推論システムにおけるベイズ推定の役割

私は、しばらくの間、知識ベースのAIシステムとベイジアン推論の間の接続に苦労しています。私は文献を調べ続けていますが、誰かがこれらの質問に直接答えることができれば幸いです-

1. ベイズ推論ベースの方法は推論またはQ / Aシステムで使用されていますか？回答が知識ベースに直接存在しない質問についての結論に到達するためですか？
2. つまり、Q / Aシステムがナレッジベースで回答を見つけられない場合、ベイジアン推論を使用して、利用可能なファクトを使用して、さまざまな可能性で回答を提案できますか？
3. はいの場合、いくつかの実装を教えていただけますか？

はい、確率論的/ベイジアン推論と伝統的な「知識ベース」を組み合わせることが可能です。そして、それらの線に沿ったいくつかの作業が行われました。たとえば、論理プログラミングと確率的要素を組み合わせたProbLog（ "確率的プロローグ"）を参照してください。見る：

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

もう1つの注目すべきプロジェクトは 、セマンティックWebスタックにベイジアン推論を追加するPr-OWL（ "確率的OWL"）です。

もちろん、これらはどちらも特に QAシステムを扱っていませんが、どちらも、少なくとも従来のロジックやオントロジーを確率論的アプローチと組み合わせるという基本的な側面に関するいくつかの作業を表しています。その上にQAシステムを構築することは、読者の課題です...