Pozyskiwanie wiedzy - Knowledge acquisition
Pozyskiwanie wiedzy to proces używany do definiowania reguł i ontologii wymaganych dla systemu opartego na wiedzy . Zwrot został po raz pierwszy użyty w połączeniu z systemami eksperckimi opisać początkowe zadania związane z rozwojem systemu eksperckiego, czyli znalezienie i wywiadów domen ekspertów i ich wiedzy poprzez uchwycenie zasad , przedmioty i ramy oparte na ontologii .
Systemy eksperckie były jednym z pierwszych udanych zastosowań technologii sztucznej inteligencji w rzeczywistych problemach biznesowych. Naukowcy ze Stanford i innych laboratoriów sztucznej inteligencji pracowali z lekarzami i innymi wysoko wykwalifikowanymi ekspertami, aby opracować systemy, które mogłyby zautomatyzować złożone zadania, takie jak diagnostyka medyczna . Do tego momentu komputery były używane głównie do automatyzacji zadań wymagających dużej ilości danych, ale nie do skomplikowanego rozumowania. Technologie, takie jak silniki wnioskowania, po raz pierwszy umożliwiły programistom rozwiązywanie bardziej złożonych problemów.
W miarę jak systemy eksperckie rozrosły się od prototypów demonstracyjnych do zastosowań przemysłowych, szybko zdano sobie sprawę, że pozyskiwanie wiedzy eksperckiej w danej dziedzinie było jednym z, jeśli nie najważniejszym, zadaniem w procesie inżynierii wiedzy . Ten proces zdobywania wiedzy sam w sobie stał się intensywnym obszarem badań. Jedna z wcześniejszych prac na ten temat wykorzystywała teorie uczenia się Batesona do kierowania procesem.
Jednym z badanych podejść do zdobywania wiedzy było wykorzystanie analizowania i generowania języka naturalnego w celu ułatwienia zdobywania wiedzy. Analiza składni języka naturalnego może być przeprowadzana na podręcznikach i innych dokumentach eksperckich, a pierwsze pierwsze przejście do reguł i obiektów może być opracowane automatycznie. Generowanie tekstu było również niezwykle przydatne w generowaniu wyjaśnień dotyczących zachowania systemu. To znacznie ułatwiło rozwój i utrzymanie systemów eksperckich.
Nowszym podejściem do zdobywania wiedzy jest podejście oparte na ponownym wykorzystaniu. Wiedza może być rozwijana w ontologiach, które są zgodne ze standardami, takimi jak Język Ontologii Sieciowej (OWL) . W ten sposób wiedza może być standaryzowana i udostępniana w szerokiej społeczności pracowników wiedzy. Przykładową dziedziną, w której to podejście odniosło sukces, jest bioinformatyka .