1 Redes Semnticas e Sistemas Frames CIn UFPE

1 Redes Semânticas e Sistemas Frames CIn- UFPE

Sistemas baseados em conhecimento Principais sistemas de raciocínio declarativos/dedutivos lógica Provadores de teorema regras objetos híbridos Sistemas de Redes Semânticas Sistemas de Frames Sistemas de Lógica descritiva Sistemas OO Programação em lógica Sistemas de produção Sistemas de manutenção da verdade regras+objetos lógica+objetos+funções 2

3 Redes Semânticas n Uma rede semântica é uma representação na qual • existem nós que representam entidades e links (predicados) que representam relacionamentos entre essas entidades; • cada link conecta um nó origem até um nó destino; Pessoa Mobília Ako Cadeira é-um Ana Dono Couro Tem-um Cadeira-27 Estofamento Assento Cor Preto CIn- UFPE

4 Redes Semânticas n Relações • Ako (a-kind-of): relações entre classes (herança) • é-um (is-a): relações entre classes e instâncias – uma entidade pertence a uma classe mais alta ou uma categoria de objetos. • tem-um (has-a): identifica características ou atributos das entidades • parte-de (part-of): identifica características ou atributos das entidades • variados: identifica características gerais CIn- UFPE

5 Histórico n Redes semânticas aparecem no fim dos anos 70 n Contribuiu para a gênese das linguagens de programação e engenharia de software orientada a objeto n No fundo, os diagramas mais utilizados de UML definem uma redes semântica n Vinham com interpretadores o que os tornavam linguagem de implementação e não apenas de especificação CIn- UFPE

6 Sistemas de Redes Semânticas n Como construir um sistema inteligente com redes semântica? n Base de conhecimento • nós e links da rede n Máquina de inferência • busca e casamento de padrões n A busca pode ser usada de várias maneiras para se extrair informações • como uma ferramenta explicativa; • para explorar exaustivamente um tópico; • para encontrar o relacionamento entre dois objetos. CIn- UFPE

Exemplo: Busca em redes semânticas faz Animal Ako Pássaro 7 Comer Ako Mamífero tem Pêlos Ako Cão CIn- UFPE

Busca como Ferramenta Explicativa 8 n Para provar a declaração “Cães comem” • pode-se supor que cães comem, e usar busca sobre a rede para provar a hipótese. n Buscando a partir do nó “Cão”, temos: • • “Cão é-um mamífero” “Mamífero é-um animal” “Animal faz comer” Isto é uma prova para “Cães comem” CIn- UFPE

Explorar exaustivamente um tópico 9 n Para derivar todo o conhecimento sobre “cães”, usa-se Busca em Largura a partir do nó “Cão” • “Cães são Mamíferos” • “Cães têm Pêlos” • “Cães são Animais” • “Cães Comem” CIn- UFPE

10 Relacionando tópicos n Para verificar se “Cães” e “Pássaros” estão relacionados • executar, a partir de ambos os nós, uma Busca em Largura. • A interseção entre os nós visitados nos dá uma pista sobre o relacionamento entre os nós iniciais. n Isto é chamado ativação distribuída ou interseção de busca. CIn- UFPE

Vantagens 11 n Representação visual fácil de entender. n Flexibilidade na manipulação de nós e links • adição, exclusão, modificação n Economia • herança via relações “é-um” e “ako”. . CIn- UFPE

12 Limitações n Incompleta • É difícil representar conhecimento procedimental • seqüenciamento e tempo não estão explícitos • Menos expressiva que a Lógica de Primeira Ordem (não há quantificadores) n Semântica • semântica declarativa formal bem-definida • porque é um atalho entre nível do conhecimento e nível da implementação sem lógica CIn- UFPE

13 Balanço n Atualmente: • Caíram em desuso para sua função inicial de formalismo de implementação de BC n Porém • Mais usadas do nunca do que hoje em nova função de especificação de ontologias e de software em geral (UML) CIn- UFPE

14 Frames (quadros) Para tentar resolver a primeira limitação das redes semânticas. . . CIn- UFPE

15 Frames (quadros) n Histórico • Artigos publicados por Minsky (1974), Winston (1975) Haugeland (1981), Brachman e Levesque (1985) • um dos pais da idéia de objetos (? ) n Características • Um frame é identificado por um nome e descreve um objeto complexo através de um conjunto de atributos • Um Sistema de Frames é um conjunto de frames organizados hierarquicamente. • São uma evolução das Redes Semânticas: – nós são substituídos por frames – arcos são substituídos por atributos (slots) – procedimentos podem ser anexados a um frame CIn- UFPE

16 Frames: atributos (slots) n Frames • Possuem pelo menos os atributos: – Nome – ako: relação entre classe e sub-classe – is-a: relação entre classe e instância. n Cada atributo • aponta para um outro frame ou para um tipo primitivo, ex. string; • consiste em um conjunto de facetas (atributos de atributos). CIn- UFPE

Exemplo: Classes e Instâncias Animal Pássaro Ako Comer Babalu é-um 17 faz comer Mamífero Ako Comer tem pêlos Cão Ako CIn- UFPE

18 Facetas n Propriedades • Valor: especifica o único valor possível. • Valor default: especifica o valor assumido pelo atributo caso não haja nenhuma informação a esse respeito. • Tipo: indica o tipo de dado do valor. • Domínio: descreve os valores possíveis para o atributo. • Procedimentos Demons – como os triggers nos bancos de dados CIn- UFPE

Uma Representação Abstrata de um Frame < Nome do Frame> 19 < atributo 1 > < faceta 1 >: valor < atributo 2 > < atributo 3 > < faceta 1 >: valor < faceta 2 >: valor < faceta 3 >: valor • Os frames integram conhecimento declarativo sobre objetos e eventos e conhecimento procedimental sobre como recuperar informações ou calcular valores. CIn- UFPE

20 Procedimentos Demons n Definição • São procedimentos anexados aos frames, disparados por consultas ou atualizações. • Podem inferir valores para atributos a partir de valores de outros atributos especificados anteriormente em qualquer frame do sistema. n Procedimentos Demons: • when-requested – quando o valor é pedido mas não existe ainda • when-read – quando valor é lido • when-written – quando valor é modificado CIn- UFPE

Exemplo: Procedimentos Demons Cômodo Atributo 21 Ako: Lugar-coberto Default Tipo Nº de paredes 4 número Formato retangular símbolo Altura 3 número Área número Volume Se-necessário Área * Altura Ako Sala Atributo Mobiliário Finalidade Área Ako: Cômodo Default (sofá, mesa, cadeiras) convivência 25 Tipo lista de símbolos símbolo número CIn- UFPE

22 Exemplo de Sistema de Frames Mobília Ana é-um: Pessoa . . verde é-um: String. . . Cadeira. . . Ako: Mobília Cadeira-27 dono: cor: tem-um: é-um: Cadeira Assento estofamento: tamanho: . . . couro é-um: CIn- UFPE

23 Herança de Propriedades n Dois tipos de informações podem ser de herdadas • procedimento (= POO) • valor default n Idéia: herdar das classes superiores • em caso de conflito, vale a informação mais específica n Existem dois tipos de herança: • Herança simples – existe uma única super-classe para cada classe • Herança múltipla – uma classe pode ter mais de uma super-classe, herdando propriedades ao longo de diversos caminhos diferentes CIn- UFPE

Sistemas Frames: Funções (historicamente) 24 n Reconhecer que uma dada situação pertence a uma certa categoria (matching) • ex. reconhecimento visual de uma sala de aula n Interpretar a situação e/ou prever o que surgirá em termos da categoria reconhecida (matching) • ex. pessoa com revolver (revolver arma -> perigo) n Capturar propriedades de senso comum sobre pessoas, eventos e ações • foi a primeira tentativa de estruturar conhecimento declarativo sem usar regras. • Deu origem ao que chamamos hoje de Ontologias! CIn- UFPE

Sistemas de frames: vantagens 25 n Permite capturar conhecimento terminológico e procedimental n Computacionalmente completo via os procedimentos n Distingue entre vários tipos de conhecimento • exato, default, declarativo, procedimental, etc. CIn- UFPE

26 Sistemas de frames: limitações n Sem semântica formal n Não existe máquina de inferência indutivas para aprendizagem n Não inclui noções de encapsulamento e componentes das linguagens de programação OO modernas n Não escaláveis para grande bases de conhecimento CIn- UFPE

27 Outras Representações n Lógicas descritivas • sucessores das redes semânticas visando a superar a 2 a limitação (falta de semântica formal) n Linguagens de classes • Sucessores dos frames: abstração da linguagens de programação orientadas a objeto CIn- UFPE

28 Referências Bibliográficas n Bittencourt, Guilherme. Inteligência Artificial. Ferramentas e Teorias. UNICAMP, 1996, p. 163 -170 n Jackson, Peter. Introduction to Expert Systems. Second Edition. Addison-Wesley Publishing Company, 1990, p. 206 -216 n Maida, Anthony S. . Encyclopedia of Artificial Intelligence. p. 493 -507. n Rich, Elaine; Knight, Kevin. Inteligência Artificial. Segunda Edição. Editora Mc. Graw-Hill Ltda. , 1993, p. 290 -316 n Russel, Stuart; Norvig, Peter. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice-Hall Inc. , 1995, p. 316 -327 n Sowa, J. . Encyclopedia of Artificial Intelligence. p. 1011 -1024. n Winston, Patrick Henry. Artificial Intelligence. Third Edition. Addison-Wesley Publishing Company, 1992, p. 179 -209 CIn- UFPE