ENGENHARIA DE CONHECIMENTO: PRINCÍPIOS E MÉTODOS

ENGENHARIA DE CONHECIMENTO: PRINCÍPIOS E MÉTODOS Alunos: Ronny A. Caytano Terán Dalvir Maguerroski “Knowledge Engineering: Principles and Methods”Autores: Rudi Studer, V.Richard Benjamins and Dieter FenselDisciplina: DAS 6607 – Prof. Guilherme Bittencourt

Introdução • Nos inícios da pesquisa sobre Inteligência Artificial (AI) foi focalizado no desenvolvimento de formalismos, mecanismos de inferência e ferramentas para operar Sistemas Baseados em conhecimento(Knowledge-Based Systems - KBSs). • Os esforços do desenvolvimento foram restringidos à realização de KBSspequeno a fim de estudar a praticabilidade das diferentes aproximações. • Embora estes estudos ofereceram resultados prometedores, A transferência desta tecnologia no uso comercial a fim de construir KBSsgrandesfalhou em muitos casos.

Engenharia de conhecimento (KE) • O objetivo desta disciplina é fazer o processo de construir KBSs de uma arte em uma disciplina da engenharia, de uma maneira sistemática e controlável. • Isto requer o análises do processo de construção, manutenção e desenvolvimento de métodos apropriados, de línguas, e de ferramentas especializadas para desenvolver KBSs.

Processo de transferência • Onde o conhecimento humano era transferido para uma base de conhecimento. • Esta transferência foi baseada na suposição que o conhecimento que é requerido pelo KBSs já existe e apenas tem que ser coletado e implementado. • Este conhecimento foi implementado em algum tipo de regras de produção que foram executadas por um intérprete de regras associado.

Processo de transferência • Uma análise cuidadosa das várias regras mostrou que: • Diferentes tipos de conhecimento são representados de maneira uniforme. • Alguns tipos de conhecimento não são representados. • Nível de detalhe é muito alto para o modelo conceptual. • A descrição do problema em si é constantemente misturada com aspectos de implementação.

Além disso, A aquisição de conhecimentos de fontes de conhecimento previamente existentes, como proposto pelo processo de transferência, não permite modelar de forma adequada a importância de conhecimento tácito, para as capacidades de solução de problemas de especialistas humanos. Processo de transferência

Processo de modelagem • O conhecimento é modelado de forma independente de aspectos de implementação, permitindo implementar e modelar explicitamente diferentes tipos de conhecimentos na solução de um problemas comparáveis com um experto humano. • Isto no intenta criar modelo exato de conhecimento para simular o processo cognitivo para um experto em geral, pero sim criar um modelo que tenha resultados similares na solução de um problema, para um problema na área de interesse.

Caracterização do processo de modelagem • Como todo modelo o conjunto de modelos de conhecimento é somente uma aproximação da realidade. • O processo de modelagem é um processo cíclico. • O processo de modelagem é dependente de interpretações, muitas vezes subjetivas, do engenheiro de conhecimento.

Método de solução de problemas ( Problem- Solution Method-PSMs) • Clancey: Abstraiu este comportamento comum a um padrão genérico de inferência chamado Classificação Heurística, que descrevem o comportamento na solução do problema deste sistema um nível abstrato, chamado Nível de Conhecimento(Knowledge Level – KL). • Descrição de processo de solução de problemas deve de ser especificada em termos de: • Objetivos. • Ações. • Conhecimento necessário.

Método de solução de problemas (PSMs)Classificação Heurística Confrontar Heurístico Solução abstrata ou Hipóteses Abstração de dados Abstrair Especificar Dados Soluções Papel de conhecimento. Ação de inferência. Fluxo de dados e conhecimento.

Métodos de desenvolvimento de KBSs • Método de limitação de papeis (RLM). • Tarefas genéricas (GT). • CommonKADS. • Mike. • Protégé – II.

Método de limitação de papeis (Role Limiting Methods - RLM) • O RLM pode ser caracterizado como uma ferramenta (Shell) de desenvolvimento de KBSs. Onde esta ferramenta contem a implementação de um PSM específico. • A estrutura predefinida de base de conhecimento de enfoque RLM pode ser usada para orientar o processo de aquisição de conhecimento, pois o tipos de conhecimento que dedem ser fornecidos pelo especialista de domínio são especificados apriori.

Método de limitação de papeis configurável (CRLM) • UM PSM complexo pode ser decomposto em varias subtarefas, estas podem ser resolvidas por métodos alternativos. • Como tarefas podem possuir subtarefas em comum. • CRLM disponibiliza um conjunto pré-definido de diferentes métodos para resolver diferentes subtarefas (pode ser configurado pela seleção de um método para cada subtarefa identificada).

Tarefas Genéricas (Generic Task - GT) São blocos de desenvolvimento que podem ser reutilizados para a construção de KBSs. • Uma GT é associada com uma descrição genérica de suas entradas e saídas. • Uma GT tem um esquema fixo de tipos de conhecimento especificando a estrutura de conhecimento de domínio necessária para resolver uma tarefa. • Uma GT inclui uma estratégia de solução de problema detalhando passos de inferência bem como uma seqüência em que esses passos devem ser executados.

Tarefas Genéricas - GT • Portanto, uma GT contem uma estratégia de solução de problemas e uma coleção de estruturas de conhecimento fixas. • Alem disso, uma ferramenta genérica denominada arquiteturas especifica de tarefa pode implementar KBS específico como instancia de tipos de conhecimento pré-definidos, utilizando termos específicos de domínio.

Estrutura de tarefa Diagnóstico Arvore de Decisão Classificação Estatística Arvore de Decisão Abstrair Refinar Confrontar Tarefa / Subtarefa. Método de solução de problemas (PSM).

CommonKADS • Propõe a construção de um conjunto de modelos, onde cada modelo captura deferentes aspectos do KBS, bem como seu ambiente. • Essa metodologia é composta pelos modelos descritos a seguir:

CommonKADS • Modelo de organização. • Modelo de tarefa. • Modelo de agente. • Modelo de comunicação. • Modelo de conhecimento. • Modelo de projeto.

Model-Based and incremental knowledge Engineering - MIKE Engenharia de Conhecimento Incremental e Baseada em Modelo - MIKE • Fornece um método de desenvolvimento de KBSs com o objetivo de integrar técnicas de especificação semi-formal, formal e prototipação em um estrutura de KE.

Elicitação Especialista Protocolos de conhecimento Interpretação KBS Modelo de estrutura Formalização Operacionalização Implementação Modelo KARL Projeto Modelo de projeto Atividade Avaliação Documentar

PROTÉGÉ - II • O principal objetivo do enfoque PROTÉGÉ-II é o desenvolvimento de KBSs pelo reuso de PSMs e ontologias. • PROTÉGÉ-II está baseado em uma estrutura de decomposição de tarefa-métodos, onde uma tarefa é decomposta em subtarefas pela aplicação dos métodos.

Ontologias em PROTÉGÉ - II Método de entrada Método de saída Método de solução de problemas (PSMs) Ontologia de Método Ontologia de Domínio Ontologia de Aplicação

Especificações em Engenharia de Conhecimento • Conhecimento requerido pelo sistema; • Processo do raciocínio que usa este conhecimento resolver a tarefa que é atribuída ao sistema; • Abstração da execução detalha; • Documentação associada; • Necessidade geral para uma linguagem de especificações para KBSs (convergência) => importância atual e futura.

Necessidade de aprimoramento Anos 80 • O conhecimento foi codificado diretamente usando linguagens de execução baseado em regras ou sistemas baseados em frames. • “A suposição (implícita) era que estes formalismos da representação seriam adequados para expressar o conhecimento, o raciocínio, e a funcionalidade de um KBS de em uma maneira que fosse compreensível para seres humanos e para computadores.”

Problemas Observados • Os tipos diferentes de conhecimento foram representados uniformemente; • Tipos de conhecimento não foram apresentados explicitamente; • O nível de detalhamento era elevado apresentar modelos abstratos do KBS; • Aspectos de conhecimento confundidos ou misturados com aspectos da execução.

Aproximações • KADS e de CommonKADS Introdução do conceitual (“Expertise Model”) para descrever KBSs em um sumário e em um nível do independente da execução, o qual distingue os diferentes tipos de conhecimento camadas e fornece-os para cada tipo primitivos diferentes do conhecimento (slide 19); • Algumas aproximações visam formalização e operacionalização.

A essência das linguagens de especificações - KBS • A maior parte das linguagens emprega um modelo conceitual forte para estruturar as especificações. Isto reflete o fato que estas línguas motivadas pelo formalismo de notações para descrever KBS. Estas Linguagens oferecem mais do que apenas uma notação matemática para definir um programa de computador, mas também o relacionamento do input-output. • Raciocínio dinâmico do KBS porque estabelece uma parte significativa da “Expertise” requerida por tais sistemas. • KBS usa um corpo grande do conhecimento.

Formalismo de um Modelo Conceitual • Os objetivos e os processos para consegui-los; • A funcionalidade das ações de inferência; • A semântica precisa dos elementos, diferentes do conhecimento do domínio; • Clareza e precisão.

Especificação do Raciocínio • Interação como usuário; • Projeto de execução – funcionabilidade; • Aquisição do conhecimento sobre que solução para um problema dado => saber como derivar tal solução em uma maneira eficiente; • Além, o nível do símbolo tem que fornecer uma descrição de soluções e de estruturas de dados algorítmicas eficientes para executar um programa de computador de forma eficiente.

PSM – Problem Solving MethodsMétodos de Soluções Problemas • Descrevem o processo de raciocínio de um KBS de forma independente da implementação e domínio; • Componentes de raciocínio com comportamento que permitem reutilizações em aplicações; • Expressa de modo abstrato e independente de implementação, a forma de que uma inferência deve acontecer como um padrão de raciocínio reusável entre domínios.

Seleção do PSM • Se suas exigências no conhecimento do domínio não forem cumpridas; • Se não puder entregar o que a tarefa requer, isto é, se sua competência ou funcionalidade não forem suficientes para a tarefa. • Nós podemos supor que estão cumpridas ou para adquirir o conhecimento extra do domínio, e aplicamos ao PSM; • Se a competência do PSM não for suficiente para que a tarefa seja realizada, nós podemos enfraquecer a tarefa de tal maneira que o PSM entregue a exigência da tarefa.

Ex. Biblioteca do CommonKADS • A dimensão do tamanho. A biblioteca geral a mais detalhada é o CommonKADS biblioteca que contêm PSM para o diagnóstico, predição do comportamento, a avaliação, projeto, planejamento, atribuição e programar e projetar modelar. O a maioria a biblioteca extensiva para o diagnóstico contem 38 PSM para realizar 14 tarefas relacionadas a diagnóstico

Declaração X Especificações Operacionais dos PSM’s • Estilo operacional => decomposição de uma tarefa em sub tarefas, fluxos de dados e papéis do conhecimento e um controle de execução (Entretanto, do ponto de vista reusar estes não são os aspectos os mais importantes). • Os aspectos principais decidem-se a aplicabilidade de um PSM. Se o método é capaz de conseguir o objetivo da tarefa e se o conhecimento do domínio requerido pelo o método está disponível.

Ontologias - KSB • Conhecimento: processamento e representação e Linguagem. • Informação inteligente, integração, recuperação de informação e gerência do conhecimento. • Compreensão compartilhada e comum de algum domínio que possa ser comunicada através dos povos e dos computadores.

Ontologia (definições) • Ontologia: Especificação de uma conceitualização; • “Uma ontologia é uma especificação explícita e formal de uma conceitualização compartilhada” [Studer et al 98]; • Especificação explícita: definições declarativas de conceitos, instâncias, relações, restrições e axiomas; • Formal: declarativamente definida, sendo compreensível e manipulável para agentes e sistemas; • Conceitualização: modelo abstrato de uma área de conhecimento ou de um universo limitado de discurso; • Compartilhada: conhecimento consensual, seja uma terminologia comum da área modelada, ou acordada entre os desenvolvedores dos agentes que se comunicam. (aula GB – Julho/2006)

Ontologia nos KSB’s • Construção do modelo do domínio e do problema a resolver; • Termos, significados, relações e limitações; • Tipos: Genérica, do domínio, aplicações, representações e do Método(PSM). • Compromisso Ontológico => Termos definidos estarão sendo aplicados nos KSB’s. • Ferramentas e Ontolínguas.

Considerações • Separação clara dos tipos diferentes de conhecimento; • Modelo de perícia; • Tarefa e método de solução do problema; • Reuso e compartilhamento; • Integração de fontes de informações parcialmente incompatíveis;

Considerações Gerência do Conhecimento • A gerência do conhecimento requer aproximação interdisciplinar incluindo a sustentação tecnológica, mas também a gerência de recurso humano. Um aspecto técnico central da gerência do conhecimento é a construção e a manutenção de uma Memória Organizacional como meio para a conservação,, a distribuição e reuso do conhecimento.

Outras Referências: • Disciplina IA Obrigado rcaytano@gmail.com dalvir@eletrosul.gov.br

ENGENHARIA DE CONHECIMENTO: PRINCÍPIOS E MÉTODOS