Racioc nio
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Raciocínio. Viviane Torres da Silva [email protected] http://www.ic.uff.br/~viviane.silva/isma. Raciocínio. Racionalização é o processo cognitivo de ver a razão para uma determinada crença, conclusão ou ação Existem dois tipos de raciocínio: Raciocínio dedutivo Raciocínio indutivo

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Raciocínio

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Presentation Transcript


Racioc nio

Raciocínio

Viviane Torres da Silva

[email protected]

http://www.ic.uff.br/~viviane.silva/isma


Racioc nio1

Raciocínio

  • Racionalização é o processo cognitivo de ver a razão para uma determinada crença, conclusão ou ação

  • Existem dois tipos de raciocínio:

    • Raciocínio dedutivo

    • Raciocínio indutivo

  • Algoritmos utilizados

    • Encadeamento para traz (Backward channing)

    • Encadeamento para frente (Forward channing)

    • Lógica nebulosa


Racioc nio dedutivo

Raciocínio Dedutivo

  • O raciocínio dedutivo se baseia na análise de premissas, i.e., nas razões para chegar a conclusão

  • Se as premissas forem verdadeiras, a conclusão será verdadeira

  • Exemplo:

    • Premissa 1: Todos os seres humanos são mortais

    • Premissa 2: João é um ser humano

    • Conclusão: João é mortal

  • Varias lógicas formais foram propostas para descrever o raciocínio dedutivo:

    • Lógica modal, lógica proposicional, lógica de predicados, …


Racioc nio indutivo i ii

Raciocínio IndutivoI/II

  • A verdade das premissas não garante a verdade da conclusão

  • A conclusão de um argumento indutivo descreve a probabilidade da conclusão ser verdadeira

  • Normalmente se utiliza quando é difícil ou impossível conhecer todos os fatos para chegar a conclusão


Racioc nio indutivo ii ii

Raciocínio IndutivoII/II

  • Exemplo:

    • Premissa: O sol nasceu no oriente todas as manhãs até hoje

    • Conclusão: O sol nascerá no oriente amanhã

    • Premissa: Todas as pessoas que vi nesta cidade são baixas

    • Conclusão: Todas as pessoas desta cidade são baixas


Forward channing e backward channing

Forward channing e Backward channing


Regras if then

Regras If…Then

  • Uso de regras if…then para fazer a representação do conhecimento em aplicações de Inteligência Artificial

  • Dois exemplos de algoritmos que se baseiam em regras if…then:

    • Forward chaining

    • Backward chaining

  • Forward channing: utilizado para produzir novos fatos

  • Backward channing: verifica se a conclusão é verdadeira ou falsa


Forward channing i v

Forward channing I/V

  • O encadeamento começa com o conjunto de dados disponíveis para alcançar a conclusão

  • Utiliza regras de inferência para extrair novos dados até alcançar a conclusão

  • Uma máquina de inferência que utiliza forward channing busca no conjunto de regras de inferência uma onde a condição no IF seja verdadeira

  • Quando encontra, a regra é executada e a informação no THEN passa a ser verdade, i.e., o novo dado entra no conjunto de dados da máquina


Forward channing ii v

Forward channing II/V

  • São três os elementos básicos:

    • A base de regras e os fatos

    • A memória de trabalho para guardar os dados durante a inferência

    • A máquina de inferência que executa as regras

  • Exemplo:

    Regra 1: IF num_rodas < 4 THEN veículo=bicicleta

    Regra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim

    THEN veículo=veículo_motorizado

    Regra 3: IF veículo=veículo_motorizado and tamanho=grande

    THEN veículo=ônibus


Forward channing iii v

Forward channing III/V

  • Fatos iniciais na base de dados:

    • Num_rodas=4, motor=sim, tamanho=grande

      Regra 1: IF num_rodas < 4 THEN veículo=bicicleta

      Regra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim

      THEN veículo=veículo_motorizado

      Regra 3: IF veículo=veículo_motorizado and tamanho=grande

      THEN veículo=ônibus

FALSO

VERDADEIRO

INCLUSÃO NA MEMÓRIA

VERDADEIRO

INCLUSÃO NA MEMÓRIA


Forward channing iv v

Forward channing IV/V

  • Fatos finais na base:

    • Num_rodas=4

    • motor=sim

    • tamanho=grande

    • veículo=veículo_motorizado

    • veículo=ônibus


Ciclo do forward channing v v

Ciclo do Forward channing V/V

  • Colocar as regras na máquina de inferência e colocar todos os dados na base da fatos na memória

  • Verificar se as condições para executar as regras estão na memória. O conjunto de regras que tem as condições na memória chamamos conjunto de conflitos

  • Utilizar um algoritmo para selecionar uma regra do conjunto

  • Atualizar a memória com os fatos criados pela nova regra

  • Repetir os passos 2, 3 e 4 até que não existam mais regras no conjunto


Backward channing i iv

Backward channing I/IV

  • A conseqüência ou conclusão é avaliada primeiro

  • Utiliza as regras para responder perguntas que verificam se a conseqüência é verdadeira ou falsa

  • Somente as regras que são relevantes à pergunta são executadas


Exemplo backward channing ii iv

Exemplo: Backward channing II/IV

  • Vamos supor que queremos saber se o veículo que temos é um ônibus

  • Começamos com a memória vazia

  • Testamos a regra que verifica se o veículo é um ônibus

    Regra 3: IF transporte=veículo_motorizado and tamanho=grande

    THEN veículo=ônibus

  • Para que o veículo seja um ônibus é necessário que as condições na regra 3 sejam verdadeiras


Exemplo backward channing iii iv

Exemplo: Backward channing III/IV

  • A condição veículo=veículo_motorizado está relacionada a regra 2, então …

  • Para que as condições na regra 3 sejam verdades, é necessário que as condições na regra 2 sejam verdade

    Regra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim

    THEN veículo=veículo_motorizado

  • Verifico se a informação num_rodas >= 4 e motor=sim, e tamanho=grande estão na memória. Se não estão, então perguntar ao usuário se seu veículo tem estas propriedades


Ciclo do backward channing iv iv

Ciclo do Backward channing IV/IV

  • Colocar as regras na máquina de inferência e colocar todos os fatos da base de fatos na memória

  • Especificar a conclusão que deve ser confirmada

  • Encontrar o conjunto de regras que tenha a conclusão no termo THEN

  • Pegar uma regra do conjunto de regras

  • Tentar verificar se a regra é verdadeira verificando todos os antecedentes

  • Repetir os passos 3, 4 e 5 até que não tenha mais regras que executar. Perguntar ao usuário se necessário


L gica nebulosa fuzzy logic

Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic)


L gica cl ssica

Lógica Clássica

  • Uma declaração é verdadeira ou falsa

  • Uma declaração não pode ser ao mesmo tempo parcialmente verdadeira ou parcialmente falsa

  • A e ¬ A formam todas as possibilidades para A

  • Lógica difusa ou nebulosa viola estas premissas


L gica nebulosa

Lógica Nebulosa

  • Algo pode e deve coexistir com seu oposto

  • A experiência humana não pode ser classificada sempre como verdadeira ou falsa

  • O sim ou o não podem ser respostas incompleta

    • Alguém pode ter dúvida sobre a resposta

  • Conjunto da lógica clássica:

    • O elemento pertence ou não ao conjunto

  • Conjunto nebuloso:

    • A certeza com a que um elemento pertence ao conjunto varia entre [0,1]

agradável

quente

frío


Racioc nio na l gica nebulosa

Raciocínio na Lógica Nebulosa

  • Transformação das variáveis do problema em valores nebulosos

  • Aplicação dos operadores nebulosos

  • Aplicação da implicação

  • Combinação entre todas as saídas nebulosas possíveis

  • Transformação de resultado nebuloso em resultado nítido


Racioc nio com normas

Raciocínio com Normas


Objetivo parte i

Objetivo(Parte I)

  • Como um agente sabe o conjunto das normas aplicado a ele?

    • Normas que estão ativas e que necessitam ser seguidas

  • Como um agente sabe que outros agentes violaram normas?

    • Normas violadas por outros agentes podem influenciar o comportamento de outro agente

  • Implementar um mecanismo que pode, de acordo com o conjunto de ações, dizer para os agentes quais são as normas ativas e as violadas


Implementando normas com jess

Implementando Normas com JESS

  • Jess é um sistema baseado em regras que mantém uma coleção de fatos na sua base de conhecimento

  • Fatos são incluídos na base de fatos e regras são ativadas de acordo com os novos fatos

  • Regras: LHS => RHS

    • LHS (left-hand side): lado esquerdo da regra

      • Fatos que foram incluídos na base

    • RHS (right-hand side): lado direito da regra

      • Fatos que serão incluídos na base


Implementando normas com jess1

Implementando Normas com JESS

  • Fatos:

    • As ações executadas pelos agentes

    • Os objetos no ambiente

    • A informação sobre as normas: cumprida, ativa, inativa, e violada

    • A informação sobre as punições e os prêmios

  • Regras:

    • Ativar e desativar uma norma

    • Informar sobre o cumprimento e a violação de uma norma

    • Informar sobre as punições e os prêmios de um agente


Normas x regras em jess

Normas x Regras em Jess

  • Cada norma normalmente está associada a 4 regras em Jess

    Regra 1: Ativa a norma de acordo com as condições de ativação

    Regra 2: Desativa a norma de acordo com as condições de desativação

    Regra 3: Informa sobre o cumprimento da norma e os prêmios se a norma foi cumprida

    Regra 4: Informa sobre a violação da norma e as punições se a norma foi violada


Tipos de normas

Tipos de Normas

  • Obrigação, permissão ou proibição simples

  • Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato (ou se um fato ocorre)

  • Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer depois de um fato (e se um fato ocorre)

  • Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer se um fato ocorre

  • Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer entre dois fatos (e se um fato ocorre)


Obriga o permiss o ou proibi o simples

Obrigação, permissão ou proibição simples

  • Obrigação, permissão ou proibição para executar uma ação X

  • Regra 2 (desativar norma) não pode ser implementada

  • Proibição

    • Ativa a proibição

    • -- Não é possível informar sobre o cumprimento e dar prêmios ao agente pois esta norma está sempre ativa

    • Informar sobre a violação e a punição se a ação X foi executada

  • Obrigação

    • Ativa a obrigação

    • Informa sobre o cumprimento e o prêmio se a ação X foi executada

    • -- Não é possível verificar a violação pois a qualquer momento o agente pode executar a obrigação


Obriga o permiss o ou proibi o simples1

Obrigação, permissão ou proibição simples

  • Permissão

    • Ativa a permissão

    • -- Não faz sentido informar sobre o cumprimento e sobre o prêmio

    • -- Não existe violação pois a qualquer momento o agente pode executar a ação


Exemplo proibi o simples

Exemplo: Proibição simples

  • O jogador de futebol não pode pegar a bola com a mão

  • Punição: O árbitro informa sobre o pênalti

  • Proibição: regras

    • Ativa a proibição

    • -- (norma nunca é desativada)

    • -- Não é possível informar sobre o cumprimento e dar prêmios ao agente pois esta norma está sempre ativa

      ;(rule i)

      (defrule handleBall_rule_i

      =>

      (assert (FORBIDDEN-non-dialogical-action-plan … (status ACTIVATED))))


Exemplo proibi o simples1

Exemplo: Proibição simples

  • Informar sobre a violação e a punição se a ação X foi executada

    ;(rule iv)

    (defrule handleBall_rule_iv

    ?forbidden <- (FORBIDDEN-non-dialogical-action-plan …)

    ?factViolatingNorm <- (non-dialogical-action-plan

    (plan play) (action handleBall)... )

    =>

    (if (= (fact-slot-value ?factViolatingNorm role)

    (fact-slot-value ?forbidden role)) then

    (assert (NormStatus_per_Agent

    (agent (fact-slot-value ?factViolatingNorm entity))

    (norm (fact-id ?forbidden))(status VIOLATED)

    (reason (fact-id ?factViolatingNorm))))

    (assert (PUNISHMENT …))

    )


Obriga o permiss o ou proibi o que deve ocorrer antes de um fato y

Problema

Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y

  • Obrigação para executar a ação X antes de um fato Y

  • Obrigação

    • Ativar a obrigação

    • Desativar a obrigação se a obrigação está ativa e Y é incluído na base de fatos

    • Informar sobre o cumprimento e o premio se a ação X é executada e a obrigação está ativa

    • Informar sobre a violação e a punição se a obrigação está desativada e a ação X não foi executada

Solução: Verificar se existe uma informação de cumprimento da norma


Obriga o permiss o ou proibi o que deve ocorrer antes de um fato y1

Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y

  • Permissão para executar a ação X antes de um fato Y

  • Permissão

    • Ativar a permissão

    • Desativar a permissão se a permissão está ativa e Y é incluído na base de fatos

    • ---

    • Informar sobre a violação e a punição da permissão se a ação X foi executada depois de Y


Obriga o permiss o ou proibi o que deve ocorrer antes de um fato y2

Problema

Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y

  • Proibição para executar a ação X antes de um fato Y

  • Proibição

    • Ativar a proibição

    • Desativar a proibição se a proibição está ativa e Y é incluído na base de fatos

    • Informar sobre o cumprimento e o prêmio se a norma é desativada e a ação X não foi executada

    • Informar sobre a violação e a punição se a proibição está ativada e a ação X é executada

Solução: Verificar se existe uma informação sobre violação da norma


Exemplo obriga o que deve ocorrer antes de um fato y

Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y

  • O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida

  • Obrigação

    • Ativar a obrigação

      ;(rule i)

      (defrule checkEquipment_rule_i

      =>

      (assert (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status ACTIVATED))))


Exemplo obriga o que deve ocorrer antes de um fato y1

Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y

  • O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida

  • Obrigação

    • Desativar a obrigação se a obrigação está ativa e Y está na base de fatos

      ;(rule ii)

      (defrule checkEquipment_rule_ii

      ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status ACTIVATED))

      ?factDeactivatingNorm <- (dialogical-action (scene game) (state si)(content gameStart)...)

      =>

      (modify ?obliged (status DEACTIVATED))

      )


Exemplo obriga o que deve ocorrer antes de um fato y2

Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y

  • O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida

  • Obrigação

    • Informar sobre o cumprimento e o prêmio se a ação X é executada e a obrigação está ativa

      ;(rule iii)

      (defrule checkEquipment_rule_iii

      ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status ACTIVATED))

      ?factFulfillingNorm <- (non-dialogical-action-plan

      (plan managingGame) (action checkEquipment) ...)

      =>

      (if (= (fact-slot-value ?factFulfillingNorm entity)

      (fact-slot-value ?obliged entity)) then

      (assert (NormStatus_per_Agent

      (norm (fact-id ?obliged))

      (agent (fact-slot-value ?factFulfillingNorm entity))

      (status FULFILLED) (reason (fact-id ?factFulfillingNorm))))

      (assert (REWARD ...))) )


Exemplo obriga o que deve ocorrer antes de um fato y3

Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y

  • O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida

  • Obrigação

    • Informar sobre a violação e a punição se a obrigação está desativada e a ação X não foi executada

      ;(rule iv)

      (defrule checkEquipment_rule_iv

      ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status DESACTIVATED))

      =>

      (bind ?result (assert (NormStatus_per_Agent

      (agent (fact-slot-value ?agent agents)) (norm ?obliged) (status FULFILLMENT))))

      (try

      (= false ?result) ; the agent has fulfilled the norm

      catch

      (modify ?result (status VIOLATED))

      (assert (PUNISHMENT ...)) )


Racioc nio sobre normas parte ii i v

Raciocínio sobre normas (Parte II)I/V

  • Agentes que executam em um sistema normativo necessitam raciocinar sobre as normas do sistema. Por exemplo:

    • Perceber se a norma foi violada ou foi cumprida

    • Detectar os conflitos e solucionar os mesmos

    • Poder escolher as normas que desejam cumprir e as que desejam violar

    • ....

  • Conclusão: o processo de raciocínio de um agente normativo é mais complexo que o raciocínio de um agente não normativo

  • Existem várias abordagens que implementam agentes normativos BDI (Belief, Desires, Intention)

    • Elas estendem a arquitetura BDI para poder implementar o raciocínio com normas.


Racioc nio sobre normas ii v

Raciocínio sobre normasII/V

  • Arquitetura BDI (Belief, Desire, Intention)


Racioc nio sobre normas alguns trabalhos no tema iii v

Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema III/V

BOID architecture [10]

  • Considera a influência de obrigações, crenças, intenções e dos objetivos atuais na geração dos novos objetivos

  • A influência ocorre de acordo com o tipo do agente.

    • Realista: as crenças são mais valorizadas que os outros itens

    • Egoísta: desejos são mais valorizados que as obrigações

    • Social: obrigações mais valorizadas que os desejos

      NBDI (Norm-Belief-Desire-Intention) architecture [11]

  • Verifica se o agente é o responsável por cumprir com a norma

  • Percebe que a norma foi ativada ou desativada

  • Permite escolher as normas que vai cumprir ou violar

  • Permite escolher os objetivos com base na normas


Racioc nio sobre normas alguns trabalhos no tema iv v

Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema IV/V

ANA architecture [12]

  • Verificar se o agente é o responsável por cumprir com a norma

  • Perceber que a norma foi ativada ou desativada

  • Perceber que a norma foi violada ou foi cumprida

  • Detectar os conflitos e solucionar os mesmos

  • Poder escolher as normas que desejam cumprir e as que desejam violar

  • Escolher seus objetivos com base na normas que desejam cumprir e violar

  • Escolher os planos a serem executados com base nas normas que desejam cumprir e violar


Racioc nio sobre normas alguns trabalhos no tema v v

Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema V/V

ANA architecture [12]


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