ตัวจำแนกแบบนิรนัย (Deductive Classifier) ​​เป็นประเภทหนึ่งของเครื่องมืออนุมานปัญญา ประดิษฐ์ (AI) โดยรับข้อมูลเข้าเป็นชุดของการประกาศในภาษาเฟรมเกี่ยวกับโดเมน เช่น การวิจัยทางการแพทย์หรือชีววิทยาโมเลกุล ตัวอย่างเช่น ชื่อของคลาส คลาสย่อยคุณสมบัติ และข้อจำกัดเกี่ยวกับค่าที่อนุญาต ตัวจำแนกจะตรวจสอบว่าการประกาศต่างๆ นั้นสอดคล้องกันทางตรรกะหรือไม่ และหากไม่สอดคล้องกันก็จะเน้นการประกาศที่ไม่สอดคล้องกันโดยเฉพาะและความไม่สอดคล้องกันระหว่างการประกาศเหล่านั้น หากการประกาศสอดคล้องกัน ตัวจำแนกก็สามารถยืนยันข้อมูลเพิ่มเติมโดยอิงจากข้อมูลเข้าได้ ตัวอย่างเช่น สามารถเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับคลาสที่มีอยู่ สร้างคลาสเพิ่มเติม เป็นต้น ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมืออนุมานแบบดั้งเดิมที่ทำงานโดยใช้เงื่อนไข IF-THEN ในกฎ ตัวจำแนกยังคล้ายกับตัวพิสูจน์ทฤษฎีบทตรงที่รับข้อมูลเข้าและสร้างผลลัพธ์ผ่านตรรกะลำดับที่หนึ่งตัวจำแนกมีต้นกำเนิดมาจาก ภาษาเฟรม KL-ONEปัจจุบันมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีที่ช่วยให้เกิดเว็บเชิงความหมาย (Semantic Web ) ตัวจำแนกสมัยใหม่ใช้ประโยชน์จากภาษาออนโทโลยีเว็บ (Web Ontology Language ) แบบจำลองที่พวกเขาทำการวิเคราะห์และสร้างขึ้นเรียกว่าออนโทโลยี^{[ 1 ]}

ปัญหาคลาสสิกในการแสดงความรู้สำหรับปัญญาประดิษฐ์คือการแลกเปลี่ยนระหว่างพลังในการแสดงออกและประสิทธิภาพการคำนวณของระบบการแสดงความรู้ รูปแบบการแสดงความรู้ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือตรรกะลำดับที่หนึ่ง อย่างไรก็ตาม เป็นไปไม่ได้ที่จะนำการแสดงความรู้มาใช้ซึ่งให้พลังในการแสดงออกอย่างสมบูรณ์ของตรรกะลำดับที่หนึ่ง การแสดงความรู้ดังกล่าวจะรวมถึงความสามารถในการแสดงแนวคิดเช่นเซตของจำนวนเต็มทั้งหมดซึ่งเป็นไปไม่ได้ที่จะวนซ้ำ การนำการยืนยันที่กำหนดปริมาณสำหรับเซตอนันต์มาใช้ตามคำจำกัดความจะส่งผลให้เกิดโปรแกรมที่ไม่สามารถตัดสินได้และไม่สิ้นสุด อย่างไรก็ตาม ปัญหาลึกซึ้งกว่าการไม่สามารถนำเซตอนันต์มาใช้ได้ ดังที่ Levesque ได้แสดงให้เห็น ยิ่งกลไกการแสดงความรู้เข้าใกล้ตรรกะลำดับที่หนึ่งมากเท่าใด ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะส่งผลให้เกิดนิพจน์ที่ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณเป็นอนันต์หรือมากเกินกว่าจะยอมรับได้^{[ 2 ]}

ผลจากการแลกเปลี่ยนนี้ งานวิจัยในช่วงแรกๆ เกี่ยวกับการแสดงความรู้สำหรับปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการทดลองประนีประนอมต่างๆ ที่ให้ตรรกะลำดับแรกย่อยที่มีความเร็วในการคำนวณที่ยอมรับได้ หนึ่งในวิธีการประนีประนอมแรกๆ ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดคือการพัฒนาภาษาที่อิงตามmodus ponens เป็นหลัก กล่าว คือ กฎ IF-THEN ระบบที่ใช้กฎเป็นกลไกการแสดงความรู้ที่โดดเด่นสำหรับระบบผู้เชี่ยวชาญ ยุคแรกๆ เกือบทั้งหมด ระบบที่ใช้กฎให้ประสิทธิภาพการคำนวณที่ยอมรับได้ในขณะที่ยังคงให้การแสดงความรู้ที่มีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ กฎยังใช้งานง่ายสำหรับผู้ทำงานด้านความรู้ อันที่จริง หนึ่งในข้อมูลที่กระตุ้นให้นักวิจัยพัฒนาการแสดงความรู้แบบใช้กฎคือการวิจัยทางจิตวิทยาที่มนุษย์มักแสดงตรรกะที่ซับซ้อนผ่านกฎ^{[ 3 ]}

อย่างไรก็ตาม หลังจากความสำเร็จในช่วงแรกของระบบที่ใช้กฎเกณฑ์ ก็ได้มีการใช้ภาษาเฟรมอย่างแพร่หลายมากขึ้น แทนที่หรือมักจะใช้ร่วมกับกฎเกณฑ์ ภาษาเฟรมให้วิธีการที่เป็นธรรมชาติมากกว่าในการแสดงแนวคิดบางประเภท โดยเฉพาะอย่างยิ่งแนวคิดในลำดับชั้นย่อยหรือคลาสย่อย ซึ่งนำไปสู่การพัฒนากลไกการอนุมานแบบใหม่ที่เรียกว่าตัวจำแนก (classifier) ​​ตัวจำแนกสามารถวิเคราะห์ลำดับชั้นของคลาส (หรือที่เรียกว่าออนโทโลยี ) และพิจารณาว่าถูกต้องหรือไม่ หากลำดับชั้นไม่ถูกต้อง ตัวจำแนกจะเน้นการประกาศที่ไม่สอดคล้องกัน สำหรับภาษาที่จะใช้ตัวจำแนกได้นั้น จำเป็นต้องมีพื้นฐานที่เป็นทางการ ภาษาแรกที่แสดงให้เห็นถึงตัวจำแนกได้สำเร็จคือตระกูลภาษา KL-ONE ภาษา LOOMจาก ISI ได้รับอิทธิพลอย่างมากจาก KL-ONE นอกจากนี้ LOOM ยังได้รับอิทธิพลจากความนิยมที่เพิ่มขึ้นของเครื่องมือและสภาพแวดล้อมเชิงวัตถุ LOOM ให้ความสามารถเชิงวัตถุที่แท้จริง (เช่น การส่งข้อความ) นอกเหนือจากความสามารถของภาษาเฟรม ตัวจำแนกมีบทบาทสำคัญในวิสัยทัศน์สำหรับอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ที่เรียกว่าเว็บเชิงความหมาย (Semantic Web) ภาษาออนโทโลยีเว็บให้รูปแบบที่สามารถตรวจสอบและให้เหตุผลได้ผ่านตัวจำแนกประเภท เช่น Hermit และ Fact++ ^{[ 4 ]}

เวอร์ชันแรกสุดของตัวจำแนกประเภทคือตัวพิสูจน์ทฤษฎีบทตรรกะตัวจำแนกประเภทแรกที่ทำงานกับภาษาเฟรมคือตัวจำแนกประเภทKL-ONE ^{[ 5 ] [ 6 ]}ระบบที่สร้างขึ้นในภายหลังบน Common Lisp คือ LOOM จากสถาบันวิทยาศาสตร์สารสนเทศ LOOM ให้ความสามารถเชิงวัตถุอย่างแท้จริงโดยใช้ประโยชน์จาก Common Lisp Object System พร้อมกับภาษาเฟรม^{[ 7 ]}ใน Semantic Web เครื่องมือ ProtegeจากStanfordให้ตัวจำแนกประเภท (หรือที่เรียกว่าตัวให้เหตุผล) เป็นส่วนหนึ่งของสภาพแวดล้อมเริ่มต้น^{[ 8 ]}

• ข้อเท็จจริง++ เหตุผล
• เฮอร์มิท รีซันเออร์
• โปรแกรมแก้ไขออนโทโลยี Protege