AOT Lab
Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione
Università degli Studi di Parma
Intelligenza Artificiale
Rappresentazione della Conoscenza
e Ragionamento (parte 2)
Agostino Poggi
Stefano Cagnoni
Sistemi di Produzione
I sistemi di produzione sono uno strumento ideale per la
costruzione di sistemi basati sulla conoscenza.
Infatti, permettono di implementare algoritmi di ricerca guidata
dai dati (forward chaining) e algoritmi di ricerca guidata dagli
obiettivi (backward chaining).
Permettono di realizzare sistemi di ragionamento deduttivo e
anche sistemi di ragionamento plausibile e incerto.
OPS5 (Brownston, et al., 1985) è sicuramente il sistema di
produzioni più conosciuto.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Regole di Produzione
I sistemi di produzione rappresentano la conoscenza attraverso
regole di produzione.
Una regola di produzione è composta da una coppia
condizione/azione ed ha la forma:
IF <insieme condizioni> THEN <insieme azioni>
Le azioni possono essere di due tipi distinti:
Azioni sul mondo esterno.
Azioni sulla conoscenza del sistema.
Le regole di produzione modellano sia conoscenza procedurale
che conoscenza dichiarativa.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Architettura dei
Sistemi di Produzione
Un sistema di produzione è composto da tre parti:
La base delle regole.
La memoria di lavoro.
L’interprete delle regole.
La base delle regole contiene la conoscenza del sistema
espressa in regole di produzione.
La memoria di lavoro contiene le informazioni sullo stato di
avanzamento del processo computazionale.
L’interprete controlla il sistema applicando le regole alle
informazioni nella memoria di lavoro.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Funzionamento dei
Sistemi di Produzione
Dopo aver inserito nella memoria di lavoro le informazioni
relative al problema che si vuole risolvere, il funzionamento di
un sistema di produzione si basa sulla ripetizione di tre passi:
Confronto.
Risoluzione conflitti.
Esecuzione.
Nella fase di confronto vengono individuate le regole la cui
parte sinistra è soddisfatta dal contenuto della memoria di
lavoro.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Funzionamento dei
Sistemi di Produzione
Nel caso in cui più di una regola può essere eseguita, nella fase
di risoluzione dei conflitti viene scelta una regola in base a una
serie di criteri prestabiliti.
Scelta la regola, essa viene eseguita, compiendo azioni sul
mondo e aggiornando la memoria di lavoro.
La terminazione dell’attività del sistema può avvenire in
diversi modi. I più comuni sono:
L’insieme dei conflitti è vuoto.
Una regola ha come azione una istruzione di halt.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Criteri per Risolvere i Conflitti
Esistono vari criteri per risolvere i conflitti:
Criterio di ordinamento (rule ordering o fire first): le regole sono
ordinate in ordine di importanza;
Criterio di refrattarietà (refractoriness): una regola può essere attivata
sugli stessi dati una sola volta. Di questo criterio esistono due
versioni:
Il criterio ha validità su tutti i cicli precedenti.
Il criterio ha validità sul ciclo precedente.
Criterio di recenza (recency): gli elementi della memoria di lavoro
vengono etichettati in base al ciclo in cui sono stati inseriti, le regole
che utilizzano dati più recenti sono favorite rispetto a quelle che usano
dati che si trovano in memoria da più tempo.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Criteri per Risolvere i Conflitti
Criterio di specificità (specificity), si favoriscono le regole più
specifiche, cioè quelle con la condizione più dettagliata qualora le
condizioni di queste regole siano un sovra-insieme delle altre regole
contenute nell’insieme di conflitti.
Criterio di ordinamento in base ai dati (data ordering): si assegnano
delle priorità diverse alle varie condizioni e si esegue la regola che ha
le condizioni a priorità più alta.
Criterio di ordinamento in base ai pesi (weight ordering): si
assegnano alle regole dei pesi che tengono conto del numero di volte
che una regola è stata attivata.
Criterio di ordinamento in base alla grandezza, vengono favorite le
regole con il maggior numero di condizioni.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Gestione dei Cicli
In certi casi un sistema di produzioni può cadere in un ciclo di
attivazioni ripetute che non ha termine.
Esistono due modi per implementare dei meccanismi per
eliminare dei cicli di attivazioni ripetuti:
Cablare nell’interprete un meccanismo che evita l’attivazione di regole
che cercano di aggiungere alla memoria di lavoro informazioni già
presenti.
Definire le regole di produzione in modo che inseriscano delle
clausole che ne inibiscano l’attivazione successiva.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Conoscenza di Controllo
Alcuni sistemi di produzione permettono la definizione di
meta-regole per sfruttare della conoscenza euristica sul
problema da risolvere per velocizzare e facilitare la sua
soluzione.
Questa conoscenza può riferirsi a:
Quali regole applicare in certe situazioni.
In quale ordine soddisfare i sotto-obiettivi.
Quali sequenze di regole sono utili da applicare.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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L’algoritmo RETE
Il punto debole dei sistemi di produzione è il grande dispendio
di risorse della fase di confronto.
Un algoritmo di confronto molto efficiente è l’algoritmo RETE
(Forgy, 1982). Esso si basa su:
Una struttura dati detta rete di discriminazione che utilizza due tipi di
nodi:
Nodi test che corrispondono ai nodi intermedi della rete e rappresentano dei test
sui dati nella memoria di lavoro.
Nodi terminali che rappresentano le singole regole di produzione.
Ad ogni ciclo aggiorna l’insieme dei conflitti:
Se un dato viene aggiunto, cerca le regole che sono attivabili da quel dato.
Se un dato viene tolto, cerca le regole che erano attivate da quel dato.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Vantaggi e Limiti dei
Sistemi di Produzione
I principali vantaggi dei sistemi di produzione sono:
La semantica di una regola di produzione è facilmente intuibile.
I meccanismi di controllo sono programmabili.
I principali limiti dei sistemi di produzione sono:
L’aggiunta di una regola può comportare la modifica di regole
preesistenti.
I meccanismi di controllo sono globali e difficili da regolare.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Reti Semantiche
Le reti semantiche rappresentano la conoscenza attraverso una
struttura a grafo (detta rete):
I nodi rappresentano dei concetti.
Gli archi rappresentano relazioni tra concetti o proprietà dei concetti
stessi.
Mammifero
isa
Uomo
appartiene
Cervello
esemplare-di
Blu
maglia
Pee-Wee-Reese
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
squadra
Brooklyn-Dodgers
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Reti Semantiche
Le reti semantiche sono un modo naturale per rappresentare
relazioni binarie.
Una relazione di cardinalità maggiore di due può essere
rappresentata da una rete semantica a più archi.
Cubs
squadra-ospite
Partita
isa
G 23
5-3
punteggio
squadra-di-casa
Brooklyn-Dodgers
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Reti Semantiche
Un modo per cercare le relazioni tra i concetti di una rete è
quello di vedere dove le attivazioni si incontrano (ricerca
dell’intersezione).
Mammifero
isa
isa
Cane
Uomo
esemplare-di
esemplare-di
Buck
Pee-Wee-Reese
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Gestione delle Gerarchie
Le reti semantiche rappresentano un formalismo adatto per
modellare conoscenze gerarchiche.
isa
Animali
isa
isa
Animali
Elefanti
Mammiferi
isa
Mammiferi
Elefanti
isa
Che differenza c’è tra le due reti?
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Gestione dei Valori per Default
La rappresentazione di conoscenze valide per default, mentre
costituisce un problema difficile per i formalismi logici, è un
problema facilmente risolvibile con le reti semantiche.
isa
riproduzione
Elefanti
Mammiferi
isa
vivipara
Ornitorinco
ovipara
riproduzione
La gestione delle eccezioni è semplice e consiste nel
memorizzarle nei nodi a cui si riferiscono e nel fermare la
ricerca appena si trova un valore.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Gestione dell’Eredità Multipla
La gestione diventa difficile con l’eredità multipla.
pacifista
quacchero
isa
convinzione_politica
non_pacifista
falco
convinzione_politica
Nixon
repubblicano
isa
isa
Secondo il metodo precedente Nixon è allo stesso tempo
pacifista e non pacifista.
Esistono altri metodi:
ricerca in profondità avvantaggia i primi percorsi;
ricerca in ampiezza avvantaggia i percorsi più corti.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Vantaggi delle Reti Semantiche
I principali vantaggi delle reti semantiche sono:
Risultano relativamente facili da comprendere per le persone.
Sono piuttosto efficienti da elaborare per i calcolatori.
Sono sufficientemente potenti per poter rappresentare idee e concetti
anche complessi.
Possono essere estese per rappresentare concetti modali e temporali
che non possono essere rappresentati con una logica standard.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Limiti delle Reti Semantiche
I principali limiti delle reti semantiche sono:
Sono poco espressive, quindi occorrono delle reti semantiche di una
certa grandezza e complessità spesso anche per rappresentare concetti
abbastanza semplici.
Non hanno una semantica formale, cioè non esiste un insieme di
convenzioni universalmente accettato su ciò che una rete rappresenta.
Tuttavia, le reti semantiche sono state estese ottenendo dei
modelli e linguaggi, ad esempio, KL-ONE (Brachman, 1985),
con una precisa semantica formale.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Frame
L’idea del frame (Minsky, 1975) trae l’origine
dall’osservazione che le persone usano un insieme strutturato
di conoscenze derivate da esperienze precedenti per
interpretare le diverse situazioni che si trovano a dover
affrontare.
Di fronte ad una nuova situazione, una persona non parte da
zero.
Al contrario, questa recupera dalla memoria una
rappresentazione generale che si può adattare alla situazione e
la raffina e modifica per render conto dei dettagli della
situazione corrente.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Frame
Un frame è una collezione di attributi (i cosiddetti slot) e di
valori loro associati che descrivono una qualche entità del
mondo.
I frame come le reti semantiche si basano sull’eredità e sui
valori di default.
I frame sono delle strutture dichiarative che però possono
inglobare una parte procedurale per gestire i valori associati ai
propri attributi.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Frame
Uno slot può essere:
un member slot: viene usato quando il frame è una classe e descrive
una proprietà che vale per tutti gli elementi della classe.
un own slot descrive una proprietà del frame specifico.
Ogni slot viene descritto per mezzo di un insieme prefissato di
"sfaccettature" (facet).
Ereditarietà, indica se il valore è ereditato e come
Valore
Default, valore di default
If-needed, metodo per calcolare il valore dello slot (è alternativo a
Valore)
…
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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Frame
Persona
Nome
Anno nascita
Età
Cittadinanza
Recapito
if-needed
età = anni(Anno nascita)
Default: italiana
isa
Paziente
Nome
Anno nascita
Età
Cittadinanza
Recapito
Data ingresso
Diagnosi
Reparto
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
Indirizzo
Via
Numero
Città
Provincia
Telefono
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Vantaggi e Limiti dei Frame
I principali vantaggi dei frame sono:
Permettono delle rappresentazioni compatte anche per concetti
complessi.
Sono piuttosto efficienti da elaborare per i calcolatori.
I principali limiti dei frame sono:
Non hanno una semantica formale, cioè non esiste un insieme di
convenzioni universalmente accettato su ciò che un frame rappresenta.
Tuttavia, combinando i frame con la logica si sono ottenuti dei
sistemi ibridi, ad esempio, FRAIL (Charniak, 1983) e
KRYPTON (Brachman et al., 1993), che coniugano
l’espressività di un linguaggio ad alto livello con il rigore della
logica.
Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento
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