Raciocinando dentro Ciência da Computacao OU Raciocínio na Ciência da Computacao Lógica de Predicados/Primeira Ordem Métodos Formais para Desenvolvimento de Sistemas Banco de Dados Dedutivo Inteligência Artificial

Lógica Já viram com Ruy… Raciocínio dedutivo (regras de inferência)

Métodos Formais para Desenvolvimento de Sistemas Alexandre

Uma pausa... Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados

SGBD Dedutivo Definição: Um SGBD Dedutivo é um sistema que inclui capacidade para definir regras que podem deduzir ou inferir informações adicionais dos fatos que estão armazenados no banco de dados. Parte da fundamentação teórica destes sistemas é a lógica matemática e, por isso, eles também são referidos como banco de dados lógicos.

Bancos de Dados Dedutivos - Conceitos Básicos Dois tipos de especificação são usados: Fatos - são especificados como relações, exceto pelo fato que o nome dos atributos não interessa mas sim a posição deles na tupla. Regras - especificam relações virtuais (similares às visões relacionais) que não estão armazenadas no banco mas que podem ser criadas a partir dos fatos, aplicando o mecanismo de dedução baseado nas regras.

E mais...Conceitos Básicos Um mecanismo de dedução (ou inferência) em um sistema pode deduzir novos fatos no banco de dados através da interpretação das regras. O modelo usado pelos BD dedutivos é relacionado à Programação em Lógica (Prolog).

SGBD Dedutivo Existem outros sistemas que incorporam esta capacidade de inferência, chamados sistemas de banco de dados especialistas ou sistemas baseados em conhecimento, incluindo técnicas da inteligência artificial. Estes sistemas diferem do sistemas dedutivos por: tratar dados sempre em memória principal extrair o conhecimento dos especialistas das aplicações e não dos dados.

SGBD Dedutivo A principal contribuição dos banco de dados dedutivos é a possibilidade de especificar regras recursivas e prover uma maneira de inferir novas informações baseada nas regras especificadas. Forma geral de uma regra: cabeça (head) :- corpo (body) Conclusão Premissa

Inteligência Artificial (IA): definição Surgiu na década de 50 Objetivo: desenvolver sistemas para realizar tarefas que, no momento são melhor realizadas por seres humanos que por máquinas, ou não possuem solução algorítmica viável pela computação convencional problemas que não possuem uma solução algorítmica IA problemas solúveis por seres humanos Se o ser humano pode, por que não a máquina? (tese de Church-Turing)

Interação com outras disciplinas Matemática Filosofia Sociologia IA Lingüística Psicologia Computação Neuro-fisiologia Genética

Aplicações Matemática: demonstração de teoremas, resolução simbólica de equações, geometria, etc. Pesquisa operacional: otimização e busca heurística em geral Jogos: xadrez, damas, go, etc. Processamento de linguagem natural: tradução automática, verificadores ortográficos e sintáticos, interfaces para BDs, etc. Sistemas tutores: modelagem do aluno, escolha de estratégias pedagógicas, etc. Percepção: visão, tato, audição, olfato, paladar... Robótica (software e hardware): manipulação, navegação, monitoramento, etc.

Aplicações Sistemas especialistas: Atividades que exigem conhecimento especializado e não formalizado Tarefas: diagnóstico, previsão, monitoramento, análise, planejamento, projeto, etc. Áreas: medicina, finanças, engenharia, química, indústria, arquitetura, arte, computação,... Computação: engenharia de software (sobretudo na Web) programação automática interfaces adaptativas bancos de dados dedutivos e ativos mineração de dados (data mining) sistemas distribuídos, etc.

Categorias de Raciocínio na IA Dedução e Abdução: fatos + regras => novos fatos Dedução: causa => conseqüência Inferência preserva a verdade Onde há fogo, há fumaça. Aqui tem fogo, logo aqui tem fumaça Abdução: conseqüência => causa Inferência preserva a falsidade!!! Onde há fumaça, há fogo. Indução: fatos => regras Se Sr. Antônio, assim como D. Maria, tem dor de cabeça e dengue, então todo mundo que tem dengue tem dor de cabeça. Analógico: casos + regras de adaptação Para construir este hospital, vou me basear no projeto daquele outro…

Sistemas Inteligentes São sistemas que raciocinam a fim de resolver um problema Raciocínio dedutivo: Sistemas baseados em conhecimento Raciocínio indutivo: Sistemas baseados em aprendizagem automática Raciocínio analógico: Sistemas de raciocínio baseado em casos

Sistemas Inteligentes Dedutivos Utilizam conhecimento e raciocínio para resolver problemas “difíceis” Principais componentes: Base de Conhecimento (arquivo) Mecanismo de Inferência (procedimento que implementa raciocínio) Base de Conhecimento: contém sentenças em uma Linguagem de Representação de Conhecimento representa conhecimento de forma “tratável” pelo computado Mecanismo (máquina) de Inferência: responsável por raciocinar (inferir), a partir do conhecimento da base, novos fatos ou hipóteses intermediárias

Esclarecendo... Dados: Informação: Conhecimento: Meta-conhecimento: cadeias numéricas ou alfanuméricas que não possuem significado associado podem ser fatos ou figuras a processar Informação: dados organizados significam alguma coisa para quem os recebe Conhecimento: representa objetos (entidades) de algum domínio, com suas propriedades e relações Meta-conhecimento: conhecimento sobre o conhecimento disponível ex. regras sobre “como” manipular as regras sobre conhecimento que estão em uma base

Categorias de Conhecimento Procedimental: fatos e seqüências de instruções para manipular esses fatos ex.: como desmontar uma bicicleta Declarativo: representação descritiva dos fatos, relacionamentos e regras as partes de uma bicicleta e seus relacionamentos o pai do pai é o avô Episódico: fatos vividos, casos, exemplos... ex. D. Maria tem dor de cabeça e dengue

Linguagens de Representação do Conhecimento Uma Linguagem de Representação do Conhecimento é definida por: 1) uma sintaxe, que descreve as configurações que podem constituir sentenças daquela linguagem; 2) uma semântica, que liga cada sentença aos fatos no mundo que ela representa cada sentença faz uma afirmação a respeito do mundo; o agente acredita nas sentenças que correspondem a sua configuração interna. E geralmente ... tem um mecanismo de inferência associado = raciocínio

Representação & Raciocínio Raciocínio é um processo de construção de novas sentenças a partir de sentenças existentes. Raciocínio plausível (sound): garante que as novas sentenças representam fatos que se seguem dos fatos representados pelas sentenças existentes na BC. implementa a relação de “implicação” entre sentenças semântica segue-se fatos Mundo fatos Representação semântica sentenças implica sentenças

Problema… West é criminoso ou não? “A lei americana diz que é proibido vender armas a uma nação hostil. Cuba possui alguns mísseis, e todos eles foram vendidos pelo Capitão West, que é americano” Como resolver automaticamente este problema de classificação? Para construir um Sistema Dedutivo, é preciso: Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema) Representá-lo utilizando uma linguagem de representação do conhecimento Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse conhecimento

Solucionando o problema em linguagem natural A) Todo americano que vende uma arma a uma nação hostil é criminoso B) Todo país em guerra com uma nação X é hostil a X C) Todo país inimigo político de uma nação X é hostil a X D) Todo míssil é um arma E) Toda bomba é um arma F) Cuba é uma nação G) USA é uma nação H) Cuba é inimigo político dos USA I) Irã é inimigo político dos USA conhecimento prévio J) West é americano K) Existe um mísseis em cuba L) Os mísseis de cuba foram vendidos por West conhecimento do problema conhecimento novo M) Cuba possui um míssel M1 - de K O) M1 é uma arma - de D e N P) Cuba é hostil aos USA - de F, G, H e C Q) M1 foi vendido a Cuba por West - de L, M e N R) West é crimonoso - de A, J, O, F, P e Q

Solucionando o problema em LPO A) " x,y,z Americano(x) Ù Arma(y) Ù Nação(z) Ù Hostil(z) Ù Vende(x,z,y) Þ Criminoso(x) B) " x Guerra(x,USA) Þ Hostil(x) C) " x InimigoPolítico(x,USA) Þ Hostil(x) D) " x Míssil(x) Þ Arma(x) E) " x Bomba(x) Þ Arma(x) F) Nação(Cuba) G) Nação(USA) H) InimigoPolítico(Cuba,USA) I) InimigoPolítico(Irã,USA) conhecimento prévio J) Americano(West) K) $ x Possui(Cuba,x) Ù Míssil(x) L) " x Possui(Cuba,x) Ù Míssil(x) Þ Vende(West, Cuba,x) conhecimento do problema conhecimento novo M) Possui(Cuba,M1) - Eliminação: quantificador existencial e N) Míssil(M1) conjunção de K O) Arma(M1) - Modus Ponens a partir de D e N P) Hostil(Cuba) - Modus Ponens a partir de C e H Q) Vende(West,Cuba,M1) - Modus Ponens a partir de L, M e N R) Criminoso(West) - Modus Ponens a partir de A, J, O, F, P e Q

Sistemas Inteligentes Indutivos Diversas abordagens ID3 RN

Sistemas Inteligentes Analógicos RBC

Agentes Inteligentes: arquitetura básica sensores Agente efetuadores a m b i e n t e Base de Conhecimento (ou de Casos) Máquina de Inferência (Raciocínio) E/OU Mecanismo de Aprendizagem Tell Ask Tell - adiciona novas sentenças à BC Ask - consulta a BC