Comment exploiter les graphes de connaissances et ChatGPT pour le raisonnement IA ?
Cet article explore l’utilisation des graphes de connaissances et de ChatGPT pour améliorer le raisonnement en intelligence artificielle. L’auteur présente une approche en plusieurs étapes, allant de la définition de personas à la création de chemins d’apprentissage dynamiques, en passant par l’attribution de poids aux relations dans les graphes de connaissances. Cette méthode vise à favoriser une compréhension partagée d’un sujet à travers différentes perspectives, dans le but d’enrichir le processus de raisonnement IA.
Points clés
- Les modèles de langage comme ChatGPT ne raisonnent pas bien car ils sont principalement des mécanismes de complétion de phrases
- Il existe différentes stratégies de raisonnement en IA, comme le raisonnement symbolique, le raisonnement hybride et le raisonnement basé sur les réseaux de neurones
- L’utilisation des graphes de connaissances avec les modèles de langage est un exemple d’approche hybride de raisonnement IA
- L’auteur propose une méthode en plusieurs étapes pour créer des graphes de connaissances pondérés, refléter différentes perspectives et trouver les meilleures questions à poser
- Cette approche peut s’appliquer à des domaines comme la construction de systèmes de croyances IA, les parcours d’apprentissage dynamiques ou les workflows agentiques
À retenir
Cette méthode innovante d’utilisation des graphes de connaissances et de ChatGPT pour le raisonnement IA semble très prometteuse. En combinant différentes perspectives et en attribuant des poids aux relations, elle permet de développer une compréhension plus riche et nuancée des problématiques. Bien que ce domaine soit encore émergent, les possibilités offertes en termes d’applications pratiques sont nombreuses et passionnantes. Reste à voir comment cette approche pourra être affinée et déployée à plus grande échelle dans les années à venir.
Sources
