Agentes Baseados em Conhecimento

De volta ao exemplo de West... 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? Segundo a IA (simbólica), é preciso: Identificar o conhecimento do domínio (modelo do problema) Representá-lo utilizando uma linguagem formal de representação Implementar um mecanismo de inferência para utilizar esse conhecimento

Solucionando o caso do cap. West (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

Questões levantadas pelo exemplo Seria possível resolver esse problema com busca? Por que?

Limitações da resolução de problemas por Busca Agentes de Busca são muito eficientes na solução de problemas que podem ser formalizados por: 1. um estado inicial; 2. ações (operadores); 3. um conjunto de estados finais. Porém, não são capazes de resolver problemas que exigem raciocínio baseado em conhecimento sobre o mundo: porque seu modelo do mundo é pobre e o raciocínio é limitado e.g., diagnóstico médico, controle aero-espacial, prova de teoremas, sistemas especialistas em geral,... mesmo em casos aparentemente solucionáveis por busca (planejamento), pode ser preciso adicionar conhecimento explícito

Plano de aula Agentes Baseados em Conhecimento (BC) definição geral Categorias de conhecimento e de raciocínio Linguagens de representação de conhecimento Mecanismos de raciocínio Arquitetura e algoritmo básico do Agente BC (caso dedutivo) Sistemas baseados em conhecimento

Agentes Baseados em Conhecimento São agentes que conhecem seu mundo esse conhecimento está representado na Base de Conhecimento raciocinam sobre suas possíveis ações com auxílio de uma Máquina de Inferência Sabem: o estado atual do mundo (propriedades relevantes) como o mundo evolui como identificar estados desejáveis do mundo como avaliar o resultado das ações conhecimento sobre conhecimento (meta-conhecimento) etc.

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

Categorias de Raciocínio (Inferência) Dedução: fatos + regras de inferência => novos fatos. ex. Onde há fogo, há fumaça. Aqui tem fogo, logo... Abdução: inverso da dedução. ex. Se há fumaça, há fogo. Indução: parte-se dos fatos para gerar regras. ex. 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 ex.: Para construir este hospital, vou me basear no projeto daquele outro

Agentes Baseados em Conhecimento (dedutivo) Principais componentes: Base de Conhecimento Mecanismo de Inferência Base de Conhecimento: contém sentenças em uma Linguagem de Representação de Conhecimento representações de fatos e regras conhecimento em forma “tratável” pelo computador ex. míssil é uma arma, M1 é um míssil Mecanismo (máquina) de Inferência: responsável por inferir, a partir do conhecimento da base, novos fatos ou hipóteses intermediárias/temporárias ex. M1 é uma arma

Agentes Baseados em Conhecimento Dedutivo: Arquitetura sensores Agente efetuadores a m b i e n t e Base de Conhecimento Máquina de Inferência (Raciocínio) Mecanismo de Aprendizagem - opcional Tell Ask Tell - adiciona novas sentenças à BC Ask - consulta a BC

Implementando raciocínio (dedutivo): laço principal de TODO agente Programa Agente Baseado em Conhecimento t := 0 //contador de tempo enquanto Agente-BC vivo, faça Tell(BC, Percepções-Sentença(percepção,t)) ação <- Ask(BC, Pergunta-Ação(t)) Executa(ação) Tell(BC, Ação-Sentença(ação,t)) t <- t + 1

Sistemas baseados em conhecimento Têm uma base de conhecimento e uma máquina de inferência associadas Formalizam e implementam parte dos agentes Qual a diferença? Agentes interagem com o ambiente onde estão imersos através dos sensores e efetuadores

Ciclo de vida dos sistemas baseados em conhecimento Nível de Conhecimento AQUISIÇÃO linguagem natural linguagem de representação de conhecimento FORMALIZAÇÃO Nível Lógico Nível de Implementação linguagens de programação IMPLEMENTAÇÃO BC REFINAMENTO

Engenharia do Conhecimento estuda como construir uma Base de Conhecimento (BC) 1. Nível do conhecimento: aquisição de conhecimento conhecimento em “estado puro” - linguagem natural e.g., táxi automático: a ponte Princesa Isabel liga a Rua da Imperatriz à Rua Nova 2. Nível lógico: formalização conhecimento codificado em sentenças - linguagem formal e.g. sentença lógica: liga(Ponte-PI,RI,RN) 3. Nível de máquina: implementação estrutura de dados representando as sentenças do nível lógico e.g., listas, tabelas, objetos, etc.

Linguagens de Representação do Conhecimento Linguagens de programação: são precisas, porém não são suficientemente expressivas Linguagens naturais: são muito expressivas, porém são ambíguas Linguagens de representação de conhecimento (LRC): utilizadas para expressar as sentenças das BC estão entre as anteriores... existem 3 grandes classes: linguagens (predominantemente) declarativas linguagens procedimentais linguagens híbridas

Tipos de Linguagens de Representação do Conhecimento Linguagens procedimentais: dizem como representam fatos (através de constantes ou variáveis instanciadas) e seqüências de instruções para manipular esses fatos representação e implementação estão intrinsecamente ligados ex. C, Pascal, Lisp, ... Linguagens declarativas: dizem o que representam fatos, seus relacionamentos e regras (conhecimento puro) esse conhecimento necessita ser processado por algum código! Linguagens Lógicas (ex. Lógica de primeira ordem) Linguagens baseadas em Regras (ex. regras se-então) Linguagens baseadas em Objetos (ex. frames, ontologias, etc.)

Tipos de Linguagens de Representação do Conhecimento Linguagens híbridas objetos + regras lógica + objetos lógica + objetos + regras etc...

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

Solucionando o caso do cap. West (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

Direções do raciocínio dedutivo Raciocínio progressivo dos dados à conclusão - data-driven inference as regras da BC são usadas para gerar informação nova (novos fatos) a partir de um conjunto inicial de dados os fatos gerados passam a fazer parte da BC ex.: criminoso(West). Raciocínio regressivo da hipótese aos dados - goal-directed inference usa as regras da BC para responder a perguntas prova se uma asserção é verdadeira ex.: criminoso(West)? só processa as regras relevantes para a pergunta (asserção)

Tipologia de sistemas baseados em conhecimento (LRC+MI) Principais sistemas de raciocínio declarativos/dedutivos regras lógica objetos híbridos Programação em lógica Sistemas de produção Sistemas de manutenção da verdade Provadores de teorema Sistemas Redes Semânticas Sistemas Frames Sistemas de Lógica descritiva Sistemas OO regras+objetos lógica+objetos lógica+objetos+funções

Implementando Regras Sistemas de Produção Restringem a lógica mais do que a programação em lógica, mas são mais eficientes Geralmente usam Encadeamento Progressivo. Exemplos: OPS-5, CLIPS, SOLAR. Linguagens de Programação Lógica Restringem a lógica, não permitindo o tratamento completo da negação, da disjunção e/ou da igualdade. Geralmente usam Encadeamento Regressivo. Exemplos: Prolog, MRS, Life. Sistemas de manutenção da verdade Truth-maintenance systems (TMS) Mantêm a base de conhecimento consistente.

Implementando Objetos Sistemas de Redes Semânticas BC: nós (representando objetos) conectados por arcos (representando a relação binária entre eles). Exemplos: KRL, SNEPS, NETL, Conceptual Graphs. Sistemas Frames Consistem em uma hierarquia de frames (quadros) conectados por atributos, onde os frames representam objetos do mundo e atributos usualmente a relação entre eles. Exemplos: KRIPTON, OWL, FRAIL, KODIAK. Linguagens de classes hierarquia de objetos encapsulando comportamento e estrutura e com comunicação via envio de mensagens Exemplos: Smalltalk, Lisp-CLOS, Java, ...

Abordagem Híbrida Sistemas híbridos Exemplos combina as vantagens de cada sistema e ainda mais algumas de engenharia de software Exemplos eoops: objetos + regras (C++/Clips, Smalltalk/NéOpus, Java/Jeops,...) lógica + objetos (ObjLog), lógica + objetos + funções (LIFE), etc...

Critérios de avaliação de LRC Expressividade: o que é possível dizer facilmente na linguagem? Inferência disponível: que tipo de inferência é possível fazer na linguagem? Corretude: a inferência é plausível (sound)? A semântica é bem definida? Eficiência: a inferência se realiza em um tempo razoável? Modularidade: é fácil identificar e reutilizar partes do conhecimento? Legibilidade: é fácil de ler e entender o que está escrito? Eficiência aquisicional: é fácil adicionar conhecimento?