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。
200x年代にXMLの応用として宣伝されたためにブームとなった知識表現の利用に、セマンティック・ウェブがある。知識表現としての新規性は表層の記法にXMLを利用するという点で、グラフである知識を、本質的に木であるXMLでどう扱うかは難点も考えられるが、「ウェブ」の語が付いているようにWWWと親和性があるなどとされてブームとなった。 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。 人工知能
概要
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。）
歴史.mw-parser-output .sidebar{width:auto;float:right;clear:right;margin:0.5em 0 1em 1em;background:#f8f9fa;border:1px solid #aaa;padding:0.2em;text-align:center;line-height:1.4em;font-size:88%;border-collapse:collapse;display:table}body.skin-minerva .mw-parser-output .sidebar{display:table!important;float:right!important;margin:0.5em 0 1em 1em!important}.mw-parser-output .sidebar-subgroup{width:100%;margin:0;border-spacing:0}.mw-parser-output .sidebar-left{float:left;clear:left;margin:0.5em 1em 1em 0}.mw-parser-output .sidebar-none{float:none;clear:both;margin:0.5em 1em 1em 0}.mw-parser-output .sidebar-outer-title{padding:0 0.4em 0.2em;font-size:125%;line-height:1.2em;font-weight:bold}.mw-parser-output .sidebar-top-image{padding:0.4em}.mw-parser-output .sidebar-top-caption,.mw-parser-output .sidebar-pretitle-with-top-image,.mw-parser-output .sidebar-caption{padding:0.2em 0.4em 0;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-pretitle{padding:0.4em 0.4em 0;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-title,.mw-parser-output .sidebar-title-with-pretitle{padding:0.2em 0.8em;font-size:145%;line-height:1.2em}.mw-parser-output .sidebar-title-with-pretitle{padding:0 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-image{padding:0.2em 0.4em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-heading{padding:0.1em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-content{padding:0 0.5em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-content-with-subgroup{padding:0.1em 0.4em 0.2em}.mw-parser-output .sidebar-above,.mw-parser-output .sidebar-below{padding:0.3em 0.8em;font-weight:bold}.mw-parser-output .sidebar-collapse .sidebar-above,.mw-parser-output .sidebar-collapse .sidebar-below{border-top:1px solid #aaa;border-bottom:1px solid #aaa}.mw-parser-output .sidebar-navbar{text-align:right;font-size:75%;padding:0 0.4em 0.4em}.mw-parser-output .sidebar-list-title{padding:0 0.4em;text-align:left;font-weight:bold;line-height:1.6em;font-size:105%}.mw-parser-output .sidebar-list-title-c{padding:0 0.4em;text-align:center;margin:0 3.3em}@media(max-width:720px){body.mediawiki .mw-parser-output .sidebar{width:100%!important;clear:both;float:none!important;margin-left:0!important;margin-right:0!important}}
概念
AI効果
生成的人工知能
大規模言語モデル
ハルシネーション
汎用人工知能
目的
機械学習
計画
コンピュータビジョン
再帰的自己改良
機械学習
ディープラーニング
ニューラルネットワーク
応用（英語版）
医療（英語版）
精神医療（英語版）
音楽（英語版）
機械翻訳
金融（英語版）
軍事（英語版）
計画（英語版）
産業（英語版）
政府（英語版）
生物情報学（英語版）
地球科学（英語版）
ディープフェイク
美術（英語版）
物理学（英語版）
課題と哲学（英語版）
アルゴリズムバイアス
規制（英語版）
制御問題（英語版） ／ 乗っ取り
人工知能の倫理
存亡リスク
中国語の部屋
チューリングテスト
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歴史とできごと
歴史
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人工知能時代 （英語版）
人工知能の冬 （英語版）
人工知能ブーム （英語版）
年表（英語版）
できごと
Logic Theorist (1955)
パーセプトロン (1958)
General Problem Solver (1959)
Prolog (1972)
ディープ・ブルー対ガルリ・カスパロフ (1996-1997)
AlphaGo対李世ドル (2016)
フィクション
AI完全
人類存亡リスク
超知能
汎用人工知能
フィクション
予想（フランス語版）
法規制
規制（フランス語版）
人知法
組織
Agence francophone pour l'intelligence artificielle
DeepMind
OpenAI
Partnership on AI
著作
Open letter on artificial intelligence (2015)
AI Superpowers(2018)
Declaration de Montreal pour un developpement responsable de l'intelligence artificielle(2018)
Artificial Intelligence: A Modern Approach(2020)
一覧
映画（英語版）
家庭用ロボット（英語版）
計画（英語版）
チャットボット（英語版）
ディープラーニング（英語版）
美術家（英語版）
フィクション
話題（英語版）
用語集
用語集（英語版）
関連項目
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