Papel da inferência bayesiana em sistemas de raciocínio

Eu tenho lutado com a conexão entre sistemas de IA baseados no conhecimento e inferência bayesiana há algum tempo. Enquanto eu continuo vasculhando a literatura, ficaria feliz se alguém pudesse responder diretamente a essas perguntas -

1. Os métodos baseados em inferência bayesiana são usados ​​em sistemas de raciocínio ou de perguntas e respostas - para chegar a conclusões sobre perguntas cujas respostas não estão diretamente presentes na base de conhecimento?
2. Em outras palavras, se um sistema de perguntas e respostas não encontrar uma resposta em uma base de conhecimento, ele pode usar a inferência bayesiana para usar os fatos disponíveis para sugerir respostas com diferentes probabilidades?
3. Se sim, você poderia me indicar algumas implementações?

Sim, é possível combinar raciocínio probabilístico / bayesiano e uma "base de conhecimento" tradicional. E algum trabalho nesse sentido foi feito. Veja, por exemplo, o ProbLog ("Probabilistic Prolog") que combina programação lógica e elementos probabilísticos. Vejo:

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

Outro projeto a ser analisado é o Pr-OWL ("Probabilistic OWL"), que adiciona o raciocínio bayesiano à pilha da Web Semântica.

É claro que nenhum desses lida especificamente com sistemas de controle de qualidade, mas ambos representam algum trabalho sobre, pelo menos, o aspecto fundamental de combinar a lógica e / ou ontologias tradicionais, com abordagens probabilísticas. Construir um sistema de controle de qualidade é um exercício para o leitor ...