تمثل نمذجة المعرفة وتمثيلها أحد الأسس النظرية والعملية في بناء الأنظمة الذكية القادرة على الفهم والاستدلال واتخاذ القرار. تهدف نمذجة المعرفة إلى تنظيم المفاهيم والعلاقات فيما بينها ضمن هيكل منطقي يسهّل معالجتها حاسوبيًا. أما تمثيل المعرفة فيشير إلى تحويل هذه المفاهيم إلى صيغ رسمية قابلة للتنفيذ داخل الأنظمة، مثل القواعد المنطقية، والشبكات الدلالية، والإطارات المعرفية، والأنطولوجيات. تُستخدم تقنيات تمثيل المعرفة في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي، منها أنظمة الخبراء التي تعتمد على قواعد معرفية لاتخاذ القرارات، ومحركات البحث الدلالية التي تفهم العلاقات بين الكلمات، وأنظمة الاستدلال الآلي التي تحاكي التفكير البشري. كما تسهم نمذجة المعرفة في تحسين تفسير نتائج الأنظمة الذكية، مما يعزز الشفافية وقابلية الفهم. ومع التطور الكبير في تقنيات التعلم العميق، برز اتجاه يجمع بين الأساليب الرمزية وتمثيل المعرفة من جهة، والتعلم الإحصائي من جهة أخرى، فيما يُعرف بالذكاء الاصطناعي الهجين. يهدف هذا التوجه إلى الجمع بين قوة البيانات الضخمة والقدرة على الاستدلال المنطقي، بما يؤدي إلى أنظمة أكثر دقة ومرونة. إن تمثيل المعرفة بشكل منهجي يسهم في بناء أنظمة قادرة على التفاعل الذكي مع المستخدمين، وفهم السياق، وحل المشكلات المعقدة. لذلك يُعد هذا المجال من الركائز الأساسية في البحث الأكاديمي ضمن أقسام الذكاء الاصطناعي، لما له من دور محوري في تطوير أنظمة أكثر ذكاءً وموثوقية. جامعة المستقبل الأولى على الجامعات العراقية الأهلية