En donde se analiza el problema del aprendizaje cuando ya se tiene cierto conocimiento previo.
Lo que deseamos es construir un agente de aprendizaje autónomo que utilice conocimientos previos, tal agente deberá disponer de un método que le permita obtener en primer término ese conocimiento previo, el que utilizará en las diversas etapas del aprendizaje. El método anterior es en sí mismo un proceso de aprendizaje. Por lo tanto, la historia vital del agente se caracterizará por un desarrollo acumulativo, o creciente. Es factible que el agente parta de la nada, realizando inducciones in vacuo, como un buen programa de inducción pura. Pero una vez que tenga el árbol del conocimiento, no podrá continuar con tan ingenuas especulaciones, y tendrá que echar mano de su conocimiento previo para aprender de manera cada vez más eficiente.
Aprendizaje basado en la explixación (ABE): a partir de ejemplos sencillos se obtienen reglas generales, explicando los ejemplos y generalizando la explicación. Constituye un método deductivo para convertir el conocimiento basado en principios fundamentales en experiencia útil, eficiente y para propósitos especiales.
Aprendizaje basado en la relevancia (ABR): se utiliza el conocimiento previo que adopta la forma de determinaciones que sirven para indentificar los atributos relevantes, generando así un reducido espacio de hipótesis, lo cual acelera el conocimiento. El ABR también permite hacer generalizaciones deductivas a partir de ejemplos sencillos.
Aprendizaje inductivo basado en el conocimiento (AIBC): encuentra hipótesis inductivas que explican conjuntos de observaciones, con ayuda del conocimiento previo.
Las técnicas de programación lógica inductiva (PLI): llevan a cabo el AIBC utilizando un conocimiento expresado en lógica de primer orden. Los métodos PLI pueden aprender conocimiento racional que no es posible expresar en sistemas basados en atributos. Estos métodos PLI producen de manera natural nuevos predicados mediante los cuales pueden expresarse de manera concisa nuevas teorías, y se prometen como sistemas para la elaboración de teorías científicas de propósito general.
