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Practical Statistical Relational AI

Markov

logic

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Foundational areas Probabilistic inference Statistical learning Logical inference Inductive logic programming

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Practical Statistical

Relational AI

Pedro Domingos

Dept. of Computer Science & Eng.

University of Washington

Overview



Motivation



Foundational areas



Probabilistic inference



Statistical learning



Logical inference



Inductive logic programming



Putting the pieces together



Applications

Logical and Statistical AI

Field Logical

approach

Statistical

approach

Knowledge

representation

First-order logic Graphical models

Automated

reasoning

Satisfiability

testing

Markov chain

Monte Carlo

Machine learning Inductive logic

programming

Neural networks

Planning Classical

planning

Markov decision

processes

Natural language

processing

Definite clause

grammars

Prob. context-

free grammars

We Need to Unify the Two



The real world is complex and uncertain



Logic handles complexity



Probability handles uncertainty

Goal and Progress



Goal:

Make statistical relational AI as easy as

purely statistical or purely logical AI



Progress to date



Burgeoning research area



We’re “close enough” to goal



Easy-to-use open-source software available



Lots of research questions (old and new)

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