ENGENHARIA DE
CONHECIMENTO:
PRINCÍPIOS E MÉTODOS
“Knowledge Engineering: Principles and
Methods”
Autores: Rudi Studer, V.Richard Benjamins and Dieter Fensel
Disciplina: DAS 6607 – Prof. Guilherme Bittencourt
Alunos:
Ronny A. Caytano Terán
Dalvir Maguerroski
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 KBSs pequeno 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 KBSs grandes
falhou em muitos casos.
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2
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.
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3
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.
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4
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.
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5
Processo de transferência

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.
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6
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.
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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.
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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.
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Método de solução de problemas (PSMs)
Classificação Heurística
Abstração de
dados
Confronta
r
Solução abstrata
ou Hipóteses
Heurístico
Abstrair
Dados
Especificar
Soluções
Papel de conhecimento.
Ação de inferência.
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Fluxo de dados e conhecimento.
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Métodos de desenvolvimento
de KBSs





Método de limitação de papeis
(RLM).
Tarefas genéricas (GT).
CommonKADS.
Mike.
Protégé – II.
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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.
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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).
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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.
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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.
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Estrutura de tarefa
Diagnóstico
Arvore de
Decisão
Classificação
Estatística
Arvore de
Decisão
Abstrair
Refinar
Confrontar
Tarefa / Subtarefa.
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Método de solução de problemas (PSM).
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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:
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CommonKADS






Modelo
Modelo
Modelo
Modelo
Modelo
Modelo
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de
de
de
de
de
de
organização.
tarefa.
agente.
comunicação.
conhecimento.
projeto.
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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.
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Especialista
Elicitação
Protocolos de
conhecimento
Interpretação
KBS
Modelo
de
estrutura
Formalização
Operacionalização
Implementação
Modelo KARL
Modelo de projeto
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Projeto
Atividade
Avaliação
Documentar
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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 tarefamétodos,
onde
uma
tarefa
é
decomposta
em
subtarefas
aplicação dos métodos.
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pela
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Ontologias em PROTÉGÉ - II
Método
de
entrada
Método de
solução de
problemas (PSMs)
Método de
saída
Ontologia de
Método
Ontologia de
Domínio
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Ontologia de
Aplicação
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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.
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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.”
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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PSM – Problem Solving Methods
Métodos 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.
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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.
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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
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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.
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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.
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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)
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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.
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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;
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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.
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Outras Referências:
 Disciplina IA
Obrigado
[email protected]
[email protected]
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