Ingegneria della conoscenza definita
L'ingegneria della conoscenza è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che crea regole da applicare ai dati per imitare il processo di pensiero di un esperto umano. Osserva la struttura di un'attività o una decisione per identificare come si raggiunge una conclusione. Una libreria di metodi di risoluzione dei problemi e le conoscenze collaterali utilizzate per ciascuno di essi possono quindi essere create e utilizzate come problemi da diagnosticare dal sistema. Il software risultante potrebbe quindi aiutare nella diagnosi, nella risoluzione dei problemi e nella risoluzione dei problemi da solo o in un ruolo di supporto per un agente umano.
Abbattere l'ingegneria della conoscenza
L'ingegneria della conoscenza ha cercato di trasferire le competenze degli esperti umani nella risoluzione dei problemi in un programma in grado di raccogliere gli stessi dati e giungere alla stessa conclusione. Questo approccio viene definito processo di trasferimento e ha dominato i primi tentativi di ingegneria della conoscenza. Cadde in disgrazia; tuttavia, poiché scienziati e programmatori hanno capito che le conoscenze utilizzate dagli esseri umani nel processo decisionale non sono sempre esplicite. Mentre molte decisioni possono essere ricondotte all'esperienza precedente su ciò che ha funzionato, gli umani attingono da pool di conoscenza paralleli che non sempre appaiono logicamente collegati al compito da svolgere. Alcuni di quelli che i CEO e gli investitori stellari chiamano sentimento di budello o salti intuitivi sono meglio descritti come ragionamento analogo e pensiero non lineare. Queste modalità di pensiero non si prestano ad alberi decisionali diretti e graduali e possono richiedere l'estrazione di fonti di dati che sembrano costare di più per essere elaborate e processate di quanto valga la pena.
Il processo di trasferimento è stato lasciato alle spalle a favore di un processo di modellazione. Invece di tentare di seguire il processo graduale di una decisione, l'ingegneria della conoscenza è focalizzata sulla creazione di un sistema che colpirà gli stessi risultati dell'esperto senza seguire lo stesso percorso o toccare le stesse fonti di informazione. Questo elimina alcuni dei problemi di rintracciare le conoscenze utilizzate per il pensiero non lineare, poiché le persone che lo fanno spesso non sono consapevoli delle informazioni che stanno raccogliendo. Finché le conclusioni sono comparabili, il modello funziona. Una volta che un modello si avvicina costantemente all'esperto umano, può essere perfezionato. Le conclusioni errate possono essere rintracciate e messe a punto e si possono incoraggiare processi che stanno creando conclusioni equivalenti o migliorate.
Ingegneria della conoscenza per superare gli esperti umani
L'ingegneria della conoscenza è già integrata nel software di supporto decisionale. Ingegneri della conoscenza specializzati sono impiegati in diversi campi che stanno avanzando funzioni simili all'uomo, inclusa la capacità delle macchine di riconoscere un volto o analizzare ciò che una persona dice per significato. Con l'aumentare della complessità del modello, gli ingegneri della conoscenza potrebbero non comprendere appieno le conclusioni. Alla fine, il campo dell'ingegneria della conoscenza passerà dalla creazione di sistemi che risolvono problemi e da un essere umano a uno che lo fa quantitativamente meglio degli umani. Associando questi modelli di ingegneria della conoscenza ad altre abilità come l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) e il riconoscimento facciale, l'intelligenza artificiale potrebbe essere il miglior server, consulente finanziario o agente di viaggio che il mondo abbia mai visto.
Confronta i conti di investimento Nome del fornitore Descrizione Descrizione dell'inserzionista × Le offerte che compaiono in questa tabella provengono da società di persone da cui Investopedia riceve un compenso.