L'intégration des connaissances est le processus de synthétiser plusieurs modèles ou représentations de connaissances en un modèle commun (représentation). Contrairement à l'intégration d'informations, qui fusionne des données avec des schémas différents, l'intégration des connaissances met l'accent sur la combinaison de compréhensions issues de diverses perspectives sur un sujet donné. Par exemple, un ensemble de notes d'étudiants peut être interprété de multiples façons ; une vue intégrée pourrait utiliser un modèle commun comme un indice de performance étudiant pour unifier ces interprétations.
Ce concept a été étudié dans des domaines tels que l'éducation, les sciences cognitives et l'intelligence artificielle. En éducation, l'environnement Web-based Inquiry Science Environment (WISE), développé à l'Université de Californie à Berkeley, applique la théorie de l'intégration des connaissances pour aider les étudiants à relier des idées scientifiques. En IA, l'intégration des connaissances est cruciale pour construire des systèmes qui apprennent à partir de nouvelles informations et mettent à jour les bases de connaissances existantes.
Fondements théoriques
L'intégration des connaissances implique d'incorporer de nouvelles informations dans les connaissances existantes grâce à une approche interdisciplinaire. Ce processus nécessite de déterminer comment les nouvelles et les anciennes connaissances interagissent, comment les connaissances existantes doivent être modifiées pour accueillir les nouvelles informations, et comment les nouvelles informations doivent être adaptées à la lumière de la compréhension antérieure. Un agent d'apprentissage qui enquête activement sur les conséquences des nouvelles informations peut détecter et exploiter des opportunités d'apprentissage, comme résoudre des conflits de connaissances ou combler des lacunes, lui permettant d'apprendre au-delà du contenu explicite des nouvelles informations.
Applications en intelligence artificielle
En Artificial intelligence, l'intégration des connaissances est utilisée pour combiner les sorties de plusieurs modèles ou sources. Par exemple, les Large language models peuvent intégrer des connaissances provenant de différents corpus d'entraînement ou d'interactions utilisateur. Des techniques comme la correspondance sémantique aident à aligner les représentations, tandis que les correspondances minimales réduisent l'effort de validation et de visualisation. Le programme d'apprentissage automatique KI, développé par Murray et Porter à l'Université du Texas à Austin, a été créé pour étudier l'intégration automatisée et semi-automatisée des connaissances afin d'assister les ingénieurs de connaissances dans la construction de grandes bases de connaissances.
Perspectives éducatives
La perspective de l'intégration des connaissances dans l'apprentissage met l'accent sur l'aide aux étudiants pour construire une compréhension cohérente en reliant les idées à travers les contextes. WISE soutient cela en fournissant des activités basées sur l'investigation qui incitent les étudiants à articuler et affiner leurs idées. Les recherches de Linn et d'autres ont montré que cette approche améliore la capacité des étudiants à raisonner sur des phénomènes scientifiques complexes. L'Université de Waterloo propose un programme de baccalauréat en intégration des connaissances, lancé en 2008, qui enseigne aux étudiants à synthétiser des connaissances à travers les disciplines.
Techniques et défis
Un défi clé est la mise en correspondance entre différentes représentations de connaissances. La correspondance sémantique identifie les correspondances entre concepts, tandis que les correspondances minimales fournissent des correspondances de haute qualité à partir desquelles toutes les autres peuvent être dérivées en temps linéaire. Ces techniques aident à automatiser le processus d'intégration, mais une supervision humaine est souvent nécessaire pour garantir l'exactitude. En Machine learning, l'intégration des connaissances peut impliquer la combinaison de prédictions de plusieurs modèles, comme dans les méthodes d'ensemble, ou la mise à jour d'un modèle avec de nouvelles données sans oubli catastrophique.
Orientations futures
À mesure que les systèmes d'IA deviennent plus complexes, l'intégration des connaissances jouera un rôle vital pour leur permettre d'apprendre en continu et de raisonner à travers les domaines. La recherche en Deep learning et Neural networks explore des moyens d'intégrer des connaissances provenant de différentes modalités ou tâches. Le développement de modèles basés sur Transformer (architecture) a également souligné la nécessité d'intégrer des connaissances de sources diverses pour améliorer les performances et la fiabilité.