Bilgi Mühendisliği
Bilgi Mühendisliği Nedir?
Bilgi mühendisliği, bir insan uzmanın düşünce sürecini taklit etmek için verilere uygulanacak kurallar oluşturan bir yapay zeka (AI) alanıdır. Bir sonuca nasıl ulaşıldığını belirlemek için bir görevin veya bir kararın yapısına bakar.
Problem çözme yöntemlerinden oluşan bir kütüphane ve her biri için kullanılan yardımcı bilgiler daha sonra oluşturulabilir ve sistem tarafından teşhis edilecek sorunlar olarak sunulabilir. Ortaya çıkan yazılım daha sonra kendi başına veya bir insan temsilcisine destek olarak tanı koyma, sorun giderme ve sorunların çözülmesine yardımcı olabilir.
Temel Çıkarımlar
- Bilgi mühendisliği, belirli bir konuda uzman olan bir insanın düşünce sürecini taklit etmek için verilere uygulanan kurallar geliştiren bir yapay zeka (AI) dalıdır.
- Başlangıç biçiminde, bilgi mühendisliği aktarım sürecine odaklanmıştır; Problem çözen bir insanın uzmanlığını aynı verileri alıp aynı sonuçları çıkarabilecek bir programa aktarmak.
- İnsanların nasıl karar verdiklerini doğru bir şekilde yansıtmadığı için transfer işlemenin sınırlamaları olduğu belirlendi. Analog akıl yürütme ve doğrusal olmayan düşünme olarak bilinen, çoğu zaman mantıklı olmayabilen sezgi ve içgüdüsel duyguyu dikkate almadı.
- Günümüzde bilgi mühendisliği, aynı yolu takip etmeden veya aynı bilgi kaynaklarını kullanmadan uzmanla aynı sonuçlara dokunan bir sistem oluşturan bir modelleme süreci kullanmaktadır.
- Bilgi mühendisliğinin amacı, finans danışmanları gibi insan uzmanların yapacağı kararları alacak bir yazılıma uygulanmasıdır.
- Bilgi mühendisliği zaten karar destek yazılımlarında kullanılmaktadır ve bir noktada insan uzmanlarından daha iyi kararlar almak için kullanılması beklenmektedir.
Bilgi Mühendisliğini Anlamak
Bilgi mühendisliği, problem çözen insan uzmanlarının uzmanlığını aynı verileri alıp aynı sonuca varabilecek bir programa aktarmaya çalıştı. Bu yaklaşım, transfer süreci olarak adlandırılır ve erken bilgi mühendisliği girişimlerine hakim olmuştur.
Bununla birlikte, bilim adamları ve programcılar, karar vermede insanlar tarafından kullanılan bilginin her zaman açık olmadığını fark ettikleri için gözden düştü. Pek çok karar, neyin işe yaradığına dair önceki deneyimlere kadar geri izlenebilse de, insanlar her zaman eldeki göreve mantıksal olarak bağlı görünmeyen paralel bilgi havuzlarından yararlanır.
CEO’ların ve yıldız yatırımcıların içgüdüsel duygu ya da sezgisel sıçramalar olarak adlandırdıkları şeylerden bazıları, daha iyi analog akıl yürütme ve doğrusal olmayan düşünme olarak tanımlanabilir. Bu düşünce biçimleri, doğrudan, adım adım karar ağaçlarına borç vermez ve getirilmesi ve işlenmesi değerinden daha maliyetli gibi görünen veri kaynaklarını çekmeyi gerektirebilir.
Transfer süreci, bir modelleme süreci lehine geride bırakılmıştır. Bilgi mühendisliği, bir kararın adım adım sürecini takip etmeye çalışmak yerine, aynı yolu takip etmeden veya aynı bilgi kaynaklarına dokunmadan uzmanla aynı sonuçlara ulaşacak bir sistem oluşturmaya odaklanır.
Bu, doğrusal olmayan düşünme için kullanılan bilginin izini sürmekle ilgili bazı sorunları ortadan kaldırır, çünkü bunu yapan insanlar genellikle çektikleri bilginin farkında olmazlar. Sonuçlar karşılaştırılabilir olduğu sürece model çalışır. Bir model sürekli olarak insan uzmanına yaklaştığında, daha sonra rafine edilebilir. Kötü sonuçlar geriye doğru izlenebilir ve hata ayıklanabilir ve eşdeğer veya iyileştirilmiş sonuçlar yaratan süreçler teşvik edilebilir.
İnsan Uzmanları Aşacak Bilgi Mühendisliği
Bilgi mühendisliği, karar destek yazılımına zaten entegre edilmiştir. Uzman bilgi mühendisleri, makinelerin bir yüzü tanıma veya bir kişinin anlam için söylediği şeyi ayrıştırma yeteneği dahil olmak üzere, insan benzeri işlevleri geliştiren çeşitli alanlarda istihdam edilmektedir.
Modelin karmaşıklığı arttıkça, bilgi mühendisleri sonuçlara nasıl ulaşıldığını tam olarak anlayamayabilir. Sonunda, bilgi mühendisliği alanı, bir insanın yanı sıra sorunları çözen sistemler oluşturmaktan, bunu niceliksel olarak insanlardan daha iyi yapan bir sisteme geçecektir.
Bu bilgi mühendisliği modellerini doğal dil işleme (NLP) ve yüz tanıma gibi diğer yeteneklerle birleştiren yapay zeka, dünyanın gördüğü en iyi sunucu, finansal danışman veya seyahat acentesi olabilir.