Agentes que Raciocinam
Logicamente

      Prof. Júlio Cesar Nievola
                PPGIA
               PUC-PR
Um agente baseado em
conhecimento
• Componente central: a base de
  conhecimentos (KB ou BC)
• A BC é um conjunto de repre...
Um agente genérico baseado em
conhecimento
function KB-AGENT( percept) returns an action
  static:  KB, a knowledge base
 ...
Níveis de descrição de um agente
baseado em conhecimento
• Nível de conhecimento ou epistemológico:
  nível abstrato. Ex.:...
Construção de um agente
baseado em conhecimentos
• É possível construir um agente baseado em
  conhecimento “informando-o”...
O mundo do WUMPUS
Situação inicial e após um
movimento
Situação após o terceiro e o
quinto movimentos
Representação do conhecimento

• Permite expressar o conhecimento em uma
  maneira compreensível pelo computador
• É defin...
Conexão entre sentenças e fatos
Nomenclatura

• A partir de sentenças verdadeiras a vinculação
  gera somente sentenças verdadeiras
• KB vincula a: KB |= ...
Inferência

• Uma sentença é valida (ou tautologia ou
  uma sentença analítica) sse ela é verdadeira
  em todas as interpr...
Lógica

• Uma lógica consiste dos elementos:
  – Um sistema formal para descrever condições:
     • Sintaxe: descreve como...
Lógica Proposicional

• Na Lógica Proposicional símbolos
  representam fatos e podem ser ligados por
  conectivos booleano...
Linguagens Formais


         Linguagem             Compromisso Ontológico          Compromisso Epistemológico
           ...
Sintaxe da Lógica Proposicional

• As constantes lógicas verdadeiro e falso são, em si
  mesmas, sentenças
• Um símbolo pr...
Gramática BNF de Sentenças em
Lógica Proposicional
Sentença ® SentençaAtômica |
                     SentençaComplexa
Sent...
Semântica na Lógica
Proposicional
• A sentença verdadeira sempre tem como
  sua interpretação a forma como o mundo é
• A s...
Entrada de dados x sensores
Modelos
Regras de Inferência para a
Lógica Proposicional (1)
• Modus Ponens
               (a Þ b, a) ® b
• Eliminação-E
         ...
Regras de Inferência para a
Lógica Proposicional (2)
• Eliminação da dupla negação
                (Ø Ø a) ® a
• Resolução...
Um agente para o mundo do
WUMPUS (1)
Um agente para o mundo do
WUMPUS (2)
• Base de Conhecimentos:
  – Sentenças:
     ØS1,1       ØS2,1        S1,2
     ØB1,1...
Um Agente Baseado em
Conhecimento em Lóg. Prop.
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Agentes que RaciocAgentes que Raciocinam Logicamente

965 visualizações

Publicada em

Publicada em: Tecnologia, Educação
0 comentários
0 gostaram
Estatísticas
Notas
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Sem downloads
Visualizações
Visualizações totais
965
No SlideShare
0
A partir de incorporações
0
Número de incorporações
5
Ações
Compartilhamentos
0
Downloads
7
Comentários
0
Gostaram
0
Incorporações 0
Nenhuma incorporação

Nenhuma nota no slide

Agentes que RaciocAgentes que Raciocinam Logicamente

  1. 1. Agentes que Raciocinam Logicamente Prof. Júlio Cesar Nievola PPGIA PUC-PR
  2. 2. Um agente baseado em conhecimento • Componente central: a base de conhecimentos (KB ou BC) • A BC é um conjunto de representações de fatos acerca do “mundo” • Cada representação individual é uma sentença • As sentenças são expressas em uma linguagem de representação do conhecimento
  3. 3. Um agente genérico baseado em conhecimento function KB-AGENT( percept) returns an action static: KB, a knowledge base t, a counter, initially 0, indicating time TELL(KB,MAKE-PERCEPT-SENTENCE( percept, t)) action ¬ ASK(KB,MAKE-ACTION-QUERY(t)) TELL(KB,MAKE-ACTION-SENTENCE(action, t)) t ¬ t +1 return action
  4. 4. Níveis de descrição de um agente baseado em conhecimento • Nível de conhecimento ou epistemológico: nível abstrato. Ex.: A ponte Golden Gate liga São Francisco e Marin County • Nível lógico: conhecimento codificado em sentenças. Ex.: liga(PonteGG,SF,Marin) • Nível de implementação: é o nível executado na arquitetura de agentes. Ex.: lista de strings, tabela indexada etc.
  5. 5. Construção de um agente baseado em conhecimentos • É possível construir um agente baseado em conhecimento “informando-o” do que ele precisa saber. • Abordagem declarativa: o agente recebe o conhecimento na forma de sentenças em uma linguagem de representação • Aprendizagem: constrói-se um mecanismo de aprendizagem sobre as percepções
  6. 6. O mundo do WUMPUS
  7. 7. Situação inicial e após um movimento
  8. 8. Situação após o terceiro e o quinto movimentos
  9. 9. Representação do conhecimento • Permite expressar o conhecimento em uma maneira compreensível pelo computador • É definida por dois aspectos: – Sintaxe: descreve as formas corretas de se construir uma sentença – Semântica: realiza o mapeamento entre as sentenças e os fatos do “mundo” considerado, indicando a “crença” de um agente na sentença
  10. 10. Conexão entre sentenças e fatos
  11. 11. Nomenclatura • A partir de sentenças verdadeiras a vinculação gera somente sentenças verdadeiras • KB vincula a: KB |= a • Um procedimento de inferência que gera somente sentenças vinculadas é chamado de são • a é derivado de KB através de i: KB |- a • Um procedimento de inferência é completo se ele pode gerar uma prova para qualquer sentença que for vinculada
  12. 12. Inferência • Uma sentença é valida (ou tautologia ou uma sentença analítica) sse ela é verdadeira em todas as interpretações em todos os mundos possíveis • Uma sentença é satisfatível sse há pelo menos uma interpretação para a qual ela é verdadeira, caso contrário ela é insatisfatível.
  13. 13. Lógica • Uma lógica consiste dos elementos: – Um sistema formal para descrever condições: • Sintaxe: descreve como criar sentenças corretas • Semântica: estabelece as restrições sistemáticas na forma como as sentenças se relacionam com o mundo – Um sistema de prova: um conjunto de regras para deduzir as vinculações a partir de um conjunto de sentenças
  14. 14. Lógica Proposicional • Na Lógica Proposicional símbolos representam fatos e podem ser ligados por conectivos booleanos • Compromisso ontológica tem a ver com a natureza da realidade • Compromisso epistemológico se refere aos possíveis estados de conhecimento que um agente pode ter
  15. 15. Linguagens Formais Linguagem Compromisso Ontológico Compromisso Epistemológico (o que existe no mundo) (o que um agente acredita) Lógica Proposicional Fatos V/F/desconhecido Lógica de Primeira Ordem Fatos, objetos, relações V/F/desconhecido Lógica Temporal Fatos, objetos, relações, tempo V/F/desconhecido Teoria das Probabilidades Fatos Grau de crença 0…1 Lógica Difusa Grau de verdade Grau de crença 0…1
  16. 16. Sintaxe da Lógica Proposicional • As constantes lógicas verdadeiro e falso são, em si mesmas, sentenças • Um símbolo proposicional, como P é, em si mesmo, uma sentença • Parênteses em torno de uma sentença produzem uma sentença • Uma sentença pode ser formada pela combinação de sentenças mais simples através dos conectivos: Ù (conjunçao) Ú (disjunção) Þ (implicação) Û (equivalência) Ø (negação)
  17. 17. Gramática BNF de Sentenças em Lógica Proposicional Sentença ® SentençaAtômica | SentençaComplexa SentençaAtômica ® Verdadeiro | Falso SentençaComplexa ® (Sentença) |Sentença ConectivoSentença | ØSentença Conectivo ® Ù | Ú | Û | Þ
  18. 18. Semântica na Lógica Proposicional • A sentença verdadeira sempre tem como sua interpretação a forma como o mundo é • A sentença falsa sempre tem como sua interpretação a forma como o mundo não é Tabela-verdade
  19. 19. Entrada de dados x sensores
  20. 20. Modelos
  21. 21. Regras de Inferência para a Lógica Proposicional (1) • Modus Ponens (a Þ b, a) ® b • Eliminação-E (a1 Ù a2 Ù … Ù an) ® ai • Introdução-E (a1, a2, …, an) ® (a1 Ù a2 Ù … Ù an) • Introdução-OU ai ® (a1 Ú a2 Ú … Ú an)
  22. 22. Regras de Inferência para a Lógica Proposicional (2) • Eliminação da dupla negação (Ø Ø a) ® a • Resolução unitária (a Ú b, Øb) ® a • Resolução (a Ú b, Øb Ú g) ® a Ú g ou (Øa Þ b, b Þ g) ® Øa Þ g
  23. 23. Um agente para o mundo do WUMPUS (1)
  24. 24. Um agente para o mundo do WUMPUS (2) • Base de Conhecimentos: – Sentenças: ØS1,1 ØS2,1 S1,2 ØB1,1 B2,1 ØB1,2 – Regras: R1: ØS1,1 Þ ØW1,1 Ù ØW1,2 Ù ØW2,1 R2: ØS2,1 Þ ØW1,1 Ù ØW2,1 Ù ØW2,2 Ù ØW3,1 R3: ØS1,2 Þ ØW1,1 Ù ØW1,2 Ù ØW2,2 Ù ØW1,3 R4: S1,2 Þ W1,3 Ú W1,2 Ú W2,2 Ú W1,1
  25. 25. Um Agente Baseado em Conhecimento em Lóg. Prop.

×