Representación del Conocimiento

Otros formalismos

Introducción a la Inteligencia Artificial.

Licenciatura en Ciencias de la Computación.

Conocimiento – Definición

El conocimiento es una mezcla de experiencia, información y “saber hacer” que actúa como marco para la incorporación de nuevas experiencias y guia la acción.

Se utiliza para alcanzar una meta

Genera nuevo conocimiento

Resulta en gran medida dependiente de la tarea

y del dominio de aplicación.

PREMISA FUNDAMENTAL DE IA:

Para que un sistema informático demuestre un comportamiento “inteligente” en la solución de problemas, debe poseer :

•gran cantidad de conocimientos

•un potente mecanismo de razonamiento.

IMPORTANCIA DE UNA ADECUADA

REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

Niveles de representación:

• La representación elegida influye directamente en la

eficacia y eficiencia de la solución lograda

�Nivel del conocimiento

�Nivel simbólico

Hechos, comportamiento y

objetivos de los agentes.

Símbolos manipulables

por un sistema

Debe existir

correspondencia

Adecuación representacional

Adecuación inferencial

Representación:Modelado de un sistema

Adquisición del conocimiento

Conceptos y relaciones

Métodos deresolución

Modelo Conceptual

Modelo Formal

No computable

Semicomputable

�Representa simbólicamente

y organiza el conocimiento.

�Determina el mecanismo

de inferencia adecuado.

Representación: Modelado de un sistema

Modelo Computable

Operacional

� Bases de Conocimiento

� Mecanismos de inferencia

� Mecanismos de control

Las tareas de adquisición y modelado son difíciles y costosas.

Existen esquemas de representación útiles en dominios variados.

Los Sistemas Basados en Conocimiento los combinan.

ELEMENTOS BASICOS QUE INTERVIENEN EN EL DISEÑO DE UN SISTEMA BASADO EN EL CONOCIMIENTO (KBS)� Lenguaje formal para expresar conocimiento� Forma de efectuar razonamientos

COMPONENTE MEDULAR DE UN KBS (Agente)

BASE DE CONOCIMIENTOS (KB)

Es un conjunto de representaciones de hechos

acerca del mundo

Conjunto de sentencias del lenguaje para la

representación del conocimiento

DISTINTOS FORMALISMOS

�FORMALISMOS LOGICOS�SISTEMAS DE PRODUCCION�FORMALISMOS

ESTRUCTURADOS:• REDES SEMANTICAS

• FRAMES

• OBJETOS

OTROS FORMALISMOS

Sistemas de producción

�Utilizan elementos de la lógica

�Salen del marco estrictamente formal�más flexibles�más eficientes

�Pierden propiedades fundamentales como la consistencia y completitud.

Newell & Simon - 1973

Sistemas de producción�Los procesos del dominio se representan como acciones

independientes que son integradas por el mecanismo de

inferencias para resolver una tarea más general.

Motor deInferencias

BASE DE CONOCIMIENTO

Base deHechos

Base deReglas

ARQUITECTURA

Sistemas de producción�Se utilizan Reglas de Producción para

representar el conocimiento�IF <premisa> THEN <conclusión y/o acción>

�Son los elementos de deducción básicos

�El proceso de inferencia se basa fundamentalmente en la Regla de Inferencia de la lógica denominada MP �A →B, A / ∴B

Reglas de producción�Es el modelo formal para representar un

elemento mínimo de conocimientoIF <premisa> THEN <conclusión y/o acción>

ConclusiónPuede especificar Acción

Estrategia�La premisa puede tener conectivos lógicos<premisa> = <cláusula1 AND/OR...AND/OR

cláusulak>

Reglas de producción- Ejemplos

� Si un animal come carne entonces es carnívoro.

� Si un animal tiene dientes agudos y garras entonces es carnívoro.

� Si un animal es carnívoro y es de color marrón-claro y tiene el pelaje franjas negras, entonces es un tigre.

Reglas de producción- Ejemplos

Sintaxis Reglas en KAPPA-PC

MakeRule( Rtigre, [],animal:grupo #= carnívoro Andanimal:color #= leonado And

animal:pelaje #= franjas_negras,animal:especie = tigre );

Reglas de producción- EjemplosSintaxis Reglas en JESS

(defrule apagarLuces(and(vivienda vacia)(luz encendida))=>(printout t "La vivienda esta vacia. Las luces deben estar apagadas." crlf)(retract-string "(luz encendida)")(assert (luz apagada)))

Sistemas de producción

�Cada regla es independiente del resto de las reglas en la BC.

�Las reglas no tienen porque estar ordenadas en la BC.

�Las reglas se pueden agrupar por nociones semánticas en “módulos” o “grupos”.

�El metaconocimiento puede ser expresadomediante reglas: metareglas

Sistemas de producción Como razonamos???

� Utilizando un

MECANISMO DE INFERENCIA

(MOTOR DE INFERENCIA)

El cual determina de que forma utilizar las reglas para alcanzar el objetivo planteado

Sistemas de producción Motor de Inferencia

Direcciones de búsqueda:

� Hacia delante, Forward Chaining o guiada por los hechos.

� Hacia atrás, Backward Chaining o guiada por los objetivos.

Implementa alguna estrategia de búsqueda dónde los operadores a aplicar son las reglas de producción.

Para seleccionar las reglas candidatas en cada estado utiliza elEMPAREJAMIENTO, FILTRADO o MATCHING.

Sistemas de producción Motor de Inferencia

Qué dirección de encadenamiento utilizar ???

Cantidad de estados iniciales vs. objetivos

Factor de ramificación

Necesidad de justificar el razonamientoDirección

natural para el

problema

A veces es conveniente encarar partes del problema con cada una

El menor

�Factores a tener en cuenta

Sistemas de producción

� Flexibles.

� Sencillos de modificar y extender.

� A los expertos les resulta simple “pensar en reglas”.

� Completitud y consistencia.

� El conocimiento se separa en pequeños “gránulos”.

VENTAJAS

PROBLEMAS Es común que se los combine con otros

formalismos.

Sistemas estructurados

� ESTRUCTURAS DE RANURA Y RELLENO (slot and filler) � REDES SEMANTICAS (Quillan 67/68)� FRAMES (Minsky, 75)

� OBJETOS ( Década 80)� ONTOLOGIAS

Redes semánticas� Idea: el significado de un concepto

depende del modo en que se encuentre conectado a otros conceptos

� Representación: mediante un grafo dirigido donde

� los nodos representan objetos y

� los arcos relaciones entre los conceptos

REX PERRO MAMIFERO

INSTANCIA ES-UN

Redes semánticas - Ejemplo

ES-UN

ES-UNES-UN

TIENEEstudiante -FCEIA

Estudiante -UNR

Estudiante -LCC Estudiante -IEca

Juan PerezPedro García Legajo P-1233/5

Legajo

Prom1 Prom2

Promedio

TIENE

INSTANCIA

INSTANCIAINSTANCIA

TIENETIENE

INSTANCIAINSTANCIA

Redes semánticas - Arcos

Etiquetas de los arcos

� “es-un” relación subclase-clase�“instancia” relación objeto-clase� “parte-de” relación componente-objeto

� definidas por el usuario

Dominio de aplicación

Generalización

Instanciación

Agregación

Descripción

Sistemas basados en Redes semánticas

Base de conocimiento

� En esta representación una BC es una

colección de estos grafos

� Las modificaciones se refieren a inserción

o eliminación de nodos y sus relaciones.

Redes semánticas Como razonamos???

�Búsqueda de intersección

Encontrando relaciones entre objetos

�Cual es la conexión (arco) entre Rex y mamífero?

�Es Juan Pérez un estudiante de la UNR?

�Cuál es el promedio de Pedro García?

� Utiliza fundamentalmente la estructura jerárquica

Marcos (frames)�Una red semántica representa conexiones entre

entidadesProblemas más complejos

�Asignar más estructura a los nodos y a las conexiones

Marcos

�No existe una distinción clara entre una Red semántica y un sistema de Marcos

Marcos (frames)

� Idea: Estructura para atender la representación del conocimiento asociado a situaciones estereotípicas (Minsky)

� Representación: Es una colección de atributos (ranuras - slots) con valores asociados (y posibles restricciones entre valores, llamados facetas)

Marcos - Estructura

NOMBRE

ENCABEZADO ES-UN

INSTANCIA

ATRIBUTO1 VALOR1

ATRIBUTOn VALORn

•valores por

defecto

•procedimientos

•relación con

otros marcos

(slots)

Marcos - EjemploEstudiante FCEIA

ES-UN Estudiante UNR

TIENE Legajo (letra/numerodigito)

TIENE Promedio (procedimiento)

Estudiante Ing.Eca.

ES-UN ESTUDIANTE FCEIA

Juan Perez

INSTANCIA Estudiante Ing.Eca.

TIENE Promedio = 6,80

DIRECCION ...... (Defecto Rosario)

TEL .....

TRABAJA NO (Defecto No)

Sistemas de Marcos

Marcos Clase

Marcos Instancia

Representan conceptos, o situaciones genéricas

descriptos por propiedades comunes

Elementos específicos. Sus propiedades se

asocian con información de cada individuo

Propiedades

De Clase: Atributos genéricos de un concepto,

con valores comunes a todas sus ocurrencias.

De Instancia: Atributos con valores particulares

para cada ocurrencia del concepto.

Slots definidos enlos marcos Clase

Sistemas de Marcos

Consideraciones al definir los Slots:

Evitar redundancias aprovechando la herencia.

Poseer información suficiente para identificar el marco clase.

En un marco clase se puede definir un slot de instancia en

base a otro marco clase.

Los slots de instancia pueden tener uno o varios valores.

En los marcos clase se pueden redefinir slots heredados

para representar excepciones a la herencia.

Sistemas de Marcos

BASE DE CONOCIMIENTO

�Conjunto de marcos relacionados mediante los valores de los slots (atributos)

INFERENCIA

�Utilizar la estructura jerárquica para heredar propiedades (valores de slots).

�Tener procedimientos (reglas) para hallar valores de los slots.

Tienen mucha tradicion en IA y son antecesores de los objetos

Los sistemas de marcos agregan expresividad a las redes semánticas y permiten representar conocimiento declarativo y procedimental.

Marcos se utilizan para estructurar el conocimiento en Kappa-PC (shell-herramienta constructora de SE)

Sistemas de Marcos

Redes Semánticas

Sistemas de MarcosLógica de predicados

PODER EXPRESIVO

MAS CLAROS (GRAFICA)

UTILIZAN HERENCIA

PRUEBAS DE

COMPLETITUD Y

CONSISTENCIA

Expresividad Sistemas de Marcos - Redes

Objetos

Los vemos más como una forma de representar el

mundo que como un paradigma de programación

IIA

Los encontramos en muchas herramientas dentrodel área.

Tienen ciertas características en común con los agentes.

Objetos OBJETO: Es una entidad que tiene un comportamiento.

ESTADO INTERNO MENSAJES que es capaz de responder.

INTERFAZ

Un PROGRAMA OO es una red de objetos cooperantes, que interactúan entre sí, enviándose mensajes.

ENCAPSULAMIENTO

Permite la utilización de clases con implementaciones intercambiables.

Cómo elegir la mejor

representación???

No hay receta establecida !!!

�Analizar las características del

conocimiento involucrado.

�Recurrir a la combinación de formalismos.

Frente a cada problema a resolver: