В общем, с онтологиями, как основой Semantic Web, уже все практически ясно. Как минимум путь онтологий от 3D до 4D, 5D, 6D и так далее "виден" достаточно ясно. Если 3D - трехмерная онтология, с помощью которой можно описать любой объект предметной области; 4D - 3D+время, что позволило решить вопрос версионности объектов; 5D - это как минимум возможность разорвать четкие связи в 4D онтологиях, например, путем введения степени принадлежности; ну и так далее; Но вот вопрос, как агента, активную составляющую Semantic Web, который использует онтологии как хранилище знаний для решения своих специфических задач, сделать "любознательным"?
Я могу заставить агента увеличить объем своих знаний о предметной области. Он будет увеличивать количество фактов, которые он знает о мире, но что делать с правилами, на основе которых он эти факты собрал?
С одной стороны, динамические правила - это не проблема, мы с вами все привыкли к тому, что динамически можно создавать скрипты обработки (например, на javascript можно порождать новые процедуры на javascript), но вот как агент "поймет", когда ему нужно создавать новое правило или улучшать старое? А о постановке перед собой новых целей и задач я вообще молчу...
Вот здесь и возникают все те проблемы, которые мучают создателей теории искусственного интеллекта по сей день... Онтологии могут позволить решить многое, и агенты могут уже много (дедуктивный вывод ими освоен уже очень хорошо), но вот с индуктивным выводом агенты дружат очень и очень плохо... А жаль )
