Virtual Laboratory Wiki
Advertisement

Инженерия знаний (англ. knowledge engineering) — область искусственного интеллекта, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний.

Определения

Инженерия знаний (ИЗ) была определена Фейгенбаумом, и МакКордаком(1983) как:

"ИЗ - раздел (дицсиплина) инженерии, направленный на внедрение знаний в компьютерные системы для решения комплексов задач, обычно требующих богатого человеческого опыта."

В настоящее время, это также предполагает строительство и обслуживание подобных систем (Кендэл, 2007). Это также тесно соприкасается с программной инженерией, и используется во многих информационных исследованиях,например таких, как исследования Искусственного Интеллекта включая базы данных, сбор данных, экспертные системы, систем поддержки принятия решений и географические информационные системы. ИЗ также связано с математической логикой, также используемой в разных научных дисциплинах, например в социологии где "подопытными" являются люди, а цели исследований - понимание как работает человеческая логика на примере взаимоотношений в обществе.

Примеры

Пример действия системы, базирующейся на ИЗ:

  • Рассмотрение задачи
  • Запрос к базам данных по задаче
  • Внесение и структурирование полученной информации (IPK модель)
  • Создание базы данных по структурированной информации
  • Тестирование полученной информации
  • Внесение корректировок и эволюция системы.

Будучи скорее искусством, нежели чисто инженерной задачей, ИЗ не имеет большого практического применения. Подразделом ИЗ является метаинженерия знаний, пригодная для разработки ИИ.

Принципы

С середины 1980х, в ИЗ появилось несколько принципов, методов и инструментов которые облегчили процесс получения и работы со знаниями. Вот некоторые ключевые из них: Существуют разного рода типы знаний и для работы с ними должны использоваться конкретные методы и техника. Существуют различные типы экспертов и опыта. Для работы с ними должны использоваться определенные методы и техника. Существуют разные способы предоставления, использования, понимания знаний и работа с ними может помочь переосмыслить и использовать уже имеющиеся знания по-новому. В инженерии знаний используются методы структурирования знаний для убыстрения процесса получения и работы со знаниями.

Теории

Трансляционная (традиционная)

Предполагает прямой перенос человеческих знаний в машину.

Модельная (альтернативный взгляд)

Предполагает моделирование задачи и её способов решения самой системой ИИ.

Гибридные

CommonKADS

TOGA metatheory - Top-down Object-based Goal-oriented Approach

Ссылки







Эта страница использует содержимое раздела Википедии на русском языке. Оригинальная статья находится по адресу: Инженерия знаний. Список первоначальных авторов статьи можно посмотреть в истории правок. Эта статья так же, как и статья, размещённая в Википедии, доступна на условиях CC-BY-SA .


Advertisement