人工智能中的知识表示与推理是实现智能行为的核心部分。简单来说：
知识表示：
- 指的是用计算机能够理解和处理的形式来描述人类世界中的信息和知识。这种形式应当能体现知识的结构、关系以及语义。
- 常见的知识表示方法包括但不限于：
- 逻辑表示法：如谓词逻辑、一阶逻辑等，通过逻辑公式表达事实和规则，例如Prolog语言就广泛应用了逻辑编程。
- 框架（Frame）表示法：用于描述具有层次结构的对象或概念，其中每个“框架”包含槽（slot）和槽值，可以支持继承和特殊化等机制。
- 语义网络（Semantic Network）：用节点代表概念，连线代表概念间的关系。
- 本体论（Ontology）：在语义网的基础上发展起来，用于定义共享的概念体系和词汇，比如资源描述框架（RDF）和Web Ontology Language（OWL）。
知识推理：
- 是基于已有的知识表示，推断出新的、隐含的事实或者结论的过程。
- 推理方式多种多样，包括但不限于：
- 演绎推理：从一般性的前提出发，通过逻辑推理得出特定结论，如在专家系统中应用的经典推理。
- 归纳推理：从具体事例中概括出一般性规律，例如机器学习中的某些算法可以看作是归纳推理的自动化过程。
- 溯因推理：从观察到的现象推测可能的原因。
- 非单调推理：允许添加新知识后原有结论可能会被修改，这在现实世界的情境下尤为重要，因为真实世界的知识往往是动态变化和不确定的。
结合这些技术，AI系统可以根据预定义的知识库进行问题求解，通过匹配、搜索和填充等操作找到解决问题的路径，并在必要时更新和扩展其知识库。
