Inżynieria wiedzy - Knowledge engineering

Ten artykuł dotyczy metod tworzenia systemów ekspertowych. Aby zapoznać się z zastosowaniem technologii opartej na wiedzy w dziedzinie produkcji i CAD, zobacz Inżynieria oparta na wiedzy .

Inżynieria wiedzy ( KE ) odnosi się do wszystkich technicznych, naukowych i społecznych aspektów związanych z budowaniem, utrzymywaniem i użytkowaniem systemów opartych na wiedzy .

tło

Systemy eksperckie

Jednym z pierwszych przykładów systemu ekspertowego była MYCIN , aplikacja do przeprowadzania diagnostyki medycznej. W przykładzie MYCIN ekspertami w tej dziedzinie byli lekarze, a reprezentowana wiedza była ich wiedzą w zakresie diagnozy.

Systemy ekspertowe zostały po raz pierwszy opracowane w laboratoriach sztucznej inteligencji jako próba zrozumienia złożonych decyzji podejmowanych przez ludzi. Opierając się na pozytywnych wynikach tych pierwszych prototypów, technologia została przyjęta przez społeczność biznesową USA (a później na całym świecie) w latach 80-tych. Projekty programowania heurystycznego w Stanford, kierowane przez Edwarda Feigenbauma, były jednym z liderów w definiowaniu i rozwijaniu pierwszych systemów eksperckich.

Historia

Na początku istnienia systemów eksperckich formalny proces tworzenia oprogramowania był niewielki lub żaden. Badacze po prostu spotkali się z ekspertami dziedzinowymi i zaczęli programować, często opracowując wymagane narzędzia (np. Silniki wnioskowania ) w tym samym czasie, co same aplikacje. Gdy systemy eksperckie przeszły od prototypów akademickich do wdrożonych systemów biznesowych, zdano sobie sprawę, że wymagana jest metodologia, aby zapewnić przewidywalność i kontrolę procesu tworzenia oprogramowania. Próbowano zasadniczo dwóch podejść:

  1. Użyj konwencjonalnych metodologii tworzenia oprogramowania
  2. Opracuj specjalne metodologie dostosowane do wymagań budowania systemów ekspertowych

Wiele wczesnych systemów eksperckich zostało opracowanych przez duże firmy konsultingowe i integracyjne, takie jak Andersen Consulting . Firmy te miały już dobrze przetestowane konwencjonalne metodologie kaskadowe (np. Metoda / 1 dla Andersena), w zakresie których przeszkoliły cały swój personel i które były praktycznie zawsze używane do tworzenia oprogramowania dla swoich klientów. Jednym z trendów we wczesnym rozwoju systemów ekspertowych było po prostu zastosowanie tych metod kaskadowych do tworzenia systemów ekspertowych.

Innym problemem związanym z wykorzystaniem konwencjonalnych metod do tworzenia systemów ekspertowych był fakt, że ze względu na bezprecedensowy charakter systemów ekspertowych były one jedną z pierwszych aplikacji, które przyjęły metody szybkiego tworzenia aplikacji , które obejmują iterację i prototypowanie, a także lub zamiast szczegółowej analizy i projektowania. W latach 80-tych kilka konwencjonalnych metod oprogramowania wspierało tego typu podejście.

Ostatnim problemem związanym z wykorzystaniem metod konwencjonalnych do tworzenia systemów ekspertowych była potrzeba zdobywania wiedzy . Pozyskiwanie wiedzy to proces gromadzenia wiedzy eksperckiej i utrwalania jej w postaci reguł i ontologii. Pozyskiwanie wiedzy wiąże się ze specjalnymi wymaganiami wykraczającymi poza konwencjonalny proces specyfikacji używany do wychwycenia większości wymagań biznesowych.

Kwestie te doprowadziły do ​​drugiego podejścia do inżynierii wiedzy: opracowania niestandardowych metodologii zaprojektowanych specjalnie do tworzenia systemów eksperckich. Jedną z pierwszych i najpopularniejszych metodologii opracowanych na zamówienie dla systemów ekspertowych była opracowana w Europie metodologia gromadzenia wiedzy i strukturyzacji dokumentacji (KADS). KADS odniósł wielki sukces w Europie i był również używany w Stanach Zjednoczonych.

Zobacz też

Bibliografia

Zewnętrzne linki