Abstrakt. Kunskap har traditionellt ansetts ha en gynnsam effekt på problemlösarnas prestationer, men färska studier visar att kunskapsinhämtning inte nödvändigtvis är en monotont fördelaktig process, eftersom ytterligare kunskap ibland leder till en försämring av systemprestandan. Detta dokument handlar om pmbtem av skadlig kunskap: det vill säga kunskap vars avlägsnande skulle förbättra ett systems prestanda. I den första delen av dokumentet utvecklas en förenande ram, kallad informationsfiltreringsmodell, för att definiera de olika alternativa metoderna för att eliminera sådan kunskap från ett inlärningssystem där urvalsprocesser, så kallade filter, kan införas för att avlägsna potentiellt skadlig kunskap. Dessa filter kallas selektiv erfarenhet, selektiv uppmärksamhet, selektivt förvärv, selektiv retention och selektivt utnyttjande. Ramverket kan användas av utvecklare av inlärningssystem som vägledning för att välja ett lämpligt filter för att minska eller eliminera skadlig kunskap. I den andra delen av tidningen används ramverket för att identifiera ett lämpligt filter för att lösa ett problem som orsakas av förvärv av skadlig kunskap i ett inlärningssystem som kallas LAssY. LASSY är ett system som förbättrar prestandan hos en PROLOG-tolk genom att använda förvärvad domänspecifik kunskap i form av lemmas som anger tidigare bevisade resultat. Det visas att den speciella typ av problem som uppstår med detta system bäst löses med hjälp av ett nytt användningsfilter som blockerar användningen av lenmaas i försök att bevisa undermål som har en hög sannolikhet att misslyckas.
Vissa verk inom maskininlärning har använt selektivt avslöjande för att ta bort potentiellt skadlig kunskap som kommer att minska effektiviteten hos lösare REF.
Information filtering: Selection mechanisms in learning systems
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}