ロジックベースとルールベースのAI

ルールベースはロジックベースAIと同義だといつも思っていました。ロジックには公理と推論のルールがありますが、ルールベースのaiには知識ベース（本質的に公理）とif-thenルールがあり、新しい知識を作成します（本質的に推論ルール）。

しかし、彼らの有名な記事「知識表現とは何ですか？」では、デービス、シュローブ、ソロビッツは、彼らがそうではないことを示唆しているようです：

論理、ルール、フレームなどはそれぞれ、世界で重要なものの種類に関する視点を具体化します。たとえば、ロジックには、個々のエンティティとそれらの間の関係の観点から世界を表示する（かなり最小限の）コミットメントが含まれます。ルールベースのシステムは、属性-オブジェクト-値のトリプル、およびそれらを接続するもっともらしい推論のルールの観点から世界を表示しますが、フレームは、典型的なオブジェクトの観点から考えます。

これは、ルールベースが命題であるのに対して、ロジックベースは通常、述語ロジックを意味することを意味しているだけですか？それともこれ以上のものはありますか？

その前置きとして、区別がはっきりしないと言いたい。それにもかかわらず、これについて私が知っていることをお伝えします。さらに明確にするように努めます。

ルールベースのエージェントの構造は次のとおりです。環境から入力を受け取り、条件ベースのルールを通過し、アクチュエータまたは環境で何らかのアクションを作成するものを介してアクションを実行します。

対

（内部状態に基づく）論理エージェントの構造は次のとおりです。 環境からの入力を受け取り、状態が何であるか、モデルがどのように進化するかについての内部知識チェックから。次に、私の行動が何をするかを推測します。最後に、条件ベースのルールを通過し、環境でアクションを実行します

_{出典：Artificial Intelligence：Stuart RussellとPeter Norvigによる現代的なアプローチ}

これが私の最初の答えですので、ルールを破った場合はお知らせください。

ルールベースのシステムは、幅広いシステムをカバーしています。ブールのif / then / elseルールを使用するものもあれば、重み付けや確率論的推論を使用するものもあります。フレームで動作するもの、Javaオブジェクトで動作するもの、述語論理で定式化できる命題で動作するものがあります。一般的なルールシステムの例はDroolsです。

一部のルールシステムは、述語ロジックのサブセットとして表現できます。たとえば、SWRLは、ホーンルールでOWL Description Logic（DL）を拡張するW3C標準ルール言語です。OWL-DLとSWRLはどちらも、1次述語論理で表現できます。ただし、すべてのルール言語がこのように直接表現できるわけではありません。ルール言語がそのようなセマンティクスの範囲を網羅しているためです。プロローグのような場合でも微妙です。純粋なプロローグはFOLのサブセットですが、実際の既存のプロローグ実装はFOLサブセットではありません（優先順位の問題など）。

W3C Rules Interchange Format（RIF）ワーキンググループは、これらのさまざまな視点を統合するために多くの作業を行ってきました。概要を表示するのに最適な場所はわかりませんが、グループチャーターページで役立つ資料を確認できます。