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La rappresentazione della conoscenza è una branca dell'intelligenza artificiale che studia il modo in cui avviene il ragionamento umano, e si preoccupa di definire dei simbolismi o dei linguaggi che permettano di formalizzare la conoscenza al fine di renderla comprensibile alle macchine, per potervi fare dei ragionamenti automatici (inferendo le informazioni presenti) ed estrarre così nuova conoscenza[1].
Quindi un punto chiave della rappresentazione della conoscenza è la definizione di linguaggi che siano sufficientemente espressivi da permettere di descrivere il dominio di interesse, ma non troppo ricchi di espressività, in quanto richiederebbero troppe risorse e/o troppo tempo per applicarvi i meccanismi inferenziali.
In linea generale, i linguaggi di rappresentazione della conoscenza forniscono sia una serie di costrutti per definire la sintassi del dominio di interesse (le regole sulle quali costruire delle asserzioni accettabili), sia una serie di operatori (quantificatori, operatori modali, etc.) che permettano di dare un significato, un valore di verità alle asserzioni rispetto al modello di riferimento.
Attraverso il linguaggio scelto si andranno ad effettuare una serie di asserzioni sul mondo, che andranno insieme a costituire una base di conoscenza (KB, Knowledge Base). È inoltre importante che il linguaggio scelto per fare le asserzioni sia anche in grado di operare sulla KB per estrarre nuova conoscenza e per aggiungerne di nuova.
Esistono principalmente due metodologie per rappresentare la conoscenza:
- ^ Roger Schank e Robert Abelson, Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry Into Human Knowledge Structures, Lawrence Erlbaum Associates, Inc., 1977.