Representação de conhecimento e raciocínio: diferenças entre revisões
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Revisão das 15h13min de 29 de novembro de 2022
Representação do conhecimento e raciocínio[1] é o campo da inteligência artificial (IA) dedicado a representar informações sobre o mundo em uma forma que um sistema computacional pode usar para resolver tarefas complexas, como diagnosticar uma condição médica ou ter um diálogo em uma linguagem natural. A representação do conhecimento incorpora descobertas da psicologia[2] sobre como os humanos resolvem problemas e representam o conhecimento para projetar formalismos que tornarão sistemas complexos mais fáceis de projetar e construir. A representação do conhecimento e raciocínio também incorporam descobertas da lógica para automatizar vários tipos de raciocínio, como a aplicação de regras ou as relações de conjuntos e subconjuntos.
Exemplos de formalismos de representação de conhecimento incluem redes semânticas, arquitetura de sistemas, quadros, regras e ontologias. Exemplos de mecanismos de raciocínio automatizado incluem mecanismos de inferência, provadores de teoremas e classificadores.
Referências
- ↑ «Representação de Conhecimento e Raciocínio — PPGI». UniRio. Consultado em 29 de novembro de 2022
- ↑ Roger Schank; Robert Abelson (1977). Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry Into Human Knowledge Structures. [S.l.]: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.
Bibliografia
- Ronald J. Brachman; What IS-A is and isn't. An Analysis of Taxonomic Links in Semantic Networks; IEEE Computer, 16 (10); October 1983
- Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque Knowledge Representation and Reasoning, Morgan Kaufmann, 2004 ISBN 978-1-55860-932-7
- Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque (eds) Readings in Knowledge Representation, Morgan Kaufmann, 1985, ISBN 0-934613-01-X
- Chein, M., Mugnier, M.-L. (2009),Graph-based Knowledge Representation: Computational Foundations of Conceptual Graphs, Springer, 2009,ISBN 978-1-84800-285-2.
- Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter Szolovits; What Is a Knowledge Representation? AI Magazine, 14(1):17-33,1993
- Ronald Fagin, Joseph Y. Halpern, Yoram Moses, Moshe Y. Vardi Reasoning About Knowledge, MIT Press, 1995, ISBN 0-262-06162-7
- Jean-Luc Hainaut, Jean-Marc Hick, Vincent Englebert, Jean Henrard, Didier Roland: Understanding Implementations of IS-A Relations. ER 1996: 42-57
- Hermann Helbig: Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language, Springer, Berlin, Heidelberg, New York 2006
- Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz and Bruce Porter: Handbook of Knowledge Representation 2007.
- Arthur B. Markman: Knowledge Representation Lawrence Erlbaum Associates, 1998
- John F. Sowa: Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Brooks/Cole: New York, 2000
- Adrian Walker, Michael McCord, John F. Sowa, and Walter G. Wilson: Knowledge Systems and Prolog, Second Edition, Addison-Wesley, 1990
- Mary-Anne Williams and Hans Rott: "Frontiers in Belief Revision, Kluwer", 2001.
Ligações externas
- What is a Knowledge Representation? by Randall Davis and others
- Introduction to Knowledge Modeling by Pejman Makhfi
- Introduction to Description Logics course by Enrico Franconi, Faculty of Computer Science, Free University of Bolzano, Italy
- DATR Lexical knowledge representation language
- Loom Project Home Page
- Principles of Knowledge Representation and Reasoning Incorporated
- Description Logic in Practice: A CLASSIC Application
- The Rule Markup Initiative
- Nelements KOS - a non-free 3d knowledge representation system
