Representa

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Representação de Conhecimento com Formalismos
Orientado a Objetos

• Jacques Robin
• Cin-UFPE

2
Roteiro

• Histórico
• Redes Semânticas
• Frames
• Lógicas Descritivas
• Formalismos híbridos regras objetos

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Formalismos de representação do conhecimento
orientado a objetos (FRCOO) histórico

• Redes semânticas aparecem no fim dos anos 70
• Primeiro formalismo de IA estruturando o
  conhecimento em uma hierarquia de conceitos
  (classes) e instâncias (individuais, objetos) com
  herança de propriedades
• Contribui a gênese das linguagens de programação
  e engenharia de software orientada a objeto
• Em retrospecto, os diagramas mais utilizados de
  UML (classes, objetos) definem uma redes
  semântica
• Vinham com interpretadores o que os tornavam
  linguagem de implementação e não apenas de
  especificação

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FRCOO histórico (cont.)

• Duas limitações principais das redes semânticas
• 1. Computacionalmente incompletos para
  implementar a maioria dos sistemas inteligentes
• 2. Sem semântica declarativa formal bem-definida
  (atalho entre nível do conhecimento e nível da
  implementação sem lógica)
• Frames são sucessores das redes semânticas
  visando a superar a 1a limitação
• Lógicas descritivas são sucessores das redes
  semânticas visando a superar a 2a limitação
• Atualmente
• Redes semânticas caíram em desuso para sua
  função inicial de formalismo de implementação de
  BC
• Redes semânticas mais usadas do nunca do que
  hoje em nova função de especificação de BC e de
  software em geral (UML)!
• Emergência proeminente dos FRC híbridos regras
  objetos

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Redes semânticas

• 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
• normalmente, os nós e links denotam entidades de
  domínio específico.
• Exemplo

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Redes Semânticas

• Forma mais flexível e intuitiva de representar
  conhecimento.
• Suportam herança de propriedades.
• Relações
• Ako (a-kind-of) relações entre classes
• 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

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Sistemas de Redes Semânticas

• Base de conhecimento
• nós e links da rede.
• Máquina de inferência
• busca e casamento de padrões
• a busca se dá para frente e para trás através dos
  links.
• 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.

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Redes semânticas vantagens

• Representação visual fácil de entender.
• Flexibilidade na manipulação de nós e links
• adição, exclusão, modificação
• Economia
• herança via relações é-um e ako.
• Capta senso-comum
• semelhante ao armazenamento de informações no
  cérebro.

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Redes semânticas limitações

• Busca em redes semânticas grandes pode ser muito
  ineficiente.
• Não há homogeneidade na definição de nós e links.
• Hereditariedade pode causar dificuldades no
  tratamento de exceções.
• Pode haver conflito entre características
  herdadas.
• É difícil representar conhecimento procedimental
• seqüenciamento e tempo não estão explícitos.
• Menos expressiva que a Lógica de Primeira Ordem
• não há quantificadores.

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Frames

• 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

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Frames atributos (slots)

• Frames
• Possuem pelo menos dois atributos
• Nome
• Ako ou is-a
• A fim de melhorar a estruturação (hierarquia),
  privilegiam dois tipos de relações
• ako relação entre classe e sub-classe
• is-a relação entre classe e instância.
• Cada atributo
• aponta para um outro frame ou para um tipo
  primitivo, ex. string
• consiste em um conjunto de facetas (atributos de
  atributos).

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Exemplo Classes e Instâncias
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Facetas

• Descrevem conhecimento ou algum procedimento
  relativo ao atributo.
• 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

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Uma Representação Abstrata de um Frame
lt Nome do Framegt
lt atributo1 gt lt faceta1 gt valor
lt atributo2 gt lt faceta1 gt valor lt faceta2 gt
valor lt faceta3 gt valor
lt atributo3 gt lt faceta1 gt valor lt faceta2 gt
valor lt faceta3 gt valor

• Os frames integram conhecimento declarativo sobre
  objetos e eventos e conhecimento procedimental
  sobre como recuperar informações ou calcular
  valores.

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Procedimentos Demons

• 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.
• 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

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Exemplo Procedimentos Demons
Ako Lugar-coberto
Cômodo
Atributo
Default
Tipo
Se-necessário
Nº de paredes
número
4
Formato
símbolo
retangular
Altura
número
3
Área
número
número
Volume
Área Altura
Ako
Sala
Ako Cômodo
Atributo
Default
Tipo
Mobiliário
lista de símbolos
(sofá,mesa,cadeiras)
Finalidade Área
símbolo número
convivência 25
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Exemplo de Sistema de Frames
Pessoa
Ana
é-um
Mobília
...
...
...
String
verde
é-um
Cadeira
Ako Mobília
...
...
Cadeira-27
é-um Cadeira
dono cor tem-um
Assento
couro
é-um
estofamento tamanho ...
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Herança de Propriedades

• Três tipos de informações podem ser de herdadas
• valor ( POO)
• procedimento ( POO)
• valor default
• Idéia herdar das classes superiores
• em caso de conflito, vale a informação mais
  específica
• 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,
  podendo herdar propriedades ao longo de diversos
  caminhos diferentes ( o caos)

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Sistemas de frames serviços

• Reconhecer que uma dada situação pertence a uma
  certa categoria (matching)
• ex. reconhecimento visual de uma sala de aula
• Interpretar a situação e/ou prever o que surgirá
  em termos da categoria reconhecida (matching)
• ex. pessoa com revolver (revolver arma -gt perigo)
• 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!

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Sistemas de frames vantagens e limitação

• Permite capturar conhecimento terminológico e
  procedimental
• Computacionalmente completo via os procedimentos
  (implementados em uma linguagem hospede,
  geralmente funcional, as vezes imperativa)
• Distingue entre vários tipos de conhecimento
  (exato, default, declarativo, procedimental,
  etc.)
• Demons podem ser usados para as funcionalidade
  de interface aquisição de conhecimento e
  explicação de raciocínio de um shell de sistemas
  especialistas

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Sistemas de frames limitações

• Conhecimento comportamental não declarativo
  impede codificação direita por especialista do
  domínio que não é programador
• Sem semântica formal
• Implementação ad-hoc de dedução e adbução,
  geralmente ineficientes
• Não existe máquina de inferência indutivas para
  aprendizagem
• Não inclui noções de encapsulamento e
  componentes das linguagens de programação OO
  modernas
• Não escaláveis para grande bases de conhecimento

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Lógicas Descritivas (LD) filosofia

• Usar lógica para definir formalmente semântica de
  formalismos de representação de conhecimento OO.
• Estudar computabilidade e complexidade das
  linguagens e serviços de inferência antes de
  implementá-los.
• Limitar expressividade para garantir esses
  serviços sejam computacionalmente tratáveis.
• SPIV invade a IA.

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Lógicas descritivas conceitos chaves

• Formalismos lógicos para representação das
  informações sobre classes de indivíduos e suas
  descrições.
• Subconjunto da lógica de primeira ordem, trata
  de
• Relações unárias (conceitos)
• Ex, Student x Student(x)
• Relações binárias (papéis)
• Ex, SUPERVISED (x,y) SUPERVISED(x,y)
• Possui também
• Construtores sobre os conceitos (?,?, outros)
• Ex, PdhStudent Student ? ?SUPERVISED.AcademicSta
  ff x Student(x) ? ?y.SUPERVISED(x,y)
  ? AcademicStaff(y)
• Indivíduos, e instâncias dos conceitos
• franklin, jacques, thiago
• Student(thiago), PhdStudent(franklin),
  Researcher(jacques)
• Trade-offs entre expressividade e complexidade
  computacional conhecidos.

24
Lógicas descritivas construtores
25
Lógicas descritivas semântica formal

• Baseada na teoria dos conjuntos
• Semântica definida por uma interpretação (?I,I)
• Conjunto não-vazio, domínio ?I
• Função de interpretação I que mapeia
• Todo conceito em um subconjunto de ?I
• Todo papel em um subconjunto de ?I x ?I
• Unicidade de nome
• Se a ? b então aI ? bI
• Um modelo para C é uma interpretação onde CI é
  não-vazio
• Um conceito é satisfiable se ele possui pelo
  menos um modelo.

26
LD semântica dos construtores
27
Lógicas descritivas bases de conhecimento

• KB Tbox Abox
• Tbox (Terminological part) Descrições
• Exemplos
• Student Person ? ? STUDIESAT.University
• PhdStudent ? Student ? Researcher
• Abox (Assertional part) Instâncias
• Exemplos
• PdhStudent (franklin)
• STUDIESAT (franklin,UFPE)

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Lógicas descritivas serviços de inferência

• Dada uma base de conhecimento ? ltTbox,Aboxgt,
  dois conceitos C e D, e um indivíduo a, chamamos
• Satisfiability ? C ? ?
• Verificar se há um modelo I de ? tal que CI ? ?
• Exemplo Student ? ?Person ?
• Subsumption ? C ? D
• Verificar se C é subsumed por D. CI ? DI em todo
  modelo I de ?
• Exemplo Employee ? Person ? ?Student ?
• Consistência ?
• Verificar se a própria base tem um modelo.
• Exemplo Student ?Person ?
• Classificação de instância ? C(a)
• Verificar se uma dada asserção é válida.
• Exemplo Person(franklin)

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LD raciocínio na Tbox

• Tbox
• Syntax-based reasoning Structural Comparison
• Semantic-based reasoning Constraint Systems
• Expressividade Vs Complexidade
• Expressividade é diretamente proporcional à
  complexidade computacional.

30
LD para o exemplo ? ltTbox,Aboxgt

• Tbox Conceitos
• Student ? Person
• STUDIESAT ? Student ? University
• Student ?
• Person ? ? STUDIESAT.University
• Employee ? Person
• AFILIATEDTO ? Employee ? Organization
• Employee
• Person ? ? AFILIATEDTO.Organization
• AcademicSaff ? Employee
• SUPERVISES ? AcademicStaff ? PhdStudent
• AcademicSaff
• Employee ? ? SUPERVISES.PdhStudent
• Researcher ? AcademicStaff
• PhdStudent ? Student ? Researcher
• SUPERVISED ? PhdStudent ? AcademicStaff
• PdhStudent
• Student ? ? SUPERVISED.AcademicStaff

• Abox Instâncias
• Student(thiago)
• STUDIESAT(thiago,UFPE)
• PhdStudent(franklin)
• STUDIESAT(franklin,UFPE)
• Researcher(jacques)
• SUPERVISED(franklin,jacques)
• AFILIATEDTO(jacques,UFPE)

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LD exemplos de serviços de raciocínio ? C ? ?

• ? Student ? ?Person ? ? ?
• Equivalente a
• Student ? ?Person ? ?
• Se já temos ?x Student(x) ? Person(x)
• ?x Student(x) ? ?Person(x) ? ?x Person(x) ?
  ?Person(x) que é impossível.
• Logo o conjunto formado pela conjunção Student ?
  ?Person é ?. Não satisfiable.

Person
e1
e2
...
Student
en
e5
e14
32
LD exemplos de serviços de raciocínio ? C ? D

• ? AcademicStaff ? Researcher ?
• AcademicStaff ? Researcher
• Equivalente a ?x Researcher(x) ?
  AcademicStaff(x)
• O conjunto de indivíduos do tipo Researcher está
  contido no do conjunto de AcademicStaff.

AcademicStaff
e1
e2
...
Research
en
e5
e14
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LD exemplos de serviços de raciocínio ? ?

• A base contém asserções/definições
  contraditórias?
• Adicionando ?Person(franklin) mantém a base
  consistente ?
• Raciocinando com as instâncias da Abox e
  conceitos da Tbox, temos
• PhdStudent(franklin) Abox
• Student(franklin) Regra PhdStudent ? Student
  da Tbox
• Person(franklin) Regra Person ? Student da Tbox
• Ao término das expansões da Abox temos
• Abox Abox0 , Student(franklin),
  Person(franklin)
• Ao adicionarmos ?Person(franklin) teríamos uma KB
  com contradições, isto é, inconsistente onde
  franklin é Student e franklin não é Student.
• Conclusão
• Uma KB que possua a Tbox anterior, não pode ter
  Abox com asserções do tipo PhdStudent(franklin) e
  ?Person(franklin) pois se torna uma base
  inconsistente.

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LD exemplos de serviços de raciocínio ? C(a)

• ? Person(franklin) ?
• Raciocínio sobre a hierarquia definida na Tbox,
  gera
• Student(franklin)
• Person(franklin)
• Assim, Person(franklin) pode ser deduzido como
  uma instância válida dentro da KB.