1. Hệ thống KR và Hybrid
1.1. Thách Thức về Kiến Thức Phức Tạp
1.1.1. Kiến thức sinh ra bởi ML thường bị nhiễu.
1.1.2. Sự mơ hồ của các khái niệm trong ngôn ngữ tự nhiên
1.2. Thách Thức về Lập Luận và Rút Trích Kiến Thức
1.2.1. Việc kết hợp giữa việc học và lập luận có thể chỉ được kết nối một cách lỏng lẻo.
1.2.2. Cần có tích hợp chặt chẽ hơn giữa thu thập kiến thức và lập luận.
1.3. Thách Thức Thực Tiễn
1.3.1. Cần có các triển khai dễ sử dụng hơn, khả năng mở rộng và xử lý sự mơ hồ của các lập luận
1.3.2. Cần giải quyết những thách thức về cách công bố và đánh giá.
1.4. Mô Hình Sinh và Mối Quan Hệ với KR
1.4.1. Cần phải xem xét các hệ thống có phải là các hệ thống dựa trên kiến thức, nếu phải, cần phải cải thiện chúng như thế nào.
1.5. Rào Cản Giữa Cộng Đồng KR và ML
1.5.1. Có các rào cản không may giữa cộng đồng KR và ML
2. Lý luận thông thường
2.1. Hiểu biết và biểu diễn
2.1.1. Chưa hiểu rõ nhiều lĩnh vực
2.1.2. Vẫn còn khó khăn trong biểu diễn tri thức thông thường và xác định cơ chế suy luận hiệu quả
2.2. Lập luận phù hợp
2.2.1. Kết luận thường là tạm thời và dựa trên thông tin tốt nhất có sẵn
2.2.2. Khó khăn trong việc xác định cơ chế lập luận phù hợp
2.3. Hiện tượng "đuôi dài"
2.3.1. Có nhiều trường hợp ngoại lệ
2.3.2. Thách thức trong xử lý các ngoại lệ không thể dự đoán trước
3. Thu thập và duy trì kiến thức
3.1. Học Kiến Thức và Xử Lý Khả năng
3.1.1. Kiến thức học được có thể không nhất quán hoặc mức độ không chắc chắn.
3.2. Thách Thức trong Thu Thập và Duy Trì Kiến Thức
3.2.1. Công việc tạo ra và duy trì kiến thức trong lĩnh vực biểu diễn kiến thức và lập luận là một thách thức lớn
3.2.2. Cần sự hợp tác giữa kỹ sư kiến thức và chuyên gia lĩnh vực để xây dựng những kiến thức phù hợp.
3.3. Hỗ Trợ Lập Luận và Trực Giác
3.3.1. Cần hỗ trợ tốt hơn cho lập luận với sự không chắc chắn và lập luận trực giác
3.3.2. Việc này đòi hỏi sự phát triển của các phương pháp và công cụ thích hợp