Логічний аналіз знання — це дисципліна, що походить із математичної логіки та філософії, яка має на меті формалізувати, моделювати та аналізувати поняття знання за допомогою логічних і обчислювальних інструментів. Вона досліджує, як знання може бути представлене, передане, виведене або поставлене під сумнів у інтелектуальних системах, як людських, так і штучних. Цей підхід відрізняється від статистичних або конекціоністських методів формальною строгістю, використовуючи логічні мови (наприклад, епістемічну модальну логіку) для опису понять, таких як віра, невизначеність чи спільне знання.
Варіанти використання та приклади застосування
Логічний аналіз знання є критично важливим в штучному інтелекті для моделювання агентів, які можуть міркувати про те, що вони знають або не знають. Він застосовується в багатoагентних системах для координації, планування або переговорів, а також у кібербезпеці для аналізу протоколів та забезпечення конфіденційності інформації. У машинному навчанні це дозволяє формалізувати й перевіряти гіпотези щодо передачі чи набуття знань.
Основні програмні інструменти, бібліотеки, фреймворки
Для підтримки епістемічної логіки та логічного аналізу знання використовуються такі інструменти, як LoTREC (для модальної логіки), MCK (Model Checking Knowledge), Clingo (для логічного виведення), а також автоматичні довідники, як Prover9 чи Isabelle/HOL. Ці інструменти дозволяють формально перевіряти системи або моделювати складні ситуації з багатьма джерелами знань.
Останні розробки, еволюція та тенденції
Наразі інтеграція логіки знання з машинним навчанням і ймовірнісними системами є активною сферою досліджень, як і її застосування до формальної верифікації розподілених протоколів або в теорії ігор. Серед тенденцій — гібридизація із символічними та субсимволічними підходами для кращого моделювання штучної когніції та розробка фреймворків для моделювання знань у динамічних та невизначених середовищах.