Mapeamento do conhecimento

Validade do conhecimento

 Temos por princípio que o “conhecimento ideal” é absolutamente certo. Mas o que podemos saber ao certo?

Só uma pequeníssima parte do conhecimento pode ser conclusivo (a terra é redonda, na perspectiva da sua configuração física, porque em termos de negócios o “Mundo é plano”). 

Grande parte do conhecimento geral é de natureza conjectural, experimental, hipotética. Pode ser contestado, mas não comprovado. Os resultados de testes significam a sua manutenção ou a sua rejeição. A pergunta mais razoável a fazer será, o que é altamente provável.

Para tentar resolver alguma dessas questões e para dar sentido, razão de ser ao que aqui se escreve, é necessária uma nomenclatura padronizada, de relações e entidades, de forma a evitar conflitos de interpretação. Não faz sentido estarmos a falar da mesma coisa e atribuirmos nomes diferentes a essas coisas.

A norma existe para a maioria dos domínios de conhecimento.

 

Os dados recolhidos em qualquer investigação podem ser processados de forma, a que apareçam numa nomenclatura de uma norma, como por exemplo “Guia de referência de Bioinformática”.

Desta forma, e face ao crescente número de domínios de investigação, é possível simplificar o mapeamento do conhecimento e torná-lo mais acessível pois permite trabalhar a partir de diferentes pontos de vista para ser compreendido pela sua verdade comum.

 Outro aspecto que importa considerar é a língua em que esses dados e informações são transmitidos. Escrever em Inglês, é considerada a forma virtuosa para evitar expressões redundantes ao expressar a mesma ideia, talvez em uma tentativa de caracterizar completamente a ideia de diferentes pontos de vista.

Mapeamento do conhecimento permite a compreensão de uma complexa constelação de verdade, simplificado pela expressão em uma linguagem unificada.

As complexas relações de causa e efeito, que surgem junto com os dados recolhidos podem ser enumerados como listas de factos.

Quando pretendemos divulgar esses factos, hoje utilizamos a Web, os especialistas, de determinado domínio, extraem-nos da literatura para serem colocados de forma computável. 

Este processo é chamado de “extracção de facto”, e é a base de uma nova economia da informação. A ficha de extracção produz novos direitos autorais de propriedade intelectual, que pode ser distribuídos para o benefício de todos.

O raciocínio assistido por computador resulta da interacção da extracção de factos com um mapa do conhecimento, o que permite a compreensão de um problema mais complexo.

A diferença entre técnicas anteriores de inteligência artificial e o mapeamento do conhecimento é que os papéis da pessoa e da máquina são mais bem definidas, com cada um realizando as tarefas em que estão especializados a fazer.

Um trilho específico de factos através de um mapa do conhecimento é chamado de linha de raciocínio, uma cadeia de raciocínio ou um argumento.

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