Bilgi mühendisliği, bilgi tabanlı bilgisayar sistemlerinde kullanılmak üzere bilgi toplama ve girme görevidir. Bu sistemler sorunları bir insan uzmanının yardımı olmadan çözebilir veya soruları cevaplayabilir. Bilgi mühendisleri, belirli bilgi türlerini toplamak için uyarlanmış çeşitli bilgi edinme tekniklerini kullanırlar.
Bilgi mühendisliği alanı, 1970'lerde bilgisayar hatıraları büyük miktarda bilgiyi barındıracak kadar genişlediğinde gelişti. Bu, Yapay Zeka (AI) teknolojisinde bir değişikliğe neden oldu. Sorunları çözebilecek ve mantığı kullanabilecek AI yazılımları oluşturmaya ek olarak, programcılar AI'dan yararlanabilecekleri çok büyük bir bilgi veritabanı sunmayı başardılar.
Bilgi mühendisliği emek yoğun bir çok adımlı bir süreçtir. İlk önce bilgi mühendisine bir sorun var. Örneğin, problem, insanların doktora gitmeden tıbbi semptomlarının ne anlama geldiğini bulmalarına izin vermek olabilir. Mühendis daha sonra bunu yapabilen bir sistem yaratır: örneğin, belirtileri girdi olarak alan ve bu belirtileri gösterebilecek koşulların veya hastalıkların bir listesini veren bir bilgisayar programı.
Daha sonra mühendis gerekli bilgileri toplaması gerekir. Mühendis, hastalıklar ve semptomlar hakkında bilgi edinmek için doktorlarla konuşabilir veya tıbbi metinleri okuyabilir. Tüm bilgiler toplanıp düzenlendikten sonra kodlayıcılar sistemi oluşturur. Mühendis verileri giriyor. Bilgi mühendisliğinde son adım, doğru cevaplar vermesini sağlamak için sistemi test etmektir.
Bilgi mühendisliği sürecinde en fazla zaman alan ve tartışmalı olarak en önemli adım bilgi edinmektir. Bilgi tabanlı bir sistem oluşturmak için gereken bilginin çoğu uzmanların beyninde bulunur. Bu uzmanlar genellikle meşgul insanlardır. Bilgi mühendisinin karşılaştığı zorluk, bu bilgiyi mümkün olduğunca çabuk ve verimli bir şekilde elde etmektir.
Diğer bir zorluk, uzmanın dolaylı olarak bildiği bilgilerin nasıl toplanacağıdır. Örneğin, bir doktor astımlı bir akciğerin sesini tanımlayamayabilir. Sadece duyduğunda biliyor.
Bilgi mühendisleri, bilgi toplamalarına yardımcı olacak bir dizi bilgi edinme tekniği geliştirdi. Bunlar protokol oluşturma teknikleri, sınırlı bilgi teknikleri ve matris tabanlı teknikleri içerir. Teknikler ihtiyaç duyulan bilgi türüne göre seçilir.
Örneğin, bir mühendis teşhis koymak için bir doktorun attığı adımlar hakkında bilgiye ihtiyaç duyuyorsa, sadece doktorla görüşebilir. Bununla birlikte, mühendisin aradığı bilgi, doktorun bildiği, ancak sözcükleri ifade etmekte zorlandığı bir bilgi ise, bir sıralama tekniği kullanabilir. Bir sıralama tekniği, uzmanın üzerinde bulunan kartların üst üste istiflenmesini ve ardından kullandığı kategorileri adlandırmasını gerektirir. Bu, mühendisin uzmanın bilgi hakkında ne düşündüğünü anlamasını sağlar.
