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知識表現（ちしきひょうげん）、KR（Knowledge Representation）は、推論を導けるような知識の表現、およびその方法を開発する人工知能研究の領域である。 思考を形式的に分析し、議論領域を記述する。一般に、議論領域の記述から推論するための形式意味論を与え、解釈可能な意味を各文が生じるように演算子を与える。それによって自動推論が可能となる。 知識表現は、表現力が高いほど、事柄が簡潔に記述されるが、一貫性が保障されず、自動推論が困難となる。例として、命題論理は自己認識的時相論理よりも表現力が低い。用途・必要性・資源との適合性がKR推論システムの開発において大切となる。 最近の主な知識表現の研究としてセマンティック・ウェブがある。XML型言語の知識表現と標準の開発に随伴することが多い。 == 概要 == 知識は知的行動を達成するのに使われるものなので、推論を容易にする知識表現は知的行動を助成する。そのような表現が知識表現の基本目標となる。 適切な知識表現を選ぶことで問題解決が単純になる。例えば割り算の問題解決は、知識表現における数の記号としてローマ数字よりもアラビア数字を用いることで容易となる。 人間の行う情報処理を説明する際、フレーム、規則、タグ、意味ネットワークなどが利用される。これは知識表現の技法にも取り入れられている。 知識表現の研究では以下のような課題が生じる。 * 知識を個別化するのは何か? * 知識は人間脳においてどう表現されているか? * 図式化すべきなのは特殊項目か一般法則か? * 図式は宣言型と手続型のどちらが良いか? *活性化拡散（ネットワークのノード群を誘導する際の問題。） *包摂（選択的継承に関する問題。例えば、ATVは自動車を特殊化したものと考えられるが、特定の属性しか継承していない。） *分類（例えば、トマトは野菜にも果物にも分類される可能性がある。） 知識表現に関してトップダウンが議論されることはほとんどない。設計戦略は個々の議論領域について研究される。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「知識表現」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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