b'\n_START_ARTICLE_\nRede L\xc3\xb3gica Probabil\xc3\xadstica\n_START_SECTION_\nObjetivo\n_START_PARAGRAPH_\nO objetivo b\xc3\xa1sico do RLP \xc3\xa9 fornecer infer\xc3\xaancia probabil\xc3\xadstica razoavelmente precisa de uma forma que seja compat\xc3\xadvel com a l\xc3\xb3gica cl\xc3\xa1ssica e a l\xc3\xb3gica de predicados, e escalas para operar em tempo real em grandes bases de conhecimento din\xc3\xa2micos._NEWLINE_O objetivo subjacente ao desenvolvimento te\xc3\xb3rico de RLP tem sido a cria\xc3\xa7\xc3\xa3o de sistemas de software pr\xc3\xa1ticos realizando infer\xc3\xaancias complexas, \xc3\xbateis com base no conhecimento incerto e tirar conclus\xc3\xb5es incertas. RLP foi projetado para permitir a infer\xc3\xaancia probabil\xc3\xadstica b\xc3\xa1sicas para interagir com outros tipos de infer\xc3\xaancia, como infer\xc3\xaancia intencional, de infer\xc3\xaancia imprecisa, e infer\xc3\xaancia de ordem superior usando quantificadores, vari\xc3\xa1veis e combinadores, e ser uma abordagem mais conveniente do que as redes Bayesianas com a finalidade de estabelecer uma interface entre a infer\xc3\xaancia probabil\xc3\xadstica de base com esses outros tipos de infer\xc3\xaancia. Al\xc3\xa9m disso, as regras de infer\xc3\xaancia s\xc3\xa3o formuladas de tal modo a evitar os paradoxo da teoria Dempster-Shafer.\n_START_SECTION_\nImplementa\xc3\xa7\xc3\xa3o\n_START_PARAGRAPH_\nRLP come\xc3\xa7a com uma funda\xc3\xa7\xc3\xa3o de l\xc3\xb3gica cl\xc3\xa1ssica, e em seguida, adiciona nos elementos da l\xc3\xb3gica probabil\xc3\xadstica e combinat\xc3\xb3ria , bem como alguns aspectos da l\xc3\xb3gica de predicados e l\xc3\xb3gica autoepistemica , para formar um sistema de infer\xc3\xaancia completo , sob medida para uma f\xc3\xa1cil integra\xc3\xa7\xc3\xa3o com componentes de software que incorporam outros ( n\xc3\xa3o explicitamente l\xc3\xb3gicos) aspectos da intelig\xc3\xaancia ._NEWLINE_RLP representa valores verdade como intervalos , mas com sem\xc3\xa2ntica diferentes do que na teoria de probabilidade imprecisa. Al\xc3\xa9m da interpreta\xc3\xa7\xc3\xa3o da verdade de uma forma probabil\xc3\xadstica , um valor verdade no RLP tamb\xc3\xa9m tem uma quantidade de certeza associada. Isto generaliza a no\xc3\xa7\xc3\xa3o de valor verdade usado na l\xc3\xb3gica autoepistemica , onde os valores verdade ou s\xc3\xa3o conhecidos ou n\xc3\xa3o, e quando conhecidos, s\xc3\xa3o verdadeiros ou falsos ._NEWLINE_A vers\xc3\xa3o atual do RLP tem sido utilizado em aplica\xc3\xa7\xc3\xb5es "narrow- AI" , como a infer\xc3\xaancia de hip\xc3\xb3teses biol\xc3\xb3gicas de conhecimentos extra\xc3\xaddos de textos biol\xc3\xb3gicos atrav\xc3\xa9s de processamento de linguagem , e para auxiliar o aprendizado por refor\xc3\xa7o de um agente encarnado , em um mundo virtual simples , j\xc3\xa1 o ensinou a brincar  de "pegar a bola" .'