La Rappresentazione della Conoscenza memorie di una mente artificiale



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14.11.2018
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La Rappresentazione della Conoscenza

  • memorie di una mente artificiale


Importanza della conoscenza

  • per l’uomo

  • (se non sa come aprire il frigorifero

  • resta a stomaco vuoto)

  • per il calcolatore

  • (se non sa come sommare due interi sarà sostituito da una calcolatrice)



Definiamo la rappresentazione della conoscenza

  • E’ lo studio di come sia possibile rappresentare la conoscenza del mondo e quali tipi di ragionamento possono essere fatti con tale conoscenza.



Conoscenza e intelligenza artificiale

  • Un sistema, per essere considerato

  • “intelligente” deve poter:

  • rappresentare ed elaborare conoscenza “sfumata” e “incompleta”

  • risolvere problemi anche in presenza di informazioni frammentarie ed ambigue

  • apprendere



La base di conoscenza

  • contiene la conoscenza del sistema;

  • a differenza di una base di dati:

    • può contenere informazioni parziali
    • può essere espressa in un linguaggio simbolico dichiarativo
    • permette l’inferenza di nuovi fatti a partire da quelli che vi sono contenuti


Vogliamo realizzare un sistema di IA: che fare?

  • E’ necessario scegliere uno:

  • schema per la rappresentazione della conoscenza



Requisiti di uno schema (1)

  • adeguatezza di rappresentazione

  • adeguatezza inferenziale

    • per manipolare la conoscenza contenuta nel dominio e ricavare nuova conoscenza


Requisiti di uno schema (2)

  • efficienza inferenziale

    • per guidare l’inferenza verso le soluzioni più promettenti
  • efficienza di acquisizione

    • per acquisire facilmente nuova conoscenza


I formalismi classici

  • formalismi procedurali

    • sistemi a regole
    • logica del primo ordine
  • formalismi dichiarativi

    • reti semantiche
    • frame


Sistemi a regole - rappresentazione -

  • Sono costituiti da tre moduli distinti:

  • un insieme di regole di produzione

  • una memoria di lavoro

  • un motore inferenziale (interprete)



Sistemi a regole - ragionamento (1) -

  • Ogni regola di produzione è composta da:

  • un antecedente, che esprime una situazione o premessa;

  • un conseguente, che afferma la conclusione da trarre se la premessa è vera

  • Se antecedente allora conseguente

  • condizioni azioni



Sistemi a regole - ragionamento (2) -

  • L’attivazione di una regola comporta una modifica della memoria di lavoro che costituisce la rappresentazione del mondo.

  • L’interprete ha il compito di riconoscere le premesse vere confrontandole con il contenuto della memoria di lavoro ed eseguire le azioni conseguenti all’attivazione delle regole. Se ci sono più regole attivabili deve risolvere i conflitti.



Sistemi a regole - ragionamento (3) -

  • Possono generarsi catene di inferenze :

  • Due metodi per la generazione di catene:

  • concatenamento in avanti (forward chaining)

  • concatenamento all’indietro (backward chaining)

    • si parte da un obiettivo e si cerca di dimostrarne la
    • coerenza con i dati iniziali applicando le regole all’indietro


Sistemi a regole - esempio 1a -

  • Un esempio “astratto”:

  • Insieme della regole :

  • Se

  • “x è una disciplina priva di solidi fondamenti teorici”

  • and

  • “x non fornisce prove empiriche”

  • Allora

  • “x non ha alcun fondamento scientifico”



Sistemi a regole - esempio 1b -

  • Memoria di lavoro :

  • “L’astrologia è una disciplina priva di

  • solidi fondamenti teorici”

  • “L’astrologia non fornisce prove

  • empiriche”



Sistemi a regole - esempio 1c -

  • Il motore inferenziale fa il confronto tra “x”

  • e “astrologia” e attiva la regola: nella memoria

  • di lavoro sarà aggiunto il seguente fatto:

  • 3. “L’astrologia non ha alcun fondamento

  • scientifico.”



Sistemi a regole - esempio 2a -

  • Un esempio più concreto: ordinamento di persone (di 3 altezze diverse) per foto di gruppo, dal più basso al più alto, da sinistra a destra.



Sistemi a regole - esempio 2b -



Sistemi a regole - vantaggi -

  • semantica delle regole molto intuitiva

  • si adattano a domini di ogni genere

  • tramite meta-regole possono fornire

  • spiegazioni per motivare l’attivazione

  • delle regole



Sistemi a regole - … e limiti -

  • mal si prestano a modifiche della base di conoscenza

  • fase di confronto computazionalmente

  • molto dispendiosa



Logica del primo ordine - rappresentazione -

  • La conoscenza è rappresentata per mezzo di predicati :

  • assume (Gabriele, vaccino)

  • Conoscenza iniziale: assiomi

  • Conoscenza nuova: teoremi



Logica del primo ordine - ragionamento -

  • Per dedurre nuovi teoremi si usano

  • regole di inferenza composte da:

  • un insieme di premesse

  • una conclusione

  • assume (Paolo, vaccino), omeopatico (vaccino)

  • prende (Paolo, influenza)



Logica del primo ordine - vantaggi -

  • - rappresentazione intuitiva della conoscenza:

  • “Tutti i pianeti sono attratti dal Sole”

  • diventa

  • x: pianeta(x)  attratto(x, Sole)

  • - semantica chiara e definita:

  • ci sono metodi standardizzati per

  • determinare il significato di un’espressione



Logica del primo ordine - … e limiti -

  • - monotòna:

  • l’aggiunta di un teorema non provoca la cancellazione di un teorema precedente

  • - inefficiente:

  • la dimostrazione automatica coinvolge metodi di ricerca di natura esponenziale



Reti semantiche - rappresentazione (1) -

  • Una rete semantica è una struttura

  • reticolare composta da nodi ed archi:

  • i nodi rappresentano oggetti, concetti

  • o eventi

  • gli archi rappresentano relazioni di vario tipo tra i nodi



Reti semantiche - un po’ di storia -

  • Nascono come modo di rappresentare il significato di parole del linguaggio naturale:

  • arco = predicato

  • nodo = soggetto, complemento, ecc.

  • Vengono proposte come modello della memoria

  • umana: strutture complesse in relazione tra loro

  • per modellare dipendenza, tipicità, somiglianza, ecc



Reti semantiche - rappresentazione (2) -



Reti semantiche - rappresentazione (3) -

  • Gli archi "è" ed "è un" costruiscono gerarchie ereditarie e permettono di trarre le seguenti conclusioni:

  • - Cirillo è un gatto (vero)

  • - Cirillo è un felino (vero)

  • - Un gatto è un felino (vero)



Reti semantiche - rappresentazione (4) -

  • Gli altri archi, etichettati come "sa",

  • "appartiene" e "studiato da" forniscono, tra

  • gli altri, i seguenti fatti:

  • - Cirillo sa miagolare (vero)

  • - Cirillo appartiene al regno animale (vero)

  • - Cirillo è studiato dagli zoologi (non

  • necessariamente vero)



Reti semantiche - ragionamento -

  • Le reti semantiche sono spesso utilizzate per:

  • rappresentare la memoria di lavoro di

  • un sistema a regole

  • rappresentare la base di conoscenza di

  • un sistema esperto

  • in entrambi i casi la componente inferenziale (esterna alla rete) interroga la rete stessa per estrarre la conoscenza



Reti semantiche - vantaggi (1) -

  • - rappresentazione intuitiva e facilmente

  • comprensibile della conoscenza

  • - sono in grado (diversamente dalla FOL) di

  • gestire conoscenze di default ed eccezioni



Reti semantiche - vantaggi (2) -



Reti semantiche - … e limiti (1) -

  • sono poco espressive:

    • per rappresentare concetti semplici sono talvolta necessarie reti gigantesche (per questo sono stati introdotti i frame)
  • non hanno una semantica formale

  • standardizzata



Reti semantiche - … e limiti (2) -

  • - pongono problemi di eredità multipla:



Frame - rappresentazione -

  • Un frame è una struttura dati formata da coppie:

  • attributo (slot) + valore (filler)

  • che descrive una entità del mondo.

  • Un filler può essere

    • un valore specifico
    • un riferimento ad un altro frame
    • un valore di default
    • una procedura da attivare in certi casi (demone)


Frame - ragionamento -

  • Una caratteristica importante è l’ ereditarietà:

  • Un frame discendente di un altro frame eredita tutti gli slot e i rispettivi valori

  • Sono come i nodi di una rete semantica ma arricchiti da una struttura che individua delle proprietà



Frame - un esempio -



Frame - vantaggi -

  • - permettono rappresentazioni

  • compatte anche di concetti complessi

  • - piuttosto efficienti da elaborare

  • - facile gestione dei default



Frame - … e limiti -

  • - non esiste una semantica formale

  • universalmente accettata



La logica descrittiva



La logica descrittiva

  • è una contrazione della logica del primo ordine :

  • perde : variabili, quantificatori, connettivi,

  • ecc.  espressività

  • guadagna : efficienza computazionale,

  • intuitività dei frame





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