ज्ञान इंजीनियरिंग
ज्ञान इंजीनियरिंग क्या है?
नॉलेज इंजीनियरिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक क्षेत्र है जो मानव विशेषज्ञ की विचार प्रक्रिया की नकल करने के लिए डेटा पर लागू करने के लिए नियम बनाता है। यह किसी कार्य की संरचना या किसी निष्कर्ष पर पहुंचने के तरीके को पहचानने के निर्णय को देखता है।
समस्या को सुलझाने के तरीकों का एक पुस्तकालय और प्रत्येक के लिए उपयोग किए जाने वाले संपार्श्विक ज्ञान को सिस्टम द्वारा निदान के लिए समस्याओं के रूप में बनाया और परोसा जा सकता है। परिणामी सॉफ़्टवेयर तब निदान, मुसीबत-शूटिंग, और मुद्दों को हल करने में सहायता कर सकता है या किसी मानव एजेंट की सहायता भूमिका में हो सकता है।
चाबी छीन लेना
- नॉलेज इंजीनियरिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की एक शाखा है जो नियमों को विकसित करती है जो किसी विशिष्ट विषय पर एक विशेषज्ञ के मानव की विचार प्रक्रिया की नकल करने के लिए डेटा पर लागू होती है।
- अपने प्रारंभिक रूप में, ज्ञान इंजीनियरिंग ने स्थानांतरण प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित किया; एक समस्या को सुलझाने वाले मानव की विशेषज्ञता को एक कार्यक्रम में स्थानांतरित करना जो समान डेटा ले सकता है और समान निष्कर्ष बना सकता है।
- यह निर्धारित किया गया था कि हस्तांतरण प्रसंस्करण की अपनी सीमाएँ थीं, क्योंकि यह सही ढंग से प्रतिबिंबित नहीं करता था कि मनुष्य कैसे निर्णय लेते हैं। यह अंतर्ज्ञान और आंत की भावना पर विचार नहीं करता था, जिसे समरूप तर्क और अचिंत्य सोच के रूप में जाना जाता है, जो अक्सर तार्किक नहीं हो सकता है।
- आज, ज्ञान इंजीनियरिंग एक मॉडलिंग प्रक्रिया का उपयोग करता है जो एक ऐसी प्रणाली बनाता है जो समान परिणाम का पालन किए बिना या समान सूचना स्रोतों का उपयोग किए बिना विशेषज्ञ के समान परिणामों को छूता है।
- ज्ञान इंजीनियरिंग का लक्ष्य इसके लिए सॉफ्टवेयर में लागू किया जाना है जो मानव विशेषज्ञ, जैसे वित्तीय सलाहकार, निर्णय लेंगे।
- नॉलेज इंजीनियरिंग का उपयोग निर्णय समर्थन सॉफ्टवेयर में पहले से ही किया जा रहा है और उम्मीद है कि किसी समय इसका उपयोग मानव विशेषज्ञों से बेहतर निर्णय लेने के लिए किया जाएगा।
ज्ञान इंजीनियरिंग को समझना
नॉलेज इंजीनियरिंग ने समस्या-सुलझाने वाले मानव विशेषज्ञों की विशेषज्ञता को एक ऐसे कार्यक्रम में स्थानांतरित करने की मांग की जो एक ही डेटा में ले जाए और एक ही निष्कर्ष पर पहुंचे। इस दृष्टिकोण को हस्तांतरण प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है, और यह प्रारंभिक ज्ञान इंजीनियरिंग प्रयासों पर हावी है।
यह पक्ष से बाहर हो गया, हालांकि, जैसा कि वैज्ञानिकों और प्रोग्रामरों ने महसूस किया कि मानव द्वारा निर्णय लेने में उपयोग किया जाने वाला ज्ञान हमेशा स्पष्ट नहीं होता है। जबकि कई निर्णयों पर काम करने के पिछले अनुभव का पता लगाया जा सकता है, मनुष्य ज्ञान के समानांतर ताल पर आकर्षित होते हैं जो हमेशा हाथ में कार्य से जुड़े हुए नहीं दिखाई देते हैं।
क्या से कुछ कंपनियों के सीईओ और स्टार निवेशकों के रूप में आंत महसूस या सहज ज्ञान युक्त आती बेहतर अनुरूप तर्क और nonlinear सोच के रूप में वर्णन किया गया है का संदर्भ लें। विचार के ये तरीके स्वयं को प्रत्यक्ष, चरण-दर-चरण निर्णय वृक्षों के लिए उधार नहीं देते हैं और डेटा के स्रोतों में खींचने की आवश्यकता हो सकती है जो मूल्य के मुकाबले इसमें लाने और संसाधित करने में अधिक लागत लगती है।
स्थानांतरण प्रक्रिया को एक मॉडलिंग प्रक्रिया के पक्ष में छोड़ दिया गया है। निर्णय की चरण-दर-चरण प्रक्रिया का पालन करने का प्रयास करने के बजाय, ज्ञान इंजीनियरिंग एक प्रणाली बनाने पर केंद्रित है जो समान परिणाम का पालन किए बिना या समान सूचना स्रोतों को टैप किए बिना उसी परिणाम पर हिट करेगी।
यह नॉनलाइन सोच के लिए उपयोग किए जा रहे ज्ञान को ट्रैक करने के कुछ मुद्दों को समाप्त करता है, क्योंकि ऐसा करने वाले लोग अक्सर उस जानकारी के बारे में नहीं जानते हैं जिसे वे खींच रहे हैं। जब तक निष्कर्ष तुलनीय हैं, तब तक मॉडल काम करता है। एक बार एक मॉडल लगातार मानव विशेषज्ञ के करीब आ रहा है, तो इसे परिष्कृत किया जा सकता है। खराब निष्कर्षों को वापस खोजा जा सकता है और डीबग किया जा सकता है, और समतुल्य या बेहतर निष्कर्ष बनाने वाली प्रक्रियाओं को प्रोत्साहित किया जा सकता है।
मानव विशेषज्ञों से आगे बढ़ने के लिए ज्ञान इंजीनियरिंग
नॉलेज इंजीनियरिंग पहले से ही निर्णय समर्थन सॉफ्टवेयर में एकीकृत है। विशिष्ट ज्ञान इंजीनियरों को विभिन्न क्षेत्रों में नियोजित किया जाता है जो मानव-संबंधी कार्यों को आगे बढ़ा रहे हैं, जिसमें चेहरे को पहचानने या किसी व्यक्ति को अर्थ के लिए पार्स करने की मशीनों सहित क्षमता शामिल है।
जैसे-जैसे मॉडल की जटिलता बढ़ती है, ज्ञान अभियंता पूरी तरह से समझ नहीं पाते हैं कि निष्कर्ष कैसे पहुंचा जा रहा है। आखिरकार, ज्ञान इंजीनियरिंग का क्षेत्र उन प्रणालियों को बनाने से जाएगा जो समस्याओं के साथ-साथ एक मानव से एक को हल करते हैं जो इसे मनुष्यों की तुलना में मात्रात्मक रूप से बेहतर करता है।
प्राकृतिक ज्ञान प्रसंस्करण (एनएलपी) और चेहरे की पहचान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी अन्य क्षमताओं के साथ इन ज्ञान इंजीनियरिंग मॉडल को युग्मित करना सबसे अच्छा सर्वर, वित्तीय सलाहकार, या ट्रैवल एजेंट हो सकता है जिसे दुनिया ने कभी देखा है।