La adquisición de conocimientos es el proceso fundamental utilizado para definir las reglas y ontologías necesarias para el funcionamiento de un sistema basado en el conocimiento. Originalmente, este término se apareció en el conjunto de tareas iniciales asociadas al desarrollo de sistemas expertos, centrándose en la identificación e interrogación de expertos en el dominio y la captura de su saber hacer a través de reglas, objetos y ontologías basadas en marcos.
Sistemas Expertos y la Evolución de la IA
Los sistemas expertos fueron una de las primeras aplicaciones exitosas de la tecnología de inteligencia artificial aplicada a problemas de negocio del mundo real. Investigadores de Stanford y otros laboratorios de IA trabajaron estrechamente con médicos y otros profesionales altamente cualificados para automatizar tareas complejas, como el diagnóstico médico.
Hasta ese momento, las computadoras se habían utilizado principalmente para automatizar tareas intensivas en datos, pero no para el razonamiento complejo. La introducción de tecnologías como los motores de inferencia permitió a los desarrolladores abordar problemas mucho más sofisticados por primera vez.
El Proceso de Ingeniería del Conocimiento
A medida que los sistemas expertos pasaron de ser prototipos de demostración a aplicaciones de escala industrial, se hizo evidente que la adquisición de conocimientos del experto en el dominio era una de las tareas más críticas, si no la más importante, en el proceso de ingeniería del conocimiento. Esto convirtió a la adquisición de conocimientos en un área de investigación intensa por derecho propio, llegando a utilizar teorías batesonianas del aprendizaje para guiar el proceso.
Enfoques de Adquisición
- Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): Se investigó el uso del análisis sintáctico y la generación de lenguaje natural para facilitar la adquisición. El análisis de manuales y documentos expertos permitió desarrollar automáticamente un primer borrador de reglas y objetos.
- Reutilización de Conocimientos: Un enfoque más reciente se basa en la reutilización. El conocimiento se desarrolla en ontologías que cumplen con estándares como el Web Ontology Language (OWL), permitiendo que el conocimiento sea estandarizado y compartido entre una amplia comunidad de trabajadores del conocimiento, siendo la bioinformática un ejemplo destacado de éxito.
Aplicaciones y Técnicas
La adquisición de conocimientos se ha extendido más allá de los sistemas expertos, aplicándose ahora en:
- Procesamiento de lenguaje natural (PLN).
- Sistemas de soporte a la decisión.
- Simulaciones de entrenamiento.
- Sistemas de tutoría inteligente.
- Construcción de agentes basados en el conocimiento y arquitecturas cognitivas.
Técnicas de Adquisición
| Método | Descripción |
|---|---|
| Manuales | Entrevistas estructuradas, análisis de protocolos, clasificación de tarjetas y análisis de rejilla de repertorio. |
| Automáticos | Aprendizaje automático (machine learning), minería de datos y procesamiento de lenguaje natural. |
