知識レベル

人工知能では、知識ベースのエージェントが論理的な文章のプールを利用して、世界についての結論を推論します。知識レベルでは、エージェントが何を知っているか、その目標は何かを指定するだけで済みます。これは、実装の詳細とは別の論理的な抽象化です。

この知識レベルの概念は、エージェントの行動を合理化する方法を提供するために、1980 年代にAllen Newellによって初めて導入されました。エージェントは、特定の目標を達成するために、所有する知識に基づいて行動します。エージェントは合理性の原則に従って行動を選択します。

知識レベルの下には、シンボル レベルがあります。知識レベルは世界指向であり、つまりエージェントが動作する環境に関係しますが、シンボル レベルはシステム指向であり、エージェントが動作するために使用できるメカニズムを含みます。知識レベルはエージェントの動作を合理化し、シンボル レベルはエージェントの動作を機械化します。

たとえば、コンピュータ プログラムでは、知識レベルは、特定のアクションを実行するために使用するデータ構造に含まれる情報で構成されます。シンボル レベルは、プログラムのアルゴリズム、データ構造自体などで構成されます。

• 知識レベルモデリング
• 知識の相対性

• T. Menzies. アブダクションの応用: 知識レベルモデリング。1996 年 11 月。
• A. ニューウェル「知識レベル」人工知能、18(1):87-127、1982年。