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Representação de Conhecimento

Guilherme Bittencourt

Departamento de Automação e SistemasUniversidade Federal de Santa Catarina

Brasil

Inteligência Artificial aplicada a Controle e Automação

DAS 6607

Computação

SECCOM - 07/10/ 2004 - [email protected] - www.das.ufsc.br/~gb

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Computação

F = m a

Modelo

Predição

« Nous devons […] envisager l’état présent de l’univers comme l’effet de son état antérieur et comme la cause de celui qui va suivre. Une intelligence qui pour un instant donné connaîtrait toutes les forces dont la nature est animée et la situation respective des êtres qui la composent, si d’ailleurs elle était assez vaste pour soumettre ces données à l’analyse, embrasserait dans la même formule les mouvements des plus grands corps de l’univers et ceux du plus léger atome : rien ne serait incertain pour elle, et l’avenir, comme le passé, serait présent à ses yeux ». Pierre Simon Laplace (1825)

Computação

• Kurt Gödel (Czech): Aritmética (e portanto toda a Matemática) é indicidível, 1931

• Lambda Calculus: Alonso Church, Princeton, United States, Abril 1936.

• Turing Machine: Alan Mathison Turing (1912-1954), King's College, England, Agosto 1936.

• Sistemas de Produção: Emil Post (Polish), Cidade College, United States, Outubro 1936.


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Computação

• II Guerra Mundial• Criptografia• Balística• Bomba atômica


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Inteligência Artificial

"I propose to consider the question, 'Can machines think?' This should beginwith definitions of the meaning of the terms'machine' e 'think' ".

A.M. Turing, Computing Machinery e Intelligence, 1950.


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Além da Computação

• Rosa

• r (uma constante)

conjunto

Linguagem natural:

Lógica:

What´s in a name? that which we call a rose by any other name would smell as sweet.Romeo e Juliet, Act 2, Scene 2, William Shakespeare

Representação de conhecimento


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Representação de Conhecimento• Sistemas computacionais e formalismos matemáticos

para expressar e manipular conhecimento declarativo de forma tratável e computacionalmente eficiente

• Um formalismo deve prover:– Linguagem de representação de conhecimento– Mecanismo de inferência– Estratégias de controle da inferência


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Representação de conhecimento

• Lógica: base matemática para todos os mecanismos de representação.– Teoria dos modelos– Teoria da prova– Implementável computacionalmente


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Lógica

• Kurt Gödel e Jacques Herbrand (1930): existem sistemas lógicos nos quais toda fórmula verdadeira pode ser provada (completude)

• Alfred Tarski (1934): definição formal da semântica da lógica

• Alonzo Church, Alan Turing, Post (1936): indecidibilidade


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Semântica de Tarski

Linguagem natural:

Cochabamba é uma Cidade.

Lógica:

Cidade(cochabamba)

Coisas

Cidades


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Exemplo

Bolívia

América do Sul


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Exemplo

Regiao(planicie)Regiao(vales)Regiao(altiplano)

Cidade(Cobija)Cidade(Trinidad)Cidade(La_Paz)Cidade(Oruro)Cidade(Santa_Cruz)Cidade(Sucre)Cidade(Potosi)Cidade(Tarija)Cidade(Cochabamba)

Clima(planicie,tropical)Clima(vales,temperado)Clima(altiplano,frio)

Altitude(Cobija,240)Altitude(Trinidad,250)Altitude(La_Paz,3200)Altitude(Oruro,4000)Altitude(Santa_Cruz,200)Altitude(Sucre,2800)Altitude(Potosi,3000)Altitude(Tarija,2500)Altitude(Cochabamba,2700)

Local(Cobija,planicie)Local(Trinidad,planicie)Local(La_Paz,altiplano)Local(Oruro,altiplano)Local(Santa_Cruz,planicie)Local(Sucre,vales)Local(Potosi,altiplano)Local(Tarija,vales)Local(Cochabamba,vales)

Voltagem(Cobija,220)Voltagem(Trinidad,220)Voltagem(La_Paz,110)Voltagem(Oruro,220)Voltagem(Santa_Cruz,220)Voltagem(Sucre,220)Voltagem(Potosi,220)Voltagem(Tarija,220)Voltagem(Cochabamba,220)

Representação lógica:


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Redes semânticas

• Propostas por Quillian (1968) como modelo da memória associativa humana.

• Nodos (objetos, conceitos) conectados por arcos (relações binárias).

• Arcos: is a, is part (herança), outros (propriedades)

• Aplicações: processamento de linguagem natural


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Exemplo

220

Rede semântica:Cidade

cochabamba

Regiao

Clima

Local

Altitude

Voltagem

is a

temperado

2700

vales

is a


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Frames

• Marvin Minsky (A framework to represent knowledge, 1975).

• Frame (objetos ou conceitos)• Slots (nomes de propriedades) com valores• Herança (só arcos is a e is part)• Valores default e facetas• Ligação procedural


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ExemploFrames:

is part

is a

RegiaoVoltagem: 220

PlanicieClima: tropical

ValesClima: temperado

AltiplanoClima: frio

CochabambaAltitude: 2700

TarijaAltitude: 2500

SucreAltitude: 2800

OruroAltitude: 4000

La PazAltitude: 3200Voltagem:110

Santa CruzAltitude: 200

TrinidadAltitude: 250

CobichaAltitude: 240

PotosiAltitude: 3000

is part

is a

is part is part


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Lógica de descrição• Descendente das linguagens terminológicas (KL-ONE) e

das redes semânticas.• Baseada em conceitos (classes) e papéis

– conceitos (classes): conjuntos de objetos– papéis: relações binárias entre objetos

• Construtores permitem a definição de conceitos e papéis complexos a partir de primitivos

• Fragmento decidível da lógica de primeira ordem• Relacionada com a Lógica Modal• Propriedades principais:

– Semântica bem definida– Inferência decidível e (as vezes) tratável


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Lógica de descrição

Abox (data)

(is-a John happy-father)(has-child John Mary)

Tbox (schema)

(def man (and human male))(def happy-father (and man (exist has-child female) …)

Knowledge Base

Sistemade inferência

Interface


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História• Clássica (1956-1970)}

– Objetivo: simular a inteligência humana

– Métodos: solucionadores gerais de problemas e lógica

– Limitação: subestimação da complexidade computacional dos problemas

• Romântica (1970-1980)– Objetivo: simular a inteligência

humana em situações pré-determinadas.

– Métodos: formalismos de representação de conhecimento.

– Limitação: subestimação da quantidade de conhecimento necessária.

• Moderna (1980-1990) – Objetivo: simular o

comportamento de um especialista humano ao resolver problemas em um domínio específico.

– Métodos: Sistemas de regras, representação da incerteza.

– Limitação: subestimação da complexidade do problema de aquisição de conhecimento.

• Contemporânea (1990-hoje)– Objetivo: aplicações reais

(Internet)

– Métodos: Ontologias (?)

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