Formalismos de Representao de Conhecimento Prof Fred Freitas

Formalismos de Representação de Conhecimento Prof. Fred Freitas Centro de Informática - CIn Universidade Federal de Pernambuco - UFPE

Roteiro • • Controvérsia declarativo-procedural Formalismos orientados à resolução de problemas Formalismos orientados a domínios Redes semânticas Frames (Molduras) Lógica de descrições Analise de SBCs

Controvérsia Declarativo. Procedimental • Abordagem procedimental – Descreve o funcionamento de processos passo-a-passo – Código compilado, mais rápido, simples, controlável e popular – Metáfora do “como” • Abordagem declarativa – Descreve um domínio com suas entidades e características, através de “fatos” declarativos que não estão dentro dos programas – Motores de inferência deduzem novos fatos a partir dos existentes – Metáfora do “o quê”

Sistemas Baseados em Conhecimento • Criar sistemas diretamente a partir do conhecimento • Separação entre o conhecimento e o processo dedutivo ou inferência • Conhecimento sobre o domínio e sobre processos são dados (fatos), que podem ficar fora do programa • A concepção passa por 3 especificações consecutivas: – O nível de conhecimento ou epistemológico – O nível de implementação

Formalismos de Representação de Conhecimento • Prover teorias - fundamentadas em lógica matemática - e sistemas para expressar e manipular conhecimento declarativo de forma tratável e eficiente computacionalmente • Um formalismo deve prover: – Acesso aos fatos (conhecimento) – Mecanismo de inferência (ou estratégia de resolução) – Estratégias de controle e escalonamento da inferência

Tipos de formalismos em relação ao foco • Formalismos orientados à resolução de problemas: regras de produção e programação em lógica – Pioneiros – Foco no processo, funcionamento • Formalismos orientados a domínios: frames, redes semânticas, lógica de descrições – Classes, relações e restrições – Facilitam a estruturação de conhecimento sobre um domínio de aplicação

Formalismos orientados a domínios

Redes Semânticas • Proposta por Quillian [68] a partir da modelagem da memória semântica humana • Nós (objetos) conectados por arcos (relações binárias) • Arcos típicos: é-um (is-a), é-parte • Muito utilizadas em Processamento de Linguagem Natural – Ontologias linguísticas (Ex: Word. Net)

Redes Semânticas X: pessoa ( nome => id ( primeiro => string, último => Y: string ), Cônjuge => pessoa ( nome => id ( último => Y), Cônjuge => X))

Correspondência com a LPO • Uma rede semântica pode ser mapeada em uma representação na LPO (Lógica da Primeira Ordem): nós retas termos relações • Não é definido um conjunto específico de relações. As relações mais usadas: • is-a (é-um) Permite agrupar objetos na mesma classe (Instanciação) • ako (a-kind-of: tipo-de) Refinamento de um conceito em um mais específico (Sub-classe) • part-of (parte-de) (relação de: pertence a. . . )

Inferência sobre Redes Semânticas • Busca e casamento de padrões • Pode ser a partir de um nó ou arco, para frente e/ou para trás através dos links • Usos: – Explicações – Inferência sobre subsunção (herança) – Consultar toda a informação possível sobre um nó ou arco –. . .

Exemplo de ontologias em redes semânticas faz Animal Ako Pássaro Comer Ako Mamífero tem Pêlos Ako Cão Is-a Fido (instanciação)

Busca como Ferramenta Explicativa • Para provar a declaração “Cães comem” – pode-se supor que cães comem, e usar busca sobre a rede para provar a hipótese. • 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”

Explorar exaustivamente um tópico • 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”

Relacionando tópicos • Para verificar se “Cães” e “Pássaros” estão relacionados, pode-se 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. • Isto é chamado ativação distribuída ou interseção de busca.

Problemas de redes semânticas • • Muitos nós para representar pouca coisa Muita repetição de nós Não há distinção entre classes e objetos Não podemos falar sobre as relações – Dizer por exemplo que é de 1: 1 ou 1: n – A não ser reificando-as. . . • . . .

Frames (Quadros) • Base: modelos mentais de psicologia cognitiva usados na resolução de problemas [Bartlett 32] – Esquemas: estruturas de conhecimento (estereótipos) armazenadas na memória duradoura, baseadas em experiências passadas, a serem adaptadas • Proposta por M. Minsky [75] • Precursores declarativos dos objetos procedimentais

Animais Frames o nt u nj o bc u S Vivo: Voa: V F Pássaros Pernas: Voa: Pernas: 4 Subconjunto Gatos Subconjunto Humanos Pernas: Membro Amarelo Piu-piu Nome: Piu-piu Amigo: Frajola Nome: Frajola Amigo: 2 Membro Canários Cor: [Figueira 98] Mamíferos 2 V Subconjunto Su bc on ju nt o Fred Nome: Fred

Expressividade dos Frames • Classes – Herança múltipla – Instâncias • Atributos (slots) – Slots podem ser instâncias de outras classes (relações) – Slots inversos: • Ex: Slot Orientados da classe Professor é inverso do slot Orientador da classe Aluno • Ao preencher um o outro é preenchido automaticamente • Facetas – Restrições sobre os slots • Inferência por meio de herança e restrições

Definindo classes e instâncias (defclass City "Cities are part of countries or states. " (is-a Location) (multislot is-Part-Of (type INSTANCE) (allowed-classes Country State) (inverse-slot has-Parts) (cardinality 1 ? VARIABLE)) (single-slot name (type STRING) (cardinality 1 1))) ([Locations_00427] of City (is-Part-Of [WA]) (name "Washington"))

Facetas mais comuns em sistemas de Frames • São elas que diferenciam os frames de redes semânticas! • Valor default • Valores permitidos (allowed-values) • Domínio – Ex: 1. . 100 • Cardinalidade máxima e mínima • Tipo: inteiro, string, booleano, float, símbolo, instância • Classes permitidas (allowed-classes): válida apenas para slots do tipo instância

Frames x Objetos procedimentais [Farquhar 97] • Semelhança apenas aparente • Frames modelam aspectos de um domínio real • Objetos e suas classes visam modelar estruturas de dados e reusar código • Às vezes frames e objetos se parecem • Às vezes objetos violam o engajamento ontológico Class circulo altura} {int x, y; int Class elipse extends circulo {int largura}

Frames x Objetos procedimentais (cont. ) • Também não é necessária em frames a inclusão de detalhes de implementação, como tamanho de strings, etc • Frames não possuem métodos nem information hiding, desnecessária para a declaratividade • Objetos não possuem facetas • Frames têm sua parte procedimental – Daemons: procedimentos executados quando um valor é lido, incluído ou modificado num slot

Herança • Forma usual de poupar redescrever cada objeto – Na herança as relações são transitivas • Redes de Herança – Em árvore – Em reticulados • Herança estrita – Uma só classe é herdada – Em árvore (vide ao lado) – Tudo o que é alcançável a partir de um nó é herdado

Herança Múltipla • Representa “IS-NOT” • Pode haver conflitos. . .

Herança mutável • Como em frames • Lemos que Clyde é um elefante mas não é cinza • Porém a rede pode ser ambígüa. . . • Nixon é pacifista ou não? ? • Como decidir? isa pacificist Quaker isa is-not Republican Nixon isa

Heurística do menor caminho • Para decidir a polaridade (positiva ou negativa) • Alguns argumentos são tomados de antemão (preventivos) • Os que não são preventivos, são admissíveis

Problemas com herança mutável • Redundância – Nó q – Pior, Clyde agora é cinza! • Mesmo usando o menor caminho. . . • Se colocarmos 2 arcos no lado esquerdo, a conclusão muda. . .

Formalizando redes de herança • Uma rede de herança G={V, N} é um DAG (grafo acíclico direcionado) com arcos positivos (a. x) e negativos (a. ¬x) – V = conjunto de vértices e E = conjunto de arcos • Um caminho positivo só tem arcos positivos – (a. . . x), significando que “a é-um x” • Um caminho negativo só tem arcos positivos seguidos por um arco negativo – (a. . . v. ¬x), significando que “a não é-um x” – O número de positivos aqui pode ser 0 • Uma conclusão continua podendo ser amparda por vários argumentos (caminhos) diferentes. . .

Amparo e admissibilidade • Então quais argumentos devem prevalecer? ? • G ampara um caminho a. s 1. . . sn. ¬x se o conjunto de arcos está em N e o caminho é admissível • A hierarquia ampara a conclusão que a é-um x (ou a não é -um x) se existir este caminho em G • Um caminho é admissível se seus arcos são admissíveis • Um nó v. x (ou v. ¬x) é admissível em G sobre a se – existe um caminho positivo a. . . v em N – cada arco deste caminho é admissível – não há arcos redundantes nem preventivos no caminho

Arcos preventivos e redundantes • Um arco y sobre um caminho a. . . y. . . v previne o arco v. x sobr • Um arco b. w (ou b. ¬w) é redundante em G sobre a se há um cami

Extensões e extensões crédulas • • Extensão = conjunto de fatos tomados por verdade numa rede G é a-conectada sse para todo nó x (ou ¬x), há um caminho positv G é ambígüa sobre a se existem os caminhos a. . . x e a. . . ¬x Uma extensão crédula de G sobre a é a hierarquia não-ambígüa a-

Extensões preponderantes • Como escolher entre as 2 extensões? – Usando a admissibilidade • Se X e Y são extensões crédulas de G sobre a • X prepondera sobre Y sse possui arcos v e x em que – X e Y possuem os mesmos arcos que precedem v – Existe um arco v. x (ou v. ¬x) inadmissível em Y mas não em X

Tipos de raciocínio de subsunção • Raciocínio crédulo: escolhe a extensão preponderante, talvez aleatoriamente, e aceita todas as conclusões derivadas dela • Raciocínio cético: aceita as conclusões derivadas extensões preponderantes • Raciocínio cético ideal: raciocínio cético em que as conclusões devem ser amparadas por caminhos distintos