Kỹ thuật tri thức là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra các quy tắc để áp dụng vào dữ liệu để bắt chước quá trình suy nghĩ của một chuyên gia về con người. Nó xem xét cấu trúc của một nhiệm vụ hoặc một quyết định để xác định cách đạt được kết luận. Một thư viện các phương pháp giải quyết vấn đề và kiến thức tài sản thế chấp được sử dụng cho từng phương pháp sau đó có thể được tạo ra và phục vụ như các vấn đề được hệ thống chẩn đoán. Phần mềm kết quả sau đó có thể hỗ trợ chẩn đoán, xử lý sự cố và tự giải quyết các vấn đề hoặc trong vai trò hỗ trợ cho một tác nhân của con người.
Phá vỡ kiến thức kỹ thuật
Kỹ thuật tri thức đã tìm cách chuyển chuyên môn của các chuyên gia giải quyết vấn đề con người vào một chương trình có thể lấy cùng một dữ liệu và đưa ra kết luận tương tự. Cách tiếp cận này được gọi là quá trình chuyển giao, và nó chi phối các nỗ lực kỹ thuật tri thức ban đầu. Nó rơi ra khỏi sự ủng hộ; tuy nhiên, khi các nhà khoa học và lập trình viên nhận ra rằng kiến thức đang được con người sử dụng trong việc ra quyết định không phải lúc nào cũng rõ ràng. Mặc dù nhiều quyết định có thể bắt nguồn từ kinh nghiệm trước đây về những gì đã hoạt động, con người rút ra những kho kiến thức song song không luôn xuất hiện kết nối hợp lý với nhiệm vụ trong tay. Một số điều mà các CEO và nhà đầu tư ngôi sao gọi là cảm giác ruột hoặc bước nhảy trực quan được mô tả tốt hơn là lý luận tương tự và suy nghĩ phi tuyến tính. Các chế độ suy nghĩ này không cho vay các cây quyết định trực tiếp, từng bước và có thể yêu cầu kéo các nguồn dữ liệu có vẻ tốn nhiều chi phí hơn để mang vào và xử lý hơn giá trị.
Quá trình chuyển giao đã bị bỏ lại phía sau ủng hộ quá trình mô hình hóa. Thay vì cố gắng tuân theo quy trình từng bước của quyết định, kỹ thuật tri thức tập trung vào việc tạo ra một hệ thống sẽ đạt được kết quả tương tự như chuyên gia mà không đi theo cùng một đường dẫn hoặc khai thác cùng một nguồn thông tin. Điều này giúp loại bỏ một số vấn đề theo dõi kiến thức đang được sử dụng cho suy nghĩ phi tuyến tính, vì những người thực hiện nó thường không nhận thức được thông tin họ đang kéo về. Miễn là kết luận có thể so sánh được, mô hình hoạt động. Một khi một mô hình liên tục đến gần với chuyên gia của con người, thì nó có thể được tinh chỉnh. Kết luận xấu có thể được truy ngược lại và gỡ lỗi, và các quy trình đang tạo ra kết luận tương đương hoặc được cải thiện có thể được khuyến khích.
Kỹ thuật tri thức để vượt qua các chuyên gia của con người
Kỹ thuật tri thức đã được tích hợp vào phần mềm hỗ trợ quyết định. Các kỹ sư kiến thức chuyên ngành được tuyển dụng trong các lĩnh vực khác nhau đang thúc đẩy các chức năng giống như con người, bao gồm khả năng máy móc nhận diện khuôn mặt hoặc phân tích những gì một người nói có nghĩa. Khi sự phức tạp của mô hình tăng lên, các kỹ sư tri thức có thể không hoàn toàn hiểu cách kết luận đang đạt được. Cuối cùng, lĩnh vực kỹ thuật tri thức sẽ đi từ việc tạo ra các hệ thống giải quyết các vấn đề cũng như con người sang một hệ thống thực hiện nó tốt hơn về mặt định lượng so với con người. Kết hợp các mô hình kỹ thuật tri thức này với các khả năng khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng khuôn mặt, trí tuệ nhân tạo có thể là máy chủ, cố vấn tài chính hoặc đại lý du lịch tốt nhất mà thế giới từng thấy.
