Was ist Knowledge Engineering?
Knowledge Engineering ist die Aufgabe, Informationen zur Verwendung in wissensbasierten Computersystemen zu sammeln und einzugeben. Diese Systeme können Probleme lösen oder Fragen ohne die Hilfe eines menschlichen Experten beantworten. Wissensingenieure verwenden eine Vielzahl von Techniken zur Wissenserfassung, die auf die Erfassung bestimmter Arten von Informationen zugeschnitten sind.
Das Gebiet des Wissens-Engineerings entwickelte sich um 1970, als die Computerspeicher groß genug wurden, um große Informationsmengen aufzunehmen. Dies führte zu einer Verschiebung der Künstlichen Intelligenz (KI) -Technologie. Zusätzlich zur Erstellung einer KI-Software, die Probleme lösen und Logik verwenden kann, konnten Programmierer der KI eine riesige Datenbank mit Informationen zur Verfügung stellen, aus denen sie ziehen konnte.
Knowledge Engineering ist ein arbeitsintensiver mehrstufiger Prozess. Zunächst wird dem Wissensingenieur ein Problem vorgestellt. Zum Beispiel könnte das Problem darin bestehen, Menschen zu ermöglichen, herauszufinden, was ihre medizinischen Symptome bedeuten, ohne einen Arzt aufzusuchen. Der Ingenieur erstellt dann ein System, das dies ermöglicht: Zum Beispiel ein Computerprogramm, das Symptome als Eingabe verwendet und eine Liste von Zuständen oder Krankheiten ausgibt, die diese Symptome manifestieren könnten.
Als nächstes muss der Ingenieur die notwendigen Informationen sammeln. Der Ingenieur kann mit Ärzten sprechen oder medizinische Texte lesen, um Informationen über Krankheiten und Symptome zu erhalten. Sobald alle Informationen gesammelt und organisiert sind, erstellen die Programmierer das System. Der Ingenieur gibt die Daten ein. Der letzte Schritt im Knowledge Engineering ist das Testen des Systems, um sicherzustellen, dass es genaue Antworten ausgibt.
Der zeitaufwändigste und wohl wichtigste Schritt im Knowledge Engineering-Prozess ist der Erwerb von Wissen. Das meiste Wissen, das zur Schaffung eines wissensbasierten Systems erforderlich ist, steckt im Gehirn von Experten. Diese Experten sind normalerweise vielbeschäftigte Leute. Die Herausforderung für den Knowledge Engineer besteht darin, diese Informationen so schnell und effizient wie möglich abzurufen.
Eine weitere Herausforderung besteht darin, die Informationen zu sammeln, die der Experte implizit kennt. Zum Beispiel ist ein Arzt möglicherweise nicht in der Lage, das Geräusch einer asthmatischen Lunge zu beschreiben. Sie weiß es nur, wenn sie es hört.
Wissensingenieure haben eine Vielzahl von Techniken zum Wissenserwerb entwickelt, mit denen sie Informationen sammeln können. Dazu gehören Protokollgenerierungstechniken, Techniken mit begrenzter Information und matrixbasierte Techniken. Die Auswahl der Techniken richtet sich nach der Art des benötigten Wissens.
Wenn ein Ingenieur beispielsweise Informationen über die Schritte benötigt, die ein Arzt durchläuft, um eine Diagnose zu stellen, kann er den Arzt einfach interviewen. Wenn jedoch die Informationen, nach denen der Ingenieur gesucht hat, die Art von Informationen sind, die der Arzt kennt, die er jedoch nicht in Worte fassen kann, verwendet er möglicherweise eine Sortiertechnik. Eine Sortiertechnik erfordert, dass der Experte Karten mit Wörtern in Stapel sortiert und dann die Kategorien benennt, die er oder sie verwendet hat. Auf diese Weise kann der Ingenieur verstehen, wie der Experte über die Informationen denkt.