Padronizando Práticas de Engenharia do Conhecimento
Uma proposta de arquitetura de referência em engenharia do conhecimento pra melhorar a eficiência dos sistemas.
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Índice
- O que é Engenharia do Conhecimento?
- A Evolução da Engenharia do Conhecimento
- A Necessidade de uma Arquitetura de Referência
- Como Funciona uma Arquitetura de Referência?
- Criando um Roteiro de Seis Passos para Arquitetura de Referência
- Tarefas e Cenários dos Usuários na Engenharia do Conhecimento
- O Papel das Boxologias na Engenharia do Conhecimento
- A Importância do Design Centrado no Usuário
- Desafios na Engenharia do Conhecimento
- Entregando Valor com Arquiteturas de Referência
- Conclusão
- Fonte original
- Ligações de referência
A Engenharia do Conhecimento (EK) é sobre criar e manter sistemas que produzem conhecimento. Ao longo dos anos, esse campo se tornou crucial na ciência da computação e na inteligência artificial. Agentes inteligentes confiáveis precisam de conhecimento de alta qualidade para funcionar direitinho. A EK evoluiu através de diferentes etapas, incluindo sistemas especialistas e a web semântica, mas ainda não foi totalmente analisada em termos das necessidades dos usuários e tarefas-alvo em vários paradigmas. Este artigo discute uma proposta para padronizar as práticas de engenharia do conhecimento por meio de uma arquitetura de referência (AR), que pode ajudar a alinhar os requisitos dos usuários com os sistemas e softwares que os atendem.
O que é Engenharia do Conhecimento?
A engenharia do conhecimento envolve um conjunto de atividades voltadas para criar e gerenciar sistemas de conhecimento. Esses sistemas podem incluir gráficos de conhecimento e Ontologias, que representam informações de maneira estruturada. A EK consiste em duas tarefas principais: criar artefatos de conhecimento, como ontologias ou bases de conhecimento, e manter esses artefatos ao longo do tempo. Isso é importante porque muitas aplicações em vários domínios dependem de conhecimento bem definido.
No passado, os fluxos de trabalho de engenharia do conhecimento desempenharam um papel significativo no desenvolvimento de sistemas inteligentes em várias áreas, como gerenciamento de tráfego, análise de crimes e previsão do tempo. Esses sistemas exigem processos de conhecimento sólidos para garantir que entreguem resultados precisos e confiáveis.
A Evolução da Engenharia do Conhecimento
Desde seu surgimento na década de 1950, a engenharia do conhecimento passou por mudanças significativas. Os primeiros sistemas eram limitados em sua capacidade de escalar e se adaptar a problemas complexos. Durante a ascensão dos sistemas especialistas na década de 1980, os engenheiros do conhecimento focaram em domínios específicos, visando extrair conhecimento relevante de especialistas para construir bases de conhecimento.
O surgimento da web semântica no final da década de 1990 introduziu novos padrões, permitindo que o conhecimento fosse codificado na web. Apesar de seu potencial, a adoção das tecnologias da web semântica foi lenta, levando ao desenvolvimento de muitos sistemas de forma independente, frequentemente negligenciando a interoperabilidade e a integração.
Mais recentemente, a engenharia de gráficos de conhecimento ganhou força, permitindo uma melhor representação e gestão do conhecimento. Essa mudança enfatiza as relações entre entidades em um domínio, o que é essencial para aplicações como comércio eletrônico, pesquisa biomédica e análise de redes sociais.
A Necessidade de uma Arquitetura de Referência
À medida que os paradigmas da engenharia do conhecimento evoluíram, surgiu uma necessidade crescente de um framework padrão para guiar os praticantes. Diferentes paradigmas de EK muitas vezes abordam pontos de dor específicos enquanto introduzem novos desafios. Os usuários dos sistemas de EK variam significativamente, desde engenheiros até especialistas em domínios, e suas necessidades não são adequadamente capturadas em um framework amplo.
O conceito de uma arquitetura de referência oferece uma maneira de unificar essas práticas diversas. Ao fornecer uma estrutura que delineia as melhores práticas e padrões comuns, uma arquitetura de referência pode ajudar a garantir que os sistemas de EK sejam construídos de maneira eficiente e sejam adaptáveis às necessidades dos usuários. Ela pode padronizar práticas em diferentes áreas, tornando mais fácil para novos praticantes entrarem no campo e colaborarem.
Como Funciona uma Arquitetura de Referência?
Uma arquitetura de referência serve como um framework que conecta os requisitos dos usuários com padrões de design e sistemas de software correspondentes. Ela fornece um entendimento comum de como diferentes componentes se encaixam e como podem ser usados de maneira eficaz.
Identificação das Necessidades dos Usuários: O primeiro passo para desenvolver uma arquitetura de referência é identificar as necessidades e requisitos dos diferentes usuários. Isso envolve entender quais tarefas eles realizam e quais funcionalidades esperam de um sistema de EK.
Desenho de Padrões: Uma vez que as necessidades dos usuários são estabelecidas, padrões de design podem ser criados. Esses padrões representam soluções comprovadas para problemas comuns encontrados na engenharia do conhecimento. Eles ajudam a simplificar o processo de desenvolvimento e garantir consistência em diferentes projetos.
Construindo a Arquitetura: Depois de estabelecer os padrões, o próximo passo é criar uma arquitetura de referência que integre esses padrões. Essa arquitetura levará em conta as várias necessidades dos usuários e como os padrões podem melhor atendê-las.
Design Iterativo: Desenvolver uma arquitetura de referência não é uma tarefa única. Requer feedback e refinamento contínuos à medida que novas necessidades dos usuários surgem e a tecnologia evolui. Ao envolver as partes interessadas no processo de design, a arquitetura pode ser adaptada para atender a requisitos em mudança.
Implementação e Avaliação: Uma vez que a arquitetura está definida, ela precisa ser colocada em prática. Isso envolve desenvolver sistemas baseados na arquitetura de referência e avaliar sua eficácia em atender às necessidades dos usuários.
Criando um Roteiro de Seis Passos para Arquitetura de Referência
Para facilitar o desenvolvimento de uma arquitetura de referência para engenharia do conhecimento, um roteiro de seis passos pode guiar o processo:
Identificação do Escopo: Defina os limites da arquitetura de referência identificando as partes interessadas e os casos de uso que ela cobrirá. Esse passo garante que a arquitetura esteja alinhada com aplicações do mundo real.
Seleção de Fontes de Informação: Investigue sistemas e metodologias existentes relevantes para a arquitetura proposta. Isso envolve analisar abordagens previamente bem-sucedidas na engenharia do conhecimento, como gráficos de conhecimento e ontologias.
Análise Arquitetônica: Realize uma análise de como diferentes padrões arquitetônicos apoiam os requisitos dos usuários identificados. Essa análise permite entender quais padrões são mais aplicáveis para casos de uso específicos.
Síntese da Arquitetura: Combine os padrões selecionados para criar uma arquitetura de referência abrangente. Essa síntese deve considerar como os diferentes padrões interagem e apoiam os objetivos gerais da arquitetura.
Avaliação através da Instauração: Desenvolva protótipos ou modelos baseados na arquitetura de referência e avalie seu desempenho. Esse passo ajuda a identificar lacunas e áreas para melhoria.
Instalação Final: Transforme a arquitetura de referência em um sistema de software concreto. Esse passo final garante que a arquitetura possa ser implementada de forma eficaz em cenários do mundo real.
Tarefas e Cenários dos Usuários na Engenharia do Conhecimento
Dentro da engenharia do conhecimento, várias tarefas podem ser categorizadas com base em seus objetivos. Essas tarefas geralmente se enquadram em dois grupos principais: criar artefatos de conhecimento e mantê-los.
Criando Artefatos de Conhecimento: Isso inclui tarefas como desenvolver ontologias, integrar dados de várias fontes e construir gráficos de conhecimento. Por exemplo, ao criar uma ontologia, os engenheiros do conhecimento podem precisar definir as relações entre diferentes conceitos e representá-las de maneira estruturada.
Mantendo Artefatos de Conhecimento: Isso envolve atualizar e refinar sistemas de conhecimento existentes. Os artefatos de conhecimento requerem cuidado contínuo para lidar com problemas como inconsistências, informações desatualizadas e lacunas no conhecimento. Isso pode incluir tarefas como fundir ontologias, resolver incompatibilidades de entidades e garantir a qualidade dos dados.
Para agilizar essas tarefas, uma arquitetura de referência pode fornecer orientações sobre melhores práticas, ferramentas e metodologias que facilitam processos de engenharia do conhecimento eficientes.
O Papel das Boxologias na Engenharia do Conhecimento
O conceito de boxologia oferece uma abordagem sistemática para organizar métodos de engenharia do conhecimento. Uma boxologia é uma taxonomia hierárquica de padrões de design sistêmico representados de forma gráfica. Ela ajuda a alinhar os requisitos dos usuários com padrões de design apropriados, melhorando assim a eficiência dos processos de engenharia do conhecimento.
Uma boxologia pode incluir vários padrões arquitetônicos que são adequados para diferentes tarefas na engenharia do conhecimento. Ao categorizar esses padrões, os engenheiros do conhecimento podem identificar facilmente quais são os mais aplicáveis para suas necessidades específicas.
A Importância do Design Centrado no Usuário
Desenvolver uma arquitetura de referência para engenharia do conhecimento deve ser um processo centrado no usuário. Isso significa que os praticantes devem envolver ativamente os usuários na definição dos requisitos e no refinamento da arquitetura. Ao coletar feedback de várias partes interessadas, os arquitetos podem garantir que a arquitetura de referência atenda realmente às necessidades dos usuários.
Ter um conjunto diversificado de usuários, incluindo engenheiros do conhecimento, especialistas em domínios e cientistas de dados, vai enriquecer o processo de design. Cada grupo pode fornecer insights sobre diferentes aspectos da engenharia do conhecimento, ajudando a criar uma arquitetura abrangente e adaptável.
Desafios na Engenharia do Conhecimento
Apesar de sua importância, a engenharia do conhecimento enfrenta vários desafios que devem ser abordados no design de uma arquitetura de referência. Esses desafios incluem:
Paradigmas em Evolução: Os paradigmas da engenharia do conhecimento estão em constante mudança. Cada nova abordagem aborda questões específicas, mas pode omitir aspectos valiosos de metodologias anteriores. Uma arquitetura de referência deve levar em conta essa evolução e fornecer um framework flexível que possa se adaptar a novos desenvolvimentos.
Necessidades Diversificadas dos Usuários: Os usuários de sistemas de engenharia do conhecimento têm requisitos variados com base em seus papéis e tarefas específicas. É essencial que a arquitetura de referência abranja uma ampla gama de necessidades dos usuários para ser eficaz.
Falta de Padronização: Sem um framework comum, diferentes projetos de engenharia do conhecimento podem usar metodologias e ferramentas diferentes, levando à fragmentação do campo. Uma arquitetura de referência pode fornecer a padronização necessária para uma melhor colaboração entre praticantes.
Entregando Valor com Arquiteturas de Referência
Implementar uma arquitetura de referência pode aumentar significativamente a eficiência e a qualidade das práticas de engenharia do conhecimento. Uma arquitetura bem projetada oferece vários benefícios-chave:
Comunicação Melhorada: Ao fornecer um framework compartilhado, uma arquitetura de referência promove uma melhor comunicação entre as partes interessadas. Todos podem entender como diferentes componentes se encaixam e quais requisitos precisam ser atendidos.
Desenvolvimento Agilizado: Com padrões de design e melhores práticas estabelecidos, os engenheiros do conhecimento podem trabalhar de forma mais eficiente, reduzindo o tempo de desenvolvimento e minimizando erros.
Qualidade Aprimorada: Uma arquitetura de referência facilita a integração de processos de garantia de qualidade nos fluxos de trabalho de engenharia do conhecimento. Ao aderir a práticas padrão, os praticantes podem produzir artefatos de conhecimento de maior qualidade.
Adaptabilidade: À medida que a tecnologia e as necessidades dos usuários evoluem, uma arquitetura de referência pode ser modificada e refinada para permanecer relevante. Essa adaptabilidade garante que as práticas de engenharia do conhecimento continuem a atender às demandas do campo.
Conclusão
A engenharia do conhecimento é um processo vital que fundamenta muitos sistemas inteligentes em uso hoje. No entanto, para aproveitar todo o seu potencial, há uma necessidade urgente de padronização e um framework unificador. Ao desenvolver uma arquitetura de referência para engenharia do conhecimento, os praticantes podem alinhar seus esforços com as melhores práticas, melhorar a comunicação e, em última análise, aumentar a qualidade e a eficiência dos sistemas de engenharia do conhecimento.
O roteiro de seis passos proposto oferece uma diretriz clara para criar uma arquitetura de referência robusta. Ao focar nas necessidades dos usuários e adotar uma abordagem colaborativa, a engenharia do conhecimento pode evoluir para uma disciplina mais coerente e eficaz, abrindo caminho para inovações e descobertas futuras.
Título: Standardizing Knowledge Engineering Practices with a Reference Architecture
Resumo: Knowledge engineering is the process of creating and maintaining knowledge-producing systems. Throughout the history of computer science and AI, knowledge engineering workflows have been widely used given the importance of high-quality knowledge for reliable intelligent agents. Meanwhile, the scope of knowledge engineering, as apparent from its target tasks and use cases, has been shifting, together with its paradigms such as expert systems, semantic web, and language modeling. The intended use cases and supported user requirements between these paradigms have not been analyzed globally, as new paradigms often satisfy prior pain points while possibly introducing new ones. The recent abstraction of systemic patterns into a boxology provides an opening for aligning the requirements and use cases of knowledge engineering with the systems, components, and software that can satisfy them best. This paper proposes a vision of harmonizing the best practices in the field of knowledge engineering by leveraging the software engineering methodology of creating reference architectures. We describe how a reference architecture can be iteratively designed and implemented to associate user needs with recurring systemic patterns, building on top of existing knowledge engineering workflows and boxologies. We provide a six-step roadmap that can enable the development of such an architecture, providing an initial design and outcome of the definition of architectural scope, selection of information sources, and analysis. We expect that following through on this vision will lead to well-grounded reference architectures for knowledge engineering, will advance the ongoing initiatives of organizing the neurosymbolic knowledge engineering space, and will build new links to the software architectures and data science communities.
Autores: Bradley P. Allen, Filip Ilievski
Última atualização: 2024-04-04 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2404.03624
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.03624
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- https://www.bradleypallen.org
- https://orcid.org/0000-0003-0216-3930
- https://www.ilievski.info
- https://orcid.org/0000-0002-1735-0686
- https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/
- https://dl.acm.org/ccs/ccs_flat.cfm
- https://joinup.ec.europa.eu/collection/european-interoperability-reference-architecture-eira/about
- https://serpapi.com/google-scholar-api
- https://doi.org/10.1145/9876543.2109876
- https://doi.org/10.1007/s12345-678-00009-x