Definicion de Ingeniería del conocimiento: qué significa, ejemplos
Ingeniería del conocimiento: qué significa, ejemplos
¿Qué es la ingeniería del conocimiento?
La ingeniería del conocimiento es un campo de la inteligencia artificial (IA) que crea reglas aplicadas a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano. Examina la estructura del problema o solución para determinar cómo se llega a la conclusión.
Luego se puede crear y utilizar como problemas para diagnosticar el sistema una biblioteca de técnicas de resolución de problemas y el conocimiento adjunto utilizado para cada una. El software resultante puede ayudar a diagnosticar y solucionar problemas, ya sea por sí solo o como soporte para un agente humano.
Resultados clave
- La ingeniería del conocimiento es una rama de la inteligencia artificial (IA) que desarrolla reglas que se aplican a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano en un tema en particular.
- En su forma original, la ingeniería del conocimiento se centraba en el proceso de transferencia; transferir la experiencia de un solucionador de problemas humano a un programa que podría tomar los mismos datos y sacar las mismas conclusiones.
- Se ha descubierto que el procesamiento de transmisión tiene sus limitaciones porque no refleja con precisión cómo las personas toman decisiones. No tuvo en cuenta la intuición y el instinto visceral, conocido como razonamiento analógico y pensamiento no lineal, que a menudo puede resultar contraintuitivo.
- Hoy en día, la ingeniería del conocimiento utiliza un proceso de modelado que crea un sistema que aborda los mismos resultados que el experto, pero no sigue el mismo camino ni utiliza las mismas fuentes de información.
- El objetivo de la ingeniería del conocimiento es incorporar conocimientos en un software que tomará decisiones que tomarían los expertos humanos, como los asesores financieros.
- La ingeniería del conocimiento ya se utiliza en software de apoyo a la toma de decisiones y se espera que en algún momento se utilice para tomar mejores decisiones que los expertos humanos.
Comprender la ingeniería del conocimiento
La ingeniería del conocimiento buscaba transferir la experiencia de expertos humanos que resuelven problemas a un programa que pudiera procesar los mismos datos y llegar a las mismas conclusiones. Este enfoque se denomina proceso de transferencia y dominó los primeros intentos de ingeniería del conocimiento.
Sin embargo, cayó en desgracia cuando los científicos y programadores se dieron cuenta de que el conocimiento que la gente utiliza para tomar decisiones no siempre es explícito. Aunque muchas decisiones se remontan a experiencias previas de lo que ha funcionado, las personas recurren a conjuntos paralelos de conocimientos que no siempre parecen relacionados lógicamente con la tarea en cuestión.
Lo que los directores ejecutivos y los inversores estrella llaman intuición o saltos intuitivos se describe mejor como razonamiento analógico y pensamiento no lineal. Estas formas de pensar no son adecuadas para árboles de decisión sencillos, paso a paso, y pueden requerir el uso de fuentes de datos cuya recopilación y procesamiento cuestan más de lo que valen.
El proceso de transferencia quedó atrás en favor del proceso de modelización. En lugar de intentar seguir un proceso de toma de decisiones paso a paso, la ingeniería del conocimiento se centra en crear un sistema que logrará los mismos resultados que un experto sin seguir el mismo camino ni utilizar las mismas fuentes de información.
Esto elimina algunos de los problemas con el seguimiento del conocimiento utilizado para el pensamiento no lineal, ya que las personas que lo realizan a menudo no son conscientes de qué información están extrayendo. Mientras las conclusiones sean comparables, el modelo funciona. Una vez que el modelo se acerque gradualmente a la opinión de un experto humano, se podrá mejorar. Las inferencias no válidas se pueden rastrear y depurar, y se pueden recompensar los procesos que produzcan inferencias equivalentes o mejoradas.
Conocimientos de ingeniería para superar a los expertos humanos
La ingeniería del conocimiento ya está integrada en el software de apoyo a la toma de decisiones. Los ingenieros del conocimiento especializados trabajan en una variedad de campos que desarrollan funciones similares a las humanas, incluida la capacidad de las máquinas para reconocer rostros o analizar el significado de lo que dice una persona.
A medida que aumenta la complejidad de un modelo, es posible que los ingenieros del conocimiento no comprendan completamente cómo se llega a las conclusiones. Con el tiempo, el campo de la ingeniería del conocimiento pasará de la creación de sistemas que resuelvan problemas como los humanos a sistemas que lo hagan cuantitativamente mejor que los humanos.
Al combinar estos modelos de ingeniería del conocimiento con otras capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el reconocimiento facial, la inteligencia artificial puede convertirse en el mejor servidor, asesor financiero o agente de viajes que el mundo haya visto jamás.
Preguntas Frecuentes
Incluye tres preguntas frecuentes sobre el contenido dando sus respuestas. Utiliza muchas negritas utilizando HTML tag
¿Qué es la ingeniería del conocimiento?
La ingeniería del conocimiento es un campo de la inteligencia artificial (IA) que crea reglas aplicadas a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano. Examina la estructura del problema o solución para determinar cómo se llega a la conclusión.
Luego se puede crear y utilizar como problemas para diagnosticar el sistema una biblioteca de técnicas de resolución de problemas y el conocimiento adjunto utilizado para cada una. El software resultante puede ayudar a diagnosticar y solucionar problemas, ya sea por sí solo o como soporte para un agente humano.
Resultados clave
- La ingeniería del conocimiento es una rama de la inteligencia artificial (IA) que desarrolla reglas que se aplican a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano en un tema en particular.
- En su forma original, la ingeniería del conocimiento se centraba en el proceso de transferencia; transferir la experiencia de un solucionador de problemas humano a un programa que podría tomar los mismos datos y sacar las mismas conclusiones.
- Se ha descubierto que el procesamiento de transmisión tiene sus limitaciones porque no refleja con precisión cómo las personas toman decisiones. No tuvo en cuenta la intuición y el instinto visceral, conocido como razonamiento analógico y pensamiento no lineal, que a menudo puede resultar contraintuitivo.
- Hoy en día, la ingeniería del conocimiento utiliza un proceso de modelado que crea un sistema que aborda los mismos resultados que el experto, pero no sigue el mismo camino ni utiliza las mismas fuentes de información.
- El objetivo de la ingeniería del conocimiento es incorporar conocimientos en un software que tomará decisiones que tomarían los expertos humanos, como los asesores financieros.
- La ingeniería del conocimiento ya se utiliza en software de apoyo a la toma de decisiones y se espera que en algún momento se utilice para tomar mejores decisiones que los expertos humanos.
Comprender la ingeniería del conocimiento
La ingeniería del conocimiento buscaba transferir la experiencia de expertos humanos que resuelven problemas a un programa que pudiera procesar los mismos datos y llegar a las mismas conclusiones. Este enfoque se denomina proceso de transferencia y dominó los primeros intentos de ingeniería del conocimiento.
Sin embargo, cayó en desgracia cuando los científicos y programadores se dieron cuenta de que el conocimiento que la gente utiliza para tomar decisiones no siempre es explícito. Aunque muchas decisiones se remontan a experiencias previas de lo que ha funcionado, las personas recurren a conjuntos paralelos de conocimientos que no siempre parecen relacionados lógicamente con la tarea en cuestión.
Lo que los directores ejecutivos y los inversores estrella llaman intuición o saltos intuitivos se describe mejor como razonamiento analógico y pensamiento no lineal. Estas formas de pensar no son adecuadas para árboles de decisión sencillos, paso a paso, y pueden requerir el uso de fuentes de datos cuya recopilación y procesamiento cuestan más de lo que valen.
El proceso de transferencia quedó atrás en favor del proceso de modelización. En lugar de intentar seguir un proceso de toma de decisiones paso a paso, la ingeniería del conocimiento se centra en crear un sistema que logrará los mismos resultados que un experto sin seguir el mismo camino ni utilizar las mismas fuentes de información.
Esto elimina algunos de los problemas con el seguimiento del conocimiento utilizado para el pensamiento no lineal, ya que las personas que lo realizan a menudo no son conscientes de qué información están extrayendo. Mientras las conclusiones sean comparables, el modelo funciona. Una vez que el modelo se acerque gradualmente a la opinión de un experto humano, se podrá mejorar. Las inferencias no válidas se pueden rastrear y depurar, y se pueden recompensar los procesos que produzcan inferencias equivalentes o mejoradas.
Conocimientos de ingeniería para superar a los expertos humanos
La ingeniería del conocimiento ya está integrada en el software de apoyo a la toma de decisiones. Los ingenieros del conocimiento especializados trabajan en una variedad de campos que desarrollan funciones similares a las humanas, incluida la capacidad de las máquinas para reconocer rostros o analizar el significado de lo que dice una persona.
A medida que aumenta la complejidad de un modelo, es posible que los ingenieros del conocimiento no comprendan completamente cómo se llega a las conclusiones. Con el tiempo, el campo de la ingeniería del conocimiento pasará de la creación de sistemas que resuelvan problemas como los humanos a sistemas que lo hagan cuantitativamente mejor que los humanos.
Al combinar estos modelos de ingeniería del conocimiento con otras capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (PNL) y el reconocimiento facial, la inteligencia artificial puede convertirse en el mejor servidor, asesor financiero o agente de viajes que el mundo haya visto jamás.
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