intelligenza artificiale 2 metodologie di ragionamento prof. m.t. pazienza a.a. 2003-2004
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Intelligenza Artificiale 2Metodologie di ragionamento
Prof. M.T. PAZIENZA
a.a. 2003-2004
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Agire come un umano: test di Turing
Definizione operativa:
1. Elaborazione del linguaggio naturale
2. Rappresentazione della conoscenza
3. Ragionamento logico
4. Apprendimento automatico
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Sistemi di ragionamento logico
Sistemi che ragionano esplicitamente con e sulla conoscenza che è stata precedentemente rappresentata: la rappresentazione ed il ragionamento costituiscono le caratteristiche principali di tali sistemi.
Vantaggio: Modularità
la struttura di controllo è isolata dalla conoscenza che è indipendente dalle altre componenti il sistema
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Sistemi di ragionamento logicotipologie
• Dimostratori di teoremi e linguaggi di programmazione logica
• Sistemi di produzioni
• Sistemi a frame e reti semantiche
• Sistemi di logica descrittiva (logiche terminologiche)
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Sistemi di ragionamento logicoattività fondamentali
1. Aggiungere un nuovo fatto alla Base di conoscenza (BdC) (a seguito di inferenza)
2. Derivare fatti implicati da una BdC arricchita da un nuovo fatto
3. Decidere se una interrogazione è implicata da una BdC
4. Decidere se una interrogazione è immagazzinata esplicitamente in una BdC
5. Aggiornare/Cancellare una frase in una BdC
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Mantenimento / Recupero Informazioni in una BdC
• Definire tipi di dato per formule e termini (Per tipo di dato intendiamo l’applicazione di un operatore OP ad una lista di argomenti P(x), Q(x))
• Memorizzare un insieme di formule S STORE(KB,S)
• Recuperare formule S FETCH(KB,S)
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Mantenimento / Recupero Informazioni in una BdC
Es.
Memorizza formule come lista collegata di congiunti
TELL
TELL
Lista di elementi
Ricerca sequenziale dell’elemento della lista che combacia con la query Q fino a soddisfacimento o fine lista. Tempo di ricerca (fetch) O(n). Tempo di memorizzazione (store) O(1) se senza controllo di duplicati (inserisci in coda), O(n) con controllo
,
,
,,,
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Mantenimento / Recupero Informazioni in BdC TavolaHash
• Tavola hash di formule di letterali ground (senza variabili)
• STORE equivale ad assegnare valore V/F ad una entry/chiave della tavola; O(1)
• FETCH effettua la ricerca diretta nella tavola; O(1)
Problemi:non si gestiscono formule complessenon si gestiscono variabili in frasi
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Tavole Hash complesse
Chiave-- simbolo predicato
1. Lista letterali positivi per il predicato
2. Lista letterali negativi per il predicato
3. Lista di formule con predicato in conclusione
4. Lista di formule con predicato in premessa
Indicizzazione basata su tavole risulta ottima con molti simboli di predicato e poche clausole per simbolo
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Base di conoscenza
• Fratello(Riccardo,Giovanni)
• Fratello(Ted,Jack)
• …
• …
• …
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Tavole Hash complesse
• ASK(KB,Brother(Jack,Ted))
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Indicizzazione basata su alberi
• Necessaria con molte clausole per un dato simbolo di predicato
• Indicizzare gli argomenti oltre ai simboli di predicato. Il processo di ricerca coincide con la visita (discesa) di un albero
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Indicizzazione basata su alberi
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Indicizzazione basata su alberi
L’indicizzazione basata su alberi è una indicizzazione combinata, perché usa una chiave combinata della sequenza di simboli del predicato e di argomenti dell’interrogazione.
Problemi:La ricerca esplode con variabili nella sequenza.Soluzione:Indicizzazione incrociata: indirizza i valori in
diversi posti e per risolvere una interrogazione comincia la ricerca nel posto più promettente.
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Algoritmi di unificazione
L’unificazione di due affermazioni permette di effettuare inferenze
• Conosce (John, x)=> Odia (John,x)• Conosce (John, Jane)Inferenza• Odia (John, Jane)
Per realizzare l’inferenza corretta è necessario chiamare l’algoritmo di unificazione molte volte.
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Sistemi di programmazione logica
La programmazione logica vede
il programma ed i suoi input come affermazioni logiche sul mondo,
e
il processo in cui si rendono esplicite le conseguenze come processo di inferenza.
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Logica come ling. rappr. conoscenza
Vantaggi
Precisione: l’interpretazione delle formule (semantica) è ben definita. Ci sono regole di inferenza corrette e complete.
Flessibilità: la conoscenza è rappresentata in modo dichiarativo, può essere utilizzata per processi diversi.
Modularità: le conoscenze (asserzioni) sono tra loro indipendenti. Possono essere aggiunte (eliminate) in modo incrementale senza dover modificare tutta la BdC
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Logica come ling. rappr. conoscenza
Limiti
Atemporalità: le asserzioni sono indipendenti dal tempo (Es. Bella(maria) asserisce la bellezza di Maria indipendentemente dal tempo)
Conoscenze certe: si può predicare il vero o il falso solo di una conoscenza di cui si è certi
Scarsa leggibilità: una stessa entità è rappresentata da enunciati tra loro indipendenti, per cui non si può ricostruire la conoscenza complessiva su essa
Inefficienza: il processo di dimostrazione ha complessità esponenziale
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Reti semantiche
Le reti semantiche si basano su una metafora grafica: gli oggetti del mondo (“individui o categorie”) sono nodi di un grafo e le “relazioni tra di loro” (detti anche ruoli) sono archi del grafo
I nodi sono organizzati in una struttura tassonomica
Gli archi tra i nodi rappresentano relazioni binarie di diversa tipologia tra le categorie di oggetti coinvolte
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Reti semantiche
La semantica di una rete semantica può essere enunciata fornendo gli equivalenti in logica del primo ordine per le asserzioni nel linguaggio della rete.
Imprecisa natura delle reti semantiche legata al fatto che non si distingue tra nodi che rappresentano classi e nodi che rappresentano oggetti individuali
Distinguere le relazioni di appartenenza:• Is-a (elemento / istanza di una classe )• a-kind-of (sottoclasse)
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Reti semantiche
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Reti semantiche
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Reti semantiche
Necessità di etichettare e direzionare gli archi per identificare univocamente la relazione
Es.
• Mario compra una barca
versus
• Una barca è comprata da Mario
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Reti semantiche
Permettono di gestire la semantica di una frase del linguaggio naturale distinguendo
• Struttura superficiale
da
• Struttura profonda
del discorso
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Reti semantiche
L’uso delle reti semantiche in cui i nodi rappresentino azioni individuali e gli archi rappresentino oggetti aventi ruoli diversi in tali azioni permette di costruire grafi complessi per rappresentare scenari completi
Rappresentazione di frasi complesse ed articolate
Si possono avere anche archi che rappresentano relazioni temporali
Se due azioni diverse puntano allo stesso nodo tempo, il tempo delle due azioni può essere considerato contemporaneo (si ipotizza che le azioni accadono istantaneamente)
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Reti semantiche
Fare inferenza da una rete semantica prevede la ricerca di cammini particolari (ogni arco attiva cammini soddisfacenti domande diverse)
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Reti semantiche e Prolog
is-a di un elemento m con la classe c è rappresentato dal fatto c(m)
a-kind-of di una sottoclasse c con una superclasse s è rappresentato da s(X):-c(X)
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Reti semantiche ed Ereditarietà
Nelle reti semantiche l’ereditarietà permette una forma particolare di inferenza
Se un oggetto appartiene ad una classe, esso eredita tutte le proprietà di quella classe
L’ereditarietà si applica anche ai link di tipo a-kind-ofUna sottoclasse eredita (per ciascun suo
elemento) tutte le proprietà della superclasse
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Ereditarietà ed eccezioni
Per gestire le eccezioni degli elementi reali di una classe, si considera la semantica di
Rel(R,A,B) valore di default
ovvero significa che B è un valore di default della relazione R per i membri di A, ma tale valore può essere sovrascritto da altra informazione (principio della ereditarietà con eccezioni)
Reificazione (una relazione R diventa un oggetto, non un predicato) come alternativa
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Sussunzione ed istanziazione
Sussunzione: è una relazione tra due concetti
Un concetto A sussume un concetto B se tutte le istanze di B sono necessariamente anche istanze di A (corrisponde alla relazione di sottoinsieme: AB)
Istanziazione: è una relazione tra una istanza ed un concetto (corrisponde alla relazione insiemistica di appartenenza: AB)
DalmataCane LuckyDalmata
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Transitività della relazione ISA
La relazione ISA è transitiva:
Se
A ISA B
e
B ISA C
allora
A ISA C
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Ereditarietà
La transitività della relazione ISA consente di utilizzare il meccanismo della ereditarietà:tutte le proprietà definite per un concetto A sono ereditate, valgono per tutti i concetti sussunti da A
L’ereditarietà dei ruoli permette di ottenere grandi vantaggi:
• Non viene duplicata la conoscenza• Facilita la manutenzione della BdC
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Ereditarietà Algoritmo di ereditarietà per trovare una proprietà p di
una entità E, p(E), in una BdC:
0. Assegna al nodo corrente N il valore di E
1. SE esiste un valore per la proprietà p(N)ALLORA riporta quel valore e fermati
2. SE esiste un nodo C tale che N ISA C oppure N istanza di C ALLORA 2.1 Assegna il valore di C al nodo N2.2 Ritorna al passo 1ALTRIMENTI fermati: hai fallito
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Ereditarietà multipla
Per ereditarietà multipla si intende la possibilità che un oggetto appartenga a più di una categoria e che quindi possa ereditare proprietà lungo percorsi differenti
(possibili conflittualità)
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Ereditarietà multipla
Inferenze conflittuali risolvibili con informazioni aggiuntive
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Espansioni / Aggiornamenti
La logica del primo ordine usa la funzione TELL per aggiornare una base di conoscenza godendo della proprietà di monotonia.
L’ereditarietà con eccezioni è non monotona.
Le logiche non monotone permettono di affermare che una proposizione P è considerata vera fin quando qualche realtà aggiuntiva non consente di dimostrare che P è falsa.
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Relazioni n-arie
Relazioni binarie sono la rappresentazione degli archi tra una coppia di nodi di un grafo.
Relazioni n-arie saranno espresse da predicati n-ari con una lista ordinata di argomenti con nomi specifici.
Ciò permette di esprimere i casi di frasi complesse di un linguaggio naturale-> Grafi Concettuali
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WordNet Miller, 1990
• Risorsa lessicale organizzata a rete semantica (circa 125.000 termini)
• Termini raggruppati in insiemi di sinonimi (circa 100.000 synset )
• http://cogsci.princeton.edu/wn/online
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Entità in WordNet Miller, 1990
Parole: unità lessicali espresse in una lingua
Sensi: significati di una parola
Synset: insieme di sensi considerati tra loro equivalenti
Relazioni: tra parole (rel. lessicali:sinonimia, antonimia, derivazione), tra synset (rel. semantiche)
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Entità in WordNet Miller, 1990
The noun "language" has 6 senses in WordNet.
1. language, linguistic communication -- (a systematic means of communicating by the use of sounds or conventional symbols; "he taught foreign languages"; "the language introduced is standard throughout the text"; "the speed with which a program can be executed depends on the language in which it is written")
2. speech, speech communication, spoken communication, spoken language, language, voice communication, oral communication -- ((language) communication by word of mouth; "his speech was garbled"; "he uttered harsh language"; "he recorded the spoken language of the streets")
3. terminology, nomenclature, language -- (a system of words used in a particular discipline; "legal terminology"; "the language of sociology")
4. linguistic process, language -- (the cognitive processes involved in producing and understanding linguistic communication; "he didn't have the language to express his feelings")
5. language, speech -- (the mental faculty or power of vocal communication; "language sets homo sapiens apart from all other animals")
6. lyric, words, language -- (the text of a popular song or musical-comedy number; "his compositions always started with the lyrics"; "he wrote both words and music"; "the song uses colloquial language")
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Entità in WordNet Miller, 1990
Sense 1language, linguistic communication -- (a systematic means of communicating by the use of sounds or conventional symbols; "he taught foreign languages"; "the language introduced is standard throughout the text"; "the speed with which a program can be executed depends on the language in which it is written") => communication -- (something that is communicated by or to or between people or groups)
…
Sense 4linguistic process, language -- (the cognitive processes involved in producing and understanding linguistic communication; "he didn't have the language to express his feelings") => higher cognitive process -- (cognitive processes that presuppose the availability of knowledge and put it to use)
…
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WordNet: esempi d’uso
1. Espansione di interrogazioni con sinonimi nella ricerca basata su parole chiave
2. Distanza tra parole
3. Classe del termine (persona, organizzazione, luogo, misura,…)
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WordNet: rel. sinonimia
Due espressioni sono sinonimi se, sostituendo una con l’altra , non cambia il valore di verità della frase in cui compaiono.
Gode della proprietà di simmetria:Se A sinonimo di B, allora B sinonimo di A
La rel. di sinonimia vale solo tra parole della stessa categoria lessicale ( diverse categorie lessicali sono organizzate in modo indipendente nella memoria lessicale)
In WN nomi, verbi, aggettivi ed avverbi hanno strutture separate
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WordNet: rel. antonimia
L’antonimo (contrario) di una parola non può essere sostituito, mentre la negazione dell’antonimo preserva il valore di verità. L’antonimia serve per organizzare gli aggettivi (Mario è alto=V Mario è basso=F)
Se A antonimo di BAllora A = V
Gode della proprietà di simmetria
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Relazioni semantiche in WN
Tra nomi
Iperonimia/Iponimia (rel. ISA)
Meronimia/Olonimia (rel. Part-of)
Tra verbi
Troponimia
Implicazione
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Relazione di Iperonimia/Iponimia
Un synset x1,x2,… è iponimo di un synset y1,y2,… se un parlante accetta frasi del tipo
Un x è un yGode delle proprietà transitiva ed asimmetrica
In genere i nomi hanno un unico iperonimo, anche se alcuni nomi hanno genitori multipli (es. Giovanni è un tennista, è uno studente, è un cittadino,…); ciò è legato alla caratteristica di WN di essere un grafo.
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Relazione di meronimia/olonimia
Un synset x1,x2,… è meronimo di un synset y1,y2,… se un parlante accetta frasi del tipo
Un x è una parte di yY ha come parte x
Gode delle proprietà transitiva ed asimmetrica
Diversi tipi di meronimia:Appartenenza (un albero è una parte di un bosco)Funzionale (una ruota è parte di una bicicletta)Luogo (l’Italia è parte dell’Europa)Si possono costruire catene di concetti meronimi
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Relazione di troponimia
Si applica ai verbi
Un verbo è troponimo di un altro verbo se ne esprime una particolare modalità
X è un troponimo di Y se:
X è Y in un qualche modo
O se
Y è un modo particolare di X
(Es.camminare muoversi)
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Relazione di implicazione
Si applica ai verbi
Un verbo X implica Y
se
X non può essere fatto senza che Y sia a sua volta fatto
(Es. russare dormire)
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Reti semantiche
Espressività
Nelle reti semantiche non è possibile rappresentare:
negazione
disgiunzione
quantificazione
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Reti semantiche
Vantaggi
Relativamente facili da comprendere per le persone
Alquanto efficienti da elaborare automaticamente
Sufficientemente potenti per poter rappresentare idee e concetti anche complessi
Possono essere estese a rappresentare concetti modali e temporali
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Reti semantiche
Limiti Poco espressive (necessarie reti di grandi
dimensioni e complessità per rappresentare concetti)
Non dispongono di una semantica formale (non esiste un insieme di convenzioni universalmente accettato su ciò che una rete rappresenta)
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Frame Minsky, 1975
Assunzione: la conoscenza è organizzata in strutture mentali complesse, i frame
(Minsky: quando si incontra una situazione nuova o imprevista, viene evocata dalla memoria una struttura mentale complessa la quale, mediante un processo di istanziazione, viene adattato alla situazione specifica e fornisce una chiave di interpretazione per essa)
Struttura dati per rappresentare “stereotipi”, ruolo fondamentale dei default
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Frame Minsky, 1975
Un frame rappresenta una situazione stereotipale: una volta selezionato, si adatta alla realtà modificandosi
Un frame contiene anche informazioni di tipo procedurale, che indicano come effettuare azioni. (definiscono delle aspettative; es. a ristorante ci si aspetta una situazione ed un insieme di azioni di un tipo particolare)
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Struttura di un frameInvece di avere un numero imprecisato di archi uscenti da
un nodo, si definisce un numero prefissato di slot per rappresentare gli attributi di un oggetto
Ad un frame è associato: • un nome (che identifica univocamente il frame nella
BdC)• una relazione ISA ad un frame di livello più alto (per
ereditare gli slot di un livello più alto)Ogni oggetto è un membro / istanza di una classe cui è
collegato da un link is-a La classe indica il numero di slot validi a livello di classe ed
il nome di ciascuno slot
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Frame: struttura dati
Collezione di coppie slot-filler (attributo-valore)
I filler possono essere di diversi tipi:• valore specifico
• condizione sul valore, riferimento ad un altro frame
• valore default (in assenza di un valore specifico)
• una procedura da attivare quando lo slot riceve un valore (if-added) o è richiesto il valore dello slot (if-needed)
Slot particolari sono IS ed ISA
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Esempio: frame paziente-pediatriaISA: Frame: PERSONA
*Slot: Cognome-Nome valore ereditato
• valore: Rossi Mario
• if-added: caratteri
Slot: Data ingresso
• valore: 4-4-2004
• if-added: data
Slot: Reparto
• valore:
• default: Pediatria
*Slot: Data nascita valore ereditato
• valore: 25-10-2000
• if-added: data
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Frame e ragionamento per default
Il ragionamento per default usa conoscenza che si suppone valga anche in mancanza di informazione esplicita: le conclusioni sono rivedibili una volta che si disponga di informazione certa
L’informazione esplicita sovrascrive quella di default
I ragionamenti per default non sono inferenze logicamente valide (non possono essere rappresentati con la logica)
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Categorie ed oggetti
La maggior parte dei ragionamenti che si fanno, si applicano alle categorie piuttosto che agli individui
Se la conoscenza è organizzata in categorie (e sottocategorie), è sufficiente classificare un oggetto, tramite le proprietà percepite, per inferire le proprietà della categoria a cui appartiene
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FrameNet
Risorsa costituita da collezioni di frasi annotate sintatticamente e semanticamente, organizzata in frame
Semantica basata su frame: il significato delle parole scaturisce dal ruolo che esse hanno nella struttura concettuale delle frasi
La conoscenza è strutturata in 16 domini generali: time, space, communications, cognition. Health,…
http://www.icsi.berkeley.edu/framenet/
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• Communication• Definition:• A Communicator conveys a Message to an Addressee; the Topic and Medium of the communication
also may be expressed. This frame includes no specification of the method of communication (speech, writing, gesture, etc.). The frames that inherit the general Communication frame can add elaboration to the Medium in a variety of ways (in French, on the radio program, in a letter) or to the Manner of communication (babble, rant, shout, whisper). There are also frames that either do not inherit all of the FEs of this frame or do not inherit them in a straightforward manner (such as Conversation, in which Communicator and Addressee alternate roles, and are often expressed by a single, plural NP).FEs: Core:
• Addressee [Add]The Addressee receives a Message from the Communicator. The company must be able to COMMUNICATE to potential customers the way in which its product would satisfy their needs, and provide competitive value. Communicator [Com]The person who uses language in the written or spoken modality to convey a Message to another person. He finds it hard to COMMUNICATE with people, not least his separated parents . Message [Msg]Message A proposition or set of propositions that the Communicator wants the Addressee to believe or take for granted. How do you COMMUNICATE to them that you really like them ? Topic [Top]Topic is the entity that the proposition or propositions conveyed relate to, that they are about. Had someone COMMUNICATED to the capital about the flagrant disregard of the religious law ? Inherits From: Is Inherited By: Communication_noise, StatementSubframe of: Has Subframes: Uses: TopicIs Used By: Attempt_suasion, Bail_setting, Candidness, Claim_ownership, Commitment, Communication_means, Communication_response, Contacting, Deny_permission, Discussion, Encoding, Entering_of_plea, Grant_permission, Hear, Jury_deliberation, Justifying, Name_conferral, Notification_of_charges, Predicting, Prevarication, Questioning, Reasoning, Reporting, Request, Sentencing, Speak_on_topic, Suasion, Text_creation, Verdict, VolubilityIs Inchoative of: Is Causative of: See Also:
• Lexical Units• communicate.v, speech.n • Created by wooters on Wed Feb 07 16:11:41 PST 2001
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Tassonomie
Le relazioni di sottoclasse organizzano la conoscenza in tassonomia (es. in botanica, biologia, nelle scienze librarie,..)
Reti semantiche per rappresentare conoscenza sul mondo-Ontologie
Ontologie di dominio = tassonomie specializzate
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Script Schank e Abelson 1977
Gli script implementano l’idea di rappresentare azioni ed eventi usando una rete semantica
Ovvero l’intero insieme di azioni coincide con la descrizione di cammini stereotipali
Gli script fanno uso dell’idea di default dove alla classe sono associate le regole di una qualche azione ed all’istanza di una classe corrispondono le istanze delle azioni; in mancanza di informazione esplicita, è ancora possibile interpretare una situazione
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Script / storie
Analogo alla descrizione di storie
L’idea è che l’informazione è fornita per punti generali ed associata alla classe
Sarà possibile rispondere ad una molteplicità di domande correlando i punti generali ad un unico tema condiviso per quella specifica domanda