteme expert bazate pe bazele de cunoștințe FICO [9] . O subsecțiune a IS este metaingineria cunoștințelor potrivită pentru dezvoltarea AI.
Ingineria cunoștințelor poate fi utilizată în dezvoltarea bazelor de date de comerț electronic . Nu întreaga matrice de produse este prezentată pe Internet , unele sortimente sunt unice și necesită colectare, formalizare și structurare cu selecția unui catalog cu secțiuni și subsecțiuni, precum și definirea filtrelor și sortărilor interne.
De la mijlocul anilor 1980, IS a introdus mai multe principii, metode și instrumente care au făcut mai ușoară dobândirea și lucrul cu cunoștințe. Iată câteva dintre ele:
Ingineria cunoașterii folosește metode de structurare a cunoștințelor pentru a accelera procesul de obținere și lucru cu cunoștințe.
Organizarea colectării, acumulării, stocării, procesării și furnizării cunoștințelor este scopul managementului cunoștințelor, care face parte din managementul modern . Diferiți specialiști își schimbă locul de muncă, odată cu aceasta, companiile pierd capitalul intelectual acumulat în timpul muncii unui angajat [1] . Pentru a preveni astfel de cazuri, întreprinderile au început să dezvolte și să implementeze reguli de încărcare a datelor. Informațiile pot fi introduse în programe special concepute pentru uz intern sau sisteme achiziționate (sisteme contabile , ERP , CRM , VDS ), ceea ce permite nu numai salvarea datelor într-o formă structurată specificată de analist, dar și încărcarea acestora dacă este necesar.
| Ingineria cunoașterii | |
|---|---|
| Concepte generale | |
| Modele rigide | |
| Metode soft | |
| Aplicații | |
| Învățare automată și extragerea datelor | |
|---|---|
| Sarcini | |
| Învățarea cu un profesor | |
| analiza grupului | |
| Reducerea dimensionalității | |
| Prognoza structurală | |
| Detectarea anomaliilor | |
| Modele grafice probabilistice | |
| Rețele neuronale | |
| Consolidarea învățării |
|
| Teorie | |
| Reviste și conferințe |
|