Biểu diễn tri thức và suy luận
Đặc điểm

Năm 1985, Ron Brachman đã phân loại các vấn đề cốt lõi cho biểu diễn tri thức như sau:
Nguyên thủy. Khung nền tảng nào được sử dụng để biểu diễn tri thức? Mạng ngữ nghĩa là một trong những nguyên thủy biểu diễn tri thức đầu tiên. Ngoài ra, còn có các cấu trúc dữ liệu và thuật toán để tìm kiếm nhanh chóng tổng quát. Trong lĩnh vực này, có sự trùng lặp mạnh mẽ với nghiên cứu về cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong khoa học máy tính. Trong các hệ thống ban đầu, ngôn ngữ lập trình Lisp, được mô phỏng theo phép tính lambda, thường được sử dụng như một dạng biểu diễn tri thức chức năng. Khung và Quy tắc là loại nguyên thủy tiếp theo. Ngôn ngữ khung có các cơ chế khác nhau để diễn đạt và thực thi các ràng buộc trên dữ liệu khung. Tất cả dữ liệu trong khung được lưu trữ trong các khe. Khe tương tự như quan hệ trong mô hình thực thể-liên kết và như các thuộc tính đối tượng trong mô hình hướng đối tượng. Một kỹ thuật khác cho nguyên thủy là định nghĩa các ngôn ngữ được mô phỏng theo Logic Bậc nhất (FOL). Ví dụ nổi tiếng nhất là Prolog, nhưng cũng có nhiều môi trường chứng minh định lý chuyên dụng. Các môi trường này có thể xác nhận các mô hình logic và suy luận ra các lý thuyết mới từ các mô hình hiện có. Về cơ bản, chúng tự động hóa quá trình mà một nhà logic học sẽ trải qua trong việc phân tích một mô hình. Công nghệ chứng minh định lý có một số ứng dụng thực tiễn cụ thể trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm. Ví dụ, có thể chứng minh rằng một chương trình phần mềm tuân thủ nghiêm ngặt một đặc tả logic chính thức.
Meta-representation. Điều này còn được gọi là vấn đề phản tỉnh trong khoa học máy tính. Nó đề cập đến khả năng của một hình thức biểu diễn để truy cập thông tin về trạng thái của chính nó. Một ví dụ là giao thức đối tượng meta trong Smalltalk và CLOS, cho phép các nhà phát triển truy cập vào các đối tượng lớp trong thời gian thực và cho phép họ thay đổi cấu trúc của cơ sở tri thức ngay cả khi đang chạy. Meta-representation có nghĩa là ngôn ngữ biểu diễn tri thức được biểu diễn chính trong chính ngôn ngữ đó. Ví dụ, trong hầu hết các môi trường dựa trên Frame (Khung), tất cả các frame sẽ là các thể hiện của một lớp frame. Đối tượng lớp đó có thể được kiểm tra trong thời gian thực, cho phép đối tượng hiểu và thậm chí thay đổi cấu trúc bên trong của nó hoặc cấu trúc của các phần khác trong mô hình. Trong các môi trường dựa trên quy tắc, các quy tắc cũng thường là các thể hiện của các lớp quy tắc. Một phần của giao thức meta cho các quy tắc là các quy tắc meta ưu tiên việc kích hoạt quy tắc.
Tính không hoàn chỉnh. Logic truyền thống yêu cầu thêm các tiên đề và ràng buộc để xử lý thế giới thực, khác với thế giới của toán học. Ngoài ra, đôi khi cần thiết để liên kết các mức độ tin cậy với một tuyên bố. Ví dụ, không chỉ nói "Socrates là con người" mà còn nói "Socrates là con người với mức độ tin cậy 50%". Đây là một trong những đổi mới từ nghiên cứu về hệ chuyên gia đã di chuyển đến một số công cụ thương mại, khả năng liên kết các yếu tố chắc chắn với quy tắc và kết luận. Nghiên cứu sau này trong lĩnh vực này được gọi là logic mờ.
Định nghĩa và quy tắc phổ quát so với sự kiện và mặc định. Quy tắc phổ quát là những tuyên bố chung về thế giới như "Tất cả con người đều sẽ chết". Sự kiện là những ví dụ cụ thể của quy tắc phổ quát như "Socrates là con người và do đó cũng sẽ chết". Trong thuật ngữ logic, định nghĩa và quy tắc phổ quát liên quan đến lượng từ phổ dụng trong khi sự kiện và mặc định liên quan đến lượng từ tồn tại. Tất cả các hình thức biểu diễn tri thức đều phải xử lý khía cạnh này và hầu hết đều làm như vậy với một số biến thể của lý thuyết tập hợp, mô hình hóa các quy tắc phổ quát như các tập hợp và tập hợp con, và các định nghĩa là các phần tử trong các tập hợp đó.
Lập luận phi đơn điệu. Lập luận phi đơn điệu cho phép các loại lập luận giả định khác nhau. Hệ thống liên kết các sự kiện đã được khẳng định với các quy tắc và sự kiện được sử dụng để biện minh cho chúng, và khi những sự kiện đó thay đổi, hệ thống sẽ cập nhật tri thức phụ thuộc theo. Trong các hệ thống dựa trên quy tắc, khả năng này được gọi là hệ thống duy trì sự thật.
Sự đầy đủ biểu đạt. Tiêu chuẩn mà Brachman và hầu hết các nhà nghiên cứu AI sử dụng để đo lường sự đầy đủ biểu đạt thường là Logic bậc nhất (FOL). Những giới hạn lý thuyết khiến việc triển khai đầy đủ FOL không khả thi. Các nhà nghiên cứu cần phải rõ ràng về mức độ biểu đạt mà họ dự định hệ thống biểu diễn tri thức của họ đạt được.
Hiệu quả lập luận. Điều này đề cập đến hiệu quả thời gian thực của hệ thống. Khả năng cập nhật cơ sở tri thức và lập luận để phát triển các suy luận mới trong một khoảng thời gian hợp lý. Ở một khía cạnh nào đó, đây là mặt trái của sự đầy đủ biểu đạt. Nói chung, một hệ thống càng mạnh mẽ, càng có tính biểu đạt đầy đủ, thì động cơ lập luận tự động của nó sẽ kém hiệu quả hơn. Hiệu quả thường là một vấn đề, đặc biệt là đối với các ứng dụng đầu tiên của công nghệ biểu diễn tri thức. Chúng thường được triển khai trong các môi trường biên dịch như Lisp, điều này chậm hơn so với các nền tảng truyền thống thời đó.