Tietojen suunnittelu on tekoälyn (AI) ala, joka luo tietoja koskeviin sääntöihin ihmisen asiantuntijan ajatusprosessin jäljittelemiseksi. Siinä tarkastellaan tehtävän tai päätöksen rakennetta sen tunnistamiseksi, miten johtopäätökseen päästään. Tämän jälkeen voidaan luoda kirjasto ongelmanratkaisumenetelmistä ja jokaiselle käytetystä lisätaitotiedosta, ja sitä voidaan käyttää järjestelmän diagnosoimina ongelvina. Saatu ohjelmisto voisi sitten auttaa diagnoosissa, ongelmien selvittämisessä ja ongelmien ratkaisemisessa joko yksinään tai tukihenkilölle ihmisagentille.
Tietojen suunnittelun hajottaminen
Tietotekniikka pyrki siirtämään ongelmanratkaisujen asiantuntijoiden asiantuntemusta ohjelmaan, joka voisi ottaa samat tiedot ja päästä samaan johtopäätökseen. Tätä lähestymistapaa kutsutaan siirtoprosessiksi, ja se hallitsi varhaisia tietotekniikan yrityksiä. Se epäonnistui; Koska tutkijat ja ohjelmoijat ymmärsivät, että ihmisten päätöksenteossa käyttämä tieto ei ole aina selkeää. Vaikka monet päätökset voidaan jäljittää aikaisempaan kokemukseen siitä, mikä toimi, ihmiset käyttävät rinnakkaisia tietoryhmiä, jotka eivät aina näytä loogisesti liittyvän käsillä olevaan tehtävään. Jotkut siitä, mitä toimitusjohtajat ja tähti-sijoittajat kutsuvat suolistunteeksi tai intuitiivisiksi harppauksiksi, kuvataan paremmin analogisina päättelyinä ja epälineaarisena ajatteluna. Nämä ajattelutavat eivät ole omiaan suorille, vaiheittaisille päätöksentekopuille, ja ne voivat vaatia tietolähteiden hankkimista, joiden näyttäminen maksaa enemmän kuin on syytä tuoda ja käsitellä.
Siirtoprosessi on jätetty mallinnusprosessin puolesta. Sen sijaan, että yritettäisiin seurata päätöksentekoprosessia, tietotekniikka keskittyy sellaisen järjestelmän luomiseen, joka saavuttaa samat tulokset kuin asiantuntija seuraamalla samaa polkua tai napauttamatta samoja tietolähteitä. Tämä eliminoi joitain epälineaariseen ajatteluun käytetyn tiedon jäljittämistä koskevia ongelmia, koska sitä tekevät ihmiset eivät usein ole tietoisia vetämästään tiedosta. Niin kauan kuin päätelmät ovat vertailukelpoisia, malli toimii. Kun malli on jatkuvasti tulossa lähelle ihmisten asiantuntijaa, sitä voidaan hienosäätää. Huonot päätelmät voidaan jäljittää ja korjata virheet, ja prosesseja, jotka luovat vastaavia tai parempia päätelmiä, voidaan rohkaista.
Tietojen suunnittelu ihmisen asiantuntijoiden ylittämiseksi
Tietojen suunnittelu on jo integroitu päätöksenteko-ohjelmistoihin. Erikoistuneita tietotekniikan insinöörejä työskentelee monilla aloilla, joilla edistetään ihmisen kaltaisia toimintoja, mukaan lukien koneiden kyky tunnistaa kasvot tai jäsentää sitä, mitä ihminen sanoo tarkoitusta varten. Mallin monimutkaisuuden kasvaessa tietotekniikan insinöörit eivät ehkä ymmärrä täysin päätelmien tekemistä. Lopulta tietotekniikan ala siirtyy sellaisten järjestelmien luomisesta, jotka ratkaisevat sekä ihmisiä että ongelmia, sellaisiin, jotka tekevät sen kvantitatiivisesti paremmin kuin ihmiset. Yhdistämällä nämä tietotekniikan mallit muihin kykyihin, kuten luonnollisen kielen käsittelyyn (NLP) ja kasvojentunnistukseen, tekoäly voisi olla paras palvelin, talousneuvoja tai matkatoimisto, jonka maailma on koskaan nähnyt.
