Logico-linguistic modeling
ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಸಾಫ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮೆಥಡಾಲಜಿ, ಮೋಡಲ್ ಪ್ರಿಡಿಕೇಟ್ ಲಾಜಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಲಾಗ್ನಂತಹ ಲಾಜಿಕ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು (ಕೆಬಿಎಸ್) ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಆರು-ಹಂತದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಜಾನ್ ಎಫ್. ಸೋವಾದ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಾಹ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ; ಎರಡೂ ಗುಳ್ಳೆ ಶೈಲಿಯ ರೇಖಾಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇವೆರಡೂ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಇವೆರಡನ್ನೂ ತರ್ಕದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇವೆರಡನ್ನೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ತಾರ್ಕಿಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಾರ್ಕಿಕ ರೂಪ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ನಿರ್ಮಾಣ ವಿಧಾನ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಬಹಳ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ. ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಸಾಫ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಯಿತು. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನವಾದ ಸಾಫ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮೆಥಡಾಲಜಿ (ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ) ಅನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಹೇಗೆ ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವುದು ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮುಖ್ಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಹಿನ್ನೆಲೆ ಎಸ್ಎಸ್ಎಂ ಮೂರು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಶ್ರೀಮಂತ ಚಿತ್ರಗಳು, ಮೂಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳು. ಮೂಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಸ್ವತಃ ಸೌಲಭ್ಯ ನೀಡುವವರು ಆಯೋಜಿಸುವ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಚರ್ಚೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು, ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಅದರ ನಮ್ಯತೆಯಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಬಲ್ಲದು, ಮತ್ತು ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಪರಿಹಾರವು ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿರುವ ಜನರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ಹೊರಗಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಿಂದ ಹೇರಲ್ಪಟ್ಟಿಲ್ಲ. ಮಾಹಿತಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಐ. ಆರ್. ಎ.) ಮೂಲಭೂತ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒಂದು ಹಂತಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ದು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸಿತು. ಐ. ಆರ್. ಎ. ಎರಡು ಮಾದರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಕರೆ ನೀಡಿದೆಃ "ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗಗಳು", ಇದು ವಿಸ್ತೃತ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಗುರುತಿಸಲಾದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಿಂದ ಅಗತ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ; ಮತ್ತು "ಮಾಲ್ಟೀಸ್ ಕ್ರಾಸ್", ಮಾಹಿತಿ ವರ್ಗಗಳಿಂದ ಒಳಹರಿವು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಎಲ್ಲಿ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್. ವಹಿವಾಟು ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿವರವಾದ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಮಾಲ್ಟೀಸ್ ಕ್ರಾಸ್ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಆರಂಭಿಕ ಪ್ರಚೋದನೆಯು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಭೌತಿಕ ಜಗತ್ತಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಬಗೆಗಿನ ಕಾಳಜಿಯಾಗಿತ್ತು. ಇದು ಐ. ಆರ್. ಎ. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಾಪಿತವಾದ ವಿಧಾನಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ (ಎಸ್. ಎಸ್. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ನಂತಹ) ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಯಾವುದೂ ತಮ್ಮ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧರಿಸಿಲ್ಲ. ಐಆರ್ಎ ವಿನ್ಯಾಸಗಳು ಕಲ್ಪನಾತ್ಮಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಎಸ್ಎಸ್ಎಡಿಎಂ ದಾಖಲೆಗಳ ಚಲನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವು ವಹಿವಾಟಿನ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರದ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು ಆದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಕೆಬಿಎಸ್ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿತ್ತು. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಆರು ಹಂತಗಳು ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ವಿಧಾನವು ಆರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. 1. ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ಗಾಗಿ ಎಸ್ಎಸ್ಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಚರ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿನ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕೆಬಿಎಸ್ ಒಂದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಗಣಕೀಕೃತ ಕೆಬಿಎಸ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒಂದೇ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ವಿವಿಧ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಿಂದ ತಯಾರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕೆಬಿಎಸ್, ಒಂದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ವಿವಿಧ ವಿಷಯಗಳ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ತಜ್ಞರಿಗಿಂತ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಅಥವಾ ಗುಂಪು ಜ್ಞಾನದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಗೆ ಒತ್ತು ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಪಾಲುದಾರರು ಪರಿಣತರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಈ ಹಂತದ ಅಂತಿಮ ಹಂತವು ಚಿತ್ರ 1ರಂತಹ ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ ಶೈಲಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. 2. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ಹಿಂದಿನ ಸಿದ್ಧಾಂತದ ಪ್ರಕಾರ ಎಸ್ಎಸ್ಎಂ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ವಿಟ್ಜೆನ್ಸ್ಟೈನಿಯನ್ ಭಾಷಾ-ಆಟವಾಗಿದ್ದು, ಇದರಲ್ಲಿ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಭಾಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಈ ಭಾಷೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಗುಂಪಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಚಿತ್ರ 2 ಅನ್ನು ನೋಡಿ. 3. ಜ್ಞಾನದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ನಂತರ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಬಗ್ಗೆ ಊಹಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರು ಸೇರಿಸಬಹುದು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಸ್ಎಸ್ಎಂ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳು ಕೇವಲ ಒಂದು ತಾರ್ಕಿಕ ಸಂಯೋಜಕವನ್ನು (ಒಂದು ಅಗತ್ಯ ಷರತ್ತು) ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು, "ಸಾಕಷ್ಟು ಷರತ್ತುಗಳು" ಮತ್ತು "ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಸಾಕಷ್ಟು ಷರತ್ತುಗಳು" ಸಹ ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಲಾಜಿಕೋ-ಲಿಂಗ್ವಿಸ್ಟಿಕ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಈ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಎರಡು ಸೇರ್ಪಡೆ ವಿಧದ ಸಂಯೋಜಕಗಳಿಂದ ನಿವಾರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂರನೆಯ ಹಂತದ ಫಲಿತಾಂಶವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾದರಿಯಾಗಿದೆ, ಚಿತ್ರ 3ನ್ನು ನೋಡಿ. 4. ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮಾದರಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ತರ್ಕವನ್ನು (ಮಾದರಿ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ತರ್ಕದ ಸಂಯೋಜನೆ) ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದ ಔಪಚಾರಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಸಂಯೋಜಕಗಳು ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ನಿಜವಾಗಿರುತ್ತವೆ ("ಎಲ್" ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಂದ ಸೂಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ) ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾದ ಸಂಯೋಜಕವು ನಿಜವಾಗಿರಬಹುದು ("ಎಂ" ಮಾದರಿ ನಿರ್ವಾಹಕರಿಂದ ಸೂಚಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ). ಹಂತ 5ಕ್ಕೆ ಮುಂದುವರಿಯುವ ಮೊದಲು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕ ಸೂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 5ರಷ್ಟಿದೆ. ಪ್ರೋಲಾಗ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಂಕೇತ ಸೂತ್ರಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಪ್ರೋಲಾಗ್ ನಿಯಮಗಳಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಷಾ ಸೃಷ್ಟಿ ಹಂತದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗದವು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಜ್ಞಾನ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯ ಹಂತದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಕಾಲ್ಪನಿಕ ನಿಯಮಗಳೆಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ನಿರ್ಧಾರದ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ ಆದರೆ ಕಲಿಕೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 6. ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರು ಕೆಬಿಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ ಪರಿಶೀಲನೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಜೀವನದುದ್ದಕ್ಕೂ ಮುಂದುವರಿಯುವ ನಿರಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಬಗ್ಗೆ ಪಾಲುದಾರರ ನಂಬಿಕೆಗಳು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ಕಾಲ್ಪನಿಕ ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾದ ಪ್ರೋಲಾಗ್ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಹೊರತರಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಜ್ಞಾನ ಅನ್ವಯಗಳ ತತ್ವಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸುಳ್ಳಾಗಿಸುವಿಕೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಠ ತತ್ವಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಲಾಜಿಕೋ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಗಣಕೀಕೃತ ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆಸ್ಪತ್ರೆಯ ಹೊರರೋಗಿಗಳ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಧುಮೇಹ ರೋಗಿಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ. ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಇತರ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರೋಲಾಗ್ಗೆ ತೆರಳುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಅನಗತ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿತ್ತು ಏಕೆಂದರೆ ಮುದ್ರಿತ ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿದವು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಅಡಮಾನ ಸಾಲದ ಅನುಮೋದನೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮಾಹಿತಿ ಮೂಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಬಿಎಸ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅವರ ಎಲ್ಲಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಎಲ್ಲಾ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಮಾಹಿತಿಯ ಪೂರೈಕೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಲ್ಲಿ ನ್ಯೂನತೆಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿತು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದೂರಸಂಪರ್ಕ ಕಂಪನಿ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿನ ಯೋಜನಾ ವಿಭಾಗವು ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಎಸ್. ಎಸ್. ಎಂ. ನ ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್ಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅದು ಹೆಚ್ಚಿದ ಪಾಲುದಾರರ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಹಾಗೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು ಪ್ರಶ್ನಾರ್ಹವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ಈ ಮಾದರಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಬಳಸಲು ತುಂಬಾ ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು. ಈ ವಾದವನ್ನು ನಂತರದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಉದಾಹರಿಸಿವೆ. ತರ್ಕ-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಹನ್ನೆರಡು ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ಖರೀದಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಂಶೋಧಕರ ಪ್ರಯತ್ನಕ್ಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಸರಳೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು. ಆರ್ಗ್ಯುಮೆಂಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಕಾಗ್ನಿಟಿವ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಕಾನ್ಸೆಪ್ಟ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅರಿವಿನ ನಕ್ಷೆ ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕ ವಾಕ್ಚಾತುರ್ಯದ ರಚನೆ ಸಿದ್ಧಾಂತ ಶಬ್ದಾರ್ಥದ ಜಾಲದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಗ್ರೆಗೊರಿ, ಫ್ರಾಂಕ್ ಹಟ್ಸನ್ (1993) "ಸಾಫ್ಟ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಸ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ನ ತಾರ್ಕಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಃ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನ ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸದ ಪರಿಣಾಮಗಳು". ಪಿಎಚ್ಡಿ ಪ್ರಬಂಧ, ವಾರ್ವಿಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ. ಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿ ತರ್ಕ