Инженерия знаний.

Инженерия знаний представляет собой совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний. Знания – это информация с ограниченной семантикой, однако с позиции прикладных аспектов необходимо, чтобы знания имели такую форму, которой была бы в определенной степени свойственна свобода достижения поставленной цели. В какой именно степени допустима эта свобода, или каким условиям должны отвечать знания, включая и их описательные возможности, зависит от области их приложения. В сфере технического применения и в экономике используется самая разнообразная среда представления, и помимо языкового описания она включает рисунки, математические формулы и т.п.

Хотя языковое представление и ограничено сравнительно простыми формализмами, оно не всегда удобно для технической и экономической областей. Это связано с их специфическим характером, т.к. в них все определяется фактами и объективной реальностью.

В дальнейшем изложении языковое описание, требуемое в прикладных областях информации (включая язык в широком его понимании и графику), будет называться языком представления знаний. Для использования подобной информации в виде знаний требуются интеллектуальные функции, превосходящие пока возможности современных компьютеров. Представление знаний, их обработка и использование, рассматриваемое применительно к конкретной прикладной области, является предметом инженерии знаний.

Инженерия знаний заняла свое место как технология применения знаний, когда вышла из недр ИИ и продолжала интенсивно развиваться все последние года.

Существом ИИ можно считать научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека. Однако для большинства проблем общей реальностью является трудность их машинного воплощения.

Исследования по ИИ позволили утвердиться во мнении, что подлинно необходимыми для решения проблем являются знания экспертов. То есть, если создать систему, способную запоминать и использовать знания экспертов, то она найдет применение в практической деятельности.

И когда исследователи по ИИ действительно создали подобного ряда системы в конце 60-х и начале 70-х годов прошлого века, все эти воззрения были подтверждены.

Это системы DENDRAL [78], а позднее MYCIN, созданные под руководством Э. Фейгунбаума в Стэнфордском университете США, Поскольку эти системы накапливают в памяти компьютера знания экспертов и используют эти знания для решения проблем, извлекая их при необходимости из памяти, то они получили название экспертных, а профессор Э. Фейгенбаум, являющийся одним из создателей экспертных систем (ЭС), выдвинул для данной области техники название «инженерия знаний».

Фактически инженерия знаний – это методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов. Развитие ЭС создало инженерию знаний – процесс построения интеллектуальных систем.

Инженерия знаний тесно связана со всем процессом разработки интеллектуальных информационных систем в целом и ЭС в частности – от возникновения замысла до его реализации и совершенствования.

Главными элементами инженерии знаний являются использование операций типа обобщение, генерация гипотез для индуктивных выводов, подготовка новых программ самими компьютерными программами и т.д.

Слово engineering в английском означает искусная обработка предметов, изобретение или создание чего-либо. Следовательно, работу по оснащению программ специальными экспертными знаниями из проблемной области, выполняемую человеком, либо компьютером (программой), также можно назвать инженерией знаний.