*هندسة المعرفةknowledge engineering
هي فن استخدام المبادىء او القواعد principles والأدوات tools الخاصة بأبحاث الذكاء الاصطناعي لحل مشاكل التطبيقات الصعبة التي تحتاج لمعلومات الخبراء experts لحلها.
وهندسة المعرفة مصطلح يطلق على عملية انشاء قواعد المعرفة وإدارتها وعمل الخوارزميات المتعلقة بمعالجتها ويمكن فهم مصطلح قاعدة المعرفة بمقارنتها بقاعدة البيانات.
فقاعدة البيانات تحتوي على مجرد ارقام.
اما قاعدة المعرفة فهي تحتوي على. مجموعة من المصطلحات والعلاقات فيما بينها .
وتحتوي على حقائق محددة وكذلك على القواعد التي سوف يستخدمها النظام الخبير لاتخاذ القرارات المعتمدة على هذه الحقائق .
وهي قاعدة معارف اخبارية ومنهجية تمدنا بالنتائج النهائية حول مسالة البحث . وقواعد المعرفة تستخدم بصورة ناجحة في برامج النظم الخبيرة ومحركات البحث الذكية . تتضمن عملية هندسة المعرفة خمسة نشاطات يمكن تلخيصها بالنقاط التالية:
١- اكتساب المعرفة: وهذا يكون من خلال الكتب والخبراء والوثائق وأدوات الاستشعار اضافة الى ملفات الحواسيب ثم توصيف المعرفة لتناسب نطاق مشكلة معينة والطرق الاجراءية لحل هذه المشكلة كما يمكن توصيفها كمعرفة عامة.
٢- استمرارية (فاعلية) المعرفة : المعرفة مستمرة ومؤكدة باستخدام اختبار الحالات الى ان تصبح ذات نوعية مقبولة.
٣- عرض المعرفة : يتم هنا تنظيم المعرفة المكتبية بما يسمى عرض المعرفة وتتضمن تجهيز خارطة المعرفة وتسجيلها لنقطة الانطلاق .
٤- الاستدلال : يشمل هذا النشاط تصميم البرمجيات التي تمكن الحاسب من القيام بعمليات الاستدلال المبنية على أساس قاعدة المعرفة ومن ثم إسداء النصح للمستخدم في موضوع معين (وهو نطاق المعرفة المتاحة للنظام الخبير )
٥- الشرح والتعليل : ويتضمن هذا النشاط عملية تصميم وبرمجة القدرة على الشرح على سبيل المثال القدرة على برمجة الإجابة على أسئلة من مثل:
لماذا يحتاج الحاسب الى معلومة معينة ؟ أو كيف يمكن الوصول إلى استنتاج معين عن طريق الحاسوب؟ ويمكن تعريف هندسة المعرفة بأنها تطبيق لتقنيات منظمة في إدارة واستخدام المعرفة وهي بهذا المفهوم قديمة قدم المعرفة .
والنظرة الحالية لهندسة المعلومات اكثر اتساعا حيث تشمل بناء تركيبات المعرفة من اجل مساعدة فهم الانسان تدفعها في ذلك ايدلوجية تختلف عن تلك التي تدفع تطوير النظم الخبيرة وهدفها تعظيم ذكاء الانسان وليس احلال ذكاء الحاسوب بدلا من ذكاء الانسان . وتتضمن طريقة عملها تقنية تعليمية. وعملية استخلاص واقتناء المعرفة لها مصادر عديدة هِي :
١- الخبراء في المجال
٢- المصادر المنشورة في المجال
٣- تعليمات واجراءات العمل الخاصة بالمجال والمنشورة أي ان لها جانبا انسانيا يتمثل في الخبراء في المجال والجانب الورقي او المعرفة المنشورة على هيئة أوراق من مصادر مختلفة كالكتب والأدلة وغيرها . وهندسة المعرفة وإدارة المعرفة مصطلحان غالبا ما يستخدمان كمترادفين كما هو الحال مع البيانات والمعلومات وقد حظيا باهتمام كبير من جانب المفكرين والكتاب في المجال ففي عام ١٩٨٠ وفي المؤتمر الأمريكي الأول للذكاءالاصطناعي أشار إدوارد فرانينبوم إلى عبارته المشهورة (المعرفة قوة) ومنذ ذلك الوقت ولد حقل معرفي جديد أطلق عليه هندسة المعرفة ومع ولادته استحدثت سيرة وظيفية جديدة هي مهندس المعرفة. وفي عام ١٩٩٧ ظهر حقل جديد آخر نتيجة لإدراك أهمية المعرفة في عصر المعلومات وهو إدارة المعرفة knowledge management
وهناك رؤيتان رئيستان لهندسة المعرفة :
١- الأولى : الرؤية التقليدية التي تعتمد على عملية النقل transfer view وتنطلق من افتراض تطبيق الأساليب التقليدية لهندسة المعرفة في نقل المعارف البشرية إلى نظم الذكاء الاصطناعي .
٢- الثانية: وهي الرؤية البديلة التي تعتمد على إستخدام نماذج modeling view وفيها يحاول مهندس المعرفة نمذجة المعرفة والأساليب الخاصة بحل المشكلات مما يمتلكه أهل الخبرة إلى نظام الذكاء الاصطناعي. ولكي يتم تطبيق هندسة المعرفة بشكل فعال فإن مهندس المعرفة يحتاج إلى المعرفة في مجالين هما :
تمثيل المعرفة ونمذجة المعرفة .
ومن هنا يتضح أن هندسة المعرفة هي تطبيق ابتكاري لجملة مهارات تنفذ من جانب مهندس المعلومات والمحترفين المؤهلين المهرة لإنتاج نموذج معلوماتي متكامل في الجودة والإتقان ، وبمعنى آخر الحصول على منتجات وخدمات قياسية وجودة ذات مستوى عال من الدقة تتوافق مع احتياجات المستخدم وكل ذلك يتم من خلال خلق هندسة فعالة للمعلومات والمعرفة عبر التركيز على عمليات تصميم الموجة للمستخدم ومن ثم اكتساب المعرفة له قيمة وهو وسيلة مهمة لخلق المهارات والقدرات الإنسانية ومحور رئيسي في الإنتاج. وقد استطاعت هندسة المعرفة أن تطور عددا من المبادئ والطرق والأدوات التي جعلت الحصول على المعرفة واكتسابها نشاطا فعالا وحيويا وبعد ذلك بسنوات استطاعت هندسة المعرفة أن تتبنى بعض الاختبارات والطرق والنماذج التي أصبحت هي الأخرى أكثر ملاءمة ونفعا لإدارة المعرفة إذ أن المبادئ والأساليب والأدوات التي تم تطويرها لهندسة المعرفة يمكن تعديلها وإغنائها لمساعدة المنظمات التى تعنى بإدارة المعرفة . وهناك أربعة عناصر أو خيوط مشتركة لهذه العملية :
١- بالارتكاز إلى أساسيات الذكاء الاصطناعي فإن هندسة المعرفة يمكن أن تكتسب أو تَخلق تراثا غنيا من حقول معرفية متنوعة مثل الفلسفة وعلم النفس التطبيقي بحيث يكون بمقدورها أن ترث العديد من الرؤى والأفكار والأدلة التطبيقية المتنوعة.
٢- إن هندسة المعرفة تعاملت وتفاعلت مع المعرفة خلال السنوات الخمس عشرة الأخيرة فقد استطاعت بشقيها النظري والتطبيقي أن تبني خزينا من المبادئ والأساليب والأدوات الفنية التي كان لها تأثيرها المتميز في مختلف المجالات والتطبيقات.
٣- هناك تشابه قوي بين الارتباطات والمشكلات التي تحدث في هندسة المعرفة وإدارة المعرفة فمنذ عدة سنوات حاول كلاهما أن ينجز العديد من الأعمال المتشابهة أي استخدام التكنولوچيا لنقل المعرفة مما يمتلكه الخبراء إلى غيرهم ممن لا يمتلكون الخبرة.
٤- وجدت بعض المنظمات أن هناك منافع هامة وحقيقية باستخدام طرق وأساليب هندسة المعرفة وأدواتها لكثير من الأنشطة المتعلقة بإدارة المعرفة وتحسين عملية صنع القرارات وتطوير العمليات والتطبيقات . وقد ارتبط الذكاء الاصطناعي مع حقول معرفية أخرى مثل علوم اللغة ودراسات علم النفس وعلوم الحاسوب ولكن الذكاء الاصطناعي لم يبدأ بشكل حقيقي إلا مع ظهور الحواسيب الرقمية .
أدوات بناء النظام الخبير : لغرض بناء النظام الخبير فإنه يحتاج إلى أدوات تساعد في تصميمه وإنشائه ومن أهمها :
١- لغات البرمجة ومنها :
أ- لغات البرمجة التقليدية : وهي لغات يمكن بها كتابة بعض البرامج في مجالات مختلفة من مجالات الذكاء الاصطناعي وهي لغة برمجة عادية مثل باسكال Pascal وبيسك Basic وفورتران Fortran .
ب- لغات برامج الذكاء الاصطناعي : وهذه تمتلك من الإمكانات ما يتيح كتابة برامج معقدة وكبيرة بكفاءة عالية. ومن هذه اللغات نجد لغة ليسب Lisp وهي لغة استخدمت منذ منتصف الخمسينات وتناسب تماما تنفيذ التمثيل الرمزي ولكنها لا تناسب النظم المنطقية .
وهناك أيضاً لغة Prolog وتعتمد على المنطق الصوري وتستخدم غالبا في تنفيذ النظم المبنية على المعرفة وكذلك لغة Information Processing Language IPL .
وتعد من اللغات الأولى في هذا المجال ، وقد صممت بشكل خاص لمعالجة المعلومات . وإلى جانب هذه اللغات توجد بعض اللغات الأخرى مثل : Rita , Rosie والتي تشترك مع هذه اللغات في قدراتها على صياغة تراكيب البيانات المعقدة وفرز وبحث قواعد البيانات والاستنتاج الذاتي ومعالجة الجداول . العلاقة بين هندسة المعرفة وإدارة المعرفة :
١- يقوم الاثنان على أساسيات الذكاء الاصطناعي ولكن هندسة المعرفة يمكن ان تكتسب أو تَخَلق تراثا غنيا من حقول معرفية متنوعة مثل الفلسفة وعلم النفس التطبيقي.
٢- هندسة المعرفة أقدم حيث تعاملت وتفاعلت مع المعرفة خلال الخمس عشرة سنة الماضية وكان لها تأثيرها المتميز في مختلف المجالات والتطبيقات .
٣- هناك تشابك وارتباط قوي بين المشكلات التي تحدث في هندسة المعرفة و إدارة المعرفة.
٤- تستخدم كثير من المنظمات أساليب هندسة المعرفة في كثير من الأنشطة المتعلقة بإدارة المعرفة وتحسين عملية صنع القرارات وتطوير العمليات والتطبيقات.
من ميادين الذكاء الاصطناعي :
١- الأنظمة الخبيرة : وهي برامج تستخدم الخبرة المعرفية لتحقيق أداء عال لحل المشكلات الصعبة.
٢- معالجة اللغات الطبيعية التي تسعى إلى فهم اللغات الطبيعية .
٣- الكلام : ويتمثل في قدرة الحاسوب على فهم الكلام البشري عن طريق تلقي الأصوات من الخارج والتعرف عليها والرد عليها .
٤- الرؤية : وهي تزويد الحواسيب بأجهزة استشعار ضوئية تمكنه من التعرف على الأشخاص أو الأشكال الموجودة .
٥- الروبوتات : وهي آلات كهروميكانيكية تتلقى الأوامر من حاسوب تابع لها فيقوم بأعمال معينة والذكاء الصناعي يقدم هنا القدرة على فهم المحيط والحركة فيه للربوتات .
٦- التعليم : وأهمها التعليم المعزز آليا وهو محاولة الاستفادة من طاقات الحاسوب في مجالات التربية والتعليم .
- بيئات هندسة المعرفة : وهي برمجة متخصصة أعدت خصيصا لإنشاء وبناء النظام الخبير وهي عبارة عن مجموعة مفصلة من الأدوات التي تقدم للمبرمج كل ما يحتاج إليه وهي ذات إمكانات معقدة وقوية وتسمح ببناء النموذج الأولي بسرعة فائقة.
- الحاويات : Shells : تتوافر هذه الحاويات في الأسواق وهي عبارة عن نظام خبير دون قاعدة معرفة وحينما تضاف قاعدة المعرفة تصبح نظاما خبيرا وتمنحنا حاوية النظام الخبير الآتي: أ- لغة يتم بها كتابة قواعد : إذا والأسئلة والحقائق . ب- أدوات برمجة لإنشاء وتحديث قاعدة المعرفة .
مباديء هندسة المعرفة
هناك خمسة مباديء أساسية لهندسة المعرفة وهي :
١- ينبغي أن نميز بين أنواع المعرفة المختلفة : هناك أنواع ومستويات مختلفة من المعرفة منها :
1- المعرفة السطحية shallow knowledge والمعرفة العميقة deep knowledge .
2- المعرفة الوصفية declarative knowledge والمعرفة المنهجية النظامية procedural knowledge والمعرفة المتعددة meta knowledge .
3- المعرفة الصريحة explicit knowledge والمعرفة الضمنية tacit knowledge وتصنيفات أخرى متنوعة .
ولكن النقطة المهمة هنا أن من السهولة التعامل مع المعرفة إذا استطعنا أن نميز بين الأنواع المختلفة من المعرفة ونفهم كيف تكون مرتبطة ببعضها .
4- ينبغي أن نميز بين أنواع مختلفة من الخبرة والخبراء.
5- التأكد من أن هناك عدة طرق لتمثيل المعرفة .
6- إدراك وجود طرق مختلفة لاستخدام المعرفة.
7- استخدام طرق البناء.
- التوجهات الكبرى لهندسة المعرفة :
هناك توجهات كثيرة وحديثة منها :
١- المزيد من التوسع نحو الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته
٢- التوجه إلى التكامل بين الحقيقي والصناعي
٣- محاكاة الوظيفة والبنية معا لا الوظيفة فحسب
٤- الاتجاه من القواعد إلى المنطق
٥- الاتجاه من اكتساب المعرفة إلى التعلم الذاتي
- المهام المطلوبة لمهندسي المعرفة والمهام الرئيسية لهم :
١- مهارات استخدام الحاسوب : هندسة وبرمجة وصيانة .
٢- القدرة على التحمل والكفاءة
٣- مؤهلات ثقافية واسعة
٤- مهارات اجتماعية عالية
٥- القدرة على التعلم السريع في مختلف المجالات
٦- فهم المنظمات والأفراد ٧- خبرة في هندسة المعرفة
- الذكاء ومن المهام :
١- ارشاد الخبير في عملية استنباط المعرفة
٢- يدير أدوات اكتساب المعرفة وينظمها بطريقة مناسبة
٣- يحرر مع الخبير قاعدة المعلومات
٤- يدير أدوات تحويل المعرفة بطريقة مناسبة
٥- يطيل مع الخبير مدة صلاحية قاعدة المعرفة
٦- يدرب المستفيدين على الطريقة الفعالة عَلى استخدام قاعدة المعرفة.