Inteligência Artificial. Sistemas Baseados em Conhecimento. Representação de Conhecimento (continuação)

Transcrição

1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná Curso de Bacharelado em Ciência da Computação Inteligência Artificial Sistemas Baseados em Conhecimento Representação de Conhecimento (continuação)

2 Roteiro - Retomada sobre Representação de Conhecimento - Lógica Proposicional - Link com Prolog

3 Sistemas Baseados em Conhecimento Para que um sistema computacional possa utilizar conhecimento, há necessidade de estruturação e codificação daquilo que será empregado por ele. Isso é Representação do Conhecimento!! O que é Representação de Conhecimento? É área de pesquisa É forma de representação

4 Sistemas Baseados em Conhecimento Representação do conhecimento é a sub-área de IA cujo objetivo principal é a busca de formalismos que possam ser usados para representar informação a respeito do mundo real. Representação do conhecimento é a formalização e estruturação de conhecimento em um computador, de maneira que possa ser manipulado produzindo um comportamento inteligente.

5 Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) Importância da representação de conhecimento Para que as representações de conhecimento apresentem real interesse, são necessárias funções capazes de efetuar o mapeamento entre a representação e o mundo real e vice-versa (Rabusque). A importância de se representar o conhecimento não é apenas poder recuperá-lo, mas raciocinar com ele e a ele agregar novos conhecimentos. Não existe uma representação única para todos tipos de conhecimento.

6 Representação de Conhecimento Como fazê-lo A formalização na representação do conhecimento visa que ele possa: Ser utilizado por computadores; Descrever o conhecimento do especialista; Facilitar as operações de busca (recuperação), organização, manutenção e validação do SBC.

7 Características desejáveis no conhecimento representado É de interesse que a base de conhecimento do SBC seja capaz de: Identificar dados importantes; Ser completo, ou seja, ser capaz de representar tudo o que deve ser representado; Ser conciso: usar o mínimo de recursos possível, mantendo a eficiência; Ser de fácil entendimento; Viabilizar a recuperação e armazenamento rápido e eficiente.

8 Representação de Conhecimento Sobre a disponibilidade do conhecimento Nem todo o conhecimento associado / necessário estará diretamente disponível É necessário decidir: Qual é o conhecimento necessário? Como ele pode ser obtido? Qual é a relação custo x benefício associado aquele conhecimento? Custo: é todo o esforço necessário para identificar, estruturar, manter, manipular o conhecimento.

9 Representação de Conhecimento Tipos de Solução Qual é a importância se a resposta for errada ou alguma resposta estiver faltando? Solução Ótima: a melhor solução de acordo com alguma medida de qualidade (utilidade) Solução Satisfatória: uma que é boa o bastante de acordo com alguma descrição de quais soluções são adequadas Solução Provável: uma que está apta a ser uma solução

10 Abordagem Simbólica Relembrando sobre Simbolismo... Newell e Simon afirmam que O sistema de símbolos físicos tem os meios necessários e suficientes para a ação inteligente em geral

11 Sistemas baseados em conhecimento Como seres humanos resolvem problemas? Aplicando seus conhecimentos (e inteligência) na solução de um dado problema (usando símbolos?!!) Conhecimento Domínio Específico

12 Representação de Conhecimento Algumas técnicas/formas para representação de conhecimento em SBCs são: Regras de produção Redes semânticas Frames Scripts Lógica Árvores de Decisão Conhecimento Estatístico Esquemas Híbridos

13 Representação de Conhecimento Algumas técnicas/formas para representação de conhecimento em SBCs são: Regras de produção Redes semânticas Frames Scripts Lógica (link com Prolog) Árvores de Decisão Conhecimento Estatístico Esquemas Híbridos

14 Representação Lógica Desde o final de 1970, em IA, há interesse no uso de métodos que derivam da lógica matemática em contraste com métodos heurísticos. A Lógica Matemática é uma linguagem formal que possui várias regras sintáticas de dedução, ou seja, formas de realizar inferências dedutivas exclusivamente a partir do formato sintático das expressões da linguagem. Dedução automática: realização de inferências dedutivas a partir das leis da Lógica Matemática.

15 Representação Lógica A Lógica foi criada por Aristóteles com o objetivo de ser uma linguagem para representar os processos envolvidos no pensamento. A Lógica proposicional é a sua forma mais simples e conhecida e se baseia apenas na existência de constantes e no uso de operadores lógicos. Não consegue lidar com declarações como todo homem é mortal.

16 Representação Lógica Por causa das limitações da Lógica das Proposições foram propostas várias adaptações e extensões para tratar situações mais complexas. Exemplos destas extensões são: Lógica de predicados Lógica multivalorada Lógica Nebulosa Lógica Paraconsistente

17 Lógica Proposicional Na Lógica Proposicional, cada símbolo representa um fato ou uma proposição inteira Exemplo: P = O aluno está estudando. Várias proposições podem ser combinadas usandose os operadores lógicos: e (^) ou (v), não( ), condicional ou implicação ( ) bicondicional ( ).

18 Lógica Proposicional: Vantagens Existe uma forte teoria dando suporte à sua utilização. É possível usá-la para implementar análise automática de conhecimento através das propriedades de equivalência e regras de inferência, as quais, a partir de proposições já conhecidas, conseguem gerar novas informações. Atividades exercitadas com Prolog!

19 Lógica Proposicional Proposição é uma sentença declarativa, afirmativa, que deve exprimir um pensamento de sentido completo. O valor lógico de cada proposição pode ser verdadeiro (V ou 1) ou falso (F ou 0). Exemplos: A > B O Brasil é um país Cascavel é a capital do Paraná

20 Lógica Proposicional Proposição Simples é aquela que não possui uma outra proposição como parte de si mesma. São representadas por letras minúsculas. Exemplos: p: está frio q: a raiz quadrada do número 4 é igual ao número 2 r: Sócrates é homem s: todo homem é mortal

21 Lógica Proposicional Proposição Composta é formada por duas ou mais proposições simples, relacionadas entre si por conectivos (operadores) lógicos. São representadas por letras maiúsculas. Exemplos: P: está frio e ensolarado Q: se está ensolarado então a pista está seca

22 Lógica Proposicional Princípios fundamentais da lógica proposicional Princípio da não contradição: Uma proposição não pode ser verdadeira e falsa simultaneamente. Princípio do terceiro excluído: Toda proposição é verdadeira ou falsa, não havendo um terceiro valor.

23 Lógica Proposicional: Operações lógicas Negação: Pode ser indicada por diferentes notações: ~ e são as mais usadas. Conjunção ( e lógico): Assume valor verdadeiro apenas quando todas as proposições que a compõem são verdadeiras. Disjunção Inclusiva ( ou lógico): Assume valor falso apenas quando todas as proposições que a compõem são falsas.

24 Lógica Proposicional: Operações lógicas Disjunção Exclusiva ( Xor ): É verdadeiro apenas quando as proposições que a compõem tem valores diferentes. Condicional ou implicação: Assume valor falso apenas quando a primeira proposição for verdadeira e a segunda for falsa. Bicondicional ou Dupla implicação: Assume valor verdadeiro apenas quando todos os valores das proposições que a compõem são iguais.

25 Lógica Proposicional: Relações Relação de Equivalência: Uma proposição p equivale a uma proposição q quando, em suas tabelas-verdade não ocorre p q. Estas relações são denotadas por. Relações de Implicação: Uma proposição p implica em uma proposição q quando em suas tabelas-verdade não ocorre p = 1 e q = 0, nesta ordem, ou seja, não ocorre de p ser verdadeira e q ser falsa. Estas relações são denotadas por p q

26 Lógica Proposicional A utilização das regras de inferência cria um mecanismo de raciocínio capaz de gerar novos fatos a partir de outros já conhecidos. No entanto, a Lógica Proposicional trabalha apenas com proposições, que são sentenças que podem assumir apenas os valores falso ou verdadeiro. Assim, a Lógica Proposicional não consegue representar todo o tipo de conhecimento... E uma das demandas é representar fatos genéricos daí a Lógica de Predicados.

27 Lógica de Predicados Prolog Lógica de Predicados: fatos, objetos e relações (Lógica proposicional: fatos) Fatos=constantes; variáveis=objetos; predicados= relações; funções. Quantificadores: para todo; existe.

28 Para criar um SBC em lógica Considere a questão: A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano Pergunta: West é criminoso ou não?

29 Para criar um SBC em lógica Como você resolveria este problema? O que vc precisa para resolver este problema? A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano Pergunta: West é criminoso ou não?

30 Para criar um SBC Como você resolveria este problema? Linguagem: você entende o que está escrito em português Conhecimento: você sabe um pouco de geopolítica e armas inferência: você é capaz de raciocinar usando este conhecimento descrito em português

31 novo conhecimento conhecimento do problema conhecimento prévio Solucionando o caso do cap. West (linguagem natural) A) Todo americano que vende uma arma a uma nação hostil é criminoso B) Todo país em guerra com uma nação X é hostil a X C) Todo país inimigo político de uma nação X é hostil a X D) Todo míssil é um arma E) Toda bomba é um arma F) Cuba é uma nação G) USA é uma nação H) Cuba é inimigo político dos USA I) Irã é inimigo político dos USA J) West é americano K) Existem mísseis em Cuba L) Os mísseis de Cuba foram vendidos por West M) Cuba possui um míssel M1 - de K N) M1 é um míssil - de K O) M1 é uma arma - de D e N P) Cuba é hostil aos USA - de F, G, H e C Q) M1 foi vendido a Cuba por West - de L, M e N R) West é criminoso - de A, J, O, 31 P e Q

32 Como uma máquina poderia resolver este problema? Segundo a IA... Identificar o conhecimento do domínio Representá-lo Implementar um mecanismo de inferência para utilizá-lo The Knowledge Principle (Lenat & Feigenbaum) If a program is to perform a complex task well, it must know a great deal about the world in which it operates