Knowledge Engineering là gì? Quy trình, Tầm quan trọng và Cơ hội việc làm hấp dẫn

Knowledge Engineering là gì? 

Kỹ thuật tri thức, tiếng Anh là Knowledge Engineering, là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) cố gắng mô phỏng phán đoán và hành vi của một chuyên gia (con người) trong một lĩnh vực nhất định.

Knowledge Engineering là công nghệ đằng sau, tạo ra các hệ thống chuyên gia (Expert systems) để hỗ trợ các vấn đề liên quan đến lĩnh vực tri thức được lập trình. Các hệ thống chuyên gia bao gồm một cơ sở tri thức lớn, có thể mở rộng, được tích hợp với một công cụ quy tắc xác định cách áp dụng thông tin cho từng tình huống cụ thể.

Các kỹ sư tri thức (Knowledge engineers) có thể tạo ra một hệ thống kết hợp học máy để có thể học hỏi kinh nghiệm giống như cách con người làm. Các hệ thống chuyên gia được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, dịch vụ khách hàng, dịch vụ tài chính, sản xuất và luật.

Knowledge Engineering hoạt động như thế nào?

Kỹ thuật tri thức là một quá trình được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp. Quá trình này sử dụng các thuật toán mô phỏng suy nghĩ và mô hình của một chuyên gia. Nó xử lý các câu hỏi và vấn đề như một chuyên gia con người, đưa ra quyết định giống như cách mà con người đưa ra quyết định.

Một hệ thống Knowledge Engineering xem xét cấu trúc của một nhiệm vụ được thực hiện hoặc quyết định do con người đưa ra. Nó nghiên cứu cách đạt được kết luận và giải quyết vấn đề hoặc câu hỏi bằng cách sử dụng một thư viện các phương pháp giải quyết vấn đề và lượng kiến ​​thức bổ sung. 

Các hệ thống kỹ thuật tri thức có thể hỗ trợ các nhiệm vụ sau:

• Xử lý sự cố
• Giải quyết vấn đề
• Hỗ trợ con người
• Hoạt động như một đại lý ảo

Các hệ thống này yêu cầu một lượng lớn kiến ​​thức bổ sung để cho phép suy luận tương tự và suy nghĩ phi tuyến tính. Chúng sử dụng phương pháp mô hình hóa, dựa trên các tập hợp kiến ​​thức và quy trình khác nhau để đi đến cùng một kết luận cho một câu hỏi hoặc vấn đề nhất định. Người ta kỳ vọng rằng các hệ thống kỹ thuật tri thức sẽ có chuyên môn ảo vượt qua cả khả năng của con người.

Knowledge Engineering thường bao gồm năm bước sau:

• Thu thập tri thức từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như văn bản, chuyên gia con người, kho dữ liệu lớn và cảm biến .
• Xác minh tri thức bằng cách sử dụng các trường hợp thử nghiệm mà các chuyên gia con người thực hiện để đảm bảo chúng đúng.
• Tri thức được tổ chức, mã hóa và cung cấp trong một cơ sở tri thức.
• Phần mềm đưa ra các suy luận dựa trên tri ​​thức được tổ chức và mã hóa.
• Đưa ra giải thích cơ sở cho một kết luận nhất định.

Trong đó, bước quan trọng nhất là đảm bảo cơ sở tri thức chính xác và kịp thời. Một khía cạnh quan trọng khác của quy trình Kỹ thuật tri thức là có tác động từ con người để đảm bảo hệ thống đang thực hiện công việc của nó. Kỹ sư sẽ phát triển các quy tắc cho hệ thống để nó hoạt động giống như con người và đưa ra kết luận giống như một chuyên gia về con người.

Tại sao kỹ thuật tri thức lại quan trọng?

Knowledge Engineering rất quan trọng bởi 4 lý do sau:

• Tăng tốc độ ra quyết định. Khả năng AI trong các hệ thống này giúp tăng tốc quá trình xử lý thông tin và đưa ra quyết định. Một hệ thống kỹ thuật tri thức có thể xác định một nhiệm vụ và hướng tới một kết luận hợp lý bằng cách sử dụng kiến ​​thức chuyên môn của nó.
• Xử lý các tập dữ liệu lớn. Khi các tổ chức xử lý lượng dữ liệu đang lớn dần, họ cần cách để xử lý dữ liệu và đưa ra quyết định hiệu quả, và đó là điều mà kỹ thuật tri thức mang lại.
• Phát triển các hệ chuyên gia. Kết quả kỹ thuật tri thức trong các hệ thống chuyên gia được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp, bao gồm y học, kỹ thuật và tài chính. Ví dụ, hệ thống chuyên gia tài chính cung cấp lời khuyên về quyết định đầu tư, quản lý danh mục đầu tư và đánh giá rủi ro.
• Tạo ra các hệ thống hỗ trợ quyết định. Kỹ thuật tri thức cung cấp thông tin và công cụ mà mọi người cần để đưa ra quyết định tốt hơn. Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chăm sóc sức khỏe, sản xuất và bán lẻ.

Cần kiến thức gì để làm việc trong ngành Knowledge Engineering?

Các kỹ sư tri thức thiết kế và duy trì các hệ thống chuyên gia thông qua Knowledge Engineering. Các công việc trong lĩnh vực này yêu cầu bằng Cử nhân Khoa học trong lĩnh vực như khoa học máy tính hoặc toán học.

Một kỹ sư tri thức phải có chuyên môn về ngôn ngữ AI và biểu diễn tri thức. Họ cũng phải là một chuyên gia tên miền trong một lĩnh vực cụ thể. Ví dụ, một kỹ sư tri thức thiết kế một hệ thống chuyên gia trong lĩnh vực y tế nên có kinh nghiệm trước đó về y học hoặc chăm sóc sức khỏe. Kỹ sư xây dựng hệ thống chuyên gia cho ứng dụng tài chính cần có kinh nghiệm làm việc và chuyên môn về tài chính ngân hàng.

Các bộ kỹ năng liên quan cho một kỹ sư tri thức bao gồm:

• Trí tuệ nhân tạo (AI)
• Trải nghiệm khách hàng (customer experience)
• Phân tích dữ liệu (data analysis)
• Phân loại dữ liệu (data classification)
• Quản lý thông tin (information management)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing)
• Học máy (machine learning)
• Công cụ tìm kiếm (search engines)
• Lập trình phần mềm (software programming)
• Thiết kế hệ thống (systems design)

Các kỹ sư tri thức cũng cần có kỹ năng giao tiếp (lời nói và văn bản) tốt. Bởi công việc yêu cầu sự đóng góp vào các quyết định kinh doanh trong các dự án mà kỹ sư tri thức đang thực hiện và giúp đưa ra các quyết định về phát triển sản phẩm trong khuôn khổ cải tiến liên tục.

Trách nhiệm của Knowledge Engineer

Một kỹ sư tri thức có nhiệm vụ:

• Phát triển, duy trì và liên tục cải thiện nội dung cơ sở tri thức, phân loại và tổ chức
• Giải thích dữ liệu bằng cách so sánh các giá trị mục tiêu và thực tế
• Làm việc trên các quy trình để quản lý, tạo và sử dụng kiến ​​thức
• Phân loại sự kiện
• Nhận biết nguyên nhân sai sót và giảm sai sót trong công việc
• Hỗ trợ các sáng kiến ​​và mục tiêu kinh doanh
• Loại bỏ các điều kiện quan trọng bằng cách hành động
• Lập kế hoạch một loạt các hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể
• hướng đối thoại, tư vấn theo chủ đề cụ thể cho mọi người
• Dự đoán các sự kiện dựa trên các sự kiện cụ thể...

Mức lương của Knowledge Engineer

Các chuyên gia trẻ tuổi có thể mong đợi mức lương hàng năm khoảng 60.000 đô la. Với một vài năm kinh nghiệm chuyên môn, mức lương trung bình cho một kỹ sư tri thức là 83.000 đô la. Ở vị trí cấp cao, mức lương dự kiến ​​là 140.000 đô la.

Một kỹ sư tri thức tự do kiếm được bao nhiêu?

Mức lương trung bình của một Kỹ sư tri thức freelancer (2022) là 108 đô/giờ, khoảng 864 đô la/ngày cho một ngày làm việc 8 giờ.

Lợi ích của việc sử dụng Knowledge Engineering

Lợi ích của Kỹ thuật tri thức như sau:

• Kỹ thuật tri thức giúp tạo ra một hệ thống chuyên gia tốt hơn.
• Kiến thức miền khác nhau có thể được tập hợp lại với nhau để giải quyết các vấn đề phức tạp.
• Các mô hình được tạo bằng kỹ thuật tri thức rất mạnh mẽ.
• Khi được kết hợp với NLP, chúng có thể đọc các truy vấn và cung cấp giải pháp, giống như một chatbot.

Sự phát triển của Knowledge Engineering

Các nhà khoa học thực hiện công việc ban đầu về kỹ thuật tri thức đã sử dụng phương pháp chuyển giao, trong đó, họ cố gắng chuyển kiến ​​thức của con người và quy trình ra quyết định vào một chương trình. Các chương trình này được thiết kế để đưa ra kết luận giống như một chuyên gia về con người trong tình huống tương tự theo quy trình cụ thể. Tuy nhiên, các nhà phát triển ban đầu nhận thấy rằng chuyên môn mà một chuyên gia cần có để trả lời các câu hỏi hoặc phản hồi các vấn đề là quá nhiều kiến ​​thức bổ sung.

Các hệ thống dựa trên tri thức này cũng không thể mô phỏng chính xác trực giác mà con người sử dụng để đưa ra quyết định. 

Knowledge Engineering hiện đại tìm cách đạt được những kết luận mà các chuyên gia con người sẽ đạt được nhưng nó không nhất thiết phải tuân theo quy trình giống như con người. KBS hướng tới mục đích đạt được những kết luận này hoặc hiệu quả hơn con người có thể.

Thách thức tồn tại cho các hệ thống kỹ thuật tri thức là chúng không thể thích ứng với những điều không thể đoán trước như cách mà các chuyên gia con người có thể làm.

Kỹ thuật tri thức để vượt qua chuyên gia con người?

Kỹ thuật tri thức đã được tích hợp vào phần mềm hỗ trợ quyết định. Trong nhiều lĩnh vực khác nhau, các kỹ sư tri ​​thức chuyên ngành được tuyển dụng nhằm thúc đẩy các chức năng của máy móc giống như con người, bao gồm khả năng nhận dạng khuôn mặt hay phân tích ý nghĩa của những điều con người nói.

Cuối cùng, lĩnh vực công nghệ tri thức sẽ đi từ việc tạo ra các hệ thống giải quyết vấn đề giống như con người sang hệ thống giải quyết vấn đề tốt hơn con người về mặt định lượng.

Khi các mô hình kỹ thuật tri thức kết hợp cùng các khả năng khác như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận dạng khuôn mặt, trí tuệ nhân tạo có thể trở thành máy chủ, cố vấn tài chính hoặc đại lý du lịch tốt nhất trên thế giới. 

Kết luận

Knowledge Engineering là mô phỏng quá trình suy nghĩ của một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể. Nguyên tắc chung là đặt ra các nhiệm vụ, các câu hỏi và các vấn đề giống như một chuyên gia sẽ làm trước khi đưa ra quyết định. Tạo một bản đồ đường để đi đến kết luận. Để đạt được mục tiêu, mô hình cần có kiến ​​thức, chuyên môn tương ứng và phương pháp khắc phục sự cố. Các mô hình được tạo bằng kỹ thuật tri thức rất mạnh mẽ và có độ chính xác cao.