ENGENHARIA DE CONHECIMENTO: PRINC

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ENGENHARIA DE CONHECIMENTO PRINCÍPIOS E MÉTODOS
Knowledge Engineering Principles and
MethodsAutores Rudi Studer, V.Richard
Benjamins and Dieter FenselDisciplina DAS 6607
Prof. Guilherme Bittencourt

• Alunos
• Ronny A. Caytano Terán
• Dalvir Maguerroski

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Introdução

• Nos inícios da pesquisa sobre Inteligência
  Artificial (AI) foi focalizado no desenvolvimento
  de formalismos, mecanismos de inferência e
  ferramentas para operar Sistemas Baseados em
  conhecimento (Knowledge-Based Systems - KBSs).
• Os esforços do desenvolvimento foram restringidos
  à realização de KBSs pequeno a fim de estudar a
  praticabilidade das diferentes aproximações.
• Embora estes estudos ofereceram resultados
  prometedores, A transferência desta tecnologia no
  uso comercial a fim de construir KBSs grandes
  falhou em muitos casos.

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Engenharia de conhecimento (KE)

• O objetivo desta disciplina é fazer o processo de
  construir KBSs de uma arte em uma disciplina da
  engenharia, de uma maneira sistemática e
  controlável.
• Isto requer o análises do processo de construção,
  manutenção e desenvolvimento de métodos
  apropriados, de línguas, e de ferramentas
  especializadas para desenvolver KBSs.

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Processo de transferência

• Onde o conhecimento humano era transferido para
  uma base de conhecimento.
• Esta transferência foi baseada na suposição que o
  conhecimento que é requerido pelo KBSs já existe
  e apenas tem que ser coletado e implementado.
• Este conhecimento foi implementado em algum tipo
  de regras de produção que foram executadas por um
  intérprete de regras associado.

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Processo de transferência

• Uma análise cuidadosa das várias regras mostrou
  que
• Diferentes tipos de conhecimento são
  representados de maneira uniforme.
• Alguns tipos de conhecimento não são
  representados.
• Nível de detalhe é muito alto para o modelo
  conceptual.
• A descrição do problema em si é constantemente
  misturada com aspectos de implementação.

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Processo de transferência

• Além disso, A aquisição de conhecimentos de
  fontes de conhecimento previamente existentes,
  como proposto pelo processo de transferência, não
  permite modelar de forma adequada a importância
  de conhecimento tácito, para as capacidades de
  solução de problemas de especialistas humanos.

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Processo de modelagem

• O conhecimento é modelado de forma independente
  de aspectos de implementação, permitindo
  implementar e modelar explicitamente diferentes
  tipos de conhecimentos na solução de um problemas
  comparáveis com um experto humano.
• Isto no intenta criar modelo exato de
  conhecimento para simular o processo cognitivo
  para um experto em geral, pero sim criar um
  modelo que tenha resultados similares na solução
  de um problema, para um problema na área de
  interesse.

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Caracterização do processo de modelagem

• Como todo modelo o conjunto de modelos de
  conhecimento é somente uma aproximação da
  realidade.
• O processo de modelagem é um processo cíclico.
• O processo de modelagem é dependente de
  interpretações, muitas vezes subjetivas, do
  engenheiro de conhecimento.

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Método de solução de problemas ( Problem-
Solution Method-PSMs)

• Clancey Abstraiu este comportamento comum a um
  padrão genérico de inferência chamado
  Classificação Heurística, que descrevem o
  comportamento na solução do problema deste
  sistema um nível abstrato, chamado Nível de
  Conhecimento (Knowledge Level KL).
• Descrição de processo de solução de problemas
  deve de ser especificada em termos de
• Objetivos.
• Ações.
• Conhecimento necessário.

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Método de solução de problemas (PSMs)Classificaçã
o Heurística
Confrontar Heurístico
Solução abstrata ou Hipóteses
Abstração de dados
Abstrair
Especificar
Dados
Soluções
Papel de conhecimento.
Ação de inferência.
Fluxo de dados e conhecimento.
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Métodos de desenvolvimento de KBSs

• Método de limitação de papeis (RLM).
• Tarefas genéricas (GT).
• CommonKADS.
• Mike.
• Protégé II.

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Método de limitação de papeis (Role Limiting
Methods - RLM)

• O RLM pode ser caracterizado como uma ferramenta
  (Shell) de desenvolvimento de KBSs. Onde esta
  ferramenta contem a implementação de um PSM
  específico.
• A estrutura predefinida de base de conhecimento
  de enfoque RLM pode ser usada para orientar o
  processo de aquisição de conhecimento, pois o
  tipos de conhecimento que dedem ser fornecidos
  pelo especialista de domínio são especificados
  apriori.

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Método de limitação de papeis configurável (CRLM)

• UM PSM complexo pode ser decomposto em varias
  subtarefas, estas podem ser resolvidas por
  métodos alternativos.
• Como tarefas podem possuir subtarefas em comum.
• CRLM disponibiliza um conjunto pré-definido de
  diferentes métodos para resolver diferentes
  subtarefas (pode ser configurado pela seleção de
  um método para cada subtarefa identificada).

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Tarefas Genéricas (Generic Task - GT)

• São blocos de desenvolvimento que podem ser
  reutilizados para a construção de KBSs.

• Uma GT é associada com uma descrição genérica de
  suas entradas e saídas.
• Uma GT tem um esquema fixo de tipos de
  conhecimento especificando a estrutura de
  conhecimento de domínio necessária para resolver
  uma tarefa.
• Uma GT inclui uma estratégia de solução de
  problema detalhando passos de inferência bem como
  uma seqüência em que esses passos devem ser
  executados.

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Tarefas Genéricas - GT

• Portanto, uma GT contem uma estratégia de solução
  de problemas e uma coleção de estruturas de
  conhecimento fixas.
• Alem disso, uma ferramenta genérica denominada
  arquiteturas especifica de tarefa pode
  implementar KBS específico como instancia de
  tipos de conhecimento pré-definidos, utilizando
  termos específicos de domínio.

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Estrutura de tarefa
Diagnóstico



Arvore de Decisão
Classificação Estatística
Arvore de Decisão
Abstrair
Refinar
Confrontar
Tarefa / Subtarefa.
Método de solução de problemas (PSM).
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CommonKADS

• Propõe a construção de um conjunto de modelos,
  onde cada modelo captura deferentes aspectos do
  KBS, bem como seu ambiente.
• Essa metodologia é composta pelos modelos
  descritos a seguir

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CommonKADS

• Modelo de organização.
• Modelo de tarefa.
• Modelo de agente.
• Modelo de comunicação.
• Modelo de conhecimento.
• Modelo de projeto.

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Modelo de conhecimento
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Model-Based and incremental knowledge Engineering
- MIKE
Engenharia de Conhecimento Incremental e Baseada
em Modelo - MIKE

• Fornece um método de desenvolvimento de KBSs com
  o objetivo de integrar técnicas de especificação
  semi-formal, formal e prototipação em um
  estrutura de KE.

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Elicitação
Especialista
Protocolos de conhecimento
Interpretação
KBS
Modelo de estrutura
Formalização Operacionalização
Implementação
Modelo KARL
Projeto
Modelo de projeto
Atividade
Avaliação
Documentar
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PROTÉGÉ - II

• O principal objetivo do enfoque PROTÉGÉ-II é o
  desenvolvimento de KBSs pelo reuso de PSMs e
  ontologias.
• PROTÉGÉ-II está baseado em uma estrutura de
  decomposição de tarefa-métodos, onde uma tarefa é
  decomposta em subtarefas pela aplicação dos
  métodos.

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Ontologias em PROTÉGÉ - II
Método de entrada
Método de saída
Método de solução de problemas (PSMs)
Ontologia de Método
Ontologia de Domínio
Ontologia de Aplicação
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Especificações em Engenharia de Conhecimento

• Conhecimento requerido pelo sistema
• Processo do raciocínio que usa este conhecimento
  resolver a tarefa que é atribuída ao sistema
• Abstração da execução detalha
• Documentação associada
• Necessidade geral para uma linguagem de
  especificações para KBSs (convergência) gt
  importância atual e futura.

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Necessidade de aprimoramento Anos 80

• O conhecimento foi codificado diretamente usando
  linguagens de execução baseado em regras ou
  sistemas baseados em frames.
• A suposição (implícita) era que estes
  formalismos da representação seriam adequados
  para expressar o conhecimento, o raciocínio, e a
  funcionalidade de um KBS de em uma maneira que
  fosse compreensível para seres humanos e para
  computadores.

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Problemas Observados

• Os tipos diferentes de conhecimento foram
  representados uniformemente
• Tipos de conhecimento não foram apresentados
  explicitamente
• O nível de detalhamento era elevado apresentar
  modelos abstratos do KBS
• Aspectos de conhecimento confundidos ou
  misturados com aspectos da execução.

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Aproximações

• KADS e de CommonKADS Introdução do conceitual
  (Expertise Model) para descrever KBSs em um
  sumário e em um nível do independente da
  execução, o qual distingue os diferentes tipos
  de conhecimento camadas e fornece-os para cada
  tipo primitivos diferentes do conhecimento (slide
  19)
• Algumas aproximações visam formalização e
  operacionalização.

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A essência das linguagens de especificações - KBS

• A maior parte das linguagens emprega um modelo
  conceitual forte para estruturar as
  especificações. Isto reflete o fato que estas
  línguas motivadas pelo formalismo de notações
  para descrever KBS. Estas Linguagens oferecem
  mais do que apenas uma notação matemática para
  definir um programa de computador, mas também o
  relacionamento do input-output.
• Raciocínio dinâmico do KBS porque estabelece uma
  parte significativa da Expertise requerida por
  tais sistemas.
• KBS usa um corpo grande do conhecimento.

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Formalismo de um Modelo Conceitual

• Os objetivos e os processos para consegui-los
• A funcionalidade das ações de inferência
• A semântica precisa dos elementos, diferentes do
  conhecimento do domínio
• Clareza e precisão.

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Especificação do Raciocínio

• Interação como usuário
• Projeto de execução funcionabilidade
• Aquisição do conhecimento sobre que solução para
  um problema dado gt saber como derivar tal
  solução em uma maneira eficiente
• Além, o nível do símbolo tem que fornecer uma
  descrição de soluções e de estruturas de dados
  algorítmicas eficientes para executar um programa
  de computador de forma eficiente.

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PSM Problem Solving MethodsMétodos de Soluções
Problemas

• Descrevem o processo de raciocínio de um KBS de
  forma independente da implementação e domínio
• Componentes de raciocínio com comportamento que
  permitem reutilizações em aplicações
• Expressa de modo abstrato e independente de
  implementação, a forma de que uma inferência deve
  acontecer como um padrão de raciocínio reusável
  entre domínios.

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Seleção do PSM

• Se suas exigências no conhecimento do domínio não
  forem cumpridas
• Se não puder entregar o que a tarefa requer, isto
  é, se sua competência ou funcionalidade não forem
  suficientes para a tarefa.
• Nós podemos supor que estão cumpridas ou para
  adquirir o conhecimento extra do domínio, e
  aplicamos ao PSM
• Se a competência do PSM não for suficiente para
  que a tarefa seja realizada, nós podemos
  enfraquecer a tarefa de tal maneira que o PSM
  entregue a exigência da tarefa.

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Ex. Biblioteca do CommonKADS

• A dimensão do tamanho. A biblioteca geral a
  mais detalhada é o CommonKADS biblioteca que
  contêm PSM para o diagnóstico, predição do
  comportamento, a avaliação, projeto,
  planejamento, atribuição e programar e projetar
  modelar. O a maioria a biblioteca extensiva para
  o diagnóstico contem 38 PSM para realizar 14
  tarefas relacionadas a diagnóstico

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Declaração X Especificações Operacionais dos PSMs

• Estilo operacional gt decomposição de uma tarefa
  em sub tarefas, fluxos de dados e papéis do
  conhecimento e um controle de execução
  (Entretanto, do ponto de vista reusar estes não
  são os aspectos os mais importantes).
• Os aspectos principais decidem-se a
  aplicabilidade de um PSM. Se o método é capaz de
  conseguir o objetivo da tarefa e se o
  conhecimento do domínio requerido pelo o método
  está disponível.

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Ontologias - KSB

• Conhecimento processamento e representação e
  Linguagem.
• Informação inteligente, integração, recuperação
  de informação e gerência do conhecimento.
• Compreensão compartilhada e comum de algum
  domínio que possa ser comunicada através dos
  povos e dos computadores.

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Ontologia (definições)

• Ontologia Especificação de uma conceitualização
• Uma ontologia é uma especificação explícita e
  formal de uma conceitualização compartilhada
  Studer et al 98
• Especificação explícita definições declarativas
  de conceitos, instâncias, relações, restrições e
  axiomas
• Formal declarativamente definida, sendo
  compreensível e manipulável para agentes e
  sistemas
• Conceitualização modelo abstrato de uma área de
  conhecimento ou de um universo limitado de
  discurso
• Compartilhada conhecimento consensual, seja uma
  terminologia comum da área modelada, ou acordada
  entre os desenvolvedores dos agentes que se
  comunicam.
• (aula GB Julho/2006)

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Ontologia nos KSBs

• Construção do modelo do domínio e do problema a
  resolver
• Termos, significados, relações e limitações
• Tipos Genérica, do domínio, aplicações,
  representações e do Método(PSM).
• Compromisso Ontológico gt Termos definidos
  estarão sendo aplicados nos KSBs.
• Ferramentas e Ontolínguas.

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Considerações

• Separação clara dos tipos diferentes de
  conhecimento
• Modelo de perícia
• Tarefa e método de solução do problema
• Reuso e compartilhamento
• Integração de fontes de informações parcialmente
  incompatíveis

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Considerações Gerência do Conhecimento

• A gerência do conhecimento requer aproximação
  interdisciplinar incluindo a sustentação
  tecnológica, mas também a gerência de recurso
  humano. Um aspecto técnico central da gerência do
  conhecimento é a construção e a manutenção de uma
  Memória Organizacional como meio para a
  conservação,, a distribuição e reuso do
  conhecimento.

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• Outras Referências
• Disciplina IA

Obrigado rcaytano_at_gmail.com dalvir_at_eletrosul.gov.b
r