L'ingénierie des connaissances surpasse l'apprentissage axé sur les données dans certaines tâches d'IA

L'apprentissage axé sur les données est essentiel dans l'IA moderne, mais l'ingénierie des connaissances, qui encode formellement les concepts à l'aide de règles, peut être supérieure dans certains cas. Selon V. Cheng & Z. Yu, les humains surpassent les chatbots en arithmétique de base parce qu'ils utilisent des règles, pas seulement des exemples. L'ingénierie des connaissances excelle là où les règles sont disponibles, où la précision est vitale (comme dans les systèmes autonomes) et où la clarté est cruciale (comme dans l'éducation). Les connaissances formalisées, contrairement au langage naturel en évolution, restent stables à travers les cultures et les langues, essentielles à la fois pour la machine et la préservation des connaissances humaines. Cependant, l'ingénierie des connaissances est souvent négligée dans la recherche en IA, avec peu d'ensembles de données encodant formellement les connaissances humaines pour l'apprentissage automatique. L'IA devrait intégrer la formation de concepts pour développer un raisonnement plus humain.