Моделирование на уровне знаний — это процесс теоретизирования на основе наблюдений за миром и, в некоторой степени, объяснения поведения агента при его взаимодействии с окружающей средой.
Решающее значение для понимания моделирования уровня знаний имеют понятия Аллена Ньюэлла об уровне знаний , операторах и целевом состоянии агента .
По сути, моделирование уровня знаний включает оценку знаний агента о мире и всех возможных состояниях и построение с этой информацией модели, которая отображает взаимосвязи и пути между различными состояниями. С помощью этой модели различные методы решения проблем (т. е. прогнозирование, классификация, объяснение, обучение, качественное рассуждение, планирование и т. д.) могут быть рассмотрены в единообразном виде. Этот аспект моделирования имеет решающее значение в когнитивных архитектурах для интеллектуальных агентов. [1]
В «Применении абдукции: моделирование на уровне знаний» [2] Мензис предлагает новый подход к моделированию на уровне знаний, называемый KL B , который определяет, что «база знаний должна быть разделена на факты, специфичные для конкретной области, и абстрактные процедуры вывода для решения проблем, не зависящие от конкретной области». В его методе абдуктивное рассуждение используется для поиска предположений, которые в сочетании с теориями достигают желаемых целей системы.
Недостаток знаний у спортивных тренеров может быть опасным и увеличивать риск травм. [3]
В качестве хорошего примера абдуктивного рассуждения рассмотрим логическое рассуждение .