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Logic, Reasoning, and Knowledge

169 indexierte Paper

Die unter diesem Thema zusammengefassten Arbeiten untersuchen, wie Systeme der künstlichen Intelligenz Regeln, Schlussfolgerungen und Wissen auf formale Weise manipulieren können. Sie behandeln Fragen wie die Validierung logischer Constraints (OWL, SHACL), die Transformation von Abfragen (Horn-ALCHI, GQL) oder den Umgang mit unvollständigen oder widersprüchlichen Informationen, wobei sie auf theoretische Rahmenwerke wie automatisches Beweisen, Ontologien oder probabilistische Verteilungen zurückgreifen. Die Herausforderung besteht darin, robuste Schlussfolgerungen zu strukturieren - sei es durch Abduktion, Diagnose oder die Bewahrung logischer Eigenschaften bei Transformationen - , während Konzepte wie Unsicherheit oder metaphysische Annahmen, die den Modellen zugrunde liegen, integriert werden.

Dieses Unterthema und seine Hierarchie stammen aus der OpenAlex-Klassifikation, dem offenen Katalog der weltweiten wissenschaftlichen Forschung.

Monatliches Volumen - letzte 12 Monate

Länder der Labore

  1. Vereinigte Staaten28 % · 24 Artikel
  2. Deutschland16 % · 14 Artikel
  3. China9,4 % · 8 Artikel
  4. Vereinigtes Königreich7,1 % · 6 Artikel
  5. Italien7,1 % · 6 Artikel
  6. Spanien5,9 % · 5 Artikel
  7. Österreich5,9 % · 5 Artikel
  8. Südafrika3,5 % · 3 Artikel

Über 85 Artikel zu diesem Thema mit mindestens einem verorteten Labor. 34 Länder vertreten.

Es handelt sich um das Land des Labors, nie um die Staatsangehörigkeit von Personen. Ein Artikel aus mehreren Ländern zählt für jedes davon, die Anteile summieren sich daher auf über 100 %. Die Abdeckung ist unvollständig und die Lücke nicht zufällig: Forschende ohne bekannte Institution publizieren meist wenig, was etablierte Labore überrepräsentiert.

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