Инженерия знаний

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

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

Определения[править | править вики-текст]

Инженерия знаний (ИЗ) была определена Фейгенбаумом и МакКордак в 1983 году как:

«ИЗ — раздел (дисциплина) инженерии, направленный на внедрение знаний в компьютерные системы для решения сложных задач, обычно требующих богатого человеческого опыта.»

В настоящее время это также предполагает создание и обслуживание подобных систем (Кендэл, 2007). Это также тесно соприкасается с разработкой программного обеспечения 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 связана 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[править | править вики-текст]

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[править | править вики-текст]

С середины 1980-х 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[какие?] и для работы с ними должны использоваться конкретные методы и техника.[какие?]
  • Существуют различные типы экспертов и опыта.[какие?] Для работы с ними должны использоваться определенные методы и техника.[какие?]
  • Существуют разные способы предоставления, использования, понимания знаний[какие?] 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[править | править вики-текст]

  • Трансляционная (традиционная): предполагает прямой перенос человеческих знаний в машину.
  • Модельная (альтернативный взгляд): предполагает моделирование задачи и её способов решения самой системой ИИ.
  • Гибридные.