Инженерия знаний - Knowledge engineering

Инженерия знаний ( KE ) относится ко всем техническим, научным и социальным аспектам, связанным с построением, поддержанием и использованием систем, основанных на знаниях .

Фон

Экспертные системы

Одним из первых примеров экспертной системы стало приложение MYCIN для медицинской диагностики. В примере MYCIN экспертами в предметной области были врачи, а представленные знания - их опыт диагностики.

Экспертные системы были впервые разработаны в лабораториях искусственного интеллекта как попытка понять сложные человеческие решения. Основываясь на положительных результатах этих первоначальных прототипов, технология была принята деловым сообществом США (а затем и во всем мире) в 1980-х годах. Стэнфордский проект эвристического программирования под руководством Эдварда Фейгенбаума был одним из лидеров в определении и разработке первых экспертных систем.

История

В первые дни существования экспертных систем формальный процесс создания программного обеспечения практически отсутствовал. Исследователи просто сели с экспертами в предметной области и начали программировать, часто разрабатывая необходимые инструменты (например, механизмы вывода ) одновременно с самими приложениями. По мере того, как экспертные системы переходили от академических прототипов к развернутым бизнес-системам, стало ясно, что требуется методология, чтобы обеспечить предсказуемость и контроль процесса создания программного обеспечения. По существу, было предпринято два попытки:

  1. Используйте традиционные методологии разработки программного обеспечения
  2. Разработка специальных методологий, адаптированных к требованиям построения экспертных систем.

Многие из первых экспертных систем были разработаны крупными консалтинговыми фирмами и компаниями по системной интеграции, такими как Andersen Consulting . Эти фирмы уже хорошо протестировали традиционные водопадные методологии (например, Method / 1 для Андерсена), которым они обучили весь свой персонал и которые практически всегда использовались для разработки программного обеспечения для своих клиентов. Одной из тенденций ранней разработки экспертных систем было простое применение этих каскадных методов к разработке экспертных систем.

Другая проблема, связанная с использованием традиционных методов для разработки экспертных систем, заключалась в том, что из-за беспрецедентной природы экспертных систем они были одними из первых приложений, принявших методы быстрой разработки приложений, которые включают итерацию и прототипирование, а также или вместо детального анализа и проектирования. В 1980-е годы такой подход поддерживалось немногими традиционными программными методами.

Последней проблемой использования традиционных методов для разработки экспертных систем была необходимость приобретения знаний . Приобретение знаний относится к процессу сбора экспертных знаний и их фиксации в форме правил и онтологий. Получение знаний требует особых требований, выходящих за рамки обычного процесса спецификации, используемого для отражения большинства бизнес-требований.

Эти проблемы привели ко второму подходу к инженерии знаний: разработке собственных методологий, специально предназначенных для построения экспертных систем. Одной из первых и наиболее популярных таких методологий, специально разработанных для экспертных систем, была методология получения знаний и структурирования документации (KADS), разработанная в Европе. KADS имел большой успех в Европе, а также использовался в Соединенных Штатах.

Смотрите также

Рекомендации

внешняя ссылка