هندسة المعرفة

هندسة المعرفة هي أحد مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) التي تنشئ قواعد لتطبيقها على البيانات لتقليد عملية تفكير الخبير البشري. ينظر في هيكل المهمة أو قرار لتحديد كيفية التوصل إلى نتيجة. يمكن بعد ذلك إنشاء مكتبة لطرق حل المشكلات والمعرفة الجانبية المستخدمة لكل منها وتقديمها كمشكلات يشخصها النظام. يمكن أن يساعد البرنامج الناتج بعد ذلك في التشخيص وحل المشكلات إما من تلقاء نفسه أو في دور داعم لعامل بشري.

ملخص لأهم النقاط

• تركز هندسة المعرفة في شكلها الأولي على عملية النقل؛ أي نقل خبرة الإنسان في حل المشكلات إلى برنامج يمكنه أخذ نفس البيانات والتوصل إلى نفس الاستنتاجات.
• معالجة النقل لها حدودها، لأنها لا تعكس بدقة كيفية اتخاذ البشر للقرارات. لم يأخذ في الاعتبار الحدس والشعور الغريزي، المعروف باسم التفكير المماثل والتفكير غير الخطي، والذي قد لا يكون منطقيًا في كثير من الأحيان.
• تستخدم هندسة المعرفة اليوم عملية النمذجة التي تنشئ نظامًا يلامس نفس النتائج مثل الخبير دون اتباع نفس المسار أو استخدام نفس مصادر المعلومات.
• الهدف من هندسة المعرفة هو أن يتم تنفيذها في برمجيات تتخذ القرارات التي يتخذها الخبراء البشريون مثل المستشارين الماليين.
• يتم استخدام هندسة المعرفة بالفعل في برامج دعم القرار ومن المتوقع أنه في مرحلة ما سيتم استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل من الخبراء البشريين.

تشريح هندسة المعرفة

سعت هندسة المعرفة إلى نقل خبرة الخبراء البشريين في حل المشكلات إلى برنامج يمكن أن يأخذ نفس البيانات ويصل إلى نفس النتيجة. يشار إلى هذا النهج باسم عملية النقل، وقد سيطر على محاولات هندسة المعرفة المبكرة.
ومع ذلك، فقد فقدت شعبيتها حيث أدرك العلماء والمبرمجون أن المعرفة التي يستخدمها البشر في صنع القرار ليست دائمًا صريحة. في حين يمكن إرجاع العديد من القرارات إلى الخبرة السابقة حول ما نجح، يعتمد البشر على مجموعات موازية من المعرفة التي لا تظهر دائمًا مرتبطة منطقيًا بالمهمة المطروحة. من الأفضل وصف بعض ما يشير إليه الرؤساء التنفيذيون والمستثمرون المتميزون بالشعور الغريزي أو القفزات البديهية بالمنطق المماثل والتفكير غير الخطي. لا تصلح أنماط التفكير هذه نفسها لمصفوفة اتخاذ القرار بشكل مباشر خطوة بخطوة وقد تتطلب جمع مصادر البيانات التي يبدو أنها تكلف أكثر مما تستحق.

تم ترك عملية النقل لصالح عملية النمذجة. بدلاً من محاولة اتباع عملية اتخاذ القرار خطوة بخطوة، تركز هندسة المعرفة على إنشاء نظام يمكنه الوصول إلى نفس النتائج مثل الخبير دون اتباع نفس المسار أو الاستفادة من نفس مصادر المعلومات. هذا يلغي بعض المشكلات المتعلقة بتتبع المعرفة المستخدمة في التفكير غير الخطي، حيث إن الأشخاص الذين يقومون بذلك غالبًا لا يكونون على دراية بالمعلومات التي يجمعونها. طالما أن الاستنتاجات قابلة للمقارنة، فإن النموذج يعمل. بمجرد أن يقترب النموذج باستمرار من الخبير البشري، يمكن بعد ذلك تحسينه. يمكن تتبع الاستنتاجات السيئة وتصحيحها، ويمكن تشجيع العمليات التي تخلق استنتاجات مكافئة أو محسنة.

هندسة المعرفة وتجاوز الخبرات البشرية

تم دمج هندسة المعرفة بالفعل في برامج دعم القرار. يعمل مهندسو المعرفة المتخصصون في مجالات متنوعة تعمل على تطوير وظائف شبيهة بالبشر، بما في ذلك قدرة الآلات على التعرف على الوجه أو تحليل ما يقوله الشخص لمعرفة المعنى. مع زيادة تعقيد النموذج، قد لا يفهم مهندسو المعرفة تمامًا كيفية الوصول إلى الاستنتاجات. في نهاية المطاف، سينتقل مجال هندسة المعرفة من إنشاء أنظمة تحل المشكلات بطريقة تحاكي الإنسان إلى نظام يقوم بذلك بشكل أفضل من الناحية الكمية من البشر. بربط نماذج هندسة المعرفة هذه بقدرات أخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing NLP) والتعرف على الوجه، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي هو أفضل خادم أو مستشار مالي أو وكيل سفر شهده العالم على الإطلاق.

تمت الترجمة عن موقع انفستوبيديا