Agentes Baseados em Conhecimento Jacques Robin CInUFPE Agente
Agentes Baseados em Conhecimento Jacques Robin CIn-UFPE
Agente baseado em conhecimento Sensores Raciocínio Automático Ambiente Ask Base de Conhecimento Especializada Efetuadores Tell Retract Máquina de Inferência Genérica Representação e Aquisição de Conhecimento Ask= consulta; tell = inserção; retract = remoção
O que é conhecimento? E Dado, informação ou abstração formatado de maneira a permitir raciocínio por um ser humano ou por uma máquina, por exemplo E Classes e objetos E Formula da lógica E Distribuição de probabilidade prévia e condicional de variáveis aleatórias E O que é raciocínio? E Mecanismo sistemático para inferir ou derivar novo conhecimento a partir de novas percepções e/ou de conhecimento prévio, por exemplo: Herança de atributos entre classe, sub-classes e objetos E Prova de teorema por refutação, resolução e unificação E Cálculo de probabilidade posterior de um evento pelo Teorema de Bayes E
Tipos de conhecimento E E Estático x Dinâmico Do problema x Meta-conhecimento (controle, explicação, reuso) Diagnóstico x Causal Dedutivo x Terminológico Intencional x Extensional Síncrono x Diácrono Certo x Incerto Preciso x Vago Declarativo x Procedimental De senso comum x Especialista Explicito x Implícito
Conhecimento estático x dinâmico E Conhecimento estático: E Hierarquia de conceitos (classes de fatos) E ex, X, wumpus(X) monstro(X). E Restrições de integridades E ex, X, Y wumpus(X) wumpus(Y) X = Y. E Regras de dedução sobre o domínio E ex, X, Y smelly(X, Y) (loc(wumpus, X+1, Y) loc(wumpus, X-1, Y) loc(wumpus, X, Y+1) loc(wumpus, X, Y-1). E Meta-regras para controle e explicação do raciocínio E na dúvida peque a primeira regra E Conhecimento dinâmico: E Fatos, i. e. , proposições sobre instâncias de conceitos E ex, loc(wumpus, 2, 1) loc(wumpus, 1, 2) loc(wumpus, 2, 3) ex. loc(wumpus, 2, 3). ex. alive(wumpus, 4). ex. alive(wumpus, 7).
Conhecimento causal x diagnóstico E Conhecimento causal: E prevê resultados de ações e eventos E ex, X, Y, T loc(agent, X, Y, T) orientation(0, T) forward(T) loc(wall, X, Y+1) loc(agent, X, Y+1, T+1). E Conhecimento diagnóstico: E forma hipóteses sobre causas de efeitos observados E ex, X, Y, T smell(stench, X, Y, T) smelly(X, Y). X, Y smelly(X, Y) (loc(wumpus, X+1, Y) loc(wumpus, X-1, Y) loc(wumpus, X, Y+1) loc(wumpus, X, Y-1)).
Conhecimento terminológico x dedutivo E Conhecimento terminológico: E ex, M, wumpus(M) monster(M). M, T monster(M) alive(M, T) dangerous(M, T). E Conhecimento dedutivo: E ex, M, X, Y, T dangerous(M, T) loc(M, X, Y, T) safe(X, Y, T). X, Y, T loc(agent, X, Y, T) orientation(0, T) forward(T) loc(wall, X, Y+1) loc(agent, X, Y+1, T+1).
Conhecimento intencional x extensional E Conhecimento intensional: E Fatos ou regras universalmente quantificados E ex, X, Y X = 0 X = 5 Y = 0 Y = 5 loc(wall, X, Y). E Conhecimento extensional: E Instâncias de conceitos E ex, loc(wall, 0, 1). loc(wall, 0, 2). loc(wall, 0, 3). loc(wall, 0, 4). loc(wall, 5, 1). loc(wall, 5, 2). loc(wall, 5, 3). loc(wall, 5, 4). loc(wall, 1, 0). loc(wall, 2, 0). loc(wall, 3, 0). loc(wall, 4, 0). loc(wall, 1, 5). loc(wall, 2, 5). loc(wall, 3, 5). loc(wall, 4, 5).
Conhecimento sincrônico x diacrônico E Conhecimento diacrônico : E Regras de previsão das propriedades do ambiente entre dois instantes T e T+1 devidas a ações ou eventos E ex, X, Y, T loc(agent, X, Y, T) orientation(0, T) forward(T) loc(wall, X, Y+1) loc(agent, X, Y+1, T+1). E Conhecimento sincrônico: E Regras de propagação das conseqüências não observáveis do ambiente a partir das observadas no mesmo instante T E ex, M, X, Y, T dangerous(M, T) loc(M, X, Y, T) safe(X, Y, T).
Conhecimento certo x incerto E Conhecimento certo: E Epistemologicamente booleano E ex, X, Y smelly(X, Y) smelly(X+1, Y-1) smelly(X-1, Y-1) loc(wumpus, X, Y+1). E Conhecimento incerto: E Epistemologicamente probabilista: E ex, X, Y smelly(X, Y, 1) (loc(wumpus, X+1, Y, 0. 25) loc(wumpus, X-1, Y, 0. 25) loc(wumpus, X, Y+1, 0. 25) loc(wumpus, X, Y-1, 0. 25)).
Tipos de raciocínios: dedução E Dado: E Conhecimento prévio ou percepção especifica Ec sobre instância particular E de problema ou ambiente Conhecimento genérico G sobre classe de problema ou ambiente E Inferir: E Novo conhecimento específico Ee sobre instância particular do problema ou ambiente E Infere efeito Ee de causa Ec a partir de modelo do ambiente G E Exemplo: E Dado Ec = loc(agent, 1, 1, 1) orientation(0, 1) forward(1) loc(wall, 1, 2) E G = X, Y, T loc(agent, X, Y, T) orientation(0, T) forward(T) loc(wall, X, Y+1) loc(agent, X, Y+1, T+1) E E Deduz Ee = loc(agent, 1, 2, 2).
Tipos de raciocínios: abdução E Dado: E Conhecimentos prévios ou percepções especificos Ee e Eb sobre instância E particular de problema ou ambiente Conhecimento genérico G sobre classe de problema ou ambiente E Inferir: E Novo conhecimento específico Ec sobre instância particular do problema ou ambiente E Infere causa Ec de efeito Ee a partir do contexto Eb e modelo do ambiente G E Exemplo: E Dado Ee = loc(agent, 1, 2, 2) E Eb = orientation(0, 1) forward(1) loc(wall, 1, 2) E G = X, Y, T loc(agent, X, Y, T) orientation(0, T) forward(T) loc(wall, X, Y+1) loc(agent, X, Y+1, T+1) E E Abduz Ec = loc(agent, 1, 1, 1).
Tipos de raciocínios: indução E Dado: E Conjunto de conhecimentos prévios ou percepções específicos Ec, Ee sobre E instâncias particulares de problema ou ambiente Conhecimento prévio genérico Gp sobre classe de problema ou ambiente E Inferir: E Novo conhecimento genérico Gn sobre classe de problema ou ambiente E Infere parte do modelo do ambiente Gn a partir de causas Ec , efeitos Ee e outra parte do modelo do ambiente Gp E Exemplo: E Dado {loc(gold, 1, 2, 1) glitter(1, 2, 1), . . . , loc(gold, 4, 4, 6) glitter(4, 4, 6)} Ec x Ee E {loc(gold, 1, 2, 1) glitter(3, 2, 1), . . . , loc(gold, 4, 4, 6) glitter(2, 1, 6)} Ec x Ee E E Induz Gn = X, Y, T glitter(X, Y, T) loc(gold, X, Y, T)
Agente baseado em conhecimento dedutivo ou abdutivo Sensores Base de Conhecimento Estático (BCE): regras, classes, formulas lógicas universalmente quantificadas Ask Ambiente Tell Máquina de inferência dedutiva e/ou abdutiva Ask Base de Conhecimento Dinâmico (BCD): fatos, objetos formulas lógicas instanciadas Efetuadores Retract
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