Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
THÁCH THỨC CỦA BIỂU DIỄN TRI THỨC - Coggle Diagram
THÁCH THỨC CỦA BIỂU DIỄN TRI THỨC
Thu thập tri thức
Thu thập tri thức xã hội
Có rất nhiều thách thức và câu hỏi được đặt ra khi thu thập tri thức từ cộng đồng như cần thu thập tri thức gì? Làm thế nào mọi người có thể phát hiện và sửa chữa những quan niệm sai lầm trong một cơ sở tri thức?...
Các hệ thống thu thập khá thụ động và cần phát triển thêm để hướng dẫn người dùng trong quá trình thu thập tri thức cũng như đánh giá tri thức mới.
Các kho tri thức cần liên kết với nhau để tận dụng mối liên hệ giữa các tri thức.
Tiếp thu tri thức từ con người
Các hệ thống cần thông minh hơn trong việc tiếp thu tri thức từ con người.
Có nhiều câu hỏi được đặt ra và cần lời giải trong lĩnh vực này.
Nắm bắt tri thức từ văn bản
Cần các phương pháp trích xuất thông tin từ văn bản có thể tuỳ chỉnh theo các lĩnh vực khác nhau.
Một thách thức lớn hơn đó là trích xuất được các thông tin nằm ngoài văn bản như ngữ cảnh, hàm ý của văn bản,...
Cần phát triển các hình thức biểu diễn tri thức mới phù hợp với sự phát triển của thu thập tri thức từ văn bản.
Xây dựng cơ sở tri thức nền tảng
Nhận thức và lý luận của con người dựa trên việc tích luỹ một lượng lớn kiến thức. Do đó, cần tạo một cơ sở tri thức chung lớn nhằm mục đích phục vụ nhiều hệ thống khác nhau. Có nhiều thử thách khi xây dựng cơ sở tri thức chung.
Cần xây dựng các tri thức thông thường được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Xây dựng cơ sở tri thức lớn ở quy mô con người (thế giới thực).
Thách thức khi vận hành, bào trì và cập nhật cơ sở tri thức.
Khám phá tri thức từ dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn cũng mang theo một lượng lớn tri thức. Thách thức đặt ra là làm sao kết hợp giữa tri thức con người và các thuật toán khai thác dữ liệu nhằm mang lại lượng tri thức lớn nhất.
Các phát triển gần đây đã cung cấp một số thế mạnh cho thu thập tri thức
Nhiều người tình nguyện đóng góp kiến thức và thời gian cho các kho lưu trữ trực tuyến.
Hiệu suất trích xuất văn văn bản tăng cao.
Dữ liệu nhiều cho phép khám phá tri thức mới.
Sự phổ biến của các cảm biến, IOT cho phép phát triển các mô hình về thế giới thực và thu thập tri thức từ chúng.
Tuy nhiên, những thế mạnh này đi kèm với những thách thức cần được xữ lý.
Giúp những người không phải chuyên gia có thể tiếp cận biểu diễn tri thức
Tiếp cận nhanh chóng các công cụ của biểu diễn tri thức
Mặc dù đã xuất hiện nhiều công cụ thao tác trên các ngôn ngữ biểu diễn tri thức nhưng lại thiếu hụt trầm trọng các bản chỉ dẫn, hướng dẫn làm quen, sử dụng các công cụ này.
Trực quan hoá và khám phá dữ liệu
Một thách thức khác đó là khó khăn đối với người dùng thông thường trong việc thao tác và trực quan hoá biểu diễn tri thức
Biểu diễn tri thức ngôn ngữ và suy diễn
Biểu diễn tri thức dạng lai
Kết hợp nhiều loại ngôn ngữ biểu diễn tri thức lại với nhau nhằm mang lại hiệu quả trên nhiều loại thông tin khác nhau.
VD: Kết hợp các luật, quy tắc và cơ sở dữ liệu để cho phép suy luận đơn giản về số lượng lớn các dữ kiện.
Tuy nhiên, nó cũng làm tăng độ phức tạp của suy diễn.
Đã đạt được một số thành công nhất định.
Kết nối tri thức thế giới mở và dữ liệu từ hệ đóng
Việc dựa áp dụng tri thức thường nhật hoặc tri thức từ nhiều nguồn khác nhau lên dữ liệu trong một hệ đặc biệt có thể gây ra các tác động không mong muốn.
Kết nối biểu diễn tri thức và máy học
Cần có một hệ thống kết hợp giữa logic và xác suất đồng thời kết hợp giữa suy luận và thống kê
Kết hợp giữa dữ liệu và mô hình mô phỏng
Nhu cầu thu thập tri thức từ các mô hình mô phỏng như mô hình vật lý, sinh học, môi trường, hoá học, ...
Thể hiện sự không nhất quán, không chắc chắn và không đầy đủ
Những thách thức trong suy diễn
Tăng cường khả năng suy diễn
Mặc dù phần cứng và các công nghệ đã đạt được những bước tiến lớn nhưng việc nâng cao hiệu suất luôn là một thách thức lớn của biểu diễn tri thức.
Suy luận như con người
Biểu diễn tri thức đơn giản
Yêu cầu xây dựng các hệ thống biểu diễn tri thức gọn, nhẹ, hiệu năng cao nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác.
Xử lý sự không đồng nhất giữa dữ liệu và tri thức
Rút ngắn khoản cách giữa tri thức và biểu diễn dữ liệu
Xây dựng mô hình tự động từ lượng dữ liệu khổng lồ.
Biến đổi dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả.
Liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau
Cho phép mọi người dùng có thể công bố dữ liệu của họ một cách rộng rãi.
Khuyến khích sử dụng các phần mềm.
Tính không nhất quán từ góc nhìn của Ontology
Thiếu tính chia sẻ trong cộng đồng gây khó khăn trong việc xây dụng, tạo lập các Ontology.
Phát triển sự đồng thuận giữa các Ontology
Mối quan hệ giữa các Ontology trong thực tế thường rất phức tạp và khó mô tả.
Chất lượng của dữ liệu và nhiễu gây ảnh hưởng đến việc xây dựng mô hình.
Khó khăn đối với các hệ thống lớn, phân tán.
Điều này xãy ra do dữ liệu thu thập được đến từ nhiều nguồn khác nhau và có nhiều dạng khác nhau dẫn đến khó khăn trong việc xử lý và tổng hợp.