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人間が持っている知識には多分に例外が含まれる．例えば「鳥は飛ぶ」という知識に対して，飛ばない鳥である「ペンギン」は例外である． コンピュータ上でも，現実の知識を取り扱う際には例外の取り扱いが必要不可欠である．
一方，人間は常に外部から知識を吸収し，自己の持つ「知識ベース」を増強している． これによって新たな事態や困難な局面に徐々に対応できるようになる． コンピュータ上でも，現実の知識を取り扱う際に知識ベースを増強していくことによって，より良い推論が可能になり，困難な問題の解決が可能になる．
ところが，外部から新たな知識を吸収する際に問題となるのが知識ベースの矛盾である．外部から新たな知識が追加されると，それまで持っていた「知識ベース」との間に不整合が生じる場合がある．
そこで，こうした例外や矛盾に対応するために，例外を許容する論理体系を対象として，二つの知識処理を研究してきた．
一つはある知識の例外が増加したときに，知識の例外と非例外を逆転する処理 である．この逆転によって例外が少なく，直観的に正しい知識を得ることができる．
もう一つは新たなルールの追加に伴って知識ベースが矛盾したときに，常に成り立つ 通常ルールを常に成り立つとは限らないデフォルトルールに変換する手法である． この変換によって例外処理が可能となるため，知識ベースから矛盾が導かれなくなる．
これらの知識処理によって現実の知識をコンピュータ上で取り扱う際の整合性維持，例外の削減が可能となる．