| Epistemowikia Revista «Hiperenciclopédica» de Divulgación del Saber Segunda Época, Año VII Vol. 6, Núm. 4: de octubre a diciembre de 2012 (en curso) | Epistemowikia es parte de
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Ingeniería del Conocimiento
De Epistemowikia
Según John F. Sowa [257] la Ingeniería del Conocimiento analiza el conocimiento acerca de algo y lo transforma en una forma computable con algún propósito. Como toda ingeniería, usa las ciencias como herramientas para resolver problemas prácticos bajo restricciones reales presupuestarias y de tiempo.
Para ello tenemos a nuestra disposición:
- múltiples recursos inteligentes; por ellos entendemos metodologías, tecnologías y sistemas efectivamente computables y humanamente interpretables desarrollados con la finalidad de simular la reproducción de ciertos comportamientos humanos inteligentes (percepción, razonamiento y acción humana), incluyendo agentes inteligentes software (ISA), interfaces avanzados de usuario, herramientas de comunicación segura en red, herramientas de optimización multicriterio;
- tecnologías de la información y de la comunicación;
- modelos basados en soft computing, esto es, sistemas híbridos inteligentes que en sus bases metodológicas incluyen lógica borrosa (fuzzy), redes de neuronas artificiales, mapas autoorganizativos, algoritmos genéticos, programación evolutiva y modelización probabilística.
Todos ellos nos ayudan a combinar los razonamientos cuantitativos con los cualitativos, lo empírico con lo intuitivo, con las estimaciones basadas en conocimiento, y con lo inferido de las simulaciones y animaciones, y todo esto en entornos posibles de datos, información y conocimiento incompleto, impreciso o incierto.
En la base debe existir una sólida Arquitectura de la Información.
En el ámbito empresarial, tales recursos —herramientas en realidad, ¿no?—, apoyados en el trabajo en equipo y en la conectividad con otros recursos propios o externos, ayudan a determinar las estrategias de negocio y a conseguir la satisfacción del cliente y un buen posicionamiento en los mercados, siempre amparados por los marcos jurídico, ético y social.
Los profesionales deben estar preparados para comprender y afrontar las cuestiones sociales que emerjan de su trabajo. Este contexto social y profesional incluye diferentes aspectos de la interacción hombre-máquina, tal como la seguridad y privacidad en bases de datos y redes, propiedad intelectual y temas de equidad.
Es necesario que estudiemos también las diferentes formas de interacción entre humanos y máquinas, con el fin de mejorar la calidad de estas interacciones y la efectividad de aquellos que usan la tecnología. Esto incluye la concepción, diseño, implementación, análisis de riesgo y el efecto que producen los interfaces y herramientas en aquellos que los usan en su trabajo: usuarios y modos de uso, modelado de interfaces, usabilidad y de la accesibilidad, Arquitectura de la Información, sistemas de gestión de contenidos, Uso de Estándares, Presentación Efectiva del Conocimiento, Inteligibilidad, etc.
Insistir en la importancia de los Sistemas de Ayuda a la Decisión. Michael Cooley [194] afirma que «la teoría de la decisión sólo se aplica, en la mayor parte de los casos, cuando las partes más difíciles de la decisión ya han sido tomadas.»
Nos pasamos toda la vida decidiendo, individualmente o en comunidad. Muchas veces notamos la falta de un sistema que nos ayude a decidir, que nos ayude a procesar mejor toda la información y conocimiento que nos conduzcan hacia una decisión.
La resolución de cualquier proceso de decisión supone la «navegación inteligente» a través de un universo de conceptos, donde estos son evaluados los unos frente a los otros, en función de diversas valoraciones de su relevancia, influencia e interdependencia, lo cual hace progresar al proceso de decisión hacia las decisiones finales, que qué duda cabe, serán las mejores que podramos tomar.
No debemos olvidar que en el gobierno de esta navegación participan la pragmática (conocimiento del dominio), la semántica (significado) y la sintaxis (gramaticalidad del medio). Y como apuntábamos anteriormente tampoco podemos olvidar la posible inmersión en ambientes de datos, información y conocimiento incompleto, impreciso o incierto. Todos estos recursos, tecnologías y modelos de los que hemos hablado deben «aprender» a ayudarnos en este tipo de ambientes.
Referencias
- [257] John F. Sowa. Knowledge Representation. Logical, Philosophical, and Computational Foundations . Brooks/Cole, Pacific Grove , California , 2000.
- [194] M. Cooley. Architect or Bee? Hogarth Press, London , UK , 1987.
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© Juan Miguel León Rojas, 2007.
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