Papel da inferência bayesiana em sistemas de raciocínio

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Eu tenho lutado com a conexão entre sistemas de IA baseados no conhecimento e inferência bayesiana há algum tempo. Enquanto eu continuo vasculhando a literatura, ficaria feliz se alguém pudesse responder diretamente a essas perguntas -

  1. Os métodos baseados em inferência bayesiana são usados ​​em sistemas de raciocínio ou de perguntas e respostas - para chegar a conclusões sobre perguntas cujas respostas não estão diretamente presentes na base de conhecimento?
  2. Em outras palavras, se um sistema de perguntas e respostas não encontrar uma resposta em uma base de conhecimento, ele pode usar a inferência bayesiana para usar os fatos disponíveis para sugerir respostas com diferentes probabilidades?
  3. Se sim, você poderia me indicar algumas implementações?
PintoUbuntu
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Respostas:

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Sim, é possível combinar raciocínio probabilístico / bayesiano e uma "base de conhecimento" tradicional. E algum trabalho nesse sentido foi feito. Veja, por exemplo, o ProbLog ("Probabilistic Prolog") que combina programação lógica e elementos probabilísticos. Vejo:

https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/tutorial/mpe/01_bn.html

Outro projeto a ser analisado é o Pr-OWL ("Probabilistic OWL"), que adiciona o raciocínio bayesiano à pilha da Web Semântica.

É claro que nenhum desses lida especificamente com sistemas de controle de qualidade, mas ambos representam algum trabalho sobre, pelo menos, o aspecto fundamental de combinar a lógica e / ou ontologias tradicionais, com abordagens probabilísticas. Construir um sistema de controle de qualidade é um exercício para o leitor ...

mindcrime
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Sua resposta me levou a alguns links muito úteis. Ainda estou explorando a infinidade de coisas novas que não tinha visto antes. Muito obrigado por isso. Gostaria de voltar se eu encontrar alguma visão vale a pena compartilhar. Até então, pelo menos, este permanece como a resposta correta aceita
PintoUbuntu