Qué es la ingeniería del conocimiento?
La ingeniería del conocimiento es un campo de la inteligencia artificial (IA) que crea reglas que se aplican a los datos para imitar el proceso de pensamiento de un experto humano. Observa la estructura de una tarea o una decisión para identificar cómo se llega a una conclusión.
Se puede crear una biblioteca de métodos de resolución de problemas y los conocimientos colaterales utilizados para cada uno de ellos y servirlos como problemas que el sistema debe diagnosticar. El software resultante podría ayudar a diagnosticar, solucionar y resolver problemas, ya sea por sí mismo o como apoyo a un agente humano.
Puntos 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 humano experto en un tema específico.
- En su forma inicial, la ingeniería del conocimiento se centraba en el proceso de transferencia; transferir la experiencia de un humano que resolvía problemas a un programa que podía tomar los mismos datos y sacar las mismas conclusiones.
- Se determinó que el procesamiento por transferencia tenía sus limitaciones, ya que no reflejaba con exactitud la forma en que los seres humanos toman decisiones. No se tuvo en cuenta la intuición y el sentimiento visceral, conocidos como razonamiento análogo y pensamiento no lineal, que a menudo pueden no ser lógicos.
- En la actualidad, la ingeniería del conocimiento utiliza un proceso de modelización que crea un sistema que llega a los mismos resultados que el experto sin seguir el mismo camino ni utilizar las mismas fuentes de información.
- El objetivo de la ingeniería del conocimiento es que se implemente en un software que tome las decisiones que tomarían los expertos humanos, como los asesores financieros.
- La ingeniería del conocimiento ya se utiliza en el 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.
Entender la ingeniería del conocimiento
La ingeniería del conocimiento trató de transferir la experiencia de los expertos humanos en la resolución de problemas a un programa que pudiera tomar los mismos datos y llegar a la misma conclusión. 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 utilizan los humanos en la toma de decisiones no siempre es explícito. Mientras que muchas decisiones pueden remontarse a la experiencia previa sobre lo que ha funcionado, los humanos recurren a reservas paralelas de conocimiento que no siempre parecen estar conectadas lógicamente con la tarea en cuestión.
Parte de lo que los directores generales y los inversores estrella denominan corazonadas o saltos intuitivos se describe mejor como razonamiento análogo y pensamiento no lineal. Estos modos de pensar no se prestan a árboles de decisión directos y paso a paso, y pueden requerir la utilización de fuentes de datos que parecen costar más de lo que valen.
El proceso de transferencia se ha dejado atrás en favor de un proceso de modelado. En lugar de intentar seguir el proceso paso a paso de una decisión, la ingeniería del conocimiento se centra en crear un sistema que llegue a los mismos resultados que el experto sin seguir el mismo camino ni recurrir a las mismas fuentes de información.
Esto elimina algunos de los problemas de rastreo de los conocimientos que se utilizan para el pensamiento no lineal, ya que las personas que lo hacen a menudo no son conscientes de la información que están utilizando. Mientras las conclusiones sean comparables, el modelo funciona. Una vez que el modelo se aproxima sistemáticamente al experto humano, se puede perfeccionar. Las conclusiones erróneas se pueden rastrear y depurar, y se pueden fomentar los procesos que crean conclusiones equivalentes o mejoradas.
Ingeniería del conocimiento 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 están especializados en diversos campos que avanzan en funciones similares a las humanas, como la capacidad de las máquinas para reconocer un rostro o analizar el significado de lo que dice una persona.
A medida que aumenta la complejidad del modelo, los ingenieros del conocimiento pueden no entender del todo cómo se llega a las conclusiones. Con el tiempo, el campo de la ingeniería del conocimiento pasará de crear sistemas que resuelvan los problemas tan bien como un ser humano a uno que lo haga cuantitativamente mejor que los humanos.
Si se combinan estos modelos de ingeniería del conocimiento con otras capacidades como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el reconocimiento facial, la inteligencia artificial podría ser el mejor servidor, asesor financiero o agente de viajes que el mundo haya visto jamás.