استرجاع المعرفة: نحو فهم معمق لمنظومات الذكاء والتعلم

في ظل تنامي الاعتماد على النظم الذكية لفهم وتفسير البيانات المعقدة، يبرز مفهوم استرجاع المعرفة (Knowledge Retrieval) باعتباره أحد المكونات الحيوية في تصميم الخوارزميات الذكية ومحركات التفكير الصناعي.

يختلف هذا المفهوم عن “استرجاع المعلومات” (Information Retrieval) من حيث الهدف والمستوى: فبينما يسعى استرجاع المعلومات إلى جلب مستندات ذات صلة، يهدف استرجاع المعرفة إلى استحضار كيانات مفهومية مترابطة تعكس بنية معرفية أكثر عمقا.

• التفرقة المفاهيمية بين استرجاع المعرفة واسترجاع المعلومات

يخلط العديد من الباحثين بين المفهومين، رغم تباينهما البنيوي:

تمثيل المعرفة كمدخل لاسترجاعها

لا يمكن استرجاع المعرفة بدون تمثيلها أولا. ومن أبرز نماذج التمثيل:

1. الأنطولوجيات (Ontologies): تمثل مفاهيم نطاق معين والعلاقات بينها، مثل أنطولوجيا SNOMED CT في المجال الطبي.
2. الشبكات الدلالية (Semantic Networks): تربط بين المفاهيم بروابط منطقية مثل: “A هو نوع من B”.
3. المنطق القائم على القواعد (Rule-based Logic): تُستخدم في النظم الخبيرة لاستنتاج معارف جديدة من معطيات أولية.
4. نماذج التمثيل القائم على الأطر (Frame-based Representation): حيث يتم توصيف الكيانات عبر سمات ومُحددات ضمن سياق عام.

آليات وتقنيات استرجاع المعرفة

تعتمد نظم استرجاع المعرفة على مزيج من التقنيات، من أبرزها:

• محركات البحث الدلالي: تستخدم تحليل السياق والنية، بدلا من المطابقة الصرفية للكلمات (مثل نظام Quora وWolframAlpha).
• الاستدلال الآلي (Automated Reasoning): لتوليد استنتاجات غير صريحة من المعرفة الموجودة.
• الاشتقاق القائم على الرسوم البيانية المعرفية (Knowledge Graph Traversal): لاستخراج العلاقات المفيدة من البيانات المترابطة.
• التعلم المعزز بالمعرفة (Knowledge-augmented Learning): حيث يتم تزويد أنظمة التعلم الآلي ببيانات معرفية لتعزيز الأداء.

تطبيقات استرجاع المعرفة

1. الطب والبحوث السريرية: كما في نظام IBM Watson for Oncology، الذي يسترجع معارف طبية مهيكلة لتقديم توصيات علاجية دقيقة.
2. البحث الأكاديمي: أدوات مثل Semantic Scholar وMicrosoft Academic Graph تعتمد على استرجاع معرفي يربط بين الأبحاث والمفاهيم والمجالات.
3. التعليم الذكي: يمكن استرجاع المعرفة المنظمة لبناء مناهج شخصية للمتعلمين، وفقا لمستوياتهم المعرفية.
4. المساعدات الذكية: مثل Alexa وGoogle Assistant التي تعتمد على رسومات معرفية للإجابة على أسئلة غير صريحة.

التحديات البحثية في استرجاع المعرفة

• إغفال السياق: حيث تُسترجع كيانات غير ملائمة نظرا لعدم فهم السياق الكامل.
• التكامل بين مصادر متعددة: يتطلب توحيد البنى والمصطلحات المختلفة.
• المعالجة اللغوية الطبيعية الدقيقة: إذ أن فهم الأسئلة أو الأوامر المعقدة يتطلب نماذج لغوية معمقة.

العلاقة بين استرجاع المعرفة ونظم الذكاء الاصطناعي

يمثل استرجاع المعرفة ركيزة مركزية في نظم الذكاء الاصطناعي التفسيرية (Explainable AI)، التي تعتمد على قواعد مفسّرة وواضحة، بدلا من مجرد إحصاءات رقمية. كما يُستخدم في تحليل البيانات الضخمة والتوصيف الدلالي للأنظمة المعقدة.

• خلاصة

يمثل استرجاع المعرفة أحد المكونات الاستراتيجية لتطوير نظم ذكية قادرة على الفهم العميق، وليس فقط الاستجابة السطحية. يتطلب هذا المجال تضافر جهود متعددة من علوم الحوسبة، واللسانيات، والمنطق، ونظم المعلومات.

• مراجع:

WolframAlpha Knowledge Engine

IBM Watson for Oncology

SNOMED CT Ontology

Microsoft Academic Graph

Semantic Scholar

Gruber, T. (1993). “A Translation Approach to Portable Ontology Specifications.” Knowledge Acquisition.