Aquisição de Conhecimento Implícito (Aquisição Automática) Álvaro Vinícius de Souza Coêlho

Apresentação em tema: "Aquisição de Conhecimento Implícito (Aquisição Automática) Álvaro Vinícius de Souza Coêlho"— Transcrição da apresentação:

1 Aquisição de Conhecimento Implícito (Aquisição Automática) Álvaro Vinícius de Souza Coêlho alvaro_degas@yahoo.com.br

2 Aquisição Automática Da Inteligência Artificial Aprendizagem de Máquina Formalizado segundo um protocolo bem definido Papéis a serem desempenhados Papel 1: Um cliente Papel 2: Um aprendiz

3 Aquisição Automática Aprendiz Cliente

4 Aquisição Automática O cliente: “Isso acontece?” “Isso é verdade?” “Isso vai funcionar?” O aprendiz: Verificação da pergunta do cliente junto a uma base de conhecimento Uma resposta Problema: Como o aprendiz sabe as respostas?

5 Aquisição Automática Papel 3: Um Oráculo O oráculo nunca erra. O aprendiz pode consultá-lo para pedir exemplos e contra- exemplos, regras e contra-regras O Oráculo fornece subsídios para a aprendizagem

6 Aquisição Automática O aprendiz dialoga com o oráculo, até que sua aprendizagem seja satisfatória. Então ele fica disponível para responder ao cliente

7 Aquisição Automática Aprendiz Cliente Oráculo

8 Aquisição Automática Aprendiz: “O que aconteceu?” “Como é?” “O que é X?” “O que não é X?” Oráculo: “Eis os fatos...” “Funciona assim...” “Eis os exemplos conhecidos de X...” “Eis os exemplos conhecidos que não são X...” Problema: Quando concluir que o aprendiz já é “sabido” o bastante?

9 Aquisição Automática Papel 4: Uma sonda Uma sonda parece um oráculo. Mas sua função é diferente Aferir o conhecimento do Aprendiz Problemas que ele não conhece Exemplos que ele não viu Suas respostas são avaliadas e, se necessário, o Oráculo é acionado

10 Aquisição Automática Aprendiz Cliente Oráculo Sonda

11 Aquisição Automática Sonda: “Diga como isso ocorre” “Diga qual é a solução” “Diga se isto é X” “Diga se isto não é X” Aprendiz: “Ocorre assim...” “A solução é...” “Isso é/não é X” Sonda: “Sua aprendizagem está...” Problema: Quem decide o que fazer para que a aprendizagem seja atualizada?

12 Aquisição Automática Papel 5: Um mestre Um mestre é tipicamente (mas não necessariamente) humano Ele escuta a sonda e dispara ações junto ao oráculo, ao aprendiz e à própria sonda para que a aprendizagem seja bem feita

13 Aquisição Automática Aprendiz Cliente Oráculo Sonda Mestre

14 Aquisição Automática Protocolo MOSCA –Mestre –Oráculo –Sonda –Cliente –Aprendiz O MOSCA é o que se pode dizer um protocolo máximo. Na prática, usa-se subconjuntos dele

15 Paradigmas da Aprendizagem Aprendizagem –“fazer mudanças úteis em nossa mente” Marvin Minsky –“representa mudanças no sistema, que é adaptativo no sentido de realizar, de uma próxima vez, a mesma tarefa ou tarefas similares de uma forma mais eficiente e eficaz” H. Simon

16 Paradigmas da Aprendizagem Aprendizagem –“o resultado produzido por um processo em que se adquire a habilidade de executar novas tarefas que não podiam ser executadas antes, ou então executar melhor antigas tarefas” J. Carbonell –“a construção ou modificação da representação do que está sendo experimentado” R. Michalski

17 Paradigmas da Aprendizagem Os autores: –Minsky: O aspecto humano –Simon e Carbonel: Eficiência –Michalsky: O reflexo da aprendizagem no sistema –“o termo aprendizagem não deve ser visto como um termo de significado único e fossilizado, e sim como um termo de semântica flutuante cuja interpretação é função do contexto” – G. Mongiovi

18 Paradigmas da Aprendizagem Técnicas de Inferência – Conhecimento gera Conhecimento Inferência – Filosofia Duas técnicas “puramente filosóficas” Modernamente adiciona-se uma terceira

19 Paradigmas da Aprendizagem Dedução Conhecimento que é Conseqüência Lógica de outro Logicamente (Modus Ponens):

20 Paradigmas da Aprendizagem O exemplo clássico: Sócrates é homem, Todos os homens são mortais logo (dedução) Sócrates é Mortal Duas características –Do Geral para o Particular –Do Antecedente para o Conseqüente Uma dedução é sempre uma proposição verdadeira (não há erro)

21 Paradigmas da Aprendizagem Indução Conhecimento é uma Generalização de outros Opõe-se à dedução: infere do Particular para o Geral

22 Paradigmas da Aprendizagem Pode gerar erro Exemplos da realidade geram regras sobre esta realidade observada Logicamente:

23 Paradigmas da Aprendizagem Exemplo Clássico: Ontem o sol nasceu, anteontem o sol nasceu, em todos os dias observados o sol nasceu. Logo (indução) O sol nascerá amanhã.

24 Paradigmas da Aprendizagem Abdução Conhecimento é uma derivação do estado atual para o estado anterior que o construiu Opõe-se à dedução: infere do Conseqüente para o Antecedente

25 Paradigmas da Aprendizagem Pode gerar erro Classicamente representado pelas histórias policiais (Sherlock Holmes) Logicamente:

26 Paradigmas da Aprendizagem Exemplos: –“Todos os que foram à segunda guerra são soldados reformados. Logo, aquele soldado reformado foi à segunda guerra” –Ou a frase famosa de Conan Doyle: “eliminando-se as possibilidades aquilo que restar, por improvável que seja, precisa ser a verdade”

27 Paradigmas da Aprendizagem Os paradigmas Estratégias para promover a aprendizagem automática (machine learning)

28 Paradigmas da Aprendizagem São quatro –Conexionista (Redes Neurais) –Genético –Analítico (Dedutivo: Casos, Explanações) –Indutivo

29 Paradigmas da Aprendizagem Conexionista –Uma rede de neurônios interligados por sinapses Neurônio: Uma informação com um peso associado Sinapses: Conexão entre neurônios, derivando o conhecimento pela rede

30 Paradigmas da Aprendizagem Conexionista –Três camadas principais: Entrada – Neurônios que recebem os dados Saída – Neurônios que apresentam os resultados Intermediária (ou Escondida) – Processamento e derivação dos resultados intermediários

31 Paradigmas da Aprendizagem Genético –Baseado na teoria da evolução de Charles Darwin –Uma solução descrita de um problema pode ser melhorada –Métodos de combinação de partes de uma solução com partes de outra (cruzamento)

32 Paradigmas da Aprendizagem Genético –Uma nova solução é produzida –Uma análise (automática ou não) da qualidade desta solução –Novos seres mais “adaptados”

33 Paradigmas da Aprendizagem Dedutivo –O sistema recebe como entrada um conjunto de conhecimentos prontos –Atua sobre este conjunto. Não o constrói –Sistemas Especialistas: Regras Um problema é resolvido através de uma consulta às regras de inferência

34 Paradigmas da Aprendizagem Dedutivo –Raciocínio Baseado em Casos (RBC) O sistema usa casos como se fossem regras Permite uma avaliação parcial, ou por aproximação (métricas de similaridade) Cada novo caso é anexado à base de conhecimento

35 Paradigmas da Aprendizagem Indutivo –O sistema recebe um conjunto de fatos –Constrói uma descrição (conjunto de regras) do domínio –Do ponto de vista do usuário, funciona como uma rede neural

36 O conjunto de Treinamento Também chamado Trainning Set Serve para apresentar a um sistema indutivo (Rede Neural ou Algoritmo de Aprendizagem Indutiva) um conjunto de fatos (exemplos) de um domínio É o trabalho do Oráculo no MOSCA

37 O conjunto de Treinamento Alternativamente parte do CT é reservada para se aferir o conhecimento É o trabalho da Sonda no MOSCA O Aprendiz é o sistema que está construindo sua base de conhecimento

38 O conjunto de Treinamento Qual a diferença entre a base de conhecimento gerada por uma rede neural e por um algoritmo indutivo? –Do ponto de vista da funcionalidade Nenhuma –Do ponto de vista da explanação e da justificativa, as redes são impraticáveis (por isso ditas sub-simbólicas)

39 O conjunto de Treinamento De modo geral –Geração de hipótese –Avaliação de hipóteses junto ao CT (função de qualidade) –Um veredicto: hipótese aceita ou não Geração de hipóteses Verificação de hipóteses veredicto hipótese Conjunto de treinamento Função de qualidade

40 O Processo de Aquisição São várias etapas Podem ser repetidas total ou parcialmente a depender dos resultados

41 O Processo de Aquisição Preparação dos Dados –Seleção: identificar quais e de onde –Pré-processamento: falhas, inconsistências, etc. –Transformação: adequar dados aos algoritmos

42 O Processo de Aquisição Garimpagem: aplicação de um método prático Análise e Assimilação: o conhecimento é relevante e acionável?

43 Aquisição de Conhecimento Implícito FIM! “Dura Lex sed Lex – A Lei é dura mas é a lei. Para os ricos, Dura Lex, sed Latex, porque Latex estica” Fernando Sabino. Escher