Стандарт разработан Научно-образовательным центром компетенций в области цифровой экономики Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова» и ООО «Институт развития информационного общества» (ИРИО) на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии международного стандарта ISO/IEC 5392:2024 «Информационные технологии - Искусственный интеллект - Эталонная архитектура инженерии знаний» (Information technology - Artificial intelligence - Reference architecture of knowledge engineering, https://www.iso.org/standard/81228.html – см. также мой пост https://rusrim.blogspot.com/2024/04/isoiec-53922024.html - Н.Х.). Стандарт внесён Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект».
«Приложения искусственного интеллекта, принцип работы которых основан в том числе на знаниях, все чаще привлекают внимание. В инженерии знаний знания автоматически или полуавтоматически приобретаются из источников информации, которая, в свою очередь, генерируется путем обработки крупномасштабных разнородных данных, полученных из множества источников. Знания интегрируются в системы, основанные на знаниях, и используются для предоставления интеллектуальных услуг на основе знаний. Одной из целей инженерии знаний является представление человеческих знаний (например, в таких отраслях, как финансы, медицинское обслуживание, транспорт и промышленное производство и других) и их трансформация в машинные знания с использованием представлений, как понятных людям, так и применимым в системах искусственного интеллекта (ИИ). На данный момент инженерия знаний наряду с большими данными, глубоким обучением, обработкой естественного языка и т. д. стала одной из основных движущих сил развития ИИ.
Ключевые технологии инженерии знаний включают представление знаний, моделирование знаний, приобретение знаний, хранение знаний, слияние знаний, вычисление знаний, сопровождение знаний, визуализацию знаний и т. д. Кроме того, было разработано множество продуктов и решений для платформ управления знаниями, позволяющих повысить гибкость внедрения инженерии знаний в организациях. Распределенные системы инженерии знаний могут быть интегрированы и развернуты на основе процессов обмена знаниями и сопровождения знаний, осуществляющихся между системами. Распределенные автономные системы агентов и их взаимодействие в системе систем может дополнительно порождать необходимое интеллектуальное и основанное на знаниях поведение для совместной работы и сотрудничества.
... Инженерия знаний успешно применяется во многих отраслях, включая выявление финансового мошенничества, удаленную эксплуатацию и техническое обслуживание оборудования, анализ профилей пользователей и рекомендации по продуктам, отслеживание и прогнозирование направлений исследований, интеллектуальный кредитный анализ, судебные споры и предварительный разбор дел на основе аналогичных случаев, интеллектуальное распространение новостей, интеллектуальная компьютерная диагностика и лечение и т. д. Многие организации рассматривают платформы или системы, основанные на инженерии знаний как важную инфраструктуру знаний. Однако словари инженерии знаний, основные конструктивные компоненты инженерии знаний, процессы инженерии знаний и их отношения еще четко не определены. Это вызывает недопонимание и ненужные расходы на коммуникацию между поставщиками данных, фундаментальных технологий, алгоритмов, а также системных интеграторов и других заинтересованных сторон в системах инженерии знаний.
Чтобы облегчить сотрудничество между заинтересованными сторонами инженерии знаний, характеристики и приложения инженерии знаний могут быть всесторонне описаны и классифицированы. Предполагается, что настоящий стандарт будет использоваться в качестве руководства по построению систем инженерии знаний.
... Настоящий стандарт определяет эталонную архитектуру инженерии знаний в области искусственного интеллекта. Эталонная архитектура описывает роли в рамках инженерии знаний, действия, конструктивные уровни, компоненты и их отношения между собой и другими системами с точки зрения системного пользователя и функциональных представлений. Настоящий стандарт также содержит общий словарь инженерии знаний с определениями терминов инженерии знаний.»
Ключевые технологии инженерии знаний включают представление знаний, моделирование знаний, приобретение знаний, хранение знаний, слияние знаний, вычисление знаний, сопровождение знаний, визуализацию знаний и т. д. Кроме того, было разработано множество продуктов и решений для платформ управления знаниями, позволяющих повысить гибкость внедрения инженерии знаний в организациях. Распределенные системы инженерии знаний могут быть интегрированы и развернуты на основе процессов обмена знаниями и сопровождения знаний, осуществляющихся между системами. Распределенные автономные системы агентов и их взаимодействие в системе систем может дополнительно порождать необходимое интеллектуальное и основанное на знаниях поведение для совместной работы и сотрудничества.
... Инженерия знаний успешно применяется во многих отраслях, включая выявление финансового мошенничества, удаленную эксплуатацию и техническое обслуживание оборудования, анализ профилей пользователей и рекомендации по продуктам, отслеживание и прогнозирование направлений исследований, интеллектуальный кредитный анализ, судебные споры и предварительный разбор дел на основе аналогичных случаев, интеллектуальное распространение новостей, интеллектуальная компьютерная диагностика и лечение и т. д. Многие организации рассматривают платформы или системы, основанные на инженерии знаний как важную инфраструктуру знаний. Однако словари инженерии знаний, основные конструктивные компоненты инженерии знаний, процессы инженерии знаний и их отношения еще четко не определены. Это вызывает недопонимание и ненужные расходы на коммуникацию между поставщиками данных, фундаментальных технологий, алгоритмов, а также системных интеграторов и других заинтересованных сторон в системах инженерии знаний.
Чтобы облегчить сотрудничество между заинтересованными сторонами инженерии знаний, характеристики и приложения инженерии знаний могут быть всесторонне описаны и классифицированы. Предполагается, что настоящий стандарт будет использоваться в качестве руководства по построению систем инженерии знаний.
... Настоящий стандарт определяет эталонную архитектуру инженерии знаний в области искусственного интеллекта. Эталонная архитектура описывает роли в рамках инженерии знаний, действия, конструктивные уровни, компоненты и их отношения между собой и другими системами с точки зрения системного пользователя и функциональных представлений. Настоящий стандарт также содержит общий словарь инженерии знаний с определениями терминов инженерии знаний.»
Содержание стандарта следующее:
Предисловие
Введение
1. Область применения
2. Нормативные ссылки
3. Термины и определения
4. Сокращения
5. Представления об инженерии знаний
6. Заинтересованные стороны инженерии знаний
7. Аспекты, представляющие интерес для заинтересованных сторон инженерии знаний
8. Эталонная архитектура инженерии знаний
9. Ключевые технологии инженерии знаний и вычислительные методы
10. Основные поддерживающие технологии и цифровая инфраструктура инженерии знаний
Приложение А (справочное): Примеры базовых инструментов инженерии знаний
Приложение В (справочное): Технические характеристики, относящиеся к инженерии знаний
Приложение С (справочное): Характеристики типичных приложений инженерии знаний
Приложение D (справочное): Жизненный цикл инженерии знаний
Приложение Е (справочное): Построение архитектуры решений на основе стандарта ISO/IEC/IEEE 42010:2022
Библиография
Источник: сайт Росстандарта
https://protect.gost.ru/document1.aspx?control=31&baseC=6&id=263933
Комментариев нет:
Отправить комментарий