REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS

Transcrição

1 PR UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS PARTE 1: INTRODUÇÃO 1

2 TÓPICOS CONHECIMENTO E REPRESENTAÇÃO EM IA FORMAS DE SE REPRESENTAR CONHECIMENTO 2

3 REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS CONHECIMENTO E REPRESENTAÇÃO EM IA 3

4 CONHECIMENTO EM IA Conhecimento, no contexto de IA, segundo John Sowa Conhecimento engloba as restrições implícitas e explícitas sobre os objetos (entidades), operações e relações. Também compreende as heurísticas e os procedimentos de inferência envolvidos na situação modelada. 4

5 REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS A knowledge representation(kr) is most fundamentally a surrogate, a substitute for the thing itself, used to enable an entity to determine consequences by thinking rather than acting, i.e., by reasoning about the world rather than taking action in it. Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter Szolovits. AI Magazine 14(1): Spring 1993, "What is a knowledge representation? 5

6 REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS O que diferencia uma representação de conhecimento de um sistema ad hoc de manipulação de estruturas de dados é o fato da representação de conhecimento ter um significado externo, isso é, ser sobre alguma coisa. Bittencourt, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias, pg

7 O QUE É KR? Representação de conhecimentos em IA clássica é um campo multidisciplinar que utiliza teorias e técnicas de três outros campos: Lógica que provê a estrutura formal e regras de inferência. Ontologia que define os tipos e as coisas existentes no domínio da aplicação. Computação que dá suporte a aplicações que diferenciam KR da filosofia pura Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. By John Sowa Pacific Grove: Brooks/Cole. 7

8 REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS EXEMPLOS DE REPRESENTAÇÃO 8

9 REGRAS DE PRODUÇÃO se aluno.frequência < 0,75 então aluno.estado := «reprovado frequência» se aluno.frequência 0,75 e aluno.nota < 7 então aluno.estado := «reprovado nota» se aluno.frequência 0,75 e aluno.nota 7 então aluno.estado := «aprovado» Representação baseada em lógica matemática (bases de conhecimento planas) 9

10 REGRAS Há diversas linguagens declarativas de implementação de regras DATALOG PROLOG SWRL 10

11 REGRAS EM PROLOG %% % Exemplo simples que mostra dois predicados quaternarios: % 1. nota_freq(aluno, DISC, NOTA, FREQ) % 2. aprovado(aluno, DISC, NOTA, FREQ) % % Fatos (as 3 linhas iniciais) sao clausulas % sem corpo (soh com o consequente) que declaram % as notas e frequencia de cada aluno por disciplina % % Uma regra (clausula de Horn) diz se um aluno % estah ou nao aprovado) -- ultima linha % FATOS nota_freq(alberto, logica, 9.0, 60.0). nota_freq(juca, logica, 7.0, 95.0). nota_freq(maria, logica, 4.0, 75.0). % REGRA aprovado(a, D, X, Y) :- nota_freq(a, D, X, Y),X>=7,Y>=75. reprovado(a, D, X, Y) :- nota_freq(a, D, X, Y),X<7. reprovado(a, D, X, Y) :- nota_freq(a, D, X, Y),Y<75. 11

12 REDES SEMÂNTICAS Quillian, 1968 É um = herança animal Isa = é um ou é um tipo de pássaro Tem partes Tem-parte = propriedades Instancia = pertinência asas Beija-flor Canário instancia Titi 12

13 FRAMES Criado por Minsky em 1969 Paper seminal: A Framework for Representing Knowledge (Minsky, 1974) 13

14 FRAMES Representação de um cachorro genérico com expectativas (nome, raça, dono) Generic cachorro Frame é-um: um ANIMAL, um BICHO ESTIMAÇÃO raça:(default VIRA-LATA) dono: uma PESSOA (se-necessário busque uma PESSOA com bicho-estimação = self) nome: (default TOTÓ) catita Frame é-um: cachorro raça: VIRA-LATA dono: joaquim nome: CATITA Representação de um cachorro real chamado Catita 14

15 LÓGICA DE DESCRIÇÕES FRAMES "A framework for representing knowledge," Minsky (1975) Hayes (1980) argued that "most of frames is just a new syntax for parts of first order logic." Frames não oferecem nada novo em termos de expressividade, porém Oferecem um modo conciso de representar conhecimentos de modo orientado a objetos (Fikes and Kehler 1985). frame-based systems podem oferecer modos mais eficientes de raciocínio pois usam um subconjunto da lógica de primeira ordem Lógica de descrições (Description Logic) 15

16 LÓGICA DE DESCRIÇÕES Permite criar uma hierarquia de conceitos a partir de conceitos atômicos = predicados unários Atributos, chamados papéis (roles), predicados binários Significado definido por descrições de conceitos constituídas por outros conceitos e por restrições sobre os papéis 16

17 LÓGICA DE DESCRIÇÕES: EXEMPLO Animal Thing Pata Thing Racional Animal Irracional Animal Racional Irracional Macho Fêmea Mulher Racional Π Fêmea tempata(animal, Pata) Quadrupede Irracional Π 4 tempata 17

18 CBR Case-based reasonning (raciocínio a base de casos) Caso Um caso é conhecimento contextualizado que representa uma experiência. Fonte: site AAAI Um caso contém uma lição passada que é o conteúdo do caso e o contexto no qual a lição pode ser utilizada [Alterman, 89, David, 91; Kolodner, 93] Amodt, A., & Plaza, E. (1994). Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system Approaches. Artificial Intelligence Communications, 7(1),

19 CBR CASO the problem that describes the state of the world when the case occurred, the solution which states the derived solution to that problem, and/or the outcome which describe the state of the world after the case occurred. Raciocínio RETRIEVE the most similar case(s); REUSE the case(s) to attempt to solve the problem; REVISE the proposed solution if necessary, and RETAIN the new solution as a part of a new case. Fonte: site AAAI 19

20 CASPIAN Linguagem CASL Pris, C. (1996). An Introductory Guide to Caspian. UW Aberystwyth, case instance chicken_green_beans_stir_fry is cook_method = stir_fry; ingredients = [chicken green_beans]; taste = sweet_n_sour; meat = chicken; vegetable = green_beans; CBR: Exemplo solution is meat_preparation = bone; vegetable_preparation = shell; recipe = [[meat_preparation meat] [vegetable_preparation vegetable] [cook_method meat 'and vegetable using a wok']]; 20

21 CBR: Exemplo local repair rule definition is repair rule prepare_broccoli is when vegetable is broccoli then change vegetable_preparation to chop; change hd(tl(tl(tl(tl(tl(hd(tl(tl(recipe))))))))) to separately; pr(['warning: The' meat 'makes the' vegetable 'soggy']); pr(['when they are stir-fried together, so cook']); pr(['the' meat 'and the' vegetable 'separately']); end; 21

22 REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTOS In the 1960s and 1970s, students frequently asked, "Which kind of representation is best?" and I usually replied that we'd need more research.... But now I would reply: To solve really hard problems, we'll have to use several different representations. This is because each particular kind of data structure has its own virtues and deficiencies, and none by itself would seem adequate for all the different functions involved with what we call common sense. Marvin Minsky 22