Приобретение знаний
Приобретение знаний — это процесс, используемый для определения правил и онтологий, необходимых для системы, основанной на знаниях . Эта фраза впервые использовалась в сочетании с экспертными системами для описания первоначальных задач, связанных с разработкой экспертной системы, а именно поиска и опроса экспертов в предметной области и сбора их знаний с помощью правил , объектов и на основе фреймов онтологий .
Экспертные системы были одним из первых успешных применений технологии искусственного интеллекта для решения реальных бизнес-задач. [1] Исследователи из Стэнфорда и других лабораторий искусственного интеллекта работали с врачами и другими высококвалифицированными экспертами над разработкой систем, которые могли бы автоматизировать сложные задачи, такие как медицинская диагностика . До этого момента компьютеры в основном использовались для автоматизации задач, требующих большого объема данных, а не для сложных рассуждений. Такие технологии, как механизмы вывода, впервые позволили разработчикам решать более сложные проблемы. [2] [3]
По мере того как экспертные системы расширялись от демонстрационных прототипов до промышленных приложений, вскоре стало понятно, что приобретение экспертных знаний в предметной области является одной из, если не самой важной задачей в процессе инженерии знаний . Этот процесс приобретения знаний сам по себе стал интенсивной областью исследований. Одна из ранних работ [4] по этой теме использовали бейтсоновские теории обучения для управления этим процессом.
Один из исследованных подходов к приобретению знаний заключался в использовании анализа и генерации естественного языка для облегчения приобретения знаний. Анализ естественного языка может выполняться в руководствах и других экспертных документах, а первоначальный этап правил и объектов может быть разработан автоматически. Генерация текста также была чрезвычайно полезна для объяснения поведения системы. Это значительно облегчило разработку и сопровождение экспертных систем. [5]
Более поздний подход к приобретению знаний – это подход, основанный на повторном использовании. Знания могут разрабатываться в онтологиях , соответствующих таким стандартам, как язык веб-онтологий (OWL) . [6] Таким образом, знания могут быть стандартизированы и распространены среди широкого сообщества работников умственного труда. Одним из примеров области, где этот подход оказался успешным, является биоинформатика . [7]
См. также
[ редактировать ]- Сбор знаний от волонтеров – Подсфера ИИ
- Извлечение знаний - создание знаний из структурированных и неструктурированных источников.
- Обработка информации (психология) - подход к пониманию человеческого мышления.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Рассел, Стюарт; Норвиг, Питер (1995). Искусственный интеллект: современный подход (PDF) . Саймон и Шустер. стр. 22–23. ISBN 978-0-13-103805-9 . Архивировано из оригинала (PDF) 5 мая 2014 года . Проверено 14 июня 2014 г.
- ^ Кендал, СЛ; Крин, М. (2007), Введение в инженерию знаний , Лондон: Springer, ISBN. 978-1-84628-475-5 , OCLC 70987401
- ^ Фейгенбаум, Эдвард А .; МакКордак, Памела (1983), Пятое поколение (1-е изд.), Ридинг, Массачусетс : Аддисон-Уэсли , ISBN 978-0-201-11519-2 , OCLC 9324691
- ^ Брюле, Дж. Ф.; Блаунт, AF (1989), Приобретение знаний , Нью-Йорк: McGraw Hill, ISBN 978-0-07-008600-5 , OCLC 21367222
- ^ Поттер, Стивен. «Обзор приобретения знаний с помощью естественного языка» (PDF) . Оценка зрелости технологий (TMA) . Проверено 9 июля 2014 г.
- ^ Шрайбер, Гуус (25 сентября 2012 г.). «Получение знаний и Интернет» (PDF) . Международный журнал человеко-компьютерных исследований (71). Эльсевиор: 206–210 . Проверено 5 марта 2017 г.
- ^ Гобл, Кэрол (2008). «Состояние страны в интеграции данных для биоинформатики» . Журнал биомедицинской информатики . 41 (5): 687–693. дои : 10.1016/j.jbi.2008.01.008 . ПМИД 18358788 .