<div dir="ltr"><div><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div>2nd CALL FOR PAPERS<br><span>Cognitive</span> <span>Aspects</span> of Knowledge Representation (CAKR)<br><br>September 2-4 2023</div><div><br><a href="https://cakr23.krportal.org/" target="_blank">https://cakr23.krportal.org/</a></div><div><br>This workshop is part of the KR-23 workshop program (<a href="https://kr.org/KR2023/" target="_blank">https://kr.org/KR2023/</a>).<br><br><br>** SCOPE AND EXPECTED CONTRIBUTIONS **<br><br>Knowledge representation is a lively and well-established field of AI, where knowledge and belief are represented declaratively and suitable for machine processing. It is often claimed that this declarative nature makes knowledge representation cognitively more adequate than e.g. sub-symbolic approaches, such as machine learning. This <span>cognitive</span> adequacy has important ramifications for the explainability of approaches in knowledge representation, which in its turn is essential for the trustworthiness of these approaches. However, exactly how <span>cognitive</span> adequacy is ensured has been often left implicit, and connections with <span>cognitive</span> science and psychology have only recently been taken up.<br><br>The goal of this workshop is to bring together experts from fields including artificial intelligence, psychology, <span>cognitive</span> science and philosophy to discuss important questions related to <span>cognitive</span> <span>aspects</span> of knowledge representation, such as:<br>- How can we study the <span>cognitive</span> adequacy of approaches in AI?<br>- Are declarative approaches cognitively more adequate than other approaches in AI?<br>- What is the connection between <span>cognitive</span> adequacy and explanatory potential?<br>- How to develop benchmarks for studying <span>cognitive</span> <span>aspects</span> of AI?<br>- Which results from psychology are relevant for AI?<br>- What is the role of the normative-descriptive distinction in current developments in AI?<br><br><br>** CALL FOR PAPERS **<br><br>We invite three kinds of submissions to CAKR:<br>- long papers (12 pages plus one page for references) reporting unpublished research,<br>- short papers (5 pages plus one page for references) reporting unpublished research, and<br>- extended abstracts (3 pages including references) presenting work relevant to the workshop already published in other conferences or journals. Such an abstract should summarize the contributions of the article and its relevance for the workshop, as well as include bibliographic details of the article and a link to a pdf of the article.<br><br>Submissions should be formatted in the (one column) CEUR-format (see: <a href="http://ceur-ws.org/HOWTOSUBMIT.html" target="_blank">http://ceur-ws.org/HOWTOSUBMIT.html</a>).<br><br>Submissions will be peer-reviewed to ensure quality and relevance to the workshop. Reviewing will be inclusive, i.e. reviews will ensure relevance for the workshop and basic quality control.<br><br>Submissions are handled through the EasyChair conference management system (under ''Workshop / Tutorial Submission'', choose '<span>Cognitive</span> <span>Aspects</span> of Knowledge Representation''):<br><a href="https://easychair.org/conferences/?conf=kr2023" target="_blank">https://easychair.org/conferences/?conf=kr2023</a><br><br>An informal proceedings containing all submissions will be published online on the CEUR-WS.org website. All rights are retained by the authors.<br><br>At least one co-author of each accepted paper must register for and attend the workshop.<br><br><br>** IMPORTANT DATES **<br>- May 31, 2023: Paper Submission Date<br>- July 4, 2023: Notification of Paper Acceptance<br>- July 18, 2023: Camera-ready papers due<br>- Workshop date: September 2-4, 2023 (exact date to be confirmed)<br><br><br>** ORGANIZING COMMITTEE **<br>Jesse Heyninck (Open Universiteit, the Netherlands)<br>Thomas Meyer (University of Cape Town and CAIR, South-Africa)<br>Clayton Baker (University of Cape Town and CAIR, South-Africa)</div><br></div></div></div></div></div>