Papel de la inferencia bayesiana en los sistemas de razonamiento

Llevo un tiempo luchando con la conexión entre los sistemas de inteligencia artificial basados ​​en el conocimiento y la inferencia bayesiana. Si bien sigo revisando la literatura, sería feliz si alguien puede responder estas preguntas directamente:

1. ¿Se utilizan métodos basados ​​en inferencia bayesiana en razonamiento o sistemas de preguntas y respuestas para llegar a conclusiones sobre preguntas cuyas respuestas no están directamente presentes en la base de conocimiento?
2. En otras palabras, si un sistema de preguntas y respuestas no encuentra una respuesta en una base de conocimiento, ¿puede usar la inferencia bayesiana para usar los hechos disponibles para sugerir respuestas con diferentes probabilidades?
3. En caso afirmativo, ¿podría señalarme algunas implementaciones?

Sí, es posible combinar el razonamiento probabilístico / bayesiano y una "base de conocimiento" tradicional. Y se ha hecho algo de trabajo en ese sentido. Ver, por ejemplo, ProbLog ("Probabilistic Prolog") que combina programación lógica y elementos probabilísticos. Ver:

https://dtai.cs.kuleuven.be/problog/tutorial/mpe/01_bn.html

Otro proyecto a considerar es Pr-OWL ("Probabilistic OWL") que agrega el razonamiento bayesiano a la pila de la Web Semántica.

Por supuesto, ninguno de estos trata específicamente con los sistemas de control de calidad, pero ambos representan algún trabajo en al menos el aspecto fundamental de combinar la lógica tradicional y / o las ontologías, con enfoques probabilísticos. Construir un sistema de control de calidad además de eso es un ejercicio para el lector ...