* 지식을 어떻게 효율적으로 표현하고 어떤 추론 기능을 사용하여 활용할 것인가에 대해 연구하는 인공지능 연구 분야
* 지식의 종류
- 대상과 그 속성에 대한 지속 > Frame, link, object
- 대상 간의 관계에 대한 지식 > grape
- 사상, 행위, 상태에 관한 지식 > object, grape
- 인과 관계에 대한 지식 > if - then
- 절차에 대한 지식 > link, object
- 메타지식(기존 지식을 잘 처리하기 위한 지식)
* 지식의 표현 방식
- 논리적 지식 표현 방식
> 술어 논리 : 명제논리를 사용할 경우 길기 때문에 사용. 예외가 없는 상항에서 적용이 가능하다.
※ 명제 논리 : 참 거짓중의 하나를 값으로 가질 수 있는 명제 문장을 기반으로 추론을 수행할 수 있도록 하는 형식적 논리체계
※ 술어 논리 : 변수와 한정자를 사용하여 명제논리를 단순화 하여 표현
> Temporal logic : 시간 표현이 가능한 지식 표현 방식
> Modal logic : 진위를 여러개로 쪼갤 수 있음
- 절차적 지식 표현
> 생성 규칙 : If- then 결과식으로 표현하며, 3단 논법으로 지식을 추론해간다. 가장 많이 사용된다.
- 망을 이용한 지속표현 방식(단순 탐색시 사용)
> 의미망 : 관계와 관계를 링크
> 개념그래프 : 개념과 개념 사이의 관계
- 구조적 지식 표현 방식
> 프레임 : 객체와 유사. 그룹화를 하여 그룹과 그룹사이의 관계를 밝힘
※ 프레임 : Object처럼 자료의 정보를 나타내며, 표형식이다.
> 객체
> 스크립트
- 연결주의의 지식표현 방식 : 연결주의 기법에서의 지식 표현은 앞의 지식 표현방식을 사용하지 않는다.
> 데이터를 지식화 하는 과정에서 이전 결과를 이용해 답을 추론하기 힘들다.
> 인공신경망 : 신경망 구조와 연결선에 부여되는 가중치 값으로 표현
> GA(Genetic Algorithm) : 유전자 알고리즘이 규정하는 유전이나 값으로 표현. 적자 생존