La adquisición de conocimiento es el proceso utilizado para definir las reglas y ontologías necesarias para un sistema basado en conocimiento . La frase se utilizó por primera vez junto con sistemas expertos para describir las tareas iniciales asociadas con el desarrollo de un sistema experto, es decir, encontrar y entrevistar a expertos en el dominio y capturar su conocimiento a través de reglas , objetos y ontologías basadas en marcos .
Los sistemas expertos fueron una de las primeras aplicaciones exitosas de la tecnología de inteligencia artificial a problemas empresariales del mundo real. [1] Investigadores de Stanford y otros laboratorios de IA trabajaron con médicos y otros expertos altamente calificados para desarrollar sistemas que pudieran automatizar tareas complejas como el diagnóstico médico . Hasta ese momento, las computadoras se habían utilizado principalmente para automatizar tareas con un uso intensivo de datos, pero no para razonamientos complejos. Tecnologías como los motores de inferencia permitieron a los desarrolladores abordar por primera vez problemas más complejos. [2] [3]
A medida que los sistemas expertos pasaron de ser prototipos de demostración a aplicaciones industriales, pronto se comprendió que la adquisición de conocimiento experto en el dominio era una de las tareas más críticas, si no la más crítica, en el proceso de ingeniería del conocimiento . Este proceso de adquisición de conocimientos se convirtió por sí solo en un intenso área de investigación. Uno de los trabajos anteriores [4] sobre el tema utilizó teorías batesonianas del aprendizaje para guiar el proceso.
Un enfoque para la adquisición de conocimientos investigado fue utilizar el análisis y la generación del lenguaje natural para facilitar la adquisición de conocimientos. Se podría realizar un análisis del lenguaje natural en manuales y otros documentos de expertos y se podría desarrollar automáticamente un primer paso inicial por las reglas y objetos. La generación de texto también fue extremadamente útil para generar explicaciones sobre el comportamiento del sistema. Esto facilitó enormemente el desarrollo y mantenimiento de sistemas expertos. [5]
Un enfoque más reciente para la adquisición de conocimientos es el basado en la reutilización. El conocimiento se puede desarrollar en ontologías que se ajusten a estándares como el Web Ontology Language (OWL) . [6] De esta manera, el conocimiento puede estandarizarse y compartirse entre una amplia comunidad de trabajadores del conocimiento. Un ejemplo de dominio en el que este enfoque ha tenido éxito es la bioinformática . [7]