本論文は,集団知識の概念を統合しつつ,知識獲得と忘却のダイナミクスを捉える一連の認識論理を提示する。重みモデルシステムに基づいており、知識の更新に関連する認識能力を表す「認識技術」尺度を導入する。このシステム内では、知識の獲得は技術向上プロセスとしてモデル化され、忘却は技術低下の結果として現れる。また、それぞれ技術向上による知識獲得可能性と技術低下による忘却可能性と定義された「分かる」と「忘れることができる」を探る。さらに、認識De reとde dicto表現の違いの詳細な分析をサポートします。モデル検証と満足度問題の計算の複雑さを調査し,理論的基礎と実用的意味についての洞察を提供する。
