Representação de conhecimento e raciocínio

Representação de 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 de 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 de 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

1. «Representação de Conhecimento e Raciocínio — PPGI». UniRio. Consultado em 29 de novembro de 2022 
2. 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

• Portal das tecnologias de informação