Ingeniería del conocimiento
¿Qué es la ingeniería del conocimiento?
La ingeniería del conocimiento es un campo de la inteligencia artificial (IA) que crea reglas para aplicar a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano. Examina la estructura de una tarea o una decisión para identificar cómo se llega a una conclusión.
Una biblioteca de métodos de resolución de problemas y el conocimiento colateral utilizado para cada uno se puede crear y servir como problemas para ser diagnosticados por el sistema. El software resultante podría ayudar en el diagnóstico, la resolución de problemas y la resolución de problemas, ya sea por sí solo o en una función de apoyo a un agente humano.
Conclusiones clave
- La ingeniería del conocimiento es una rama de la inteligencia artificial (IA) que desarrolla reglas que se aplican a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un humano que es experto en un tema específico.
- En su forma inicial, la ingeniería del conocimiento se centró en el proceso de transferencia; transferir la experiencia de un ser humano que resuelve problemas a un programa que podría tomar los mismos datos y sacar las mismas conclusiones.
- Se determinó que el procesamiento de transferencia tenía sus limitaciones, ya que no reflejaba con precisión cómo los humanos toman decisiones. No consideró la intuición y el instinto, conocido como razonamiento análogo y pensamiento no lineal, que a menudo pueden no ser lógicos.
- Hoy en día, la ingeniería del conocimiento utiliza un proceso de modelado que crea un sistema que toca los mismos resultados que el experto sin seguir el mismo camino o usar las mismas fuentes de información.
- El objetivo de la ingeniería del conocimiento es que se implemente en un software que tomará decisiones que tomarían los expertos humanos, como los asesores financieros.
- La ingeniería del conocimiento ya se está utilizando en software de soporte de decisiones y se espera que en algún momento se utilice para tomar mejores decisiones que los expertos humanos.
Comprensión de la ingeniería del conocimiento
La ingeniería del conocimiento buscaba transferir la experiencia de los expertos humanos en resolución de problemas a un programa que pudiera tomar los mismos datos y llegar a la misma conclusión. Este enfoque se conoce como el proceso de transferencia y dominó los primeros intentos de ingeniería del conocimiento.
Sin embargo, cayó en desgracia, ya que los científicos y programadores se dieron cuenta de que el conocimiento que utilizan los humanos en la toma de decisiones no siempre es explícito. Si bien muchas decisiones se remontan a experiencias previas sobre lo que funcionó, los humanos recurren a grupos paralelos de conocimiento que no siempre parecen estar conectados lógicamente a la tarea en cuestión.
Algunas de las cosas a las que los directores ejecutivos y los inversores estrella se refieren como instinto o saltos intuitivos se describen mejor como razonamiento análogo y pensamiento no lineal. Estos modos de pensamiento no se prestan a árboles de decisión directos, paso a paso , y pueden requerir extraer fuentes de datos que parecen costar más traer y procesar de lo que vale.
El proceso de transferencia se ha dejado atrás en favor de un proceso de modelado. En lugar de intentar seguir el proceso paso a paso de una decisión, la ingeniería del conocimiento se centra en crear un sistema que obtenga los mismos resultados que el experto sin seguir el mismo camino o aprovechar las mismas fuentes de información.
Esto elimina algunos de los problemas de rastrear el conocimiento que se utiliza para el pensamiento no lineal, ya que las personas que lo hacen a menudo no son conscientes de la información que obtienen. Siempre que las conclusiones sean comparables, el modelo funciona. Una vez que un modelo se acerca constantemente al experto humano, se puede refinar. Las malas conclusiones se pueden rastrear y depurar, y se pueden fomentar los procesos que están creando conclusiones equivalentes o mejoradas.
Ingeniería del conocimiento para superar a los expertos humanos
La ingeniería del conocimiento ya está integrada en el software de soporte de decisiones. Los ingenieros del conocimiento especializados se emplean en diversos campos que están promoviendo funciones similares a las humanas, incluida la capacidad de las máquinas para reconocer un rostro o analizar lo que una persona dice en busca de significado.
A medida que aumenta la complejidad del modelo, es posible que los ingenieros del conocimiento no comprendan por completo cómo se llegan a las conclusiones. Eventualmente, el campo de la ingeniería del conocimiento pasará de crear sistemas que resuelvan problemas tan bien como los humanos a uno que lo haga cuantitativamente mejor que los humanos.
Al combinar estos modelos de ingeniería del conocimiento con otras habilidades como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y el reconocimiento facial, la inteligencia artificial podría ser el mejor servidor, asesor financiero o agente de viajes que el mundo haya visto.