2284-ELE/5, 3316-IE/3

Transcrição

1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 2284-ELE/5, 3316-IE/3 Universidade da Beira Interior, Departamento de Informática Hugo Pedro Proença, 2007/2008

2 Inteligência Artificial Objectivo de Longo Prazo Criar programas / autómatos que se comportem inteligentemente. Capacidade de Raciocínio Capacidade de Aprendizagem Capacidade de Comunicação Entradas Comandos, Perguntas, Pedidos, Preferências Saídas Acções, Respostas, Planos, Decisões

3 Conhecimento O que distingue um comportamento inteligente de um reflexivo é a deliberação e a reflexão. Um agente inteligente necessita de raciocinar sobre uma acção antes de a executar. Análise do Estado do mundo Objectivos própios Efeitos da acção e Inferência de nova informação Requerida a capacidade de representar várias formas de conhecimento. Sintaxe? Semântica?

4 Representação do Conhecimento Conrad propôs a classificação de todos os utilizadores de computadores em 3 tipos: Engenheiro Escritor Cientista

5 Representação do Conhecimento Engenheiro Nos primórdios dos sistemas computacionais, estes eram bastante caros e com reduzida capacidade de armazenamento e processamento. Foco dado ao pragmatismo: a informação tería que transmitida à máquina de um modo facilmente perceptível por esta. Informação introduzida no computador era para o computador. Extremamente estruturada. Pouca versatilidade. Exemplos: Hacker Implementador de compiladores (Fortran,... Implementador de File Systems e outros fundamentos dos sistemas computacionais. Representação de Conhecimento: Modelo Relacional de Bases de Dados

6 Representação do Conhecimento Escritor A passagem para o segundo tipo de utilizador coincidiu com a revolução da Internet. Computador passa a ser visto mais como um meio de comunicação do que o receptor final da informação. Dados sobre Medicina, Biologia, Arquitectura, Desporto,... Quantidade de informação armazenada em computadores cresce exponencialmente, embora de forma um pouco caótica. XML, HTML, UML, CSL,... Vivemos na chamada sociedade da informação. Fácil acesso á informação. Mais díficil é a concretização do maior benefício propiciado pela informação: o Conhecimento.

7 Representação do Conhecimento Cientista O seu objectivo é o de formalizar estruturas de representação de conhecimento que suportem de forma adequada o manancial de informação existente. Cálculo Integral Linguistíca Lógica... Tarefa mais difícil que o originalmente esperado Tarefa mais difícil que o originalmente esperado. Suportará a transição para a sociedade do conhecimento.

8 Representação do Conhecimento A seguinte figura ilustra tecnologias e conceitos de representação de conhecimento e interacção homem/máquina: Extremidades Conceitos mais antigos. Núcleo Conhecimento Pleno. Utópico?

9 Representação do Conhecimento O raciocínio não se pode basear no vácuo. É necessária a existência de conhecimento Matematicamente, uma tarefa de raciocínio pode ser expressa da seguinte forma: Questões {Base Conhecimento} = Conclusão Em que linguagem {Base Conhecimento} e Conclusão podem ser expressas? Como se define =?

10 Representação do Conhecimento É imprescindível a representação de conhecimento no Domínio da Inteligência Artificial. Factos e Regras podem-se Representar através de linguagens simbólicas. Armazenar em bases de conhecimento. Novos Factos podem ser dedutíveis a partir de antigos

11 Conhecimento Em termos de um agente inteligente, o que é necessário / útil representar? Factos acerca do mundo Temperatura(1/1/2007, / 18:55, 27º) Definições e regras Se Temperatura 2 Dias Consecutivos > 26º, ALARME Bases de Conhecimento próprias e de outros LucroActual(Próprio, 27 ), LucroActual(Adversário, 45 ) Planos e Objectivos Objectivo(LucroActual(Proprio,X), i LucroActual(Adversario,Y), X>Y) Graus de Certeza e Incerteza PrevisãoCotação(Hoje+1, Subida, 95%), PrevisãoCotação(Hoje+10, Subida, 55%).

12 Factos Para representar factos pode usar-se uma linguagem g formal (lógica de predicados de 1ª ordem) Composta por objectos, propriedades, relações e regras. Objectos. Denotam-se através de letras minúsculas e itálicas. Ex: josé denota a pessoa José Mateus. Propriedades. Composta por predicado e argumento. O predicado descreve a propriedade e o argumento é um objecto. Ex: masculino(josé). Relações. Descrevem-se através de propriedades com mais que um argumento. Ex: casal(josé, maria)

13 Bases de Conhecimento Uma Base de Conhecimento é um conjunto de factos e regras: Exemplo (Base de Conhecimento Familiar) masculino(josé) masculino(pedro) masculino(joão) feminino(ana) feminino(maria) feminino(rita) progenitor(josé, ana) progenitor(maria, ana) progenitor(joão, josé) progenitor(rita, josé)

14 Regras As regras servem para a inferência de conhecimento e permitem diminuir consideravelmente o número de factos explicitos na base de conhecimento. Os argumentos são variáveis e representam-se por letras maiusculas. Exemplos: feminino(x) Λ progenitor(x,y) mae(x,y) progenitor(a,b) Λ progenitor(b,c) Λ homem(a) avô(a,c)

15 Dedução Existem duas formas gerais de dedução: forward e backward. Forward Deduction (Dedução Directa): Utilizada para provar factos. Parte-se sempre de outros factos que, por serem verdadeiros, garantem a veracidade dofacto a provar: Forma geral: Regra: A 1 Λ A 2 Λ... A N A Factos: a 1 Λ a 2 Λ... a N Facto dedutível: a Exemplo: mae(maria, ana)

16 Dedução O processo de dedução directa é completamente nãodireccionado, isto é, permite a dedução de novos factos potencialmente irrelevantes para o agente inteligente. Número de novos factos potencialmente infinito. Existe uma outra forma de dedução mais orientada: a dedução inversa (Backward Deduction). Parte-se da conclusão em que o agente está interessado e através das regras aplicadas inversamente, prova-se a veracidade dessa conclusão. Exemplo: O João é avô do José? {avô(joão, josé)}? Sabe-se que progenitor(a,b) Λ progenitor(b,c) Λ homem(a) avô(a,c) Logo a nova necessidade é provar que progenitor(joão,b) Λ progenitor(b,josé) Λ homem(joão)

17 Dedução Inversa Através de Factos Em cada passo da dedução, podem-se utilizar factos ou regras: Factos: Objectivo Antigo: A 1 Λ B Facto a 1 Novo Objectivo: B B poderá ser uma conjunção de outros objectos A dedução inversa termina com sucesso quando todos os factos estão verificados. Ultimo objectivo: A Facto a Resultado true O facto inicial foi verificado

18 Dedução Inversa Através de Regras Regras: Objectivo Antigo: A 1 Λ B Regra C A Novo Objectivo: C Λ B Em cada passo da dedução, vão sendo aplicados factos ou regras, por forma a poder atingir o resultado pretendido. Árvore de Dedução Sempre que em cada passo existe mais que uma regra ou facto aplicável geram-se várias possibilidades de dedução, sendo criada uma árvore de dedução e aplicada uma estratégia de primeiro em profundidade. EI

19 Exercícios Suponha a seguinte base de conhecimento: progenitor(jock, morgan) progenitor(jock, alasdair) progenitor(clark, ann) progenitor(jock, hamish) progenitor(mairi, morag) progenitor(albert, ann) progenitor(mairi, alasdair) progenitor(mairi, hamish) progenitor(hamish, albert) progenitor(fergus, jock) progenitor(rhoda, jock) progenitor(hamish,clark) progenitor(fergus, flora) progenitor(rhoda, flora) masculino(fergus) masculino(jock), masculino(alasdair), masculino(hamish) feminino(rhoda), feminino(mairi), feminino(morag), feminino(flora) masculino(albert), masculino(dock), feminino(ann), feminino(clark) progenitor(a,b) Λ feminino(a) mae(a,b) progenitor(a,b) Λ masculino(a) pai(a,b) progenitor(a,b) Λ progenitor(b,c) Λ masculino(a) avô(a,c) progenitor(a,b) Λ progenitor(b,c) Λ feminino(a) avó(a,c) pai(a,b) antepassado(a,b) pai(a,b) Λ antepassado(b,c) antepassado(a,c)

20 Exercícios Escreva uma regra que defina as relações Tio Tia Irmão Primo (direito) Primo U d ét d d d d ã i d à i t Usando o método de dedução inversa, responda às seguintes questões: Mairi é antepassado de Ann? Quais os filhos de Jock? Quais os primos de Flora?