Inženjering znanja

**Inženjering znanja** je, prema definiciji, "inženjerska disciplina koja podrazumijeva integraciju znanja u računalni sustav s ciljem rješavanja kompleksnih problemskih zadataka koji inače iziskuju visoku razinu ljudske stručnosti."

### Znanje
 
U svrhu objašnjenja inženjeringa znanja potrebno je definirati znanje kao takvo. Znanje je:

* visoko-strukturirani oblik informacija
* faktor potreban za stručno razmišljanje
* segment podjele između ne-stručnjaka i stručnjaka
* faktor potreban za izvršavanje kompleksnih zadataka
* *poput mehanizma ili stroja u ljudskoj glavi*

U tom kontekstu znanje je aktivnost koja manipulira, transformira ili stvara rezultat iz nečega. Štoviše, djeluje kao mehanizam koji iz podataka i informacija kreira odluke i definirane postupke.

U svrhu shvaćanja znanja kao cerebralnog mehanizma svake osobe potrebno je znati kako je to znanje strukturirano tj. od kojih se komponenti sastoji i na koji način su one povezane  te kako znanje djeluje, tj. kako se komponente ponašaju i koji se procesi odvijaju.

Znanje predstavljaju naša vjerovanja i vrednovanja koja se zasnivaju na smisleno organiziranom skupu informacija (poruka) do kojih dolazimo iskustvom, komunikacijom ili zaključivanjem.
 
## Sustavi znanja

Inženjering znanja je predmet istraživanja u području umjetne inteligencije, koji se bavi izradom sustava zasnovanih na znanju (eng. *KBS - [[Upravljanje znanjem: definicija|Knowledge-based systems]]*). Takvi su sustavi definirani kao računalni programi koji sadrže široki spektar znanja, pravila i mehaničkih rezonanci poradi rješavanja stvarnih problema, zamjenjujući ljudske stručnjake.

Osnovni oblik sustava zasnovanih na znanju su ekspertni sustavi (eng. *ES - Expert systems*) čija je svrha oponašanje rezonantnih procesa stručnjaka. Takvi sustavi imaju mogućnost obavljanja stručnjakova posla kroz duže vremensko razdoblje. Tipični primjeri ekspertnih sustava uključuju dijagnoze bakterijalnih infekcija, savjetovanje u istraživanju mineralnih sirovina ili vrednovanje prilikom dizajniranja elektroničkog sklopovlja.

### Specifične aktivnosti za izradu sustava zasnovanog na znanju

* Procjena problematike
* Razvijanje osnovne strukture sustava
* Prikupljanje i strukturiranje povezanih informacija, znanja i postavki (IPK model)
* Implementacija strukturiranog znanja u baze znanja
* Testiranje i procjena umetnutog znanja
* Integracija i održavanje sustava
* Revizija i procjena sustava

S obzirom na složenost postupaka inženjeringa znanja, ovi se postupci mogu preklapati i ponavljati, tako da sama izrada KB sustava nužno ne podrazumijeva njihov kronološki slijed.

## Sakupljanje znanja

Sakupljanje znanja uključuje iznošenje, opisivanje, prikupljanje, analizu, oblikovanje i provjeru znanja za proces inženjeringa znanja.

Počeci inženjeringa znanja bili su popraćeni problemima prikupljanja dovoljno znanja visoke kvalitete za izradu pouzdanog i korisnog sustava, jer se ta aktivnost pokazala kao vrlo skupa i dugotrajna. Stoga je sakupljanje znanja kao takvo identificirano kao najproblematičniji proces u izgradnji sustava, a samim time prometnulo se u glavno istraživačko polje u inženjeringu znanja.

Cilj sakupljanja znanja razvitak je metoda i alata koji olakšavaju zahtijevan proces što efikasnijeg preuzimanja znanja od stručnjaka. S obzirom na važnost i zaposlenost stručnjaka od vitalne je važnosti minimalizacija vremena koju bi isti provodili na sesijama prikupljanja znanja.
 
PCPACK se nametnuo kao najrazvijeniji program prikupljanja znanja, zasnovan na istraživanjima iz psihologije i umjetne inteligencije u potpunosti je konzistentan s metodologijom inženjeringa znanja. PCPACK je u principu set programskih alata sastavljen od: alata za protokol, ljestvičnog alata, dijagramskog alata, alata za matrice, anotacijskog alata i izdavačkog alata. 
 
## Načela inženjeringa znanja

Od sredine 1980-ih, inženjeri znanja razvili su niz načela, metoda i alata koji su znatno poboljšali proces sakupljanja znanja. Neki od ključnih načela inžinjera znanja glase:

* oni ukazuju na postojanje različitih vrsta znanja, te se stoga pravilan pristup i tehnika trebaju koristiti za svaku
* inženjeri znanja ukazuju na postojanje različitih vrsta stručnjaka i stručnosti, tako da odgovarajuće metode trebaju biti odabrane
* oni prepoznaju postojanje različitih načina prezentacije znanja, koje mogu pomoći sakupljanju, provjeri i ponovnom korištenju znanja
* također, inženjeri znanja prepoznaju postojanje različitih načina korištenja znanja, tako da proces sakupljanja može biti vođen ciljevima projekta
* inženjeri znanja koriste strukturirane metode za povećanje učinkovitosti procesa sakupljanja znanja.

## Pravci u inženjeringu znanja

Postoje dva glavna razvojna pravca u inženjeringu znanja:

* **Pravac prenošenja** – tradicionalni pravac. U ovom pravcu pretpostavka je primijeniti konvencionalne metode inženjeringa znanja prilikom prijenosa ljudskoga znanja u sustav umjetne inteligencije.
* **Pravac modeliranja** – alternativni pravac. U ovom pravcu inženjer znanja pokušava oblikovati znanje i tehnike rješavanja problema područnog stručnjaka u sustav umjetne inteligencije.

## Metodologija inženjeringa znanja

Osnovna problematika metodologija inženjeringa znanja je uvođenje ontologija.

Najkorištenija metodologija u ovom području trenutno je CommonKADS. Kao vodeća metodologija za podršku inženjeringu znanja postupno se razvila i danas je potvrđena od mnoštva tvrtki i sveučilišta u kontekstu europskog "Esprit IT" programa. CommonKADS podržava razvoj sustava zasnovanih na znanju, koji podržavaju odabrane dijelove poslovnog procesa.

Uz CommonKADS, najpoznatije metodologije su MOKA i 47-Step Procedure.

## Literatura

* Application of Knowledge Engineering Methodologies to Support Engineering Design Application Development in Aerospace , 7th AIAA Aviation Technology, Integration and Operations Conference (ATIO) 18 - 20 September 2007, Belfast, Northern Ireland, str. 4
* Edward Feigenbaum i Pamela McCorduck, The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World, izdavači: Addison-Wesley 1983. i New American Library 1984.
* N.R. Milton, Knowledge technologies, Polimetrica 2008. str. 15-16
* Zack, Michael H., Managing Codified Knowledge, Sloan Management Review, ljeto 1999.
* PCPACK, Software Package, Version 1.4.4R, Release 5, Epistemics, Nottingham, United Kingdom, 2006.
* Schreiber, G., H. Akkermans, A. Anjewierden, R. de Hoog, N. Shadbolt, W. Van de Velde and B. Wielinga, “Knowledge Engineering and Management, The CommonKADS Methodology”, MIT Press, Boston, MA, SAD, 1999.
* Stokes, M., “Managing Engineering Knowledge, MOKA: ‘Methodology and Tools Oriented to Knowledge  Based Engineering Applications’”, Professional Engineering Publishing Ltd, London, UK, 2001.
* Milton, N., “Knowledge Acquisition in Practice: A Step-by-step Guide”, Springer-Verlag London Ltd., London, UK, 2007.
* Knowledge engineering
* CommonKADS

## Izvori

## Vanjske veze
* epistemics.co.uk:Knowledge Engineering  
* Data & Knowledge Engineering - Elsevier Journal 
* Knowledge Engineering Review, Cambridge Journal 
* The International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering - World Scientific 
* IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering  
* Expert Systems: The Journal of Knowledge Engineering  - Wiley-Blackwell