Aula 08 - Representação de conhecimento

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O uso de linguagens de alto nível convencionais para representação de regras era difícil, uma vez 
que estas têm enfoque em problemas numéricos (ou matemáticos).
Várias das técnicas de representação de conhecimento geralmente são encontradas na literatura de 
IA. Uma programação funcional trabalha com funções ao contrário das linguagens orientadas à 
objetos que trabalham com representação de objetos num determinado domínio. O mesmo ocorre 
com as linguagens voltadas à IA.
A própria Estatística é uma forma, por exemplo, de representação de conhecimento, apesar de não 
ser própria da IA. Existem formas de representação próprias da IA e que são utilizadas fora deste 
domínio de conhecimento também.
Um exemplo é o "Mundo de Wumpus". Um conjunto de regras que representa o jogo. 
Aula 08 - Representação de conhecimento
segunda-feira, 13 de abril de 2015 19:02
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Uma forma de representação é a lógica proposicional/lógica de predicados. "Se tem uma brisa, 
então .... Senão etc". Mas nem todas as aplicações se consegue faz a representação das variáveis de 
forma exata, nesses casos pode-se utilizar a lógica fuzzy. 
Pesquisar por sistemas de regras de produção
Regras de produção está atrelado à lógica proposicional ou de predicados e isto gera um sistema de 
representação de conhecimento.
Três regras são próprias da IA para criação de representação de conhecimento:
1. Redes semânticas
2. Frames
3. Scripts
A base da rede semântica está na própria lógica. É preciso conhecer o ambiente do problema 
(domínio), quais as regras e as condições. Uma rede semântica ajuda a definir quem são os atores e 
as ações dentro de um sistema e a relação de regras e interações entre esses elementos. Um agente 
inteligente automático tem que ser autônomo. Criar a rede semântica ajuda a elaborar as regras que 
vão te ajudar a solucionar aquele problema.
Redes semânticas
Representar o significado entre as coisas e seus relacionamentos.
Rede semântica é um grafo onde os nós podem ser os atores ou as ações e as arestas são as relações 
entre esses elementos. Um dos problemas da rede semântica é que as ações podem se confundir 
com os agentes, uma vez que não se discrimina coisas de classes distintas e somente seus 
relacionamentos, tudo é representado da mesma forma, não há como diferenciar uma coisa da 
outra.
Esse tipo de representação suporta o conceito de herança (herda as características de uma entidade 
relacionada à outra). Não existe uma rede semântica única para um determinado tipo de programa, 
tendo em vista que os problemas podem ser representados pode diversos tipos de relacionamentos.
Exemplo: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL
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Pesquisar por ontologia
Ontologia da IA: São formas de representar as entidades que existem dentro de um determinado 
cenário. As informações e seus relacionamentos precisam ser organizados dentro de um uma 
ontologia para que tenham significado.
Representação na IA pede algumas características. Tudo que se define de um sistema devem ser o 
mais livre possível de um uma ambiguidade, para que um elemento ou regra não se confundam. 
Deve-se ainda possuir um bom padrão de representação. Uma heurística, por exemplo, não deve 
possuir ambiguidade. 
Frames (quadros)
Os frames ou quadros são representações em que as caixas representam as entidades que existem 
dentro de um programa. Apesar de possuir características semelhantes à orientação de objetos, 
possuem características próprias e não se confundem.
Os objetos representados em quadros podem também herdar características dos superquadros. 
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Scripts
Dentro da descrição de um problema, existem papéis desempenhados por atores, regras e passos. 
Dado uma entrada, leva-se a uma saída, que sucessivamente vão levando à solução de um 
problema. É uma forma de roteiro. Quais são as condições para o fluxo das atividades de acordo 
com as regras do domínio.
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Sistemas especialistas
Sistemas especialistas são sistemas de regra de produção que usa lógica de predicados cujo domínio 
é bem específico (não é abrangente). Vem do conhecimento da experiência de alguém para alguma 
coisa. Precisa possuir um conjunto de regras que não pode ser muito grande pois fica difícil de ser 
representado.
Sistemas especialistas para automatizar um processo, este processo deve ser pequeno e um 
conjunto de regras não abrangente. A experiência adquirida é mapeada e depois traduzida para um 
sistema especialista.
Além de armazenar conhecimento, os sistemas especialistas também passaram a ser um repositório 
de conhecimento. Hoje um sistema especialista desempenha várias funções e facilmente 
implementável. 
A base de conhecimento de um sistema especialista depende de fatos e conhecimentos. A base de 
fatos e regras é a descrição do problema. Os fatos são sempre as verdades do sistema. Dada uma 
entrada, o S.E. aciona um conjunto de regras para verificar-se de aquilo é verdadeiro ou falso para 
retornar uma possível solução.
Um dos gargalos do sistema baseado em regras é a ordem em que as regras são apresentadas. Uma 
maneira de resolver este problema é utilizar um sistema de aprendizado de máquina para melhorar 
o desempenho.
Regras de produção
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Regras de produção
Para descrever como os seres humanos processam a informação simbólica, os pesquisadores 
da Inteligência Artificial criaram uma "linguagem de programação" chamada sistema de 
produção.
as regras de produção ou proposições "se-então" e1.
uma memória de trabalho.2.
Os sistemas de produção consistem de duas partes:
Dito de outra maneira, uma produção é uma instrução a um processador "reconhecer-agir" 
como o descrito acima. As regras de produção aplicam-se à memória de trabalho. Se tiverem 
êxito, contribuirão com alguma nova informação para a memória.
Uma pessoa acorda e olha o relógio-calendário e vê que é dia 15 de maio.•
"15 de maio" vai para a memória de trabalho e, por ativação, recupera-se uma 
produção:
•
"Se é 15 de maio, então é o aniversário da esposa". Um novo fato vai para a 
memória de trabalho:
•
"Hoje é o aniversário de Susana" e o processo continua quando, novamente por 
ativaçao, a produçâo
•
"se é aniversário de alguém. então é preciso pensar em um presente" é 
localizada. "Presente" é colocado na memória e o ciclo continua.
•
Exemplo:
O sistema de produção oferece um modelo do pensamento humano extremamente poderoso 
por ser discreto, simples e flexível.
O seu êxito em criar programas que modelam o comportamento humano leva os 
pesquisadores em IA a concetrarem a atenção no papel que as regras "se-então" 
desempenham no conhecimento humano.
Realmente, muitos sistemas especialistas podiam descrever-se como sistemas de produção.
Extraído de Paul Harmon, David King. Sistemas especialistas. Rio de Janeiro: Campus, 1988.
De <http://sistemasespecialistas.blogspot.in/2006/04/regras-de-produo.html> 
Ontologia (ciência da computação)
Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Em Ciência da Computação, Sistemas de Informação e Ciência da Informação, uma ontologia é 
um modelo de dados que representa um conjunto de conceitos dentro de um domínio e os 
relacionamentos entre estes. Uma ontologia é utilizada para realizar inferência sobre os objetos 
do domínio.
Indivíduos: os objetos básicos;•
Classes: conjuntos, coleções ou tipos de objetos1 ;•
Atributos: propriedades, características ou parâmetros que os objetos podem ter e 
compartilhar;
•
Relacionamentos: as formas como os objetos podem se relacionar com outros objetos.•
Ontologias são utilizadas em inteligência artificial, web semântica, engenhariade 
software e arquitetura da informação, como uma forma de representação de conhecimento sobre o 
mundo ou alguma parte deste. Ontologias geralmente descrevem:
1 Diferença de ontologia na Filosofia•
2.1 Indivíduos (exemplares)○
2.2 Classes (conceitos)○
2.3 Atributos○
2.4 Relacionamentos○
2 Elementos de uma ontologia•
3 Tipos de Ontologias•
4 Bibliotecas de ontologias•
5 Armazenamento de Ontologias em Banco de Dados•
6 Notas•
7 Ver também•
8 Ligações externas•
Índice
Diferença de ontologia na Filosofia
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Diferença de ontologia na Filosofia
O termo ontologia tem origem na Filosofia, onde é o nome de um ramo da metafísica ocupado 
da existência. De acordo com Tom Gruber da Stanford University, no entanto, o significado 
de ontologia para a ciência da computação é "uma descrição de conceitos e relacionamentos que 
devem ser considerados por um agente ou por uma comunidade de agentes." Ele especifica ainda 
que uma ontologia é geralmente escrita "como um conjunto de definições de um vocabulário 
formal."
Elementos de uma ontologia
Os modelos e implementações correntes de ontologias em ciência de computação compartilham 
muitas semelhanças estruturais, independentemente do contexto e da linguagem em que são 
expressas. Como mencionado acima, a maioria das ontologias descreve indivíduos (exemplares), 
classes (conceitos), atributos e relacionamentos. Esta seção descreve cada um desses componentes.
Indivíduos (exemplares)
Indivíduos (exemplares) são os componentes básicos de uma ontologia. Os indivíduos em uma 
ontologia podem incluir objetos concretos como pessoas, animais, mesas, automóveis, moléculas, 
planetas, assim como indivíduos abstratos como números e palavras. Para ser exata, uma ontologia 
não precisa necessariamente incluir indivíduos, porém um dos propósitos gerais de uma ontologia é 
apresentar um meio de classificação de indivíduos, mesmo que estes não sejam explicitamente 
parte da ontologia.
Classes (conceitos)
Pessoa, a classe de todas as pessoas;•
Molécula, a classe de todas as moléculas;•
Número, a classe de todos os números;•
Veículo, a classe de todos os veículos;•
Carro, a classe de todos os carros;•
Indivíduo, representando a classe de todos os indivíduos;•
Classe, representando a classe de todas as classes;•
Coisa, representando a classe de todas as coisas.•
Classes (conceitos) são grupos abstratos, conjuntos ou coleções de objetos. Eles podem conter 
indivíduos, outras classes, ou uma combinação de ambos. Alguns exemplos de classes2 :
Ontologias se diferenciam nos seguintes aspectos: se classes podem conter outras classes, se uma 
classe pode pertencer a si mesma, se existe uma classe universal (isto é, uma classe contendo tudo), 
etc. Algumas vezes estas restrições são feitas para evitar alguns paradoxos conhecidos.
Uma classe pode incluir ou estar incluída em outras classes. Por exemplo, Veículo inclui Carro, já que 
(necessariamente) qualquer coisa que é membro de Carro é também membro de Veículo. A relação 
de inclusão é utilizada para criar uma hierarquia de classes, geralmente com uma classe geral 
como Coisa no topo, e classes específicas como GM Celta 2008 na base.
Atributos
Nome: GM Celta•
Número_de_portas: 4•
Motor: {1.0, 1.3}•
Câmbio: 5-marchas•
Objetos em uma ontologia podem ser descritos através de atributos. Cada atributo tem pelo menos 
um nome e um valor, e é utilizado para armazenar informação que é específica para o objeto ligado 
a ele. Por exemplo, o objeto "GM Celta" tem atributos como:
O valor de um atributo pode ser um tipo de dados completo; neste exemplo, o valor do atributo 
chamado Motor é uma lista de valores, não um valor simples.
Relacionamentos
Um uso importante dos atributos é a descrição de relacionamentos (também conhecidos como 
relações) entre objetos na ontologia. Geralmente, uma relação é um atributo cujo valor é outro 
objeto na ontologia. Muito do poder das ontologias vem da habilidade de descrever estas relações. 
O conjunto de todas as relações descreve a semântica do domínio.
O tipo mais importante de relação é a relação de inclusão (é-superclasse-de, é-um, é-subtipo-de ou 
é-subclasse-de), que define quais objetos são membros de quais classes de objetos. Por exemplo, 
podemos notar que o "GM Celta" é-um "Carro", que, por sua vez, é-um "Automóvel".
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podemos notar que o "GM Celta" é-um "Carro", que, por sua vez, é-um "Automóvel".
A adição de relacionamentos é-um cria uma taxonomia hierárquica, uma estrutura de árvore que 
descreve que objetos se relacionam com quais outros. Nesta estrutura, cada objeto é um "filho" de 
uma "classe pai".
Outro tipo comum de relação é a do tipo parte-de que representa como objetos se combinam para 
formar objetos compostos. Por exemplo, se estender o exemplo de ontologia para incluir objetos 
como Rodas, diríamos que "Rodaé-parte-de GM Celta" já que uma roda é um dos componentes de 
um GM Celta.
Além das relações comuns como é-um e parte-de, as ontologias geralmente incluem outros tipos de 
relações que refinam ainda mais a semântica do modelo. Estas relações geralmente são específicas 
do domínio e são utilizadas para responder tipos particulares de questões.
Tipos de Ontologias
Uma ontologia de domínio (domain ontology ou domain-specific ontology) modela um domínio 
específico, ou parte do mundo. Ela representa os significados dos termos aplicados ao domínio em 
questão. Por exemplo, a palavra “carta” pode ter distintos significados. Uma ontologia sobre o 
domínio do jogo de pôquer poderia modelar seu significado como uma “carta de um jogo”, 
enquanto uma ontologia de um serviço postal poderia modelar seu significado como um “texto a ser 
entregue a um destinatário”.
Uma ontologia superior ou geral (upper ontology ou foundation ontology) é um modelo dos objetos 
comuns que são geralmente aplicáveis a uma grande variedade de ontologias de domínio. Classifica 
diferentes categorias existentes no mundo. Ela contém um glossário central que permite descrever 
termos em vários domínios, que contém noções gerais independentes para o problema ou dominio. 
Existem várias ontologias superiores padronizadas para uso, como: Dublin 
Core, GFO, OpenCyc/ResearchCyc, SUMO e DOLCE.
Uma ontologia de representação ou meta-ontologia (representation ontology ou meta-ontology) 
capturam as representações das primitivas usadas para formalizar o conhecimento numa dada 
familia ou sistema.
Já que as ontologias de domínio representam conceitos muito específicos, geralmente são 
incompatíveis entre si. À medida em que os sistemas dependem de ontologias de domínio, eles 
precisam mesclar ontologias em representações mais gerais. Isto representa um desafio para o 
engenheiro de ontologias. Atualmente, mesclar ontologias é um processo manual e que consome 
muito tempo e recursos. O uso de uma ontologia superior que forneça uma definição comum para 
termos chave pode tornar este processo menos custoso. Existem estudos a respeito de técnicas para 
mesclar ontologias, porém esta área de pesquisa ainda é muito teórica.
Bibliotecas de ontologias
O desenvolvimento de ontologias para a Internet levou ao surgimentos de serviços que 
disponibilizam listas ou diretórios de ontologias com mecanismos de buscas. Estes mecanismos 
foram chamados de bibliotecas de ontologias.
A DAML Ontology Library mantém um legado de ontologias em DAML.•
O SchemaWeb é um diretório de esquemas RDF expressos em RDFS, OWL eDAML+OIL.•
Os serviços abaixo são bibliotecas estáticas ou gerenciadas por pessoas:
O Swoogle é um diretório e mecanismo de busca para todos os recursos RDF disponíveis na 
Web, incluindo ontologias.
•
A biblioteca OntoSelect oferece um serviço similar para ontologias em RDF/S, DAML e OWL.•
OOntaria é um "diretório pesquisável e navegável de dados da web semântica", que foca em 
vocabulários RDF com ontologias OWL.
•
Os serviços abaixo são diretórios e mecanismos de busca. Eles incluem crawlers que vasculham a 
Web procurando por ontologias bem formadas.
Armazenamento de Ontologias em Banco de Dados
JENA•
SESAME•
3 Store•
Campo de pesquisa bastante ativo da Web Semântica atualmente, pois viabiliza aplicações utilizando 
ontologias. Existem os seguintes frameworks para isso:
Notas
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Ir para cima↑ Veja Classe (biologia) e Classe (programação), conceitos relevantes, mas não 
idênticos a noção de "classe" em ontologias.
1.
Ir para cima↑ Note que os nomes dados as classes são apenas convenções.2.
Notas
RDF•
DAML•
OWL•
Web semântica•
Arquitetura de dados•
Administração de dados•
Modelagem de dados•
Ver também
What is an ontology? (em inglês)•
The Protégé Ontology Editor and Acquisition System (em inglês)•
Patrícia Cunha França, Conceitos, classes ou universais: com o que é que se constrói uma 
ontologia?
•
Ligações externas
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37699830"
Categorias:
Web•
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•
Ciência da informação•
De <http://pt.wikipedia.org/w/index.php?title=Ontologia_(ci%C3%AAncia_da_computa%C3%A7%C3%
A3o)&printable=yes> 
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