論文の概要: Current and Future Challenges in Knowledge Representation and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04161v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 09:47:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 13:27:07.326340
• Title: Current and Future Challenges in Knowledge Representation and Reasoning
• Title（参考訳）: 知識表現と推論の現状と課題
• Authors: James P. Delgrande, Birte Glimm, Thomas Meyer, Miroslaw Truszczynski, Frank Wolter
• Abstract要約: 2022年7月、知識表現と推論に関するダグストゥール・パースペクティブ・ワークショップが開催された。 ワークショップの目的は、他の分野との関係、欠点と強み、そして今後の進歩の推奨など、この分野における芸術の状況を説明することである。 私たちは、Dagstuhl Workshopで行われたプレゼンテーション、パネル、ワーキンググループ、ディスカッションに基づいて、このマニフェストを開発しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.879663940477933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knowledge Representation and Reasoning is a central, longstanding, and active area of Artificial Intelligence. Over the years it has evolved significantly; more recently it has been challenged and complemented by research in areas such as machine learning and reasoning under uncertainty. In July 2022 a Dagstuhl Perspectives workshop was held on Knowledge Representation and Reasoning. The goal of the workshop was to describe the state of the art in the field, including its relation with other areas, its shortcomings and strengths, together with recommendations for future progress. We developed this manifesto based on the presentations, panels, working groups, and discussions that took place at the Dagstuhl Workshop. It is a declaration of our views on Knowledge Representation: its origins, goals, milestones, and current foci; its relation to other disciplines, especially to Artificial Intelligence; and on its challenges, along with key priorities for the next decade.
• Abstract（参考訳）: 知識表現と推論は人工知能の中心的で、長く、活発な領域である。 近年では、機械学習や不確実性下での推論といった分野の研究によって、その研究に挑戦され、補完されている。 2022年7月、知識表現と推論に関するdagstuhl perspectivesワークショップが開催された。 ワークショップの目的は、他の分野との関係、欠点と強み、今後の進歩の勧告などを含む、分野における芸術の状況を説明することであった。 私たちは、Dagstuhl Workshopで行われたプレゼンテーション、パネル、ワーキンググループ、ディスカッションに基づいて、このマニフェストを開発しました。 それは知識表現に関する私たちの見解の宣言である:その起源、目標、マイルストーン、現在のファシ、その他の分野、特に人工知能との関係、そしてその課題、そして次の10年の主要な優先事項である。

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