Conhecimento
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Conhecimento
Conhecimento e sua Representação. 1 Conhecimento Termo abstracto usado para capturar a compreensão de um indivíduo num domínio específico. área de conhecimento bem delimitada, focalizada. 2 Níveis de Conhecimento Conhecimento Superficial • faz uma descrição básica (superficial) do conhecimento Exemplo SE o depósito de gasolina está vazio ENTÃO o carro não irá funcionar • é muito limitado, por exemplo, explicar a alguém os fenómenos que se passam • não traz valor acrescentado por ser demasiadamente genérico e básico • é um tipo de conhecimento que tira relações causa-efeito - “caixa preta” (no sentido de não se observar o interior dos sistemas) 3 Níveis de Conhecimento Conhecimento Profundo • Considera a estrutura causal e interna de um sistema e contempla a interacção entre os componentes desse sistema • É mais difícil de adquirir, representar e validar • A representação com redes semânticas ou enquadramentos (frames) é a mais adequada. 4 Representação do Conhecimento Segundo Davis, Shrobe e Szolovits (1993) * Uma RC é “algo que substitui o objeto ou fenômeno real, de modo a permitir a uma entidade determinar as consequências de um ato pelo pensamento ao invés da sua realização” * Uma RC pode ser entendida como uma forma sistemática de estruturar e codificar o que se sabe sobre uma determinada aplicação. Não existe uma representação única ideal para todos os tipos de conhecimento Representação sentenças implica fatos semântica Mundo semântica fatos segue-se sentenças 5 Representação do Conhecimento Deve apresentar as seguintes características: − ser compreensível ao ser humano − abstrair-se dos detalhes de com funciona o processo de raciocínio − ser robusta, isto é, permitir sua utilização mesmo que não aborde todas as situações possíveis − ser generalizável – vários pontos de vista do mesmo conhecimento Não existe uma teoria geral de RC Muitas técnicas/formalismos de RC têm sido estudadas pelos pesquisadores − Lógica, regras de procução, redes semânticas, Frames, OO... 6 Técnicas para Representação do Conhecimento Alguns formalismos de representação do conhecimento mais vocacionados para o desenvolvimento de Sistemas Periciais : • • • • • • • Tripletos Objecto-Atributo-Valor e Listas de Propriedades Relações de Classificação e Pertença (IS-A e IS-PART) Redes Semânticas Frames (Enquadramentos) Guiões Regras Lógica 7 Tripletos Objecto-Atributo-Valor (O-A-V) Caracterizam os valores de determinados atributos de um dado objecto O objecto pode ser uma entidade física (carro) ou uma entidade conceptual (empréstimo) Objecto has Atributo is Valor 8 Tripletos Objecto-Atributo-Valor (O-A-V) Exemplo Tripletos associados a um carro carro-marca-opel carro-modelo-astra carro-cilindrada-1400 carro-nºportas-4 carro-côr-verde ... Os tripletos podem vir afectados de valores numéricos que expressam a certeza, ou incerteza, que se tem no conhecimento em causa. Exemplo Previsão do tempo é de chuva com 60% de certeza (previsão- tempo-chuva – CF = 0.6) 9 Listas de Propriedades No exemplo carro-marca-opel carro-modelo-astra carro-cilindrada-1400 carro-nºportas-4 carro-côr-verde ... O nome do objecto aparece muitas vezes, visto que temos muitos atributos para o mesmo objecto. Nessas situações podemos usar listas de propriedades, nas quais para um dado objecto temos uma lista de pares atributo‑valor. Lista de propriedades para o carro: carro-[marca-opel, modelo-astra, cilindrada-1400, nºportas-4, côr-verde,...]. 10 Relações de Classificação (IS-A) Animal Selvagem IS-A IS-A Animal IS-A IS-A IS-A IS-A Animal Doméstico Canino IS-A Lobo IS-A IS-A Cão IS-A Gato Felino IS-A IS-A Tigre 11 Relações de Pertença (IS-PART) As relações de pertença (IS-PART) organizam o conhecimento através da composição ou decomposição de componentes. Mobiliário de Cozinha IS-PART IS-PART Cadeira Mesa IS-PART IS-PART IS-PART IS-PART IS-PART Pernas da Cadeira Encosto Assento Tampo Pernas da Mesa 12 Relações de Classificação (IS-A) e de Pertença (IS-PART) As relações IS-A e IS-PART podem ser combinadas na mesma representação. Computador IS-PART CPU IS-PART teclado monitor ....... IS-A Pentium 4 IS-PART ....... ....... 13 Redes Semânticas • São um método de representação do conhecimento através de um grafo rotulado directo composto por nós e arcos • Os nós representam objectos (físicos ou abstractos), as suas propriedades e valores • Os arcos representam relações entre os nós • As relações IS-A e IS-PART são vulgarmente usadas como etiquetas dos arcos, podem ser usadas outras etiquetas à nossa escolha (tem, desloca-se, respira, etc) que capturam conhecimento 14 Redes Semânticas A sas Ar r e s p ir a te m A m a r e lu s IS -A IS -A C a n á r io A ve IS -A A n im a l d e s lo c a ç ã o B la c k & W h it e IS -A IS -A P in g u im Voo d e s lo c a ç ã o Andar 15 Modo de Operação Quando se coloca uma questão a um Nó, este procura nos seus arcos locais por uma etiqueta que coincida com a questão se não existir procura a resposta via as suas ligações IS_A, ou seja, passa a questão até um Nó que contenha um arco com a resposta. deslocação Amarelus ? deslocação Utilizador vôo deslocação Amarelus vôo deslocação Canário Ave vôo deslocação Vôo 16 Frames (Enquadramentos) • Introduzido em 1975 por Marvin Minsky • Permitem representar conhecimento de um conceito ou objecto • O frame possui um nome que identifica o conceito por ele definido e consiste de um conjunto de atributos chamados slots • São análogos a registros em bases de dados, porém são mais poderosos e expressivos. • Um enquadramento é uma versão enriquecida de um registo ou de um objecto pois tem : • Propriedades • Herança: características, comportamentos • É possível criar Instâncias dos Enquadramentos • Adequados para sistemas complexos, de larga escala, envolvendo valores por defeito e quantidades elevadas de dados conhecidos apriori 17 Frames - Campos • Identificador • Slots – são representados em gavetas (slots) – correspondem aos atributos – Cada slot tem • identificação • valor que toma por defeito (quando nenhum valor foi ainda atribuído) • valor actual (espaço onde são guardadas as alterações ao atributo) Nome do frame Nome do slot 1 Valor por defeito - slot 1 Valor actual slot 1 Nome do slot 2 Valor por defeito - slot 2 Valor actual slot 2 18 Regras: Forma Geral Se Antecedente Então Consequente1 Senão Consequente2 Ou Se Condição1 E ... E CondiçãoN Então Conclusão11 E ... E Conclusão 1M Senão Conclusão21 E ... E Conclusão 2M As condições do antecedente podem também estar ligadas por OU: Condição1 E ... E CondiçãoN OU CondiçãoN1 E .... 19 Forma Geral Formato das regras regra Identificador : se LHS então RHS1 Exemplo Regra r1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado ENTÃO Sistema_A=activado LHS RHS 20 Lógica Lógica - forma de representação de conhecimento mais usada ao nível de computação. Exemplo Na compreensão de texto em Língua Natural é usual transformar frases em representações em lógica Lógicas mais usuais: Lógica Proposicional Lógica de Predicados (ou Cálculo de Predicados) Outras Lógicas: Lógica Modal Lógica Temporal 21 Lógica Em Lógica os símbolos representam conhecimento e os operadores são aplicados aos símbolos para dar origem a raciocínios lógicos Operador Conjunção (AND) Disjunção (OR) Negação (NOT) Implicação Equivalência Símbolos ∧, &, ∩, . ∨, ∪ , + ¬,∼ →, ⊃ ≡ 22 Lógica Proposicional Usa proposições para a representação do conhecimento e raciocínio sobre esse mesmo conhecimento. Exemplo Representar através de A a proposição que indica: hoje está a chover → A = hoje está a chover. Se quisermos provar a verdade da proposição hoje está a chover É necessário provar a verdade da variável A. 23 Lógica Proposicional Tabela de Verdade da Conjunção A B C=A∧ B F F F F V F V F F V V V Tabela de Verdade da Negação A C=¬A F V V F Tabela de Verdade da Disjunção Tabela de Verdade da Equivalência A F F V V B F V F V C=A∨ B F V V V A F F V V A≡ B V F F V B F V F V 24 Lógica Proposicional Tabela de Verdade da Implicação A F F V V B F V F V AB ≡ ¬ A ∨ B C=A→B V V F V Exemplo SE a bateria está em baixo ENTÃO o carro não vai arrancar 25 Limitação da Lógica Proposicional Dificuldade em expressar conhecimento que necessite de quantificadores (todos, alguns). Exemplo “todos os seres humanos são mortais” e sabendo que “alguém é um ser humano” inferir que esse “alguém é mortal” Não é possível representar algo como: ∀C [ser_humano(C) → mortal(C)] 26 Lógica de Predicados • Baseada no trabalho de Gottfried Frege • Opera com predicados e argumentos • As frases estabelecem relações entre objectos - pessoas, entidades físicas, conceitos • Os predicados têm a ver com as relações • Os argumentos têm a ver com os objectos • Inclui os quantificadores: universal (∀ - qualquer) e existencial (∃ - existe) Exemplo Em vez de representar uma proposição através de um simbolo P = Portugal é um país europeu fica(portugal, europa) → predicado 27 Símbolos da Lógica de Predicados Constantes - usadas para designar objectos ou propriedades dos predicados Ex. temperatura, maria, ... Predicados - dividem-se em duas partes: o predicado (asserção acerca do objecto) e o argumento (representa o(s) objectos(s) da proposição) Ex: gosta (joão, maria) Variáveis – usadas para representar classes gerais de objectos ou propriedades Ex: gosta (X, Y) Funções - permitem relacionar entidades de um conjunto com um elemento único de um outro conjunto. Ex: pai (joão) = antónio mãe (joana) = maria amigos(pai (joão), mãe (joana)) = amigos (antónio, maria) Estes símbolos são manipulados usando os operadores da Lógica Proposicional 28 Representação de Frases em Lógica de Predicados Todas as crianças gostam de gelados ∀C [criança(C) → gosta(C, gelado)] Há um oceano que banha Portugal ∃O [oceano(O) → banha(O,portugal)] Algumas aves migram ∃A [ave(A) → migra(A)] 29 Raciocínio Capacidade humana em trabalhar com conhecimento, factos e estratégias de resolução de problemas por forma a obter conclusões Entender – como os humanos raciocínam – como trabalham com a informação relativa a um dado problema Permite delinear o processo de inferência num Sistema Pericial 30 Mecanismos de Raciocínio Indução (do particular para o geral) Dados Hipóteses Dedução (do geral para o particular) Abdução (gerando explicações) Evidências 31 O problema do capitão West... West é criminoso ou não? “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” Como você resolveria este problema de classificação? 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 Solucionando o caso do cap. West (Linguagem Natural) J) West é americano K) Existem mísseis em Cuba L) Os mísseis de Cuba foram vendidos por West novo conhecimento M) Cuba possui um míssel M1 N) M1 é um míssil O) M1 é uma arma P) Cuba é hostil aos USA Q) M1 foi vendido a Cuba por West R) West é crimonoso - de K - de K - de D e N - de F, G, H e C - de L, M e N - de A, J, O, P e Q do problema conhecimento prévio 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 Solucionando o caso do cap. West (em LPO) J) Americano(West) K) ∃ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) L) ∀ x Possui(Cuba,x) ∧ Míssil(x) ⇒ Vende(West, Cuba,x) novo conhecimento M) Possui(Cuba,M1) N) Míssil(M1) O) Arma(M1) P) Hostil(Cuba) Q) Vende(West,Cuba,M1) R) Criminoso(West) do problema conhecimento prévio A) ∀ x,y,z Americano(x) ∧ Arma(y) ∧ Nação(z) ∧ Hostil(z) ∧ Vende(x,z,y) ⇒ Criminoso(x) B) ∀ x Guerra(x,USA) ⇒ Hostil(x) C) ∀ x InimigoPolítico(x,USA) ⇒ Hostil(x) D) ∀ x Míssil(x) ⇒ Arma(x) E) ∀ x Bomba(x) ⇒ Arma(x) F) Nação(Cuba) G) Nação(USA) H) InimigoPolítico(Cuba,USA) I) InimigoPolítico(Irã,USA) - Eliminação: quantificador existencial e conjunção de K - Modus Ponens a partir de D e N - Modus Ponens a partir de C e H - Modus Ponens a partir de L, M e N - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q