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CIn- UFPE 1 Redes Semânticas e Sistemas Frames. Sistemas baseados em conhecimento Principais sistemas de raciocínio declarativos/dedutivos regraslógicaobjetoshíbridos.

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1 CIn- UFPE 1 Redes Semânticas e Sistemas Frames

2 Sistemas baseados em conhecimento Principais sistemas de raciocínio declarativos/dedutivos regraslógicaobjetoshíbridos Programação em lógica Sistemas de produção Sistemas de manutenção da verdade Provadores de teorema Sistemas de Redes Semânticas Sistemas de Frames Sistemas de Lógica descritiva Sistemas OO regras+objetos lógica+objetos lógica+objetos+funções

3 CIn- UFPE 3 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; Cadeira-27 Mobília Cadeira Preto Couro AssentoAna Pessoa é-um Ako é-um Tem-um Cor Dono Estofamento

4 CIn- UFPE 4 Redes Semânticas  Relações •Ako (a-kind-of): relações entre classes (herança) •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

5 CIn- UFPE 5 Histórico  Redes semânticas aparecem no fim dos anos 70  Contribuiu para a gênese das linguagens de programação e engenharia de software orientada a objeto  No fundo, os diagramas mais utilizados de UML definem uma redes semântica  Vinham com interpretadores o que os tornavam linguagem de implementação e não apenas de especificação

6 CIn- UFPE 6 Sistemas de Redes Semânticas  Como construir um sistema inteligente com redes semântica?  Base de conhecimento •nós e links da rede  Máquina de inferência •busca e casamento de padrões  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.

7 CIn- UFPE 7 Comer Pássaro Animal Mamífero Cão Pêlos Ako tem faz Exemplo: Busca em redes semânticas

8 CIn- UFPE 8 Busca como Ferramenta Explicativa  Para provar a declaração “Cães comem” •pode-se supor que cães comem, e usar busca sobre a rede para provar a hipótese.  Buscando a partir do nó “Cão”, temos: •“Cão é-um mamífero” •“Mamífero é-um animal” •“Animal faz comer” •Isto é uma prova para “Cães comem”

9 CIn- UFPE 9 Explorar exaustivamente um tópico  Para derivar todo o conhecimento sobre “cães”, usa-se Busca em Largura a partir do nó “Cão” •“Cães são Mamíferos” •“Cães têm Pêlos” •“Cães são Animais” •“Cães Comem”

10 CIn- UFPE 10 Relacionando tópicos  Para verificar se “Cães” e “Pássaros” estão relacionados •executar, a partir de ambos os nós, uma Busca em Largura. •A interseção entre os nós visitados nos dá uma pista sobre o relacionamento entre os nós iniciais.  Isto é chamado ativação distribuída ou interseção de busca.

11 CIn- UFPE 11 Vantagens  Representação visual fácil de entender.  Flexibilidade na manipulação de nós e links •adição, exclusão, modificação  Economia •herança via relações “é-um” e “ako”....

12 CIn- UFPE 12 Limitações  Incompleta •É difícil representar conhecimento procedimental •seqüenciamento e tempo não estão explícitos •Menos expressiva que a Lógica de Primeira Ordem (não há quantificadores)  Semântica •sem semântica declarativa formal bem-definida •porque é um atalho entre nível do conhecimento e nível da implementação sem lógica

13 CIn- UFPE 13 Balanço  Atualmente: •Caíram em desuso para sua função inicial de formalismo de implementação de BC  Porém •Mais usadas do nunca do que hoje em nova função de especificação de ontologias e de software em geral (UML)

14 CIn- UFPE 14 Frames (quadros) Para tentar resolver a primeira limitação das redes semânticas...

15 CIn- UFPE 15 Frames (quadros)  Histórico •Artigos publicados por Minsky (1974), Winston (1975) Haugeland (1981), Brachman e Levesque (1985) •um dos pais da idéia de objetos (?)  Características •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

16 CIn- UFPE 16 Frames: atributos (slots)  Frames •Possuem pelo menos os atributos: –Nome –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).

17 CIn- UFPE 17 Animal faz comer Pássaro Ako Comer Mamífero Ako tem Comer Cão Ako Babalu é-um pêlos Exemplo: Classes e Instâncias

18 CIn- UFPE 18 Facetas  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

19 CIn- UFPE 19 : valor : valor : valor Uma Representação Abstrata de um Frame •Os frames integram conhecimento declarativo sobre objetos e eventos e conhecimento procedimental sobre como recuperar informações ou calcular valores.

20 CIn- UFPE 20 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

21 CIn- UFPE 21 Cômodo Ako: Lugar-coberto AtributoDefaultTipoSe-necessário Nº de paredes Formato Altura Área Volume número símbolo 4 retangular 3 Área * Altura SalaAko: Cômodo AtributoDefaultTipo Mobiliário Finalidade Área lista de símbolos símbolo número convivência 25 (sofá,mesa,cadeiras) Ako Exemplo: Procedimentos Demons

22 CIn- UFPE 22 Exemplo de Sistema de Frames Mobília... Cadeira... Ako: Mobília Cadeira-27 dono: cor: tem-um: é-um: Cadeira Ana... é-um: String... Assento estofamento: tamanho:... Pessoa... verde é-um: couro é-um:

23 CIn- UFPE 23 Herança de Propriedades  Dois tipos de informações podem ser de herdadas •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, herdando propriedades ao longo de diversos caminhos diferentes

24 CIn- UFPE 24 Sistemas Frames: Funções (historicamente)  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 -> 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!

25 CIn- UFPE 25 Sistemas de frames: vantagens  Permite capturar conhecimento terminológico e procedimental  Computacionalmente completo via os procedimentos  Distingue entre vários tipos de conhecimento •exato, default, declarativo, procedimental, etc.

26 CIn- UFPE 26 Sistemas de frames: limitações  Sem semântica formal  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

27 CIn- UFPE 27 Outras Representações  Lógicas descritivas •sucessores das redes semânticas visando a superar a 2 a limitação (falta de semântica formal)  Linguagens de classes •Sucessores dos frames: abstração da linguagens de programação orientadas a objeto

28 CIn- UFPE 28 Referências Bibliográficas  Bittencourt, Guilherme. Inteligência Artificial. Ferramentas e Teorias. UNICAMP, 1996, p  Jackson, Peter. Introduction to Expert Systems. Second Edition. Addison-Wesley Publishing Company, 1990, p  Maida, Anthony S.. Encyclopedia of Artificial Intelligence. p  Rich, Elaine; Knight, Kevin. Inteligência Artificial. Segunda Edição. Editora McGraw-Hill Ltda., 1993, p  Russel, Stuart; Norvig, Peter. Artificial Intelligence. A Modern Approach. Prentice-Hall Inc., 1995, p  Sowa, J.. Encyclopedia of Artificial Intelligence. p  Winston, Patrick Henry. Artificial Intelligence. Third Edition. Addison-Wesley Publishing Company, 1992, p


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