Logiczna analiza wiedzy to dyscyplina wywodząca się z logiki matematycznej i filozofii, której celem jest formalizowanie, modelowanie i rozumowanie nad pojęciem wiedzy za pomocą narzędzi logicznych i obliczeniowych. Bada, jak wiedza może być reprezentowana, przekazywana, wywodzona lub podważana w systemach inteligentnych — zarówno ludzkich, jak i sztucznych. Podejście to odróżnia się od metod statystycznych czy konekcjonistycznych formalną ścisłością oraz wykorzystaniem języków logicznych (np. epistemicznej logiki modalnej) do uchwycenia takich pojęć jak przekonanie, niepewność czy wiedza wspólna.
Przypadki użycia i przykłady zastosowań
Logiczna analiza wiedzy jest kluczowa w sztucznej inteligencji do modelowania agentów zdolnych do rozumowania o tym, co wiedzą lub czego nie wiedzą. Wykorzystuje się ją w systemach wieloagentowych do koordynacji, planowania czy negocjacji, a także w cyberbezpieczeństwie do analizy protokołów i zapewnienia poufności informacji. W uczeniu maszynowym pozwala formalizować i weryfikować hipotezy dotyczące przekazywania lub nabywania wiedzy.
Główne narzędzia programistyczne, biblioteki, frameworki
W analizie logicznej wiedzy i logice epistemicznej stosuje się narzędzia takie jak LoTREC (logika modalna), MCK (Model Checking Knowledge), Clingo (wnioskowanie logiczne) oraz automatyczne systemy dowodowe jak Prover9 czy Isabelle/HOL. Umożliwiają one formalną weryfikację systemów lub modelowanie złożonych sytuacji dotyczących wielu źródeł wiedzy.
Najnowsze osiągnięcia, ewolucje i trendy
Obecnie aktywnie rozwijanym kierunkiem jest integracja logiki wiedzy z uczeniem maszynowym i systemami probabilistycznymi, jak również jej zastosowanie do formalnej weryfikacji protokołów rozproszonych czy w teorii gier. Trendy obejmują także hybrydyzację z podejściami symbolicznymi i sub-symbolicznymi dla lepszego modelowania sztucznej kognicji oraz rozwój frameworków do modelowania wiedzy w dynamicznych i niepewnych środowiskach.