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OverviewI. Inteligência Artificial: Conceito ........................................................................................ 9
II. Sistemas Baseados em Conhecimentos ..................................................................... 63
III. Aquisição de Conhecimentos -AC ................................................................................. 68
IV. Representação de Conhecimento ............................................................................... 102
V. Metodologias de AC: CommonKADS ………....…..............................................................
VI. Raciocínio em IA ....................................................................................................................
VII. Sistemas Especialistas ........................................................................................................
VIII. Coleta de Conhecimentos ....................................................................................................
IX. Ferramentas de AC ...............................................................................................................
X. Desenvolvimentos de SBC ...................................................................................................
XI. IAD e Sistemas Multiagentes ...............................................................................................
XII. Linguagens de IA ..................................................................................................................2
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REFERÊNCIAS BIBLIOPGRÁFICA
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Prof. Dr. Sofiane Labidi 4
Livros
• Inteligência Artificial
E. Rich, e K. Knight. Makron Books.
• Essentials of Artificial Intelligence
Matt . Ginsberg. Morgan Kaufmann Publisher.
Artificial Intelligence Theory and Practice
T. Dean, J. Allen and Y. Aloimonos. Addison-Wesley Publishing Company.
• Knowledge Systems
Mark Stefik. Morgan Kaufmann Publisher.
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Livros
• A Practical Guide to Knowledge AcquisitionA. Carlisle Scott, J. E. Clayton and E. L. Gibson.Addison-Weslay Publisher.
• Knowledge EngineeringD. N. Chrafas.Van Nostrand Reinhold Publisher.
• Knowledge Acquisition as ModelingK. M. Ford and J. F. Bradshaw Editors.J. Wiley & Sons Publisher.
• CommonKADS Library for Expertise ModellingJ. Breuker and W. V. de Velde Editors.
IOS Press..
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Prof. Dr. Sofiane Labidi 6
Links
– Inteligência Artificial
http://www.turing.org.uk/turing/
http://www.epub.org.br/cm/n07/opiniao/minsky/minsky.htm
– Common KADS
http://www.sics.se/ktm/kads.html
– Gestão do Conhecimento
http://www.SBGC.org.br
![Page 7: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/7.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 7
Links
– Ontologias
http://www.ontology.org
http://www.ontoweb.org/sig.htm
– Agentes Inteligentes
http://www.multiagent.com/
http://www.agentbuilder.com/AgentTools/
http://www.agentlink.org
http://www.infosys.tuwien.ac.at/Gypsy/
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Prof. Dr. Sofiane Labidi 8
Links
– Neurociência / BioInformática
http://www.epub.org.br/publications.htm
http://www.nib.unicamp.br
– Robótica
http://arti.vub.ac.be/robotic_agents.html
– Redes Neurais
http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann1/anntutorial.html
– E-Commerce
http://www.e-commerce.org.br
![Page 9: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/9.jpg)
Parte I. INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
9
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Inteligência Artificial (IA)
• Inteligência Artificial:
– Ciência que estuda o fenômeno da Inteligência.
• Objetivo:
– Modelar e Simular a inteligência;
– Fazer a máquina “pensar”!
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Definição (1)
• Conjunto de Técnicas para a construção de máquinas
“inteligentes” capazes de resolver problemas
complexos.
(Nilson).
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Definição (2)
• Tecnologia de Processamento de informação que
envolve processos de raciocínio, aprendizado e
percepção.
(Winston)
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• Ramo da Informática que tenta simular
comportamentos humanos inteligentes.
(Luger e Stubble)
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Definição (3)
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Definição (4)
• Engenharia que tem por objetivo de conceber máquinas
capazes de resolver tarefas que, quando executadas pelo
homem, requerem da Inteligência.
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Comportamento Inteligente ?
• Percepção;
• Resolução de Problemas;
• Tomada de decisão;
• Compreensão;
• Aprendizagem;
• etc.
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ENGENHARIADE SOFTWARE
INTELIGÊNCIA ARTIFCIAL
BANCO DE DADOS
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IA & INFORMÁTICA
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IA
LÓGICA
SOCIOLOGIA
PSICLOGIA
FILOSOFIA
INFORMÁTICA
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IA & CIÊNCIAS HUMANAS
CIÊNCIAS HUMANAS
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Ciência Cognitiva
• É um esforço contemporâneo para responder questões relativas à
natureza do conhecimento, seus componentes, suas
origens, desenvolvimento, etc.
• Estudo das formas de cognição, supondo que o computador é um
modelo adequado para simular o funcionamento do cérebro humano.
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IA e As Ciências Cognitivas
• Inter-relação de diversas áreas:
Ciência Cognitiva
Inteligência ArtificialNeurociências Lingüística
Psicologia Cognitiva Filosofia da Mente
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IA Vs. Informática Clássica (1)
• Um programa comum só pode fornecer respostas às
situações para as quais ele foi concebido.
Soluções Algorítmicas!
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IA Vs. Informática Clássica (2)
• Um sistema de IA pode:
– Tratar de problemas complexos, sem soluções algorítmicas,
necessidade de heurísticas.
– Incorporar novos conhecimentos (aprender) sem afetar seu funcionamento.
– Raciocinar na ausência de algumas informações.
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A IA não é tão Recente!
• Vários trabalhos sobre a simulação do pensamento e do raciocínio
humano já existiam há mais de um século!
• A denominação IA nasceu em 1956, por Minsky, MacCarthy, Newell e
Simon (no Dartmouth College de Hanover, New Hampshire).
![Page 23: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/23.jpg)
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1934-56: Gestação da IA!
• Um primeiro modelo de neurônios (McCulloch e Pitts, 43)
• Os primeiros programas de xadrez (Shannon e Turing, 50)
• Construção do primeiro computador baseado em redes neurais
(Minsky e Edmonds, 1951)
• Workshop no Dartmouth (em 1956).
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• 1934-56: Gestação da IA.
• 1952-69: Grandes expectativas!
• 1966-74: Uma dose de realismo.
• 1969-79: SBC: a chave!
• 1980-88: IA é comercial.
• 1986-??: IA Distribuída / SMA.
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Histórico
Prof. Dr. Sofiane Labidi
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1952-69: O Entusiasmo
• Desenvolvimento, por Newell e Simon, do GPS : “General ProblemSolver”.
• Os primeiros programas que aprendem (jogo de damas). Por Samuel,1952.
• A linguagem Lisp, por McCarthy, 1959.
• Algoritmo de Robinson (1963): Provas de teoremas para a lógica de1a ordem.
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Simulação da Inteligência?
• Reprodução fiel dos processos mentais?
• Reproduzir os efeitos (os resultados)?
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Problemática!
• Entender a Mente humana e imitar
seu comportamento, é uma das tarefas mais
complexas que a ciência está tentando resolver!
![Page 28: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/28.jpg)
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Inteligência?
• É a capacidade de resolver problemas difíceis?
• É a habilidade de aprender e de estabelecer
generalizações ou analogias?
• É a arte de enfrentar o mundo: comunicar, perceber, apreender
o percebido? etc.
![Page 29: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/29.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 29
Inteligência?
• Capacidade para solucionar problemas abstratos
(Sternberg).
• Capacidade para resolver problemas que são
importantes, em um determinado ambiente ou
comunidade (Gardner).
![Page 30: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/30.jpg)
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Máquina Inteligente!
“Um computador é inteligente se ele parece humano
para o homem.”
A. Turing
![Page 31: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/31.jpg)
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Teste de Turing (1)
Sistema
Intermediário
A
Homem
C
Máquina
B“The Turing Test Page”
![Page 32: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/32.jpg)
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Teste de Turing (2)
• Os indivíduos A e C são separados fisicamente. Eles comunicam via
um sistema intermediário.
O objetivo do Interrogador A é de descobrir quem de B e C é amáquina.
• A máquina é “inteligente” se o interrogador A é incapaz de
descobrir quem de B e C é a máquina.
![Page 33: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/33.jpg)
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Fundamento da IA
• A IA é baseada na teoria de computação de Turing:<<O tratamento de símbolos permite de demonstrar qualquer teorema>>
• Dotar a máquina de capacidades de tratamento de símbolos permite de torná-la inteligente.
![Page 34: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/34.jpg)
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Fundamento da IA
• Os produtos da IA manipulam geralmente variáveis
simbólicas usando operadores lógicos,
(da mesma maneira que os sistemas clássicos manipulam
variáveis numéricas usando operadores algébricos).
![Page 35: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/35.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 35
Simulação da Inteligência
• Duas Abordagens:
– Conexionista (ou Ascendente);
– Cognitiva / Simbólica (ou Descendente).
![Page 36: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/36.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 36
Conexionismo
• Objetivo:
Tentar construir replicas eletrônicas às redes neuronais.
• Neurônio: Célula ativa, fundamental a todo sistema nervoso
animal.
![Page 37: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/37.jpg)
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Problemática
• Uma pessoa possui ~100 milhões de neurônios!enquanto os maiores sistemas usam o equivalente dealgumas centenas de neurônios.
• Mas ela já deu bastante resultados satisfatórios.
![Page 38: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/38.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 38
Cognição
• Objetivo:
Tentar reproduzir os processos cognitivos humanos
graças a programas computacionais complexos.
![Page 39: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/39.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 39
Problemática
• Especificamente: Aquisição de Conhecimentos.
• A IA é essencialmente associada à abordagem cognitiva.
![Page 40: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/40.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 40
Simulação da Inteligência
CONEXIONISTA
SIMBÓLICA
EVOLUTIVA
IA
![Page 41: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/41.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 41
Problemática da IA
• As primeiras afirmações da IA (no início dos anos 60) foram muito
ambiciosas:
“Em dez anos teremos produtos de sistemas inteligentes”
• Infelizmente, ficou claro agora que a tarefa dos pesquisadores em
IA é muito mais complicada do que erra esperado!
![Page 42: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/42.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 42
Teorias da Inteligência
• Jean Piaget
• Testes psicométricos (QI)
• Processamento de Informações
• Inteligências Múltiplas (Gardner)
• Etc.
![Page 43: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/43.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 43
Piaget
• Para Piaget, o importante não são as respostas mas sim, as
linhas de raciocínio desencadeadas para chegar até elas.
• O conhecimento não está no sujeito nem no objeto, mas ele
se constrói na interação do sujeito com o objeto.
![Page 44: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/44.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 44
Piaget
• Segundo Piaget, existe um mecanismo básico de aquisição doconhecimento, consistindo em um processo de equilíbrio entreassimilação e acomodação.
– Assimilação: incorporação de novas informações aos esquemas jáexistentes.
– Acomodação: modificação destes esquemas.
• O resultado final da interação entre assimilação e acomodação é aequilibração.
![Page 45: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/45.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 45
Teste de QI
• Formas para “medir a inteligência”:
– Os Testes de QI privilegiam o raciocínio lógico-matemático, a
capacidade de memorização, e o raciocínio rápido.
– Os testes de QI não enfatizam nenhuma visão do processo, de
como se resolve um problema, apenas avaliam a resposta
correta.
![Page 46: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/46.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 46
Processamento de Informações
• Visa descrever as etapas mentais desenvolvidas para a resolução de um
problema (até mesmo quando não se encontra a solução ou encontra-se
uma solução errada).
• A meta final da psicologia do processamento de informações é descrever
exaustivamente todas as etapas visando a simulação do desempenho de um
indivíduo no computador.
![Page 47: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/47.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 47
Inteligências Múltiplas
• Para Gardner, as abordagens de QI, de Piaget, e de processamento de
informações privilegiam indivíduos que possuam características lógicas e/ou
lingüísticas mais desenvolvidas.
• Gardner defende a abordagem dos sistemas simbólicos, abrangendo sistemas
de símbolos mais amplos do que os lógicos e lingüísticos, envolvendo também
símbolos musicais, corporais,, espaciais, e pessoais.
![Page 48: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/48.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 48
Inteligência Múltipla (Howard Gardner)
• A inteligência pode ser abordada sob diferentes aspectos, não só
correlacionados à lógica, matemática, e memorização, mas,
também, à fluência verbal e escrita, música e habilidades artísticas,
etc.
![Page 49: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/49.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 49
Inteligência Múltipla
• São oito inteligências:• Musical
• Corporal-Cinestésica
• Lógico-Matemática
• Lingüística
• Espacial
• Interpessoal
• Intrapessoal
• Naturalista.
![Page 50: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/50.jpg)
Inteligências Múltiplas
2+2=4
![Page 51: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/51.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 51
IA
• Inteligência Artificial é o estudo de como fazer os computadores
realizarem coisas que, no momento, as pessoas fazem melhor (Rich).
• A Inteligência Artificial fundamenta-se na idéia de que é possível modelar
o funcionamento da mente humana através do computador.
![Page 52: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/52.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 52
IA
• É possível pensar em uma atividade mental fora do corpo?
– O corpo proporciona uma referência fundamental para a mente.
– O meio ambiente influencia o cérebro através das percepções humanas.
![Page 53: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/53.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 53
IA
• A modelagem do cérebro no computador não é tão simples, pois
o mundo em que vivemos é muito maior e mais complexo do que
o micromundo digital do computador, construído por nós
humanos.
![Page 54: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/54.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 54
IA
• A Inteligência Artificial levanta questões do tipo:
– Como ocorre o pensar?
– Como o homem extrai o conhecimento?
– Como a memória, os sentidos e a linguagem ajudam no desenvolvimento da inteligência?
– Como surgem as idéias?
– Como a mente processa as informações, tira conclusões e toma decisões?
![Page 55: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/55.jpg)
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Áreas de Pesquisa da IA
IA
PROCESS.LINGUAGEM
NATURAL
ROBÓTICA
LÓGICA
NEBULOSAAGENTES DE
SOFTWARE
BUSCA DE
SOLUÇÕES
SISTEMAS
ESPECIALISTAS
![Page 56: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/56.jpg)
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Tarefas
• Planejamento
• Predição
• Concepção
• Diagnóstico
• Reparação
• Monitoramento
• etc.
![Page 57: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/57.jpg)
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Produtos da IA
• Interfaces de linguagem natural;
• Programas de tradução automática;
• Tutores Inteligentes;
• Sistemas de Compreensão da fala;• Sistemas de Diagnóstico médico;
• Sistemas de Tratamento das imagens;
• Programas de jogos;
• Robôs; etc.
![Page 58: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/58.jpg)
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Campos de Aplicações da IA
• Medicina;
• Engenharia;
• Educação;
• Negócio;
• Indústria;
• Meteorologia;
• Acidentologia;
• Militares; etc.
![Page 59: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/59.jpg)
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Linguagens de IA
• Programação Funcional
– LISP, SCHEME, ML, SML, etc.
• Programação Lógica
– PROLOG, etc.
• Programação por Atores
– ABCL, Plasma, Mering, etc.
![Page 60: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/60.jpg)
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Conclusão
• A IA é uma Ciência Pluridíciplinar
• A IA está em fase de Adolescência
• Domínios diversos de Aplicação
• Muitos Resultados, mas
• Muito para Fazer ainda!
• A Noção de Agentes!
![Page 61: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/61.jpg)
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Conclusão
• Será que é possível, um dia, a máquina consiga superar a inteligência
humana?
![Page 62: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/62.jpg)
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Conclusão
• Maiores Conferências :
– ENIA, SBRN, SBIE, WRI (nacionais)
– SBIA, IJCAI (internacional)
• Maior Revista :
– Artificial Intelligence Magazine
![Page 63: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/63.jpg)
Parte 2. SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO
63
![Page 64: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/64.jpg)
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Sistemas Baseados em Conhecimentos (SBC)
• Os sistemas de IA implementam comportamentos
inteligentes de especialistas humanos usando a
abordagem cognitiva
• Tais Sistemas são portanto baseados no conhecimento
do especialista humano.
![Page 65: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/65.jpg)
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SBC Vs. Sistemas Especialistas
• Observação:
Não se deve confundir Sistemas Baseados em
Conhecimentos e Sistemas Especialistas (um SE
é um caso específico de SBC).
![Page 66: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/66.jpg)
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Sistemas Baseados em Conhecimentos (SBC)
• O desenvolvimento de um SBC precisa,
portanto, de uma grande fase de aquisição de
conhecimento.
• Ela é realizada pelo Engenheiro de Conhecimento.
![Page 67: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/67.jpg)
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Ciclo de Vida de um SBC
MCDesign/Imple-
mentaçãoCB MC
FC
Aquisição de Conhecimento Artefato
CC
![Page 68: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/68.jpg)
Parte 3. AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO
68
![Page 69: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/69.jpg)
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Dados Vs. Informações
• Dados
• Informações
• Conhecimentos
• Conhecer:
• Memorização do Conhecimento;
• Uso do Conhecimento.
![Page 70: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/70.jpg)
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Conhecimento?
• Conhecimento tem uma forte relação com a informação:
– Fato: um paciente tem temperatura de 39 graus centígrados.
– Conhecimento: O paciente tem febre.
• O conhecimento é um tipo especial de fato, que nos diz algo
sobre certos itens de informação.
![Page 71: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/71.jpg)
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Dados, Informação, Conhecimento
C
C
C
CC
II
I
I
II
I I
DADOS
INFORMAÇÃOCONHECIMENTO
D
D
D D
D
D
D DD D
DD
![Page 72: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/72.jpg)
CONHECIMENTO
SE
ENTÃO
NÃO HOUVER FISCALIZAÇÃO
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Dados, Informação, Conhecimento
NÓS PODEMOS POR EM UM CARRO
INFORMAÇÃO
8 PESSOAS
DADO
![Page 73: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/73.jpg)
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Expertise
• É a Habilidade de:
– Ação;
– Resolução de problemas; e
– Tomada decisão.
• Baseada sobre:
– Conhecimento; e
– Experiência.
![Page 74: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/74.jpg)
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Aquisição de Conhecimentos
• São as atividades necessárias para:
– Coleta; e
– Modelagem dos conhecimentos.
• Objetivo:
Fornecer ao futuro sistema a base de sua competência.
![Page 75: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/75.jpg)
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Engenharia do Conhecimentos
• Knowledge Engineering surgiu no final dos anos 70
voltada para sistemas especialistas e sistemas de bases
de conhecimento.
![Page 76: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/76.jpg)
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Engenheiro do Conhecimento
• É o responsável pela fase de Aquisição de Conhecimentos.
(“Knowledge Engineer”, “Cogniticien”)
![Page 77: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/77.jpg)
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Engenheiro do Conhecimento
![Page 78: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/78.jpg)
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Dois pontos de vistas
1. Definir uma representação (“fiel”) do conhecimento
do experto.
Faz da AC uma simples transferência de conhecimentos.
![Page 79: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/79.jpg)
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Dois pontos de vistas
2. Criar um modelo original a partir deste:
O objetivo não é necessariamente a reprodução do processo
cognitivo de um experto na realização de uma tarefa específica, mas
realizar um modelo a partir dele.
Assim, o sistema será capaz de resolver uma classe de problemasassociados a essa tarefa.
![Page 80: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/80.jpg)
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AC como uma Atividade de Modelagem
• Os primeiros métodos de AC erram Ad-hoc: Prototipagemrápida.
• A partir de 1985, AC ficou vista como uma Atividade deModelagem:
A construção de um SBC é um processo criativo, que define
um “Modelo Conceitual”.
![Page 81: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/81.jpg)
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Modelagem?
• É a atividade de abstração (simplificação) de uma parte do
mundo real.
• Ela depende da visão e do interesse de quem modela!
![Page 82: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/82.jpg)
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Esquema do Modelo Conceitual
• Um esquema é um conjunto de estruturas e operadores que
permitem a realização (a representação) de uma abstração.
• O esquema do modelo conceitual serve de quadro para a
explicitação do conhecimento dos expertos.
![Page 83: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/83.jpg)
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Modelo Conceitual?
• É o resultado da aplicação de um esquema sobre uma parte do
mundo real para obtenção de uma abstração dela (i.e. é o
resultado da atividade de modelagem).
• A expertise deve ser descrita em um bom
nível de abstração, na fronteira entre uma representação formal
(para uma implementação) e um nível “cognitivo”.
![Page 84: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/84.jpg)
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Processo de AC
1 2
4
3
Esquema do Modelo Conceitual
ModeloConceitual
Problema
Artefato
ACExpertise Parcial
![Page 85: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/85.jpg)
• Objetivo: Análise das atividades do especialista e dosfuturos usuários do sistema, para:
– Caracterizar (identificar) a expertise(representação parcial da expertise)
– Definir os objetivos do sistema
(definição da interação sistema-usuário)
85
1: AC dirigida por Dados
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![Page 86: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/86.jpg)
• Duas abordagens:
– Exploração do discurso do experto; e
– Foco sobre o modelo conceitual.
86
1: AC dirigida por Dados
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![Page 87: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/87.jpg)
• Foco na análise do discurso pouco dirigido do experto(monólogo) para coletar o máximo de conhecimentos não“preconceituados”!
• Estes servirão depois como base para a fase de modelagem.grande esforço de análise lingüística!
• Exemplo : a metodologia KOD.
87
Exploração do Discurso
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![Page 88: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/88.jpg)
• Focalizar diretamente a definição do MC.
• O MC serve para filtrar e estruturar os conhecimentosadquiridos:
É um guia eficiente para o processo de AC:
“Qual é o tipo da tarefa? ”, “Quando terminar”, etc.
• Exemplo: a metodologia KADS
88
Foco no Modelo Conceitual
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![Page 89: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/89.jpg)
• É a definição de um vocabulário abstrato que permite adescrição e a estruturação dos conhecimentos do experto eque serão usados pelo sistema.
• É um quadro para a conceitualização composto por:
– primitivas epistimológicas que servirão como base conceitualpara a modelagem.
– estruturas correspondentes a algumas formas genéricas.
• Objetivo: facilitar a tarefa de modelagem.89
2. Construção do Esquema do MC
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![Page 90: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/90.jpg)
• Quais as primitivas realmente adequadas para uma aplicação
específica?
• Quais são as primitivas universais? Se existem!
90
Dificuldades
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![Page 91: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/91.jpg)
• O processo é progressivo:
– A construção do MC completo pode mostrar alguns defeitos do
esquema: várias idas e voltas entre os diferentes níveis de
abstração.
91
Processo Iterativo
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 92: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/92.jpg)
• Aquisição dirigida por Modelo!
O esquema do MC identifica os conhecimentos aserem adquiridos e seus papéis no processo deresolução de problemas.
• Construir um MC completo Instanciar o Esquema.
92
3. Instanciação do Esquema do MC
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![Page 93: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/93.jpg)
• É a fase de implementação que operacionaliza o modelo
(torná-lo executável no sistema final).
• A passagem do MC para o artefato apresenta vários
problemas de ordem conceitual.
93
4. Operacionalização do MC
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 94: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/94.jpg)
• A fase de implementação do MC passa pela definição de ummodelo de concepção (Design Model). Exemplo: KADS.
• As estruturas de modelagem são codificadas em umalinguagem (que combina as programações : a objeto, lógica,e funcional). Exemplo:
• Construção de modelos operacionais em uma arquitetura
multiagentes. Exemplo: MAPS.
94
Soluções
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 95: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/95.jpg)
• Ela é muito mais complexa do que uma simples codificação.
• Deve satisfazer as exigências que:
– A base de conhecimento (BC) deve refletir o MC; e
– A existência de regras de mapeamento entre a BC e o MC.
95
As Exigências da Operacionalização
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![Page 96: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/96.jpg)
• A Necessidade de Atualização da Base de Conhecimentos; e
• Explanação do Raciocínio.
96
Importância do Mapeamento
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 97: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/97.jpg)
• A Manutenção da BC necessita de várias feedbacks nas fasesda concepção:
• Isto seria facilitado se o modelo operacional reflete, pelomenos parcialmente, o MC.
• Assim, caso haja uma inconsistência no sistema, podemosidentificar o componente do modelo conceitual que precisaser atualizado.
97
Necessidades de Atualização
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 98: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/98.jpg)
• A explanação e justificação do raciocínio é uma necessidadepara a aceitação dos SBCs. A maioria se baseia nos traços deraciocínio.
• Graças ao modelo conceitual, explicações melhores podemser geradas colocando mais informações sobre as estratégiasde raciocínio dentro do MC Exploração mais rigorosa do
traço!
98
Necessidades de Explanação
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 99: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/99.jpg)
• A maioria dos trabalhos sobre a operacionalização do MCsão baseados neste princípio (Reinders et al., 91) :
• A cada tipo de conhecimento usado na modelagem deuma expertise (tarefa, inferência, conhecimentos dodomínio) corresponde uma estrutura de dadosadequada!
99
Princípios da Correspondência Estrutural
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![Page 100: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/100.jpg)
100
Analogia: Arquitetura Ansi-Sparc
Nível Externo O que? Usuário
Nível Conceitual O que? SGBD (Administrador)
Nível Interno Como? SGBD (Administrador) e
Onde? Sistema Operacional
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![Page 101: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/101.jpg)
• A AC é a fase mais importante na construção de SBC.
• Ela condiciona o grau de aceitação do artefato pelousuário.
• É uma fase muito complexa (“the Bottleneck”):
– Dificuldade de exteriorização explicitação do conhecimentopelo especialista experto;
– Dificuldade de modelagem e de operacionalização101
Conclusão
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 102: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/102.jpg)
Parte 4. REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO
102
![Page 103: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/103.jpg)
• Conhecer: É uma operação ativa que precisa da:
– memorização de Informações; e do
– bom uso dessas informações.
Procurar representar os conhecimentos
103
IA Conhecimento
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![Page 104: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/104.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 104
Engenharia de Conhecimento
AQUISICÃO DECONHECIMENTO
REPRESENTAÇÃODO CONHECIMENTO
![Page 105: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/105.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 105
Exemplo de Representação
CONHECIMENTO
SE
ENTÃO
NÃO HOUVER FISCALIZAÇÃO
NÓS PODEMOS POR EM UM CARRO
INFORMAÇÃO
8 PESSOAS
DADO
![Page 106: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/106.jpg)
• “Knowledge representation (KR) is the study of how
knowledge about the world can be represented and what
kinds of reasoning can be done with that knowledge”.
106
Representação do Conhecimento
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 107: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/107.jpg)
• Visa levar o “conhecimento” para a máquina e dotá-la de
alguma capacidade de raciocínio (reasoning).
107
Representação do Conhecimento
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 108: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/108.jpg)
• Convenção sintática e semântica para descrição das
informações.
• Ela deve :
– Explicitar o conhecimento e
– Ser manipulável.
108
Representação?
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 109: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/109.jpg)
• Convenção sintática e semântica para descrição das
informações.
• Ela deve :
– Explicitar o conhecimento e
– Ser manipulável.
109
Representação?
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 110: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/110.jpg)
– Conhecimento não é estático
– Conhecimentos estão interligados
– Conhecimento cresce ou se acumula
– algo novo deve ser relacionado com o velho
– Não existe um melhor tipo de representação,independentes do contexto, do conhecimento e do uso.
110
Representação?
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 111: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/111.jpg)
111
Variedade do Conhecimento
• Duas Visões:
– Declarativo Vs. Processual
Prof. Dr. Sofiane Labidi
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112
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Declarativo:
– Conhecimento sobre o domínio
• Conhecimento Processual:
– Conhecimento sobre a resolução de problema
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 113: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/113.jpg)
113
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Declarativo:
• O homem quando se comunica usa freqüentemente EnunciadosDeclarativos, por exemplo :
– “Paris é a capital da França”
– “Meu irmão tem 25 anos”
– “O Maranhão fica no norte do Brasil”
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 114: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/114.jpg)
114
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Processual (Imperativo):
• Nós precisamos também passar ordens (informaçõesimperativas):
– São ordens que devem ser executadas
– Os comandos são ordenados (execução seqüencial)
– O interlocutor não tenta interpretar, ele deve somenteexecutar.
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 115: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/115.jpg)
115
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Processual (Imperativo):
– São enunciados simples
– São independentes de seus contexto de utilização
– Não são verificados como verdadeiros ou falsos (isto éfeito depois).
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 116: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/116.jpg)
116
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Superficial: (shallow knowledge)
– Combinação dos conhecimentos processuais edeclarativos para resolução rápida de problemas comuns.
• Conhecimento Profundo: (deep knowledge)
– É o conhecimento fundamental de um domínio:definições, axiomas, leis gerais, princípios, relaçõescausais, etc.
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 117: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/117.jpg)
117
Variedade do Conhecimento
• Conhecimento Superficial: (shallow knowledge)
– Combinação dos conhecimentos processuais edeclarativos para resolução rápida de problemas comuns.
• Conhecimento Profundo: (deep knowledge)
– É o conhecimento fundamental de um domínio:definições, axiomas, leis gerais, princípios, relaçõescausais, etc.
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 118: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/118.jpg)
118
Variedade do Conhecimento
• Objetos Complexos
• Fatos, leis, teorias, enunciados
• Crenças, pontos de vista
• Ambigüidade, incerteza, incompletude
• Evolução
• Quantificação
• Espaço-TemporalProf. Dr. Sofiane Labidi
![Page 119: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/119.jpg)
119
Exceção
• Toda lei geral tem suas exceções:
• Exp: Os pássaros voam, exceto os “avestruzes” e os “pingüins”
• Elas devem ser armazenadas como as leis gerais? ou devemter uma representação específica?
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 120: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/120.jpg)
120
Evolução
• O que fazer das informações que não estão mais válidas?
• Elas devem ser retiradas? Como então, explicar decisõesanteriores?
• Como achar as informações deduzidas a partir delas?
Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 121: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/121.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 121
Continuidade, Transitividade
• Exemplos :
– Se X é vizinho de Y e Y é vizinho de Z, então X é vizinho de Z.
• A transitividade não é sempre verdadeira!
• Precisa de modelos onde a dedução não é fortemente
transitiva.
![Page 122: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/122.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 122
Conhecimento Espaço-Temporal
• Detalhamento implícito de algo em relação às noções de
instante e de posição.
• Por exemplo:
– “O livro está em cima da mesa”
– “O clima é chuvoso durante o inverno”
![Page 123: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/123.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 123
Quantificadores
• Na linguagem natural: algumas, a maioria, todos, ...
geralmente, sempre, às vezes, ...
• Esses quantificadores são difíceis de traduzir!
• Na lógica temos especificamente os quantificadores :
• Existencial
• Universal
![Page 124: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/124.jpg)
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Representação de Conhecimentos
• Uma representação não tem um significado a priori.
• A semântica é dada pelo uso.
• A representação de conhecimentos envolve:
• As ciências cognitivas; e
• A Informática.
![Page 125: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/125.jpg)
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Uma Boa Representação
• Adequação da Representação
• Adequação da Inferência
• Eficiência da Inferência
• Eficiência da Aquisição
![Page 126: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/126.jpg)
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Adequação da Representação
• É o poder da representação (expressividade).
![Page 127: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/127.jpg)
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Adequação da Inferência
• Uma representação deve permitir fazer inferências, ou
seja, deduções de novos conhecimentos.
![Page 128: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/128.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 128
Eficiência da Inferência
• Favorecer (usando algumas informações adicionais)
alguns caminhos de pesquisa.
![Page 129: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/129.jpg)
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Eficiência da Aquisição
• Facilitar a aquisição de novos conhecimentos pelo
usuário e/ou pelo sistema.
![Page 130: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/130.jpg)
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Formalismos de Representação
• Lógica
• Sistemas de Produção
• Redes Semânticas
• Frames
• Grafos Conceituais
• Imperativo / Processual
• Árvore de Decisão
![Page 131: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/131.jpg)
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Representação “Lógica”
![Page 132: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/132.jpg)
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Lógica
• A Lógica é baseada na definição de primitivas
conceituais associadas a um conjunto de predicados.
• O conhecimento de um domínio é organizado em
Cláusulas.
![Page 133: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/133.jpg)
133
Exemplo de Representações
• Está ChovendoCHOVENDO
• Bimbo é um Gato
Gato(Bimbo)
• Adriana gosta de nadarGosta (Adriana,Nadar)
• Todo Homem é Mortal
X: Homem(X) Mortal(X)Prof. Dr. Sofiane Labidi
![Page 134: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/134.jpg)
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Lógica: Limitações
– A inferência lógica não é sempre o modo de raciocínioprivilegiado pelo ser humano;
– Os conhecimentos humanos são contextuaisporém a lógica não permite representar isso;
– Parcelamento do conhecimento;
– Pouca estruturação das informações;
– Variedade de tipos de lógica.
![Page 135: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/135.jpg)
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Lógica Clássica
– Lógica proposicional(ou de ordem 0: lógica sem variáveis)
– Lógica de primeira ordem(lógica de predicado, com variáveis)
– Lógica de segunda ordem(com novos operadores: , ).
![Page 136: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/136.jpg)
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Críticas
• A Lógica Clássica:– Mundo fechado
– Inadequação à resolução de problemas complexos (exceção, ...)
Lógica Não-Clássica
![Page 137: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/137.jpg)
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Lógica Não-Clássica
– Lógica Multi-Valorada
– Lógica Modal
![Page 138: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/138.jpg)
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Lógica Multi-Valorada
• Além dos valores existentes Verdadeiro e Falso, usa-se
também outros valores, como:
Desconhecido, Intermediário, Absurdo, ...
poder tratar as informações incertas e transitórias.
![Page 139: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/139.jpg)
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Lógica Modal
• Operadores:de necessidade: (ou L) e de possibilidade: ◊ (ou M)
Exemplo: A formula: ◊ x sse ( x)
“x é possível se e somente se não x não é necessário”
• Implicação do “bom senso”
A B = ◊ (A ^ B )
![Page 140: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/140.jpg)
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Vantagem
• A Formalização
![Page 141: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/141.jpg)
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Sistemas de Produção
![Page 142: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/142.jpg)
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• É o formalismo de representação de conhecimentomais familiar:
IF <Premissas> AND / OR
THEN <Conclusões>
Falamos de Sistemas de Produção.
Formalismo de Regras
![Page 143: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/143.jpg)
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Par condição-ação
AÇÃOCONDIÇÃO
SE CONDIÇÃO ENTÃO AÇÃO
Antecedente Conseqüente
Formalismo de Regras
![Page 144: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/144.jpg)
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SE X é animal e
X tem pele e
X “amamenta”
ENTÃO X é mamífero.
Exemplo
![Page 145: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/145.jpg)
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• Regras de Ordem 0
• Regras de Ordem 0+
• Regras de Ordem 1
• Regras de Ordem Superior
Tipos de Regras
![Page 146: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/146.jpg)
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• Tudo é constante (não tem variáveis)
(Uso da lógica proposicional)
• Exemplo:animal, mamífero, etc.
Regras de Ordem 0
![Page 147: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/147.jpg)
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• Uso de <Objetos, Atributos, Valores>
Exemplo:
Se Temperatura da Sala > 28
Então Estado do Ar-Condicionado = Ligado
Regras de Ordem 0+
![Page 148: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/148.jpg)
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• Uso da lógica de predicados (variáveis quantificadas)
• Exemplo:
SE existe uma Pessoa X , uma Pessoa Y, e uma Pessoa Z
e X é o Pai de Z e Z é o Pai de Y
ENTÃO X é o avô de Y.
Regras de Ordem 1
![Page 149: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/149.jpg)
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• Uso da lógica de variáveis e quantificadores incluindo os
operadores:
– Existencial e
– Universal .
Regras de Ordem Superior
![Page 150: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/150.jpg)
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• Memória de Trabalho:
– Contém objetos definidos por seus valores e atributos.
– Eles representam:
• fatos (observados ou inferidos); e
• hipóteses (que podem ser modificadas ou removidas).
• Memória de Regras:
– Contém regras que direcionam o comportamento do sistema.
Componentes de um SP
![Page 151: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/151.jpg)
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(Patient-ID ’4531)
(Patient-Name ’Edilson)
(Patient-Temperature ’40)
(Patient-... ’...)
Exemplo de SP
IF (Patient-Temp ’40) AND (Patient- ....) ...
THEN (assert (Patient-Complaint ’Dengue))
IF (Patient-Complaint ’Dengue)
THEN (assert (Remedy ’Thylenol))
![Page 152: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/152.jpg)
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• Exemplo:
SE Veículo é Velho eProblema para ligar o motor
ENTÃO aplicar em prioridade as regras sobre a bateria
....
Meta-Regras
![Page 153: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/153.jpg)
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Sistemas de Produção com Meta-Regras
Dados Observados
Saída
“Match”
“Fire”
Selecionar Alterar
Memóriade Trabalho
Interpretação
Meta-Regras
Memóriade Regras
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Estratégias de Controle
– Encadeamento para frente
– Encadeamento para trás
– Sistema híbrido
![Page 155: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/155.jpg)
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Gestão da Incerteza
• FC: Fator de Certeza (Mycin)
FC(Regar) = FC(Premissa) * FC(Conclusão)
![Page 156: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/156.jpg)
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• Combinação dos Fatores de Certeza:
FC (P1 P2) = MIN (FC (P1) , FC (P2))
FC (P1 P2) = MAX (FC (P1) , FC (P2))
FC ( P) = 1 - FC (P)
Se FC(Premissa) < 0.2, então eliminar a regra.
FC da Premissa
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Conclusão: Vantagens
• Modularidade• independência entre as regras
• Quais são as regras ligadas a este tipo de ações? Pacotes de regras!
• Formalismo “Like-English”.
• Mecanismo de inferência similar aos mecanismos utilizados peloser humano.
• Atualização fácil de novos conhecimentos: Evolução eExplanação, etc.
![Page 158: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/158.jpg)
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Conclusão: Desvantagens
• O conhecimento de controle não é claro;
• Parcelamento do conhecimento;
• Os pacotes de regras não têm uma estrutura específica: a
gerência das grandes bases de regras fica complexa;
• Validação/Teste difíceis (explosão combinatória).
![Page 159: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/159.jpg)
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Conclusão
Modularidade Tempode execução
Uniformidade
NaturalidadeFluxo de controle
complexo
VANTAGENS DESVANTAGENS
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Redes Semânticas
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Redes Semânticas
• Redes Semânticas:
– São Grafos representando os conceitos de
um domínio e seus relacionamentos semânticos.
• Origem:
– Trabalhos de (Quilan, 62)
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Exemplo
idade
Eduardo Pessoais-a
25
Adriana
mãe
is-a
possuiCarro
cor
Cinza
Veículo
ako
Motorpart-of
![Page 163: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/163.jpg)
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Variedade de 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-Tipagem)
– part-of (parte-de) (relação de: pertence a ...)
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Exemplo: Herança (isa, ako)
cor
ako
is-a
ako
part-of
ako
isa
Part-of
tem
akoObjeto
Meio-Transporte
Meu-Carro
Cavalo Motor
Vermelho Cor
Velocidade
Carro
Rodas
![Page 165: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/165.jpg)
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Exemplo: Filtragem
• Request:
- “Qual é a idade de Eduardo?”
- “Existe uma pessoa que possui um carro?”
25idade
Eduardo Pessoaé-umpossui
Carro
![Page 166: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/166.jpg)
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Exemplo: Filtragem
• Resolução usando o princípio da correspondência:
“Qual é a idade de Eduardo?”Eduardo -- idade--> idade?
“Existe uma pessoa que possui um carro?”
pessoa? --é-um--> Pessoa
pessoa? --possui--> carro? --é-um--> Carro
![Page 167: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/167.jpg)
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Correspondência com a LPO
• Uma rede semântica pode ser mapeada em umaRepresentação na LPO (Lógica da Primeira Ordem):
nós termos
retas relações
![Page 168: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/168.jpg)
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Exemplo
Homem Animalako
18idade
Carla Mulheris-a
Mulher(Carla)
Idade(Carla,18)
X: Humano(X) Animal(X)
![Page 169: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/169.jpg)
Bimbo voa?
Solução:
A sob-classe deve mascara a super-classe!?
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Herança!
ako
is-a
ako
Objeto-Voador
bimbo
Pingüim
Pássaro
![Page 170: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/170.jpg)
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Problemática
• Semântica exata de um nó e das ligações?
• Representações canônicas em um domínio específico?
• Representação do tempo? crenças, hipóteses? etc.
• Definição da herança!
![Page 171: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/171.jpg)
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Arco (Winston, MIT)
isa
isa
isa
pospos
pos
suportasuporta
Não-contato
B1B2
BLOCO
B3
B1 B2
Vertical
![Page 172: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/172.jpg)
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Exemplo de Representação
• Ako (Cavalo, Meio-transporte)
• Ako (Veículo, Meio-transporte)
• Ako (Carro, Veículo)
• Propriedade (Meio-transporte, Velocidade)
• Isa (meu-carro, Carro)
• Herdar (X,P) :- propriedade (X,P).
• Herdar (X,P) :- isa(X,Y) propriedade (Y,P).
• Herdar (X,P) :- ako(X,Y) propriedade (Y,P).
![Page 173: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/173.jpg)
173
Frames
![Page 174: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/174.jpg)
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Modelo
• Origem:
Trabalhos de Minsky no MIT, em 1975, visando a Extensão do
Modelo de Redes Semânticas.
• Características:
Uso de nós, chamados Frames, para representar as estruturascomplexas.
![Page 175: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/175.jpg)
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Estruturas complexas
• Objetos estruturados (compostos)
• Categorias de Objetos.
![Page 176: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/176.jpg)
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Frame
• Um Frame (ou moldura) é um objeto complexo descrito por umconjunto de campos (atributos, propriedades, etc.), chamados “slots” ede valores.
• Para cada slot é associado um conjunto de facetas que definem suas
características.
• As ligações entre os frames são realizadas graças ao fato de que o
valor de um slot pode ser um outro frame.
![Page 177: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/177.jpg)
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Exemplo
Criança
ako : Pessoa
Sexo : Masculino
Idade : Domínio: [0..12]
End. : Domínio {SL,SP,...} André
isa : Criança
Idade : 8
End. : São Luís
![Page 178: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/178.jpg)
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Exemplo
Banana
ako : Fruta
Cor : Amarela
Providência : Bananeira
Macaco
ako : Animal
Sexo : Domínio: {M,F}
Idade : Integer
Mora. : Defaut: selva
Alimento : Defaut: banana
![Page 179: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/179.jpg)
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Slots
• Hierarquia:Ako, Isa
• Propriedades:Idade, Cor, Sexo, possui, ...
• Propriedades Estruturais:part-of
• Relações entre Objetos:perto-de, acima, ...
• Papéis:pai, servidor, ...
![Page 180: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/180.jpg)
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Valores por Defaut
• Exp.
Em FRL
Reunião
Date $DEFAULT (hoje)
![Page 181: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/181.jpg)
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Restrições: Exp. (em FRL)
FRAME Slots Facetas
Reunião
AKO: Atividade
Participantes
Duração
$REQUIRE:
(existe ?Participante
(papel „Presidente))
$PREFER:
(not (> ?Duração 1h30))
![Page 182: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/182.jpg)
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Demônios
• Procedimentos executados automaticamente na leitura ou
modificação do valor do atributo, ao qual ele está associado
(Event-based Execution).
![Page 183: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/183.jpg)
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Ex. em FRL
FRAME Slots Facetas
Atividade
AKO: Objeto
Participantes
Duração
$REQUIRE: (AKO Pessoa)
$If-Needed (pedir)
(preencher relação-participantes)
$REQUIRE: (AKO Intervalo)
$If-Added (adicionar-ao-plano)
![Page 184: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/184.jpg)
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KEE
• Em KEE (Sistema de Frames)
– Valores Ativos:
Métodos aplicados automaticamente
na modificação ou leitura de um slot.
![Page 185: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/185.jpg)
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Herança
• Os frame podem ser organizados em uma hierarquia.
• Temos herança de:
• Valores,
• Estruturas, e
• Demônios.
![Page 186: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/186.jpg)
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Herança das Estruturas
• Questão:Como as estruturas são transmitidas?
Transmissão de todos os atributos ou de alguns ? De todas as facetas
ou de algumas?
• Em KEEHerança de tudo na criação de uma Sub-classe, e somente dos Member-Slots que ficam Own-Slots da instância em uma instanciação.
![Page 187: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/187.jpg)
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Herança dos Valores
• Questão:
Como os valores dos atributos e de suas facetas sãotransmitidos?
• Em KEE
Na instanciação (ligação Member.of), temos: Herança das
restrições e das descrições por defaut dos Member-Slots.
![Page 188: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/188.jpg)
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Mecanismo de Inferência
• Herança
• Restrições
• Demônios
![Page 189: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/189.jpg)
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Exp. Sistemas de Frames
• FRL : MIT 77.
• RLL : Lenat, 80.
• SRL : Fox, 85.
• KRL : Xerox.
• KEE
• Units, KL-One
![Page 190: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/190.jpg)
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Aplicações
• Análise de cenas
• Compreensão da percepção visual
• etc.
![Page 191: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/191.jpg)
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Conclusão
• Mais adaptado ao modo de raciocínio do ser humano.
• Uso mais fácil e mais formal.
• Mecanismo de Herança muito poderoso.
• Ganho em flexibilidade e eficiência.
![Page 192: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/192.jpg)
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Conclusão
• Modelo Híbrido:
Não tem contradição com o formalismo de regras.
• Em KEE
As regras são representadas como frames, usando os
atributos: Conditions, Conclusions, Actions, etc.
![Page 193: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/193.jpg)
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Regras e Frames
• Representação Híbrida:
• Os frames podem ser referenciados por uma Regra;
• As regras podem ser definidas como frames , agrupadas em
classes;
• Alguns Slots de um Frame podem conter regras.
![Page 194: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/194.jpg)
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Grafos Conceituais
![Page 195: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/195.jpg)
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Origem (Sowa 84)
• Trabalhos de John Sowa nos anos 80 sobre o tratamento da
linguagem natural (modelo psicológico da percepção).
• É uma extensão das redes semânticas tentando uma boa
formalização do modelo.
• É um modelo que se baseio muito na lógica de primeira ordem e
que teve a preocupação de suportar as inferências lógicas (LPO).
![Page 196: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/196.jpg)
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Grafo Conceitual
• É um grafo bipartido onde os nós representam:
• Conceitos ; ou
• Relações entre conceitos.
![Page 197: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/197.jpg)
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Grafo Conceitual: Primícias
• Para criação de Grafos conceituais precisamos definir
antecipadamente:
– Os Tipos de Conceitos;
– Os Conceitos; e
– As Relações Conceituais.
![Page 198: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/198.jpg)
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Primícias
– Tipos de Conceitos:
Definição de uma hierarquia de tipos.
– Conceitos:
Instancias dos tipos de conceitos.
– Relações Conceituais:
Ligações semânticas entre os diferentes conceitos, definidas em uma hierarquia.
![Page 199: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/199.jpg)
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Tipos de Conceitos
• Representam:Classes de entidades, Estados, ou Eventos.
• Exp.Gato, Comer, Preço, Ler, etc.
Eles correspondam a: nomes, verbos, adjetivos, etc. na linguagem natural.
![Page 200: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/200.jpg)
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Tipos predefinidos
• Para cada sistema de Grafos Conceituais (GC) existe umasérie de tipos predefinidos.
• Uma relação < é definida sobre os tipos exprimindo o fatoque alguns tipos de conceitos são incluídos em outros.
• Exp:
Gato < Mamífero < Animal < Objeto-Físico
Sob-Tipo Super-Tipo
![Page 201: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/201.jpg)
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Lattice : Propriedade
• A hierarquia de tipos de conceitos não é organizada sob forma de
arvore mas defina um lattice:
• Lattice é uma hierarquia onde Cada dois tipos devem ter no
máximo :
– um sob-tipo máximo comum, e
– e um super-tipo mínimo comum.
![Page 202: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/202.jpg)
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Exp. de Lattice
Esta hierarquia não obedece às regras de um lattice
Animal
TigreElefante
MamíferoAnimal Silvestre
![Page 203: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/203.jpg)
Prof. Dr. Sofiane Labidi 203
Exp. de Lattice
Há herança múltipla.
Animal
TigreElefante
Animal Doméstico
Animal Silvestre
Top
Bottom
![Page 204: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/204.jpg)
204
Referentes
• Referente Genérico
• Referente Individual
GATO: *
Significado: , <<qualquer gato>> ou <<um gato>>
GATO: #25
Significado: <<O indivíduo # 25 é um gato>><<o gato n. 25>> <<o gato chamado Bimbo>>
Há unicidade do referente
GATO: Bimbo
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![Page 205: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/205.jpg)
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Relações conceituais
• Mostram os papeis que os conceitos têm em relação aos outrosconceitos. Exemplo:
ATTR GRANDE é um atributo de HOMEM
AGNT HOMEM é um agente de BEBER
OBJ WHISKY é um objeto de BEBER
MANR DEVAGAR é uma maneira de BEBER
LOC um EVENTO acontece em um LOCAL
• Geralmente uma relação conceitual liga dois conceitos, mas existe relaçõesunárias (o NOT), triplas (BETW), etc.
![Page 206: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/206.jpg)
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Hierarquia de Relações
• As relações também são organizadas em uma hierarquia.
• Esta hierarquia não é um lattice como é o caso para os
tipos de conceitos.
![Page 207: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/207.jpg)
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Representação
• Os grafos conceituais podem ser representados sob duasformas :
– Literal (notação linear); ou
– Gráfica.
![Page 208: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/208.jpg)
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Exemplo de GC
A frase <<João vai a Fortaleza>> é representada em um GC:
[ IR: *] --
{
(AGENTE) [PESSOA:João] ;
(DESTINO) [CIDADE:Fortaleza] ;
}
Representação Linear:
PESSOA: João AGENTE IR:* DESTINO CIDADE: Fortaleza
![Page 209: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/209.jpg)
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Exemplo de GC
A frase <<João vai a Fortaleza de Moto>> é representada em um GC:
[ IR: *] --
{
(AGENTE) [PESSOA:João] ;
(DESTINO) [CIDADE:Fortaleza] ;
(INSTRUMENTO) [MOTO:*] ;
}
PESSOA: João AGENTE IR:* DESTINO CIDADE: Fortaleza
Representação Linear:INSTRUMENTO MOTO:*
![Page 210: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/210.jpg)
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Exemplos de GC
• O que representa este grafo?
PESSOA AGENTE COME OBJETO TORTA
![Page 211: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/211.jpg)
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Exemplos de GC
• Defina as representações em GC das seguintes afirmações :
– “O Professor Labidi ensina Inteligência Artificial para a Turma A”.
– “Um gato preto está sentado na mesa”.
– “João está olhando para seus pés”.
![Page 212: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/212.jpg)
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GC e LPO
• John Sowa definiu o operador para conversão de
Grafos Conceituais em Formulas da Lógica de Primeira
Ordem.
![Page 213: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/213.jpg)
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Afirmações / Operador
Conceito C sem referente x, C(x)
Conceito C com referente A C(A)
Uma relação R ligando os conceitos C(x) e C(y) R(x,y)
• : Transformação em uma formula lógica de primeira ordem:
![Page 214: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/214.jpg)
GATO: Bimbo AGENTE SENTADO LOCAL MESA
ATRIBUTO PRETO
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Afirmações / Operador
<<O gato preto bimbo está sentado na mesa>>
x,y,z Gato(“Bimbo”) Agente(“Bimbo”,x) Sentado(x)
Local(x,y) Mesa(y) Atributo(“Bimbo”,z) Preto(z)
![Page 215: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/215.jpg)
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Operador (2)
<<Um homem está olhando para seus pés>>
x,y,z Homem(x) Agente(x,y) Olhar(y)
Objeto(y,z) Pés(z) PartOf(z,x)
HOMEM: * AGENTE OLHAR OBJETO PÉS
PART-OF
![Page 216: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/216.jpg)
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Operador (3)
• A hierarquia de tipos implica algumas afirmações lógicas:
– Homem Sob-Tipo Pessoa
– x, Homem(x) Pessoa(X)
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Modalidades
• Indicação de possibilidades, necessidades, etc. :
“João pensa que um gato está sentado no tapete”
OBJETO
PESSOA: JOÃO AGENTE PENSA
PROPOSIÇÃO: GATO:* AGENTE SENTA LOCAL TAPETE
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218
Negação
Não
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Exemplo
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Abstração/Grafos Canônicos
• Uma Grafo Canônico defini uma abstração gabarito por um
conceito ou uma relação conceitual.
• Um grafo Canônico defini as restrições sobre as relações que podemocorrer.
• Exp. Para o conceito ir são associadas as relações: destino, agente e
instrumento.
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Exp. O conceito “Ensinar”
Grafo canônico associado ao tipo de conceito ensinar
PROFESSOR AGENTE ENSINA RECEPTOR ALUNO
OBJETO Disciplina
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Restrição / Especialização
• A restrição/especialização pode ser feita de duas formas:
• Substituindo um conceito por um sob-tipo de conceito dele, ou
• adicionando um referente onde não tem.
• Exp. Animal pode ser restringido por Gato ou Gato:“Bimbo” !
• Se G2 Restrição (Especialização) de G1
G1 Generalização de G2
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Exemplo de Especialização
GAROTA AGENTE COME OBJETO TORTA
restrição
PESSOA AGENTE COME OBJETO TORTA
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União / Junção
• Toma-se dois GCs simples com um conceito comum e
juntar-os com base nesse conceito ligando os arcos dos
dois grafos para construir um grafo único.
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Simplificação
• Exclua qualquer relação duplicada entre dois conceitos.
• Isto pode acontecer depois de uma junção (união).
![Page 226: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/226.jpg)
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Exp.
MANEIRA
GAROTA AGENTE COME OBJETO TORTA
RÁPIDA
AGENTE
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Ferramentas
– CP (PFEIFFER & HARTLEY, 1992),
– DEAKIN TOOL SET (GARNER et al., 1992),
– LOUGHBOROUGH TOOLSET (HEATON & KOCURA, 1993),
– UNE-CG-KEE (MUNDAY et al., 1994),
– PEIRCE (ELLIS, 1993) (PEIRCE, 1994)
– CoGITo (HAEMMERLÉ, 1995).
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Conclusão
• Formalização.
• Operadores sobre os grafos conceituais interessantes parapermitir o raciocínio.
• Um méodo para a realização de deduções (em lógica deprimeira ordem).
• Notação bem definida e muito flexível.
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Orientação a Objeto
(em anexo)
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Árvores de Decisão
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Arvore de Decisão
• É um caso específico de sistemas de produção onde regras de
produção de ordem 0 são representadas sob forma de uma
árvore.
• Pode-se usar operadores de conjunção ou disjunção para ligar
as premissas (fatos).
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232
O crime
aconteceu na
biblioteca da
vítima
A Vitima conheça o assassino
e o faz confiança 0,72
V 1
Não há traços
de pés levando
do exterior ao
corpo
A porta de entrada e as
janelas estavam fechados e
intatosV 1
Além do
ferimento não
há marcas de
agressão
Os móveis
não mudarem
de lugar
V 1 V 0,8
0,9
Não há sinal
de rombamento 1
O Crime aconteceu na casa
da vítima 1A Vitima
não “lutou” 0,8
1 1 1
F 1
O crime
aconteceu
no quarto
da vítima
O crime
aconteceu
no salão da
vítimaF 1 F 1
![Page 233: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/233.jpg)
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Imperativo ou Processual
![Page 234: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/234.jpg)
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Procedimentos
function Pessoa(X) return boolean is
if (X = ''Socrates'') or (X = ''Hillary'')
then return true
else return false;
Function Mortal(X) return boolean is
return Pessoa(X);
![Page 235: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/235.jpg)
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Exercício
• Construa as representações lógicas e GC dessas firmações:
• “Brasileiro Gosta de Futebol”
• “Jorge é casado”
• “O irmão de Jorge tem 20 anos”
• “Um gato preto está sentado sobre a mesa”
• “O gato está olhando para seus pés”
• Qual é a diferença entre as redes semânticas e o modelo de Frames?
• Dar uma representação em Frames de um domínio da sua escolha!
![Page 236: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/236.jpg)
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Conclusão
• Cada formalismo oferece excelentes ferramentas de
representação.
• Contudo, todos esses formalismos obrigam o usuário a usar:
• um único modo de expressão;
• um tipo pré-estabelecido de raciocínio.
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Conclusão
• O objetivo não é só representar mas, também permitir o raciocínio (a
inferência) pelo computador (Computer-Based Reasoning).
• Diversidade de modelos com características diferentes.
• Dificuldade de gestão das exceções, incompletude, incerteza, etc.
• Necessidade de modelos híbridos.
![Page 238: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/238.jpg)
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Conclusão Geral
• Coleta de conhecimentos a partir de especialistas que não sãoexpertos em IA ou em Informática.
• Permitir a presença simultânea de vários tipos de representaçõese de raciocínio.
• Superar os detalhes das linguagens de programaçãoKnowledge Level.
![Page 239: Ia labidi p1](https://reader034.fdocument.pub/reader034/viewer/2022052316/559b9b321a28ab97798b4815/html5/thumbnails/239.jpg)
239
Obrigado!
Fim da Primeira Parte