Acquisition de connaissances
L'acquisition de connaissances est le processus utilisé pour définir les règles et les ontologies requises pour un système à base de connaissances.
Cette expression a d'abord été utilisée avec des systèmes experts pour décrire les tâches initiales associées au développement d'un système expert, à savoir la recherche et l'interrogation d’experts du domaine, ainsi que la saisie de leurs connaissances via des règles, des objets et des ontologies basées sur des bases de sondage.
Les systèmes experts ont été l’une des premières applications réussies de l’intelligence artificielle à des problèmes réels du monde des affaires.Des chercheurs de Stanford et d’autres laboratoires d’IA ont travaillé avec des médecins et d’autres experts hautement qualifiés pour mettre au point des systèmes capables d’automatiser des tâches complexes telles que le diagnostic médical. Jusque-là, les ordinateurs étaient principalement utilisés pour automatiser des tâches à haute intensité de données, mais pas pour des raisonnements complexes. Des technologies telles que les moteurs d’inférence ont permis aux développeurs de résoudre pour la première fois des problèmes plus complexes.
Alors que les systèmes experts passaient des prototypes de démonstration aux applications industrielles, il était vite compris que l'acquisition de connaissances expertes du domaine était l'une des tâches les plus critiques du processus d’ingénierie des connaissances. Ce processus d’acquisition de connaissances est devenu un domaine de recherche intense. L’un des e e travaux antérieurs s sur le thème utilisé les théories batesoniennes de l’apprentissage pour guider le processus.
L’une des méthodes d’acquisition des connaissances étudiées consistait à utiliser l’analyse et la génération en langage naturel pour faciliter l’acquisition des connaissances. L'analyse en langage naturel pourrait être effectuée sur des manuels et autres documents experts et un premier passage initial aux règles et aux objets pourrait être développé automatiquement. La génération de texte a également été extrêmement utile pour expliquer le comportement du système. Cela a grandement facilité le développement et la maintenance de systèmes experts.
Une approche plus récente de l'acquisition de connaissances est une approche basée sur la réutilisation. Les connaissances peuvent être développées dans des ontologies conformes à des normes telles que le langage d'ontologie Web (OWL). De cette façon, les connaissances peuvent être normalisées et partagées dans une vaste communauté de travailleurs du savoir. La bioinformatique est un exemple de domaine dans lequel cette approche a été couronnée de succès.
