CIn- UFPE 1 Engenharia do Conhecimento Conceitos básicos Etapas de desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento Aquisição de Conhecimento Ontologias.

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1 CIn- UFPE 1 Engenharia do Conhecimento Conceitos básicos Etapas de desenvolvimento de Sistemas Baseados em Conhecimento Aquisição de Conhecimento Ontologias Exemplos de construção de sistemas BC

2 CIn- UFPE 2 Engenharia do Conhecimento Estuda como construir Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC) Base de Conhecimento Máquina de Inferência Engenheiro de conhecimento Guia a Aquisição do conhecimento sobre o domínio escolhido e determina quais conceitos são importantes Cria a Base de Conhecimento –representações dos conceitos (fatos e regras) em alguma linguagem de Representação do Conhecimento É responsável pela Implementação e pelo Refinamento do SBC

3 CIn- UFPE 3 Engenharia do Conhecimento: Etapas de Construção dos SBC Nível de Conhecimento Nível Lógico Nível de Implementação BC AQUISIÇÃO FORMALIZAÇÃO IMPLEMENTAÇÃO REFINAMENTO linguagem natural linguagem de representação de conhecimento linguagens de programação

4 CIn- UFPE 4 Engenharia do Conhecimento: Etapas de Construção dos SBC Vimos um pouco de Implementação: Regras de produção e Prolog Formalização: Lógica de Primeira Ordem Resta-nos ver então as fases de Aquisição e Organização do conhecimento do domínio escolhido

5 CIn- UFPE 5 Aquisição de Conhecimento Aquisição/Explicitação de conhecimento Espécie de Engenharia de Requisitos mais complexa Principais fases da Aquisição: identificar características do problema isolar os conceitos principais e suas relações (ontologia) identificar inferências sobre estes conceitos Conhecimento pode originar-se de várias fontes: Entrevistas com especialistas, livros e documentos, filmes, etc.

6 CIn- UFPE 6 Aquisição: Gargalo na construção de SBCs Dificuldade de introspecção O especialista quase nunca está ciente de como usa o conhecimento e tem dificuldade de verbalizar sob pressão Algumas soluções são intuitivas ou “compiladas”. Uso de vocabulário próprio (jargão) O conhecimento expresso pode ser irrelevante quantidades enormes de informações supérfluas são coletadas, para em seguida serem organizadas. O conhecimento expresso pode ser incompleto, incorreto ou inconsistente Métodos de aquisição - 3 categorias: Manual, Semi-automático e Automático

7 CIn- UFPE 7 Aquisição Manual Entrevistas estruturadas ou não estruturadas Tracking methods Observação e análise do domínio, leitura de documentos, etc. especialista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento documentação codificação explicitação

8 CIn- UFPE 8 Aquisição Semi-automática Ajuda ao engenheiro de conhecimento (editores, documentadores, etc.) Ajuda ao especialista (grid repertory analysis) especialistaFerramentas interativas de entrevista Base de conhecimento Engenheiro de conhecimento

9 CIn- UFPE 9 Aquisição Automática Aprendizagem de Máquina (Machine Learning) Algoritmos de aprendizagem automática “induzem”as regras a partir de exemplos do domínio. Aqui não há aquisição por parte do Engenheiro de Conhecimento. Casos e exemplosIndução automáticaRegras

10 CIn- UFPE 10 Construindo Bases de Conhecimento Toda BC tem dois “consumidores”: usuários procedimentos de inferência Uma BC deve: ser clara e correta representar apenas objetos e relações relevantes idealmente, ser codificada separada do procedimento de inferência (modularidade, reusabilidade) melhorar a eficiência do processo de inferência O processo de inferência deve fornecer a mesma resposta, independente de como a base foi codificada

11 CIn- UFPE 11 Organizando o Conhecimento Adqurido: Ontologias Em Filosofia: estudo do que existe no mundo Em IA: especificação das classes, objetos e relações da realidade Usadas para: organizar a BC, separando conceitos (objetos) das regras aumentar a reusabilidade Ontologias Genéricas (Gerais) usadas para representar grandes conjuntos de objetos e relações representam senso comum - conhecimento enciclopédico codificadas usando algum formalismo (ex. LPO)

12 CIn- UFPE 12 Ontologias Genéricas Maior tempo de construção do que ontologias especializadas, porém mais vantajosas: unificam diferentes áreas de conhecimento, porque o raciocínio e a resolução de problemas pode envolver várias áreas simultaneamente. aplicáveis a domínios específicos, com a adição de axiomas específicos desse domínio Senso Comum (ontologia genérica) Domínios Especializados

13 Ontologia do Universo QualquerCoisa ObjetosAbstratosEventos ConjuntosNúmerosObjetosRepresentativos IntervalosLugaresObjetosFísicos CategoriasSentençasMedidasMomentos Coisas Matéria Tempos Pesos Animais Agentes Sólido Líquido Gasoso Processos Humanos

14 CIn- UFPE 14 Ontologias Genéricas: Categorias Também chamadas de classes, relações, tipos... conjuntos de objetos com propriedades comuns organiza e simplifica a base de conhecimento. Exemplos de simplificação: comprar(Maçã 3 ) x comprar(Maçã) - instância x classe Todo mamífero bebe leite - herança Taxonomia: Tipo particular de ontologia: –relações hierárquicas entre classe e sub-classes em forma de árvores Representa propriedades discriminantes –ex. biologia sistemática

15 CIn- UFPE 15 Exemplos de Categorias Um objeto é membro de uma categoria: Maçã 3  Maçãs Uma categoria pode ser subclasse de outra categoria: Maçãs  Frutas Todos os membros de uma categoria têm alguma propriedade em comum:  x. x  Maçãs  Vermelho(x)  Arredondado(x) Membros de uma categoria podem ser reconhecidos por algumas propriedades:  x. Vermelho(Interior(x))  Verde(Exterior(x))  x  Melões  x  Melancias

16 CIn- UFPE 16 Relações entre Categorias Disjunção: não há interseção entre as categorias  s Disjunção(s)  (  c 1,c 2 c 1  s  c 2  s  c 1  c 2  c 1  c 2 =  ) ex. Disjunção({Animais, Vegetais}) Decomposição exaustiva  s,c DecomposiçãoExaustiva(s,c)  (  i. i  c   c 2 c 2  s  i  c 2 ) ex. DecomposiçãoExaustiva({Americano, Canadense, Mexicano}, Norte-Americano) Partição: decomposição exaustiva disjunta  s,c Partição(s,c)  Disjunção(s) DecomposiçãoExaustiva(s,c) ex.. Partição(({macho, fêmea}), animal)

17 CIn- UFPE 17 Ontologias Genéricas também podem representar: Medidas Valores atribuídos às propriedades dos objetos do mundo real: peso, comprimento, altura, etc... Objetos compostos formados por partes que também são objetos: relação “parte-de”. Mudanças com eventos Cálculo de eventos: um fato é verdade em um intervalo de tempo.

18 CIn- UFPE 18 Medidas Valores atribuídos aos objetos do mundo real: servem para descrever objetos ex. peso, comprimento, altura, diâmetro,... Medidas quantitativas são fáceis de representar ex. Tamanho(L 1 ) = Polegadas(1,5) = Centímetros (3,81) Medidas qualitativas são mais complicadas ex. beleza de um poema, dificuldade de um exercício O importante é ordenar  e 1, e 2 e 1  Exercícios  e 2  Exercícios  Elabora(João,e 1 )  Elabora(Pedro,e 2 )  Dificuldade(e 1 ) < Dificuldade(e 2 )

19 CIn- UFPE 19 Objetos Compostos Objetos formados por partes que também são objetos São caracterizados pela estrutura dos objetos que os compõem ex. massa de um carro é a soma das massas de suas partes(carroceria, motor, pneu,...) Para representá-los, usamos a relação ParteDe e.g., ParteDe(motor, Carro), ParteDe(pneu, Carro) Exemplo:  a Bipede(a)   l1, l2, b Perna(l1)  Perna(l2)  Corpo(b)  ParteDe(l1,a)  ParteDe(l2,a)  ParteDe(b,a)  Ligado(l1,b)  Ligado(l2,b)  l1  l2   l3 Perna(l3)  ParteDe(l3,a)  (l3 = l1  l3 = l2)

20 CIn- UFPE 20 Uma vez concluída uma versão preliminar de aquisição... é só formalizar e implementar!

21 CIn- UFPE 21 Engenharia de Conhecimento 1) Decida sobre o que falar 2) Escolha o vocabulário de predicados, funções e constantes (Ontologia do Domínio) 3) Codifique o conhecimento genérico sobre o domínio (axiomas)  x,y,z Americano(x)  Arma(y)  Nação(z)  Hostil(z)  Vende(x,z,y)  Criminoso(x) 4) Codifique uma descrição de uma instância específica do problema Nação(Cuba), Nação(USA) 5) Proponha questões para o procedimento de inferência e obtenha respostas West é criminoso?

22 CIn- UFPE 22 Um Exemplo: Circuitos Digitais Objetivo: determinar se o circuito está de acordo com sua especificação (o circuito acima é um somador) responder a perguntas sobre o valor da corrente em qualquer ponto do circuito

23 CIn- UFPE 23 Decida sobre o que falar Para alcançar o objetivo, é relevante falar sobre circuitos, terminais, sinais nos terminais, conexões entre terminais Para determinar quais serão esses sinais, precisamos saber sobre: portas e tipos de portas: AND, OR, XOR e NOT Não é relevante falar sobre: fios, caminhos dos fios, cor e tamanho dos fios, etc.

24 CIn- UFPE 24 Decida qual vocabulário usar Nomear os objetos e relações do domínio com funções, predicados e constantes constantes –distinguir as portas : X1, X2... –distinguir os tipos de porta: AND, OR, XOR... funções e predicados – tipo de uma porta: Tipo(X1) = XOR, Tipo(X1, XOR), XOR(X1) –indicar entradas e saídas: Out(1, X1), In(1, X2) – indicar conectividade entre portas: Conectado(Out(1, X1), In(1, X2))

25 CIn- UFPE 25 Codifique regras genéricas (1) (1) Dois terminais conectados têm o mesmo sinal:  t1, t2 Conectado(t1, t2)  Sinal(t1) = Sinal(t2) (2) O sinal de um terminal é On ou Off (nunca ambos)  t Sinal(t) = On  Sinal(t) = Off, On  Off (3) Conectado é um predicado comutativo  t1,t 2 Conectado(t1, t2)  Conectado(t2, t1) (4) Uma porta OR está On sse qualquer das suas entradas está On:  g Tipo(g) = OR  Sinal(Out(1,g)) = On  n Sinal(In(n,g))=On (5) etc...

26 CIn- UFPE 26 Codifique a instância específica Portas: Tipo(X1) = XOR Tipo(X2) = XOR Tipo(A1) = AND Tipo(A2) = AND Tipo(O1) = OR Conexões: Conectado(Out(1,X1),In(1,X2)) Conectado(Out(1,X1),In(2,A2)) Conectado(Out(1,A2),In(1,O1))...

27 CIn- UFPE 27 Proponha questões ao Procedimento de Inferência Que entradas causam Out(1,C1) = Off e Out(2, C1) = On?  i1, i2, i3 Sinal(In(1,C1)) = i1  Sinal(In(2,C1)) = i2  Sinal(In(3,C1)) = i3  Sinal(Out(1,C1)) = Off  Sinal(Out(2,C1) = On Resposta: (i1 = On  i2 = On  i3 = Off)  (i1 = On  i2 = Off  i3 = On)  (i1 = Off  i2 = On  i3 = On)

28 CIn- UFPE 28 Ferramentas para Implementação de SBC Três opções: Shells - é a mais utilizada –Expert Sintta, OPS, KAS,... Elementos “embutíveis” – regras + objetos (CLIPS, JESS, NeOpus, JEOPS, etc.) Linguagens de programação de alto nível –Prolog, Lisp. OOP Critérios de escolha Facilidade de uso Flexibilidade Interface com sistema Desempenho Portabilidade

29 CIn- UFPE 29 Sistemas Especialistas Definições Histórico Sistemas Especialistas de Segunda geração Áreas de Aplicação e Classes de tarefas

30 CIn- UFPE 30 1960s: General-purpose Problem Solver (GPSs) Motivação: leis do pensamento + máquinas poderosas Funcionamento:  planejamento + sub-goaling –ex. estou com fome => comer => pedir pizza => telefonar => ir para a sala => sair do quarto... O Logic Theorist deu certo mas.... em geral, GPSs não funcionam fraca representação de conhecimento humanos são bons só em domínios restritos Solução => Sistemas Especialistas!!!

31 CIn- UFPE 31 Sistemas Especialistas (SEs) Definição Um tipo de Sistema Baseado em Conhecimento (knowledge-based system) Sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista Área de aplicação de mais sucesso da IA Utilidade capacitar não-especialistas servir de assistente a especialistas servir de repositório de conhecimento “valioso” para a empresa etc.

32 CIn- UFPE 32 1960s-1970s: Primeiros Sistemas Especialistas DENDRAL Inferir estrutura molecular de componentes desconhecidos dadas a massa espectral e a resposta nuclear magnética Conhecimento especializado poda a busca por possíveis estruturas moleculares Fez sucesso: publicações científicas Representação procedimental de conhecimento

33 CIn- UFPE 33 1960s-1970s: Primeiros SEs MYCIN Diagnosticar rapidamente meningite e outras infecções bacterianas, e prescrever tratamento Representação de conhecimento baseada em regras probabilísticas (em torno de 500) Fez sucesso: acima de 90% de acerto introduziu explicação e boa interface com usuário Exemplo de regra ifthe infection is meningitis and the type of infection is bacterial and the patient has undergone surgery and the patient has under gone neurosurgery and the neurosurgery-time was < 2 months ago and the patient got a ventricular-urethral-shunt then infection = e.coli(.8) or klebsiella(.75)

34 CIn- UFPE 34 1980: Grande Boom dos SEs Problema da General Electric: Aposentadoria de David Smith: engenheiro especialista em falhas de motores elétrico-diesel de locomotivas Custo deste tipo de engenheiro Solução convencional Treinamento de engenheiros novatos 1980: Construção de CATS-1 (DELTA) Meses de entrevista, 3 anos p/ primeiro protótipo Permite diagnostico em poucos minutos Existe um em cada oficina Dá treinamento: é amigável e explica decisões

35 CIn- UFPE 35 1970s & 1980s: Avanços em SBCs 1970s: Esforço para desenvolver melhores (e mais especializadas) Linguagens de representação de conhecimento Mecanismos de inferência Conclusões O poder de um sistema é derivado do conhecimento específico que ele possui, e não de esquemas de inferências e formalismo particular que ele emprega As linguagens existentes já bastam

36 Engenheiro de Conhecimento Ferramentas, Linguagens Sistema Especialista Construtor de Ferramentas Construtor do sistema Especialista Equipe de Suporte Usuário Final Conhecimento Documentado Adquire Conhecimento Testa Constrói Conecta Coopera Fornece Suporte Usa Constrói Personagens de um SBC

37 CIn- UFPE 37 Sistemas Especialistas de Segunda Geração Abandonaram a hipótese da transferência de conhecimento (i.e., Aquisição) o especialista valida o modelo computacional proposto Aquisição guiada por modelos: reuso de ontologias e estruturas de inferência 1) Decomposição de tarefas 2) Caracterização das (sub)tarefas 3) Busca de um modelo em uma biblioteca (ex. KADS - http://www.commonkads.uva.nl/) modelo = ontologia do domínio + estrutura de inferência 4) entrevista estruturada

38 CIn- UFPE 38 Defeitos do Equipamento de Áudio diagnósticoação recofigurar consertar (1) Decomposição de tarefas Exemplo: Falhas em equipamentos de áudio

39 Interpretação Inferindo descrições das situações por observações Predição Inferindo prováveis conseqüência de dadas situações Diagnóstico Inferência de mal-funcionamento do sistema por observações Projeto Configurando objetos sob restrição Planejamento Desenvolvimento de plano(s) para realização de objetivo(s), meta(s) Monitoração Comparando observações para planos, detectando exceções ETC… CategoriaProblemas Abordados (2) Caracterização da tarefa

40 system’s structure given (analysis) modified (transformation) constructed (synthesis) solution type sequence of steps (planning) structure (design) solution type states (predict) category (identification) category type discrepancy (monitoring) faulty category (diagnosis) decision class (assessment) model type correct model (systematic diagnosis) fault model (heuristic classification or cover & differentiate) (3) Hierarquização das categorias de tarefas (biblioteca KADS)

41 CIn- UFPE 41 Classes de Tarefas dos SEs

42 CIn- UFPE 42 Áreas de Aplicação dos SEs

43 CIn- UFPE 43 Evolução do mercado de SEs