知識獲得

知識獲得とは、知識ベースシステムに必要なルールとオントロジーを定義するプロセスです。この用語は、エキスパートシステムの開発に伴う初期タスク、すなわちドメインエキスパートの選定とインタビュー、そしてルール、オブジェクト、フレームベースのオントロジーを用いた知識の収集を説明するために、エキスパートシステムと併せて初めて使用されました。

エキスパートシステムは、人工知能技術を現実世界のビジネス問題に適用した最初の成功例の1つです。 ^{[ 1 ]}スタンフォード大学やその他のAI研究所の研究者たちは、医師やその他の高度なスキルを持つ専門家と協力して、医療診断などの複雑なタスクを自動化できるシステムを開発しました。この時点まで、コンピュータは主にデータ集約型のタスクを自動化するために使用されていましたが、複雑な推論には使用されていませんでした。推論エンジンなどの技術により、開発者は初めてより複雑な問題に取り組むことができるようになりました。^{[ 2 ]}^{[ 3 ]}

エキスパートシステムがデモンストレーション用プロトタイプから産業レベルのアプリケーションへとスケールアップするにつれて、ドメインエキスパートの知識獲得が知識工学プロセスにおいて最も重要なタスクの1つ、あるいは最も重要なタスクであることがすぐに認識されました。この知識獲得プロセスは、それ自体が集中的な研究分野となりました。このトピックに関する初期の研究の1つ^{[ 4 ]}は、ベイツソンの学習理論を使用してプロセスを導きました。

知識獲得のアプローチの一つとして、自然言語解析と自然言語生成を用いて知識獲得を促進する方法が検討された。自然言語解析はマニュアルやその他の専門家文書に対して実行でき、ルールとオブジェクトの最初の段階を自動的に開発することができた。テキスト生成はシステム動作の説明を生成する際にも非常に有用であった。これにより、エキスパートシステムの開発と保守が大幅に容易になった。^{[ 5 ]}

知識獲得に対するより新しいアプローチは、再利用に基づくアプローチです。知識は、Web Ontology Language (OWL)などの標準に準拠したオントロジーで開発できます。^[⁶^]この方法で、知識は標準化され、幅広い知識労働者のコミュニティ全体で共有されます。このアプローチが成功している分野の1つは、バイオインフォマティクスです。^[⁷^]

アプリケーション

知識獲得は、エキスパートシステム以外にも、自然言語処理、意思決定支援システム、トレーニングシミュレーション、インテリジェントチュータリングシステムなど、多くの分野に応用されている。また、知識ベースエージェントや認知アーキテクチャの構築においても不可欠な役割を果たしている。

テクニック

知識獲得には、手動方式から自動方式まで、さまざまな手法が存在する。手動方式には、構造化面接、プロトコル分析、カードソーティング、レパートリーグリッド分析などがある。自動方式には、機械学習、データマイニング、自然言語処理などがある。

参考文献

↑スチュアート、ラッセル。ノーヴィグ、ピーター (1995)。人工知能: 最新のアプローチ(PDF)。サイモン＆シュスター。22 ～ 23ページ。ISBN 978-0-13-103805-92014年5月5日にオリジナル（PDF）からアーカイブされました。 2014年6月14日に取得。
↑ Kendal, SL; Creen, M. (2007), An introduction to knowledge engineering , London: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5OCLC 70987401
↑ファイゲンバウム、エドワード A. ;マコードック、パメラ(1983)、第 5 世代(第 1版)、マサチューセッツ州レディング:アディソン・ウェスリー、ISBN 978-0-201-11519-2OCLC 9324691
↑ジョン・F・ブルール；ブラント、AF (1989)、知識獲得、ニューヨーク州: McGraw Hill、ISBN 978-0-07-008600-5OCLC 21367222
↑ポッター、スティーブン。「自然言語からの知識獲得に関する調査」（PDF）。テクノロジー成熟度評価。 2014年7月9日取得。
↑シュライバー、グース（2012年9月25日）。「知識獲得とウェブ」（PDF）。International Journal of Human-Computer Studies（71）。Elsevier：206–210 。 2017年3月5日取得。
↑ Goble, Carole (2008). "バイオインフォマティクスにおけるデータ統合の現状" . Journal of Biomedical Informatics . 41 (5): 687–693 . doi : 10.1016/j.jbi.2008.01.008 . PMID 18358788 .

8. Informatika.web.id「Akuisisi Pengetahuan (知識獲得) Sistem Pakar」

[1] スチュアート、ラッセル。ノーヴィグ、ピーター (1995)。人工知能: 最新のアプローチ(PDF)。サイモン＆シュスター。22 ～ 23ページ。ISBN 978-0-13-103805-92014年5月5日にオリジナル（PDF）からアーカイブされました。 2014年6月14日に取得。

[2] Kendal, SL; Creen, M. (2007), An introduction to knowledge engineering , London: Springer, ISBN 978-1-84628-475-5OCLC 70987401

[Feigenbaum1983-3] ファイゲンバウム、エドワード A. ;マコードック、パメラ(1983)、第 5 世代(第 1版)、マサチューセッツ州レディング:アディソン・ウェスリー、ISBN 978-0-201-11519-2OCLC 9324691

[4] ジョン・F・ブルール；ブラント、AF (1989)、知識獲得、ニューヨーク州: McGraw Hill、ISBN 978-0-07-008600-5OCLC 21367222

[5] ポッター、スティーブン。「自然言語からの知識獲得に関する調査」（PDF）。テクノロジー成熟度評価。 2014年7月9日取得。

[6] シュライバー、グース（2012年9月25日）。「知識獲得とウェブ」（PDF）。International Journal of Human-Computer Studies（71）。Elsevier：206–210 。 2017年3月5日取得。

[7] Goble, Carole (2008). "バイオインフォマティクスにおけるデータ統合の現状" . Journal of Biomedical Informatics . 41 (5): 687–693 . doi : 10.1016/j.jbi.2008.01.008 . PMID 18358788 .

[ 1 ]

[ 2 ]

[ 3 ]

[ 4 ]

[ 5 ]

[

[

知識獲得

アプリケーション

テクニック

関連項目

参考文献

関連するトピック

Real-time Control System

知識ベースシステム

ドメインエキスパートの選定とインタビュー、そして

ルール