O documento discute ontologias no contexto de inteligência artificial, definindo ontologias como a organização de objetos em categorias com propriedades e relações definidas. Explica que ontologias específicas foram usadas com sucesso em muitos programas de IA e destaca pontos importantes como composição, taxonomias, propriedades e como lidar com imprecisões. Também discute a Web Semântica, RDF e OWL como linguagens para definir ontologias na Web.

1. CADERNOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplos em Python
Prof. Ronaldo F. Ramos, Dr
23 de julho de 2020
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2. ONTOLOGIAS
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3. Domı́nios de Brinquedo
Em pequenos domı́nios (domı́nios de brinquedo) qualquer um dos
esquemas representacionais usados aqui vai funcionar
razoavelmente, mas não quando o problema aumenta de escala.
Precisaremos de um método eficaz para representar eventos,tempo,
objetos, relações e crenças.
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4. Ontologia Superior x Ontologia Especı́fica
[FONTE: Russel and Norvig, AIMA]
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5. Ontologia Especı́fica
Todos os programas de sucesso em IA usaram ontologias
especı́ficas.
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6. Pontos Importantes
→ Organização de objetos em categorias
→ Definições de propriedades e relações diversas entre os objetos
→ Criação de taxonomias e hierarquias taxonômicas
→ Pariticionamentos ou decomposições exaustivas
→ Mecanismos de composição
→ Meios para contornar as imprecisões e inexatidões das
definições
→ Que se permita trabalhar com medidas
→ Trabalhar com tempos e eventos(Fı́sicos e mentais)
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7. Web Semântica
Conceito criado por TIM Berners Lee em 2001. A ideia da rede
semântica não é que a WEB se torne uma grande IA, mas que os
dados possuam significado permitindo melhorar processos de busca
e inferência.
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8. RDF - Resource Description Framework
Resource Description Framework (RDF) é uma famı́lia de
especificações da World Wide Web Consortium (W3C)
originalmente planejada como um modelo de dados para
metadados.
FONTE : WIKIPEDIA
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9. OWL
A OWL (Ontology Web Language) é uma linguagem para definir e
instanciar ontologias na World Wide Web. Uma ontologia OWL
pode incluir descrições de classes e suas respectivas propriedades e
seus relacionamentos. OWL foi projetada para o uso por aplicações
que precisam processar o conteúdo da informação ao invés de
apenas apresentá-la aos humanos.
FONTE : IDEM
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10. Ontologias para descrição de Dados
Ontologias para descrição de dados acabam por transformar os
dados em conhecimento permitindo a realização de inferências e
aplicação das diversas técnicas de IA que funcionam como
elementos processadores do conhecimento.
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11. Triplo Aspecto da Conceitualização
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12. Desfuncionalidade
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13. Porque usar Ontologias (No sentido descritivo)?
→ Compartilhar a compreensão comum da informação entre
pessoas e softwares (agentes)
→ Permitir a reutilização de um conhecimento de domı́nio
→ Analisar, estudar e ampliar o conhecimento de um domı́nio
especı́fico
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14. Processo de Desenvolvimento de Ontologias
→ Processo Iterativo de Engenharia do Conhecimento
→ Não existe apenas um caminho correto
→ Foca na conceitualização ou descrição de objetos (reais ou
não)
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15. Passos
1 Determinar o domı́nio e o escopo da Ontologia
2 Verificar a possibilidade de reutilização de ontologias
existentes
3 Enumerar os termos mais importantes a serem utilizados
4 Definir classes (conceitos) e sua hierarquia
5 Definir as propriedades das classes (slots)
6 Definir as restrições destas propriedades (facets)
7 criar instâncias das classes
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16. FIM
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