Инженерия знаний

Инженерия знаний - это дисциплина в области искусственного интеллекта (ИИ), которая связана с интеграцией, управлением и использованием информации таким образом, чтобы машины могли выполнять сложные задачи решения проблем и принятия решений. Она включает проектирование, создание и обслуживание систем, которые могут имитировать человеческие процессы принятия решений, используя огромные объемы структурированной и неструктурированной информации. Эта область критически важна в нескольких приложениях, от обработки естественного языка, робототехники и экспертных систем до более специализированной области алгоритмической торговли.

Основы инженерии знаний

Инженерия знаний охватывает различные основные компоненты, включая приобретение знаний, представление знаний, валидацию знаний и рассуждение. Каждый аспект играет ключевую роль в создании эффективной системы, основанной на знаниях.

Приобретение знаний

Приобретение знаний включает извлечение экспертизы от человеческих экспертов или из других источников, таких как базы данных, документы и датчики. Методы, используемые при приобретении знаний, включают интервью, анкеты и автоматизированный сбор данных из существующих систем. Затем эта информация преобразуется в форму, которую можно интегрировать в машиночитаемый формат.

Представление знаний

После приобретения знаний их необходимо представить таким образом, чтобы система могла ими манипулировать. Представление знаний включает использование символов для моделирования сложных структур знаний с применением таких методологий, как семантические сети, фреймы и онтологии. Общие фреймворки в представлении знаний включают:

• Семантические сети: Это графы, представляющие отношения между концепциями.
• Фреймы: Структуры данных для разделения знаний на подструктуры путем представления “стереотипных ситуаций”.
• Онтологии: Формальные представления набора концепций в предметной области и отношений между этими концепциями.

Валидация знаний

Валидация знаний обеспечивает точность и релевантность приобретенных и представленных знаний. Этот процесс включает методы верификации, аналогичные методам тестирования программного обеспечения, включая проверки согласованности, полноты и валидацию по реальным сценариям.

Рассуждение

Рассуждение - это процесс, посредством которого система использует представленные знания для решения проблем, принятия решений и генерации новой информации. Различные типы рассуждений включают:

• Дедуктивное рассуждение: Получение конкретных выводов из общих принципов.
• Индуктивное рассуждение: Обобщение на основе конкретных случаев.
• Абдуктивное рассуждение: Выведение наиболее вероятного объяснения из неполной информации.

Методы и инструменты в инженерии знаний

В инженерии знаний используются различные инструменты и методы для достижения сложной интеграции и использования знаний.

Системы, основанные на правилах

Системы, основанные на правилах, являются одной из ранних форм систем знаний. Они состоят из набора правил “если-то”, кодирующих человеческую экспертизу и используемых для вывода заключений из данных. Эти системы широко используются в таких областях, как медицинская диагностика и автоматизация бизнес-правил.

Онтологическая инженерия

Онтологическая инженерия включает создание онтологий для категоризации и моделирования концепций в конкретных областях. Онтологии играют критическую роль в технологиях семантического веба и системах информационного поиска.

Машинное обучение

Подходы машинного обучения (ML) все чаще интегрируются с инженерией знаний. Такие методы, как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, используются для автоматического извлечения закономерностей и построения моделей на основе данных.

Обработка естественного языка (NLP)

Методы NLP позволяют системам обрабатывать и понимать человеческий язык. Это особенно важно в инженерии знаний для таких задач, как информационный поиск, суммаризация текста и диалоговые системы.

Применение инженерии знаний в алгоритмической торговле

Алгоритмическая торговля, или алго-трейдинг, относится к использованию компьютерных алгоритмов для автоматического принятия торговых решений, отправки ордеров и управления инвестициями на финансовых рынках. Методы инженерии знаний значительно улучшают производительность и возможности этих систем.

Разработка и оптимизация стратегий

В алгоритмической торговле различные торговые стратегии разрабатываются на основе исторических данных и экспертных знаний. Методы инженерии знаний облегчают формулирование и оптимизацию этих стратегий путем:

• Моделирования различных рыночных условий и сценариев.
• Анализа исторических трендов и закономерностей.
• Тестирования и валидации эффективности стратегии с использованием бэктестинга.

Управление рисками

Инженерия знаний играет решающую роль в разработке продвинутых систем управления рисками, которые динамически оценивают и снижают риски, связанные с торговыми стратегиями. Эти системы могут:

• Использовать правила на основе знаний для определения приемлемых уровней риска.
• Применять модели оценки рисков на основе ИИ.
• Непрерывно обучаться и адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям.

Анализ настроений

Анализ настроений, распространенный метод NLP, используется в алгоритмической торговле для оценки настроений рынка на основе новостных статей, социальных сетей и финансовых отчетов. Эта информация способствует принятию более обоснованных торговых решений.

Системы поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решений (DSS), основанные на знаниях, предлагают ценные insights и рекомендации трейдерам. Эти системы используют рассуждение на основе прецедентов, нейронные сети и другие методы ИИ для предоставления практически применимой информации на основе исторических данных и анализа рынка в реальном времени.

Примеры компаний

Несколько компаний находятся на переднем крае интеграции инженерии знаний в системы алгоритмической торговли:

• Numerai: Numerai - хедж-фонд, использующий специалистов по данным со всего мира с применением машинного обучения и методов инженерии знаний для краудсорсинга торговых стратегий.

• Kensho Technologies: Kensho использует продвинутую инженерию знаний и ИИ для составления финансовых прогнозов и предоставления комплексного экономического анализа. Системы Kensho могут анализировать большие наборы данных и предоставлять контекстные insights для лучшего принятия решений.

• Bridgewater Associates: Bridgewater - один из крупнейших хедж-фондов в мире. Они включают принципы инженерии знаний в свои систематические инвестиционные процессы для понимания рыночных корреляций и прогнозирования экономических движений.

• Two Sigma: Инвестиционная фирма, специализирующаяся на систематических стратегиях и количественном моделировании. Two Sigma использует обширные данные и методы ИИ, включая инженерию знаний, для информирования своих торговых решений.

Проблемы и будущие направления

Инженерия знаний сталкивается с рядом проблем, особенно в высокодинамичных и интенсивных по данным областях, таких как алгоритмическая торговля. К ним относятся трудности:

• Непрерывного обновления и поддержания точных баз знаний.
• Бесшовной интеграции разнородных источников данных.
• Решения вопросов масштабируемости и скорости процессов рассуждения в приложениях реального времени.

Однако область быстро развивается, и достижения в таких технологиях, как глубокое обучение, периферийные вычисления и квантовые вычисления, обещают расширить границы возможного. Будущие направления могут включать более бесшовную интеграцию человеческого и машинного интеллекта, более сложные модели для прогнозной аналитики и разработку более надежных фреймворков для автоматического обновления и верификации знаний.

Эффективно используя принципы инженерии знаний, отрасли, особенно финансовая, могут получить значительные преимущества с точки зрения повышения эффективности, лучшего принятия решений и более адаптивных и устойчивых систем.