Also ich habe mir die Seite mal - auf die Schnelle - angeschaut und muss sagen, dass zumindest die Argumentation zur Wissensrepräsentation, nun ja, etwas altbacken daher kommt. Baumstrukturen sind, zumindest nach meiner bescheidenen Kenntnis, nur für strukturiertes Wissen geeignet und erfordern in der Regel einen Lehrer, der bei der "Einsortierung" des Wissens hilft.

(Extrem triviales) Beispiel: Eine Tasse ohne Henkel kann sein:
a) Eine Tasse ohne Henkel (und damit ein Becher)
b) Eine Tasse mit Henkel, bei der man den Henkel aus der betrachteten Perspektive nicht sieht.

Wo die Perspektive schlussendlich einsortiert würde hängt in dem Fall vom Explorationsverhalten des Roboters ab.

Gleichzeitig sind Baumstrukturen schlecht für assoziative Wissensrepräsentation geeignet, da die Komplexität eines Baumes dann sehr schnell ansteigt (und auch kein echter Baum mehr ist). Hier sind Matrixstrukturen, wie z.B bei Assoziativspeicher (z.B. Hopfield-Netze, BAM) oder Kohonen-, LVQ- oder andere Künstliche Neuronale Netze sowie Hidden-Markov-Modelle erheblich besser geeignet. Und die assoziative Repräsentation des Wissen ist m.E. unerläßlich, um Wissen ohne Lehrer zu lernen. Das reine "einsortieren", z.B. auf Basis von Wahrschinlichkeitszuordnungen funktioniert m.W. nur für einfache Strukturen, dort aber sehr erfolgreich.

Generell möchte ich den interessierten Forumsteilnehmern zwei Bücher zu dem Thema empfehlen:
Helge Ritter et. al: "Die Entdeckung der Intelligenz oder: Können Ameisen denken", sowie
Manfred Spitzer: "Geist im Netz"

Ich hatte viel Freude beim Lesen. Den Spitzer gibt'S auf jeden Fall für kleines Geld als Taschenbuch.