Biểu diễn tri thức và suy luận
Kỹ thuật bản thể học

Trong những năm đầu của hệ thống dựa trên tri thức, các cơ sở tri thức còn khá nhỏ. Những cơ sở tri thức được thiết kế để giải quyết các vấn đề thực tế thay vì chỉ chứng minh khái niệm cần phải tập trung vào các vấn đề được định nghĩa rõ ràng. Ví dụ, không chỉ là chẩn đoán y khoa nói chung, mà là chẩn đoán y khoa về các loại bệnh cụ thể.
Khi công nghệ dựa trên tri thức mở rộng, nhu cầu về cơ sở tri thức lớn hơn và cơ sở tri thức mô-đun có thể giao tiếp và tích hợp với nhau trở nên rõ ràng. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của lĩnh vực kỹ thuật bản thể học, thiết kế và xây dựng các cơ sở tri thức lớn có thể được sử dụng bởi nhiều dự án khác nhau. Một trong những dự án nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực này là dự án Cyc. Cyc là một nỗ lực nhằm xây dựng một cơ sở tri thức bách khoa khổng lồ không chỉ chứa kiến thức chuyên gia mà còn cả tri thức thông thường. Trong quá trình thiết kế một tác tử trí tuệ nhân tạo, người ta nhận ra rằng việc biểu diễn tri thức thông thường - tri thức mà con người thường coi là điều hiển nhiên - là cần thiết để tạo ra một AI có thể tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cyc được xây dựng để giải quyết vấn đề này. Ngôn ngữ mà họ định nghĩa được gọi là CycL.
Sau CycL, một số ngôn ngữ bản thể học đã được phát triển. Phần lớn chúng là các ngôn ngữ khai báo và hoặc là các ngôn ngữ khung, hoặc dựa trên logic bậc nhất. Tính mô-đun — khả năng định nghĩa ranh giới xung quanh các lĩnh vực và không gian vấn đề cụ thể — là yếu tố cần thiết cho các ngôn ngữ này. Như Tom Gruber đã nói: "Mỗi bản thể học là một hiệp ước - một sự thỏa thuận xã hội giữa những người có động cơ chung trong việc chia sẻ." Luôn có nhiều quan điểm cạnh tranh và khác biệt, làm cho việc xây dựng một bản thể học phổ quát là điều không thể. Một bản thể học phổ quát phải có khả năng áp dụng vào mọi lĩnh vực và các lĩnh vực tri thức khác nhau cần được thống nhất.
Đã có một lịch sử dài trong việc xây dựng các bản thể học cho nhiều lĩnh vực nhiệm vụ khác nhau, ví dụ như một bản thể học cho chất lỏng, mô hình phần tử tập trung được sử dụng rộng rãi trong việc biểu diễn mạch điện tử (ví dụ,), cũng như các bản thể học về thời gian, niềm tin, và thậm chí cả lập trình. Mỗi bản thể học này đưa ra một cách nhìn về một phần của thế giới.
Mô hình phần tử tập trung, ví dụ, gợi ý rằng chúng ta nghĩ về các mạch điện dưới dạng các thành phần có kết nối giữa chúng, với tín hiệu truyền ngay lập tức dọc theo các kết nối. Đây là một cách nhìn hữu ích, nhưng không phải là duy nhất. Một bản thể học khác sẽ xuất hiện nếu chúng ta cần chú ý đến hiện tượng điện động lực trong thiết bị: Ở đây, tín hiệu truyền với tốc độ hữu hạn và một đối tượng (như một điện trở) trước đó được xem như là một thành phần đơn lẻ với hành vi đầu vào/đầu ra, giờ có thể phải được coi là một môi trường mở rộng mà trong đó sóng điện từ truyền qua.
Bản thể học có thể được viết bằng nhiều ngôn ngữ và ký hiệu khác nhau (ví dụ, logic, LISP, v.v.); thông tin chính không phải là hình thức của ngôn ngữ đó mà là nội dung, tức là tập hợp các khái niệm được đưa ra như một cách suy nghĩ về thế giới. Nói đơn giản, phần quan trọng là các khái niệm như kết nối và thành phần, chứ không phải là việc lựa chọn giữa việc viết chúng dưới dạng vị từ hay cấu trúc LISP.
Cam kết thực hiện việc lựa chọn một bản thể học này hay bản thể học khác có thể dẫn đến một cái nhìn hoàn toàn khác về nhiệm vụ đang được thực hiện. Xem xét sự khác biệt phát sinh khi chọn cách nhìn phần tử tập trung của một mạch thay vì cách nhìn điện động lực của cùng một thiết bị. Một ví dụ khác, chẩn đoán y khoa nhìn dưới dạng các quy tắc (ví dụ, MYCIN) sẽ khác biệt rõ rệt so với nhiệm vụ tương tự khi nhìn dưới dạng khung (ví dụ, INTERNIST). Khi MYCIN nhìn thấy thế giới y khoa được tạo nên bởi các liên kết kinh nghiệm kết nối triệu chứng với bệnh, INTERNIST thấy một tập hợp các nguyên mẫu, cụ thể là các bệnh điển hình, được so sánh với trường hợp hiện tại.