1. Ứng dụng
1.1. Khám phá khoa học
1.1.1. Trường hợp: Sự bền vững môi trường
1.1.1.1. Thúc đẩy phát triển các thuật ngữ được tiêu chuẩn hóa và thống nhất trong khoa học Trái Đất.
1.1.1.2. Tăng cường khả năng so sánh, phân tích, mô hình và quy trình công việc
1.1.2. Trường hợp: Nghiên cứu y sinh và dược phẩm
1.1.2.1. Dễ dàng truy cập vào các thông tin ấn phẩm khoa học hoặc dữ liệu
1.1.3. Trường hợp: Chăm sóc sức khỏe
1.1.3.1. Tổng hợp thông tin, tự động kết hợp với bệnh nhân và bệnh nhân với các thử nghiệm lâm sàng.
1.1.3.2. Phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa
1.2. Giáo dục
1.2.1. Hệ thống gia sư thông minh cách mạng hóa giáo dục
1.3. Robotics, cảm biến, thị giác máy tính
1.3.1. Robot gia đình: Tích hợp AI vào robot nâng cao khả năng của robot
1.3.2. Sử dụng Big Data
1.4. Từ văn bản đến kiến thức
1.4.1. Xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi
1.4.2. Tăng cường việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên
2. Thách thức
2.1. Ngôn ngữ biểu diễn tri thức và lý luận
2.1.1. Hybrid KR
2.1.1.1. Cần nhiều ngôn ngữ để đạt lợi ích cao. => Khó khăn trong việc kết hợp ngôn ngữ.
2.1.1.2. Kết nối kiến thức thế giới mở với dữ liệu của thế giới đóng.
2.1.1.3. Kết nối giữa biểu diễn tri thức và máy học.
2.1.1.4. Mixinng dữ liệu với sự mô phỏng.
2.1.2. Biểu diễn không nhất quán, không chắc chắn và không đầy đủ.
2.1.3. Thách thức trong lý luận
2.1.3.1. Cần thiết lý luận có khả năng mở rộng mạnh mẽ, ít tiêu thụ tài nguên cho các yếu tố đầu vào tự nhiên.
2.1.3.2. Lý luận hiệu quả ở quy mô con người
2.1.4. Lightweight KR
2.2. Bất đồng nhất giữa dữ liệu và kiến thức
2.2.1. Khoảng cách biểu diễn dữ liệu
2.2.1.1. Mô hình tự động: tự động mô tả ngữ nghĩa của siêu dữ liệu được tạo ra.
2.2.1.2. Chuyển đổi dữ liệu
2.2.1.3. Liên kết dữ liệu: Công cụ hộ trợ liên kết dữ liệu tự đọng hoặc bán tự động
2.2.1.4. Source Publication: Sử dụng các mã nguồn mở dễ dàng cho phép người dùng các nguồn dữ liệu
2.2.2. Tính không đồng nhất: Quan điểm bản thể học
2.2.3. Phát triển bản thể đồng thuận
2.3. Nắm bắt kiến thức
2.3.1. Số người khả dụng đẻ đóng gớp kiến thức
2.3.2. Hiệu suất của phương pháp trích xuất văn bản.
2.3.3. Sự khả dụng của dữ liệu ở quy mô chưa từng có để đóng góp kiến thức mới.
2.4. Cho người không chuyên
2.4.1. Thiếu tài liệu giới thiệu cho người dùng mới làm quen
2.4.2. Trực quan hóa và khám phá dữ liệu