ज्ञान एकीकरण कई ज्ञान मॉडलों या अभ्यावेदनों को एक सामान्य मॉडल (अभ्यावेदन) में संश्लेषित करने की प्रक्रिया है। सूचना एकीकरण के विपरीत, जो विभिन्न स्कीमाओं वाले डेटा को मिलाता है, ज्ञान एकीकरण किसी विषय पर विभिन्न दृष्टिकोणों से समझ को संयोजित करने पर जोर देता है। उदाहरण के लिए, छात्रों के ग्रेड के एक सेट की कई तरीकों से व्याख्या की जा सकती है; एक एकीकृत दृष्टिकोण इन व्याख्याओं को एकजुट करने के लिए छात्र प्रदर्शन सूचकांक जैसे सामान्य मॉडल का उपयोग कर सकता है।
यह अवधारणा शिक्षा, संज्ञानात्मक विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे क्षेत्रों में अध्ययन की गई है। शिक्षा में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले में विकसित वेब-आधारित जांच विज्ञान वातावरण (WISE), छात्रों को वैज्ञानिक विचारों को जोड़ने में मदद करने के लिए ज्ञान एकीकरण सिद्धांत लागू करता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता में, ज्ञान एकीकरण उन प्रणालियों के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण है जो नई जानकारी से सीखते हैं और मौजूदा ज्ञान आधारों को अद्यतन करते हैं।
सैद्धांतिक आधार
ज्ञान एकीकरण में अंतःविषय दृष्टिकोण के माध्यम से नई जानकारी को मौजूदा ज्ञान में शामिल करना शामिल है। इस प्रक्रिया के लिए यह निर्धारित करना आवश्यक है कि नया और मौजूदा ज्ञान कैसे परस्पर क्रिया करता है, नई जानकारी को समायोजित करने के लिए मौजूदा ज्ञान को कैसे संशोधित किया जाना चाहिए, और पूर्व समझ के आलोक में नई जानकारी को कैसे अनुकूलित किया जाना चाहिए। एक सीखने वाला एजेंट जो नई जानकारी के परिणामों की सक्रिय रूप से जांच करता है, वह सीखने के अवसरों का पता लगा सकता है और उनका लाभ उठा सकता है, जैसे ज्ञान संघर्षों को हल करना या अंतराल भरना, जिससे वह नई जानकारी की स्पष्ट सामग्री से परे सीख सकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अनुप्रयोग
Artificial intelligence में, ज्ञान एकीकरण का उपयोग कई मॉडलों या स्रोतों से आउटपुट को संयोजित करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, Large language model विभिन्न प्रशिक्षण कोरपोरा या उपयोगकर्ता इंटरैक्शन से ज्ञान एकीकृत कर सकते हैं। सिमेंटिक मैचिंग जैसी तकनीकें अभ्यावेदन को संरेखित करने में मदद करती हैं, जबकि न्यूनतम मैपिंग सत्यापन और विज़ुअलाइज़ेशन में प्रयास को कम करती हैं। टेक्सास विश्वविद्यालय, ऑस्टिन में मरे और पोर्टर द्वारा विकसित मशीन लर्निंग प्रोग्राम KI, ज्ञान इंजीनियरों को बड़े ज्ञान आधारों के निर्माण में सहायता करने के लिए स्वचालित और अर्ध-स्वचालित ज्ञान एकीकरण का अध्ययन करने के लिए बनाया गया था।
शैक्षिक परिप्रेक्ष्य
सीखने में ज्ञान एकीकरण का परिप्रेक्ष्य छात्रों को संदर्भों में विचारों को जोड़कर सुसंगत समझ बनाने में मदद करने पर जोर देता है। WISE छात्रों को अपने विचारों को व्यक्त करने और परिष्कृत करने के लिए प्रेरित करने वाली जांच-आधारित गतिविधियाँ प्रदान करके इसका समर्थन करता है। लिन और अन्य के शोध ने दिखाया है कि यह दृष्टिकोण जटिल वैज्ञानिक घटनाओं के बारे में तर्क करने की छात्रों की क्षमता में सुधार करता है। वाटरलू विश्वविद्यालय 2008 में शुरू किया गया बैचलर ऑफ नॉलेज इंटीग्रेशन कार्यक्रम प्रदान करता है, जो छात्रों को विषयों में ज्ञान को संश्लेषित करना सिखाता है।
तकनीकें और चुनौतियाँ
एक प्रमुख चुनौती विभिन्न ज्ञान अभ्यावेदनों के बीच मैपिंग है। सिमेंटिक मैचिंग अवधारणाओं के बीच पत्राचार की पहचान करती है, जबकि न्यूनतम मैपिंग उच्च-गुणवत्ता वाली मैपिंग प्रदान करती है जिससे अन्य सभी रैखिक समय में प्राप्त किए जा सकते हैं। ये तकनीकें एकीकरण प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद करती हैं, लेकिन सटीकता सुनिश्चित करने के लिए अक्सर मानवीय निगरानी की आवश्यकता होती है। Machine learning में, ज्ञान एकीकरण में कई मॉडलों से भविष्यवाणियों को संयोजित करना शामिल हो सकता है, जैसे कि एन्सेम्बल विधियों में, या विनाशकारी भूल के बिना नए डेटा के साथ एक मॉडल को अद्यतन करना।
भविष्य की दिशाएँ
जैसे-जैसे AI प्रणालियाँ अधिक जटिल होती जा रही हैं, ज्ञान एकीकरण उन्हें निरंतर सीखने और डोमेन में तर्क करने में सक्षम बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। Deep learning और Neural network में अनुसंधान विभिन्न मोडैलिटी या कार्यों से ज्ञान एकीकृत करने के तरीकों की खोज करता है। Transformer (architecture)-आधारित मॉडलों के विकास ने प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार के लिए विविध स्रोतों से ज्ञान एकीकृत करने की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला है।