ما هو هندسة المعرفة؟
هندسة المعرفة هي مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يضع قواعد لتطبيقها على البيانات لمحاكاة عملية التفكير لدى خبير بشري. يدرس هيكل المهمة أو القرار لتحديد كيفية الوصول إلى استنتاج.
يمكن بعد ذلك إنشاء مكتبة من طرق حل المشكلات والمعرفة المساندة المستخدمة لكل منها وتقديمها كنماذج للمشكلات التي يجب تشخيصها بواسطة النظام. يمكن للبرنامج الناتج بعد ذلك المساعدة في التشخيص واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وحل المشكلات إما بشكل مستقل أو في دور دعم لوكيل بشري.
النقاط الرئيسية
- هندسة المعرفة هي فرع من الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يطور قواعد تُطبق على البيانات بهدف تقليد عملية التفكير لإنسان خبير في موضوع معين.
- في شكله الأولي، ركز هندسة المعرفة على عملية النقل؛ نقل خبرة الإنسان في حل المشكلات إلى برنامج يمكنه استخدام نفس البيانات والوصول إلى نفس الاستنتاجات.
- تبيّن أن معالجة التحويل لها حدودها، حيث لم تعكس بدقة كيفية اتخاذ البشر للقرارات. لم تأخذ في الاعتبار الحدس والشعور الداخلي، المعروف بالتفكير التناظري والتفكير غير الخطي، الذي قد لا يكون منطقيًا في كثير من الأحيان.
- اليوم، يستخدم هندسة المعرفة عملية نمذجة تخلق نظامًا يصل إلى نفس النتائج التي يصل إليها الخبير دون اتباع نفس المسار أو استخدام نفس مصادر المعلومات.
- الهدف من هندسة المعرفة هو تنفيذها في برامج يمكنها اتخاذ القرارات التي يتخذها الخبراء البشريون، مثل المستشارين الماليين.
- يتم بالفعل استخدام هندسة المعرفة في برامج دعم القرار، ومن المتوقع أنه في مرحلة ما سيتم استخدامها لاتخاذ قرارات أفضل من الخبراء البشريين.
فهم هندسة المعرفة
سعى هندسة المعرفة إلى نقل خبرة الخبراء البشريين في حل المشكلات إلى برنامج يمكنه استيعاب نفس البيانات والوصول إلى نفس النتيجة. يُشار إلى هذا النهج بعملية النقل، وقد هيمنت هذه العملية على المحاولات الأولى لهندسة المعرفة.
ومع ذلك، فقد فقدت شعبيتها عندما أدرك العلماء والمبرمجون أن المعرفة التي يستخدمها البشر في اتخاذ القرارات ليست دائمًا واضحة. في حين يمكن تتبع العديد من القرارات إلى تجارب سابقة حول ما نجح، يعتمد البشر على مصادر متوازية من المعرفة التي لا تبدو دائمًا مرتبطة بشكل منطقي بالمهمة المطروحة.
بعض ما يشير إليه الرؤساء التنفيذيون والمستثمرون البارزون على أنه شعور داخلي أو قفزات حدسية يمكن وصفه بشكل أفضل على أنه تفكير تشبيهي وتفكير غير خطي. هذه الأنماط من التفكير لا تتناسب مع أشجار القرار المباشرة خطوة بخطوة، وقد تتطلب جمع مصادر بيانات تبدو أنها تكلف أكثر لجلبها ومعالجتها مما تستحق.
تم التخلي عن عملية النقل لصالح عملية النمذجة. بدلاً من محاولة اتباع عملية اتخاذ القرار خطوة بخطوة، يركز هندسة المعرفة على إنشاء نظام يصل إلى نفس النتائج التي يصل إليها الخبير دون اتباع نفس المسار أو الاستفادة من نفس مصادر المعلومات.
هذا يزيل بعض المشكلات المتعلقة بتتبع المعرفة المستخدمة في التفكير غير الخطي، حيث إن الأشخاص الذين يقومون بذلك غالبًا لا يكونون على دراية بالمعلومات التي يعتمدون عليها. طالما أن الاستنتاجات قابلة للمقارنة، فإن النموذج يعمل. بمجرد أن يقترب النموذج باستمرار من الخبير البشري، يمكن بعد ذلك تحسينه. يمكن تتبع الاستنتاجات السيئة وتصحيحها، ويمكن تشجيع العمليات التي تخلق استنتاجات مكافئة أو محسنة.
الهندسة المعرفية لتجاوز الخبراء البشريين
هندسة المعرفة مدمجة بالفعل في برامج دعم القرار. يتم توظيف مهندسي المعرفة المتخصصين في مجالات متنوعة تتقدم بوظائف شبيهة بالإنسان، بما في ذلك قدرة الآلات على التعرف على الوجه أو تحليل ما يقوله الشخص لفهم المعنى.
مع زيادة تعقيد النموذج، قد لا يتمكن مهندسو المعرفة من فهم كيفية الوصول إلى الاستنتاجات بشكل كامل. في النهاية، سيتحول مجال هندسة المعرفة من إنشاء أنظمة تحل المشكلات بنفس كفاءة الإنسان إلى أنظمة تقوم بذلك بشكل كمي أفضل من البشر.
دمج هذه النماذج الهندسية المعرفية مع قدرات أخرى مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعرف على الوجوه، يمكن أن يجعل الذكاء الاصطناعي أفضل خادم، أو مستشار مالي، أو وكيل سفر شهدته العالم على الإطلاق.