Ruolo dell'inferenza bayesiana nei sistemi di ragionamento

Sono alle prese con la connessione tra sistemi di intelligenza artificiale basati sulla conoscenza e inferenza bayesiana da un po 'di tempo. Mentre continuo a scorrere tutta la letteratura, sarei felice se qualcuno potesse rispondere direttamente a queste domande -

1. I metodi basati sull'inferenza bayesiana sono usati nel ragionamento o nei sistemi di Q / A - per arrivare a conclusioni su domande le cui risposte non sono direttamente presenti nella base di conoscenza?
2. In altre parole, se un sistema di Q / A non trova una risposta in una Knowledge Base, può usare l'inferenza bayesiana per utilizzare i fatti disponibili per suggerire risposte con varie probabilità?
3. Se sì, potresti indicarmi alcune implementazioni?

Sì, è possibile combinare il ragionamento probabilistico / bayesiano e una "base di conoscenza" tradizionale. E alcuni lavori in tal senso sono stati fatti. Vedi, ad esempio, ProbLog (" Probologistic Prolog") che combina la programmazione logica e gli elementi probabilistici. Vedere:

https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/tutorial/mpe/01_bn.html

Un altro progetto da guardare è Pr-OWL ("Probabilistic OWL") che aggiunge il ragionamento bayesiano allo stack Web semantico.

Naturalmente nessuno di questi si occupa in modo specifico dei sistemi di controllo qualità, ma entrambi rappresentano un lavoro almeno sull'aspetto fondamentale della combinazione di logica tradizionale e / o ontologie, con approcci probabilistici. Costruire un sistema di controllo qualità oltre a questo è un esercizio per il lettore ...