1 Engenharia do Conhecimento Patrícia Tedesco Revisada por Flávia Barros.
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Engenharia do Conhecimento
Patrícia Tedesco
Revisada por Flávia Barros
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Plano de Aula
Histórico e Conceitos Básicos
Engenharia de Conhecimento em uma BC
Um exemplo de Metodologia
Conclusão
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Sistemas Baseados em Conhecimento
SBCs são sistemas que usam conhecimento especializado representado explicitamente para resolver problemas complexos
São sistemas capazes de... Questionar o usuário Raciocinar com base no conhecimento
disponível Explicar seu raciocínio ao usuário “Lidar” com seus erros
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Relembrando...Sistemas BC X Agentes BC
Sistemas baseados em conhecimento Têm uma base de conhecimento e uma
máquina de inferência associadas Formalizam e implementam parte dos agentes
BC
Qual a diferença? Agentes interagem com o ambiente onde estão
imersos através dos sensores e atuadores
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Um Pouco de História...
No início, a IA estava preocupada em desenvolver Formalismos para representar conhecimento Mecanismos de Inferência Formas de operacionalizar os SBCs
Mas... Como garantir a escalabilidade desses
sistemas?
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Engenharia do Conhecimento -EC
Área de pesquisa preocupada com desenvolver Métodos, Linguagens e
Ferramentas adequados para o desenvolvimento de
sistemas BC
Foco principal: como adquirir, analisar, validar e manter uma
Base de Conhecimento
Construção da Base de Conhecimento Processo de acumular, transferir e transformar
alguma fonte de conhecimento para um computador
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Uma Área Multidisciplinar!
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EC lida com dois tipos de sistemas
SEs = Sistemas Especialistas
SBCs
SEsRepresentam conhecimento do domínio de forma explícita
Aplicam conhecimento especializado na solução de problemas complexos
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Etapas do desenvolvimento de SBCs
1. Construção da base de conhecimento Aquisição de conhecimento Representação do conhecimento
(formalização)
2. Implementação do sistema Codificação Construção do sistema de explicação,
interface, etc.
3. Refinamento e validação
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Etapas do desenvolvimento de SBCsmais detalhes...
1. Planejamento do sistema Identificação do Domínio Seleção da equipe Seleção da ferramenta de desenvolvimento
2. Aquisição do conhecimento Identificação do conhecimento a adquirir Conceituação Formalização da BC
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Etapas do Desenvolvimento de SBCs mais detalhes...
3. Implementação Criação de uma representação do
conhecimento Implementação da Interface Documentação
4. Validação e Refinamento Validação Refinamento
E tudo começa novamente...
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BC
Como o Conhecimento é Processado?
Nível de Conhecimento
Nível Lógico
Nível de Implementação
AQUISIÇÃO
FORMULAÇÃO
IMPLEMENTAÇÃO
REFINAMENTO
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Engenharia do Conhecimento
Mais detalhes...
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EC - Conceitos Básicos
Engenheiro de conhecimento Guia a aquisição, a criação da representação
do conhecimento especializado, a implementação e o refinamento do SBC
Expertise conhecimento especializado adquirido por
longo treinamento, leitura e experiência
Especialista (Expert ) Quem possui conhecimento especializado ,
experiência e métodos, e a habilidade de aplicá-los para dar “conselhos” e resolver problemas
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EC - Conceitos Básicos
Há diferentes “tipos” de conhecimento Que devem ser representados separadamente!
Conhecimento ontológico, conhecimento do domínio, ... Qual a forma de representação adequada?
Ontologias, Bases de conhecimento,...
Há diferentes tipos de especialistas e de expertise Como elicitar os diferentes “conhecimentos”?
Há vários usos para conhecimentos semelhantes Reusabilidade é a chave!
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Construindo uma BC
Elicitação do conhecimento
Formalização do conhecimento
Implementação do sistema BC
Nível do conhecimento:• Nos termos do especialista do domínio de aplicação• Linguagem natural, Notações gráficas ad-hoc
Nível semi-formal:• Notação textual estruturada padrão (XML) • Notação gráfica padrão (UML)• Validação com especialista
Nível formal:• Notação sem ambigüidade com semântica formalmente definida (Lógica, Probabilidades)• Verificação de consistência
Nível da implementação:• Codificação em uma linguagem de programação• Teste de protótipo
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Artefatos e Tarefas EnvolvidosElicitação do conhecimento
Formalização do conhecimento
Implementação do sistema BC
Nível do conhecimento:• Nos termos do especialista do domínio de aplicação• Linguagem natural, Notações gráficas ad-hoc
Nível semi-formal:• Notação textual estruturada padrão (XML) • Notação gráfica padrão (UML)• Validação com especialista
Nível formal:• Notação sem ambigüidade com semântica formalmente definida• Verificação de consistência
Nível da implementação:• Codificação em uma linguagem de programação• Teste de protótipo
• Entrevistas estruturadas com especialista• Preparação de dados
• Ontologias • Linguagens semi-formais derepresentação do conhecimento
• Linguagens formais derepresentação do conhecimento• Aprendizagem de Máquina
• Compiladores• Máquinas de inferências• Aprendizagem de Máquina
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Reuso de conhecimento
Reuso de conhecimento é imperativo: A Base de Conhecimento é a parte mais cara
de um SBC O resto já está “semi-pronto”...
Necessidade de reuso em domínios com grande número de conceitos e relações ex: Medicina
Observação: queremos reusar o conhecimento que já está
formalizado em uma representação baseada em algum formalismo para rep. conhecimento
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Dificuldades com Reuso
Utilização de formalismos diferentes dificulta o reuso Falta de interoperabilidade entre formalismos,
mesmo entre os orientados a domínio
Contudo, formalismo diferentes apresentam certa similaridade expressiva Como ter reuso no nível de conhecimento? Como abstrair formalismos?
Solução visando reuso no nível do conhecimento: Ontologias!
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Ontologias
Bem de leve...Nota: os slides sobre esse tema foram copiados/adaptados de aulas do prof. Fred Freitas
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Formalismos de Representação de Conhecimento
Objetivo: Prover teorias (fundamentadas em lógica
matemática) e sistemas para expressar e manipular conhecimento
declarativo de forma tratável e eficiente
computacionalmente
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Tipos de formalismos em relação ao foco
Formalismos orientados a predicados regras e programação em lógica
Pioneiros Foco no processo, funcionamento
Formalismos orientados a domínios frames, redes semânticas, lógica de
descrições Classes, relações e restrições Facilitam a estruturação de conhecimento
sobre um domínio de aplicação
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Sistemas baseados em conhecimento
Principais sistemas de raciocínio declarativos/dedutivos
regraslógica objetos híbridos
Programação em lógicaSistemas de produção
Sistemas de manutenção da verdade
Provadores de teoremaSistemas Redes Semânticas
Sistemas FramesSistemas de Lógica descritiva
Sistemas OO
regras+objetoslógica+objetos
lógica+objetos+funções
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Ontologias
Termo oriundo da filosofia Ramo da filosofia que lida com a natureza e
organização da realidade
Categorias de Aristóteles taxonomia para os objetos do mundo
Em informática e inteligência artificial, ganha um senso mais prático Organização de conhecimento manipulável
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O que é uma Ontologia?
Corpo de conhecimento declarativo sobre um dado domínio, assunto ou área de conhecimento
Materialização do nível de conhecimento em um sistema BC Define um domínio, visando maximizar o reuso
dessas definições Idealmente, não deve refletir nenhum
formalismo
Na prática, são hierarquias de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada
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Definições de Ontologia
Hierarquia de conceitos (classes) com suas relações, restrições, axiomas e terminologia associada
[Huhns & Singh 97]Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
Id Modelo
Xy 777
Agente da Cia. Aérea
Ont. de Meios de Transporte
Trem Avião Barco
Transporte Carreira Caça
Avião
Meu agente
777[é-um 777]
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Exemplo da Ontologia Ciência
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Relacionamentos na Ontologia Ciências
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Definições de Ontologia (cont.)
O termo é às vezes mal-empregado
Ontologias não são: Simples hierarquias Conjuntos de conceitos associados a
palavras-chave Esquemas de bancos de dados
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Definições de Ontologia (cont.)
“Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada” [Studer et al 98] Especificação explícita: definições declarativas de
conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas Formal: declarativamente definida, sendo
compreensível e manipulável para agentes e sistemas
Conceitualização: modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso
Compartilhada: conhecimento consensual, seja uma terminologia comum da área modelada, ou acordada entre os desenvolvedores dos agentes que se comunicam
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Usos de Ontologias
Materialização do nível de conhecimento em um sistema BC Muito útil na fase de Aquisição do
conhecimento
Estruturar o conhecimento adquirido através da representação das classes do domínio com suas relações, restrições, axiomas e
terminologia associada
Comunicação em nível de conhecimento Serve como “vocabulário” compartilhado
numa comunicação entre agentes inteligentes
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Usos e Benefícios das Ontologias
Incorporação de conhecimento é facilitada, inclusive de linguagem natural
Permitir reuso massivo de conhecimento (de representações) entre formalismos de representação diferentes
Codificar conhecimento interoperável entre linguagens (F-logic, Prolog, Jess) entre formalismos de representação de
conhecimento (frames, redes semânticas, lógica de descrições)
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Aquisição do Conhecimento
O gargalo na construção dos SBCs
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Aquisição do Conhecimento
Principais fases da aquisição Identificar características do problema
Do domínio da aplicação Isolar e representar os conceitos principais e
suas relações através de uma Ontologia, por exemplo
Identificar inferências sobre estes conceitos
O conhecimento pode originar-se de várias fontes: especialistas, livros e documentos, filmes, etc.
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Aquisição do ConhecimentoAbordagens...
Abordagem de Transferência
O conhecimento já está “pronto”, só precisa ser coletado E o conhecimento empírico do especialista? Veremos as dificuldades na aquisição de
conhecimento...
A “máquina” tem por objetivo resolver o problema como o especialista faria
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Aquisição do ConhecimentoAbordagens...
Abordagem de Modelagem Modelo => aproximação da realidade
Construção de modelos de solução Processo interativo de modelagem e reuso
de conhecimento via ontologias
Utilização de aquisição automática de conhecimento
A “máquina” deve resolver o problema tão bem quanto o especialista
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Gargalo na Aquisição do Conhecimento
A maior parte do conhecimento está na cabeça dos especialistas...
Especialistas têm muito conhecimento empírico
Difícil de ser capturado e representado formalmente são “caros” não sabem tudo! têm dificuldade de verbalizar sob pressão usam vocabulário próprio (jargão)
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Gargalo na Aquisição do Conhecimento
Dificuldade de introspecção O especialista quase nunca está ciente de
como usa o conhecimento que possui Pode não saber porque escolheu uma estratégia
Algumas soluções são intuitivas ou “compiladas”
O conhecimento expresso pode ser incompleto O especialista pode não lembrar em detalhes
qual o conhecimento utilizado para resolver um problema
O especialista pode pular pontos importantes
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Gargalo na Aquisição de conhecimento
O conhecimento expresso pode ser incorreto ou inconsistente Afinal, quem garante a qualidade da solução, já
que ela é “coisa de especialista”?
O conhecimento expresso pode ser irrelevante quantidades enormes de informações são
coletadas, para serem organizadas ou desprezadas...
desafio: evitar informação irrelevante sem bloquear a descoberta
de conceitos importantes
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Como minimizar o gargalo da Aquisição?
Automação!
Métodos de aquisição Três categorias
Manual Semi-automático Automático
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Método de Aquisição Manual
Entrevistas estruturadas ou não estruturadas
Tracking methods análise de protocolos e observação
especialista
Base de conhecimento
Engenheiro de conhecimento
documentação
codificação
explicitação
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Aquisição Manual
Problemas: Toma muito tempo Requer a presença do especialista Difícil de gerenciar Existem conhecimentos de vários tipos
teórico, procedural, etc.
Quando usar? identificação do conhecimento:
brainstorming, entrevistas não estruturadas especificação do conhecimento: self report refino do conhecimento: entrevista
estruturada
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Métodos de Aquisição Semi-automática
Baseado em ferramentas de Ajuda ao especialista
grid repertory analysis Ajuda ao engenheiro de conhecimento
Editores de texto, documentadores, etc.
especialista Ferramentas interativas de entrevista
Base de conhecimento
Engenheiro de conhecimento
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Métodos de Aquisição Automática
Aprendizado de máquina Machine learning
Casos e exemplos Indução automática Regras
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Metodologia para EC
CommonKads
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CommonKADS
Pesquisa colaborativa na União Européia mais de 15 anos
Utiliza fórmulas e ontologias para representar o conhecimento
Utiliza diagramas baseados em UML Diagrama de classes Diagrama de estados Diagrama de atividades
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CommonKADS
Possui seis modelos Modelo organizacional Modelo de tarefas Modelo de agentes Modelos de “expertises” Modelos de comunicação Modelo de projeto
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CommonKADS: Modelos
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CommonKADS
Modelo organizacional Objetiva analisar a organização
Modelo de tarefas Descreve as tarefas a serem executadas Distribui as mesmas entre os agentes
Modelo de agentes É o executor do modelo de tarefas Descreve as capacidades e características
dos agentes
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50
CommonKADS
Modelo de Comunicação Troca de mensagens
Modelo de expertise É o foco da metodologia!!! Três sub-níveis
Conhecimento do domínio: Conceitos, Propriedades, Relações
Conhecimento da inferência Conhecimento da tarefa
Modelo de projeto de base de conhecimento Descreve a arquitetura e o projeto
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Um Exemplo de Construção de BC
Do livro AIMA
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Construindo uma BC
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?
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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
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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.
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Decida qual vocabulário usar
Usado para nomear 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))
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Codifique regras genéricas
(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
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Codifique a instância específica
Portas:Tipo(X1) = XOR Tipo(X2) = XORTipo(A1) = AND Tipo(A2) = ANDTipo(O1) = OR
Conexões:Conectado(Out(1,X1),In(1,X2))Conectado(Out(1,X1),In(2,A2))Conectado(Out(1,A2),In(1,O1)) . . .
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Proponha questões ao mecanismo 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)
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Problemas de SBC declarativo
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Porque SBC declarativo não se tornaram populares?
Razões técnicas “históricas”
Programação procedimental é mais fácil, rápido, simples e controlável Eficiência: funcionamento diretamente no
código Fácil funcionamento: despreocupação com
contextos O programador mantém o fluxo de controle
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Porque SBC declarativo não se tornaram populares?
Porém, programação procedimental dificulta reuso muitos conceitos e relações do domínio
estão Implícitos Tratados como premissas Misturados com conhecimento estratégico
(regras)
Reuso é imperativo: BCs são a parte mais cara de um SBC
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Outros problemas dos SBC declarativo
Explosão combinatorial problemas com escalabilidade Ex: GPS, provadores de teorema (fins dos
60)
Complexidade ainda não formalizada
Falta de objetividade e amadorismo dos pesquisadores
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Outros problemas dos SBC declarativo
Falta de produtos no cotidiano, formando indústria Falta de trabalho “braçal” em Engenharia
de Software e testes de confiabilidade
Falta de metodologias mais formalizadas sobre como obter e codificar conhecimento declarativo
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Problemas com Hardware
O processo de inferência não “casou” bem com as implementações de hardware e software básico, projetados para programação procedimental A programação lógica deve tanto quanto
possível explorar concorrência e paralelismo
Prolog embora criada em 1972, só popularizou-se em 1977, com as Warren Abstract Machines (WAMs)
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EC hoje...
Como está?
EC vs ES
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EC hoje
Conta com Metodologias
Utiliza (e reutiliza) ontologias em diferentes domínios
Dispõe de Ferramentas de Software
Parte integrante da área de Gerenciamento de Conhecimento
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EC x ES
Engenharia de software
o cliente não é, necessariamente, um especialista
o cliente define apenas o quê fazer
processamento divido em muitos componentes simples
componentes desenvolvidos pelo programador
Engenharia do conhecimento
o cliente é um especialista
o especialista define também como fazê-lo
processamento divido em poucos componentes complexos
componentes geralmente reutilizados (bibliotecas)
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A seguir...
Sistemas Especialistas!