Роль байесовского вывода в системах рассуждений

Некоторое время я боролся со связью между системами ИИ, основанными на знаниях, и байесовским умозаключением. Продолжая изучать литературу, я был бы рад, если бы кто-то мог ответить на эти вопросы напрямую -

1. Используются ли байесовские методы, основанные на логическом выводе, в рассуждениях или системах Q / A - чтобы прийти к выводам по вопросам, ответы на которые непосредственно не присутствуют в базе знаний?
2. Другими словами, если система Q / A не находит ответа в базе знаний, может ли она использовать байесовский вывод, чтобы использовать имеющиеся факты, чтобы предлагать ответы с различными вероятностями?
3. Если да, не могли бы вы указать мне на некоторые реализации?

Да, возможно объединить вероятностные / байесовские рассуждения и традиционную «базу знаний». И некоторая работа в этом направлении была проделана. См., Например, ProbLog («Вероятностный пролог»), который сочетает в себе логическое программирование и вероятностные элементы. Видеть:

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

Еще один проект, на который стоит обратить внимание - это Pr-OWL («Вероятностный OWL»), который добавляет байесовские рассуждения в стек семантической сети.

Конечно , ни один из этих сделок конкретно с системами обеспечения качества, но и не представляет какую - то работы по крайней мере , основополагающему аспекту сочетания традиционной логики и / или онтологий, с вероятностными подходами. Построение системы обеспечения качества поверх этого является упражнением для читателя ...