Znalostní inženýrství (KE) definovali Edward Feigenbaum a Pamela McCorduck (1983) takto:
„“KE je inženýrská disciplína, která zahrnuje integraci znalostí do počítačových systémů za účelem řešení složitých problémů, které běžně vyžadují vysokou úroveň lidské odbornosti.“
V současnosti odkazuje na budování, udržování a rozvoj systémů založených na znalostech (Kendal, 2007 ). Má mnoho společného se softwarovým inženýrstvím a používá se v mnoha oblastech informatiky, jako je umělá inteligence , , včetně databází, vytěžování dat, expertních systémů, systémů na podporu rozhodování atd. Znalostní inženýrství souvisí také s matematickou logikou, stejně jako se silně podílí na kognitivní vědě a socio-kognitivním inženýrství, kde jsou znalosti produkovány socio-kognitivními agregáty (hlavně lidmi) a jsou strukturovány podle našeho chápání toho, jak funguje lidské uvažování a logika.
Různé aktivity KE specifické pro rozvoj znalostního systému:
Jelikož je KE stále více uměním než inženýrstvím, není v praxi tak úhledný jako výše uvedený seznam. Fáze se překrývají, proces může být iterativní a může se objevit mnoho výzev. V poslední době se objevuje meta-knowledge engineering * jako nový formální systémový přístup k rozvoji jednotné teorie znalostí a inteligence.
Principy znalostního inženýrství
Od poloviny 80. let 20. století vyvinuli znalostní inženýři řadu principů, metod a nástrojů, které značně zlepšily proces získávání a uspořádání znalostí. Některé z klíčových principů jsou shrnuty následovně:[Jak odkazovat a odkazovat na shrnutí nebo text]
Pohledy na znalostní inženýrství
Existují dva hlavní pohledy na znalostní inženýrství:[Jak odkazovat a odkaz na shrnutí nebo text]
Hlavní obavou ve znalostním inženýrství je konstrukce ontologií. Jednou z filozofických otázek v této oblasti je debata mezi foundationalismem a koherencismem – jsou nutné základní axiomy víry, nebo pouze konzistence víry, která nemusí mít víru na nižší úrovni, aby je ospravedlnila?