A área de Inteligência Artificial (AI) evoluiu de forma assimétrica durante as últimas décadas. Esta ascensão desigual cria certa percepção equivocada de que esta área de conhecimento se confunde com Machine Learning (ML), isto é, AI=ML. Na verdade, o Knowledge Representation (KR) foi a primeira vertente de AI a amadurecer é por isso é importante ter em mente que AI = ML + KR.

Até a década de 1990, a abordagem mais comum era KR, isto é, essencialmente baseada em lógica. Contudo, naquela época o modelo começou a apresentar restrições e por isso o comportamento começou a ser alterado para uma abordagem de ML combinada com algoritmos estatísticos. Foi o alvorecer do ML e que perdurou por duas décadas. Entretanto, da mesma forma como aconteceu com KR, o ML também passou a apresentar restrições na solução de problemas, ou melhor, os novos problemas não podiam mais serem resolvidos exclusivamente por ML. A revista ACM Communications de Janeiro de 2016 publicou um artigo bastante elucidativo que trata das diferentes formas de manifestação da AI ao longo do tempo e aponta para a necessidade premente de promover a aproximação do Machine Learning com a Knowledge Representation.