Интеграция знаний: подходы и применения

Введение

Интеграция знаний – это процесс синтеза нескольких моделей знаний (или представлений) в единую модель (представление). В отличие от интеграции информации, которая предполагает объединение информации с различными схемами и моделями представления, интеграция знаний больше ориентирована на синтез понимания конкретного предмета с разных точек зрения. Например, набор оценок студента может иметь множество интерпретаций, каждая из которых представляет определенную перспективу. Достижение целостного, интегрированного взгляда и понимания этой информации возможно, если эти интерпретации можно объединить под единой моделью, например, индексом успеваемости студента. Веб-система Inquiry Science Environment (WISE), разработанная в Калифорнийском университете в Беркли, была создана на основе теории интеграции знаний. Интеграция знаний также изучалась как процесс включения новой информации в существующий объем знаний, используя междисциплинарный подход. Этот процесс включает в себя определение того, как новая информация взаимодействует с существующими знаниями, как существующие знания следует модифицировать для учета новой информации и как новую информацию следует изменить в свете существующих знаний. Обучающий агент, активно исследующий последствия новой информации, может выявлять и использовать различные возможности обучения, например, для разрешения конфликтов знаний и восполнения пробелов в знаниях. Используя эти возможности обучения, агент способен учиться, выходя за рамки явного содержания новой информации. Программа машинного обучения KI, разработанная Мюрреем и Портером в Техасском университете в Остине, была создана для изучения использования автоматизированной и полуавтоматизированной интеграции знаний с целью помощи инженерам знаний в создании больших баз знаний. Одним из возможных методов является семантическое сопоставление. Недавно был представлен метод, позволяющий минимизировать усилия, затрачиваемые на проверку и визуализацию сопоставлений, основанный на минимальных сопоставлениях. Минимальные сопоставления – это сопоставления высокого качества, обладающие следующими свойствами: i) все остальные сопоставления могут быть вычислены на их основе за время, линейно зависящее от размера входных графов, и ii) ни одно из них нельзя удалить без потери свойства i). Университет Ватерлоо предлагает программу бакалавриата по интеграции знаний в качестве основной или дополнительной специализации. Программа была запущена в 2008 году.

Knowledge integration is the process of synthesizing multiple knowledge models (or representations) into a common model (representation). Compared to information integration, which involves merging information having different schemas and representation models, knowledge integration focuses more on synthesizing the understanding of a given subject from different perspectives. For example, multiple interpretations are possible of a set of student grades, typically each from a certain perspective. An overall, integrated view and understanding of this information can be achieved if these interpretations can be put under a common model, say, a student performance index. The Web based Inquiry Science Environment (WISE), from the University of California at Berkeley has been developed along the lines of knowledge integration theory. Knowledge integration has also been studied as the process of incorporating new information into a body of existing knowledge with an interdisciplinary approach. This process involves determining how the new information and the existing knowledge interact, how existing knowledge should be modified to accommodate the new information, and how the new information should be modified in light of the existing knowledge. A learning agent that actively investigates the consequences of new information can detect and exploit a variety of learning opportunities; e. g., to resolve knowledge conflicts and to fill knowledge gaps. By exploiting these learning opportunities the learning agent is able to learn beyond the explicit content of the new information. The machine learning program KI, developed by Murray and Porter at the University of Texas at Austin, was created to study the use of automated and semi automated knowledge integration to assist knowledge engineers constructing a large knowledge base. A possible technique which can be used is semantic matching. More recently, a technique useful to minimize the effort in mapping validation and visualization has been presented which is based on Minimal Mappings. Minimal mappings are high quality mappings such that i) all the other mappings can be computed from them in time linear in the size of the input graphs, and ii) none of them can be dropped without losing property i). The University of Waterloo operates a Bachelor of Knowledge Integration undergraduate degree program as an academic major or minor. The program started in 2008.