對于人工智能,我們應該如何挖掘它的潛力

鑒于在一次環境調查中已經確定了高知識價值領域,下一個任務是獲取這些領域中包含的知識。環境調查將確定用于執行任務的大多數公共材料的一般位置和類型,但是有必要訪問大多數用于日常參考的材料。

那些在選定區域工作的人作為啟發過程的一部分。在過程的這一部分中,有必要滿足許多要求。一個明顯的方法是與專家建立有效的工作關系。可能需要相當高的靈敏度。引發者很可能會要求提供一生的經驗的精簡版本,其中的組成部分是有關個人經濟和職業安全的主要來源。建議尊重他人的聆聽態度。激發的結果將包含在知識模型中,因此獲得專家使用的知識過程的各個方面非常重要。

引發者不應期望大多數專家能夠以上述有序和邏輯的形式提供其知識的完整輸出。這些要素是作為心理檢查清單提供的,引誘者可以使用這些清單來巧妙地組織訪談,從而或多或少地完整覆蓋重要要素。實際上,專家甚至可能無法識別。至少最初是對所獲得知識的重組和結構化版本。

對于人工智能,我們應該如何挖掘它的潛力

要求一位知識激發者對激發和組織過程的最終產品“由專家進行檢查”。最初的結果使引誘人非常沮喪,因為專家立即否認產品的每個要素都是正確的。但是,始終如一。在幾分鐘后,專家將中斷對下一個元素的討論,并確認前一個元素的正確性。引發者對此事后作出的解釋是,這對于專家來說是必要的。他的知識被組織為一系列經驗,以將每個要素翻譯成過去的經驗,并將其與過去的經驗相關聯,從而在專家的參考框架內驗證了該要素的內容。

一種用于獲取所選區域中每個專家的個人知識的理想方法是讓選舉人拉動專家的人工制品,刺激和動作/話語。專家使用專業知識對刺激做出反應,并通過人工制品來補充其知識。

在特定情況下使用的知識激發方法會隨知識持有者的專業知識和解釋技能而變化。對于公共知識和共享知識,有時可以使用或多或少的標準采訪技術。如果知識是私人的或基于經驗,則可能有必要使用激發的對刺激技術的響應,在這種情況下,要求專家談論(或“大聲思考”)他或她的思想和行為,因為新任務執行時輸入數據。相對于所使用的實際知識和專長,對先前執行的任務的過程進行回顧性分析可能會得出錯誤的結果。似乎需要以追溯方式破壞專業知識,以使專業知識合理化。在大多數情況下,

引發者的角色實際上可以在幾個人之間共享,因為可以看到,它可能非常復雜。一種責任是同情和理解聽眾的責任。專家應該以非競爭的方式感到自己的專業知識得到理解和贊賞。盡管這仍然是一個爭論的話題,但一些專家認為,如果引發者對自己的領域完全一無所知,那么他們的時間就會浪費,而每個術語和問題都必須在基本的層面上加以解釋。另一方面,這樣的基本解釋有時可以揭示用專業術語和“相互理解”的概念掩蓋的知識的重要方面。激發者或知識工程師的理想特性將在以后的文章中進行介紹。

另一個職責可能被描述為數據字典的維護者。該角色要求在適當的時候向專家提問,以闡明術語,符號以及特定概念和含義的其他標記的含義。

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