在《定性表征——人们如何推理和学习连续变化的世界》一书中，Kenneth D.Forbus提出，定性表征是认知科学非常深奥的关键内容之一——如何对我们周围连续变化的现象进行推理和学习。Forbus认为，定性表征是人类认知的核心，它将连续现象分解成有意义单元的符号化表征。定性表征为常识推理奠定了基础，因为它们可以用非常少的数据实现实际推理，这使得定性表征成为自然语言语义的有用组成部分。通过明确可能发生的事件的类型，并建立有助于指导更多量化知识的应用的因果模型，定性表征还为科学和工程方面的专家推理奠定了基础。定性表征对于创建更具人性的人工智能系统非常重要，这些系统具有空间推理、视觉、问答和理解自然语言的能力。

Forbus讨论了知识表示和推理的基本思想以及其他主题，诸如定性过程理论、变化的定性模拟和推理、组分建模、定性空间推理、学习和概念变化等。认知科学家会意识到Forbus对定性表征的解释颇具启发性；AI科学家则会重视Forbus的新方法及其概述。