اكتساب المعرفة

اكتساب المعرفة Knowledge acquisition هي العملية المستخدمة لتحديد القواعد والأنطولوجية المطلوبة لـ نظام قائم على المعرفة. تم استخدام العبارة لأول مرة جنباً إلى جنب مع الأنظمة الخبيرة لوصف المهام الأولية المرتبطة بتطوير نظام خبير، أي العثور على خبراء المجال وإجراء مقابلات معهم والحصول على معارفهم عبر القواعد، الكائنات، و الأنطولوجية القائمة على الإطار.

كانت الأنظمة الخبيرة واحدة من أولى التطبيقات الناجحة لتقنية الذكاء الاصطناعي لمشاكل الأعمال التجارية في العالم الحقيقي.[1]عمل الباحثون في ستانفورد ومختبرات الذكاء الاصطناعي الأخرى مع الأطباء وغيرهم من الخبراء ذوي المهارات العالية لتطوير أنظمة يمكنها أتمتة المهام المعقدة مثل التشخيص الطبي. حتى هذه النقطة، كانت أجهزة الحاسب تُستخدم في الغالب لأتمتة المهام التي تتطلب بيانات عالية ولكن ليس للتفكير المعقد. سمحت تقنيات مثل محركات الاستدلال للمطورين بمعالجة مشكلات أكثر تعقيدًا لأول مرة.[2][3]

مع تطور الأنظمة الخبيرة من النماذج التجريبية إلى تطبيقات القوة الصناعية، سرعان ما أدرك أن اكتساب معرفة خبراء المجال كانت المهام الأكثر أهمية في عملية هندسة المعرفة إن لم تكن أحدها. فقد أصبحت عملية اكتساب المعرفة هذه مجالاً مكثفاً للبحث في حد ذاتها. أحد الأعمال السابقة[4] حول هذا الموضوع، استخدمت نظريات باتسونيان للتعلم لتوجيه العملية.

كانت إحدى طرق اكتساب المعرفة التي تم التحقيق فيها هي استخدام إعراب اللغة الطبيعية والتوليد لتسهيل اكتساب المعرفة. يمكن إجراء تحليل اللغة الطبيعية على الكتيبات وغيرها من وثائق الخبراء ويمكن تطوير أول تمرير أولي في القواعد والأشياء تلقائياً. كان توليد النص مفيداً للغاية أيضاً في إنشاء تفسيرات لسلوك النظام. هذا ما سهّل بشكل كبير تطوير وصيانة الأنظمة الخبيرة.[5]

النهج الأكثر حداثة لاكتساب المعرفة هو نهج قائم على إعادة الاستخدام. يمكن تطوير المعرفة في الأنطولوجية التي تتوافق مع معايير مثل لغة أنطولوجية الوب (OWL).[6] بهذه الطريقة يمكن توحيد المعرفة ومشاركتها عبر مجتمع واسع من العاملين في مجال المعرفة. أحد الأمثلة على المجالات التي نجح فيها هذا النهج هو المعلوماتية الحيوية.[7]

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

المراجع

  1. ^ Russell, Stuart; Norvig, Peter (1995). Artificial Intelligence: A Modern Approach (PDF). Simon & Schuster. pp. 22–23. ISBN 978-0-13-103805-9. Archived from the original (PDF) on 5 May 2014. Retrieved 14 June 2014.
  2. ^ Kendal, S.L.; Creen, M. (2007), An introduction to knowledge engineering, London: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5, OCLC 70987401 
  3. ^ Feigenbaum, Edward A.; McCorduck, Pamela (1983), The fifth generation (1st ed.), Reading, MA: Addison-Wesley, ISBN 978-0-201-11519-2, OCLC 9324691 
  4. ^ Brule, J.F.; Blount, A.F. (1989), Knowledge Acquisition, NY: McGraw Hill, ISBN 978-0-07-008600-5, OCLC 21367222, https://archive.org/details/knowledgeacquisi0000brul 
  5. ^ Potter, Steven. "A Survey of Knowledge Acquisition from Natural Language" (PDF). Technology Maturity Assessment (TMA). Retrieved 9 July 2014.
  6. ^ Schreiber, Guus (25 September 2012). "Knowledge acquisition and the web" (PDF). International Journal of Human-Computer Studies. Elsevior (71): 206–210. Retrieved 5 March 2017.
  7. ^ Goble, Carole (2008). "State of the nation in data integration for bioinformatics". Journal of Biomedical Informatics. 41 (5): 687–693. doi:10.1016/j.jbi.2008.01.008. PMID 18358788.