Samenvatting van de les (pdf, 43kB)

Samenvatting hoorcollege AI1 31/10/2002
Tijs Van Buggenhout (tvbuggen@vub.ac.be),
Lies Baeten (lbaeten@vub.ac.be),
Sil Janssens (sil.janssens@vub.ac.be),
Johan Jacobs (jojacobs@vub.ac.be),
Brecht Desmet (brecht.desmet@vub.ac.be)
14th November 2002
Part I
Knowledge Engineering
1 Situering
1.1 Knowledge Engineering (KE)
is het onderzoeken van een bepaald domein, het bepalen van belangrijke concepten
in dat domein om een representatie van de objecten en relaties in het domein op te
bouwen. Zo bekom je een Knowledge Base.
1.2 De Knowledge Base (KB)
is een verzameling kennis over een bepaald domein. Het is de bedoeling om deze
kennis voor te stellen in een formele taal. Een voorbeeld is de predikatenlogica.
2 Richtlijnen voor het formaliseren van kennis uit de
echte wereld naar eerste orde predikatenlogica
Het is de bedoeling dat kennis uit de echte wereld wordt omgezet naar eerste orde
predikatenlogica. Hier volgen enkele richtlijnen voor het bouwen van een kwaliteitsvolle
KB :
1. Het bepalen van predikaten, functies en constanten, die relevante kennis representeren.
2. De betekenis van predikaten mag niet te inhoudsintensief zijn, werk voldoende
algemeen (lange namen zeggen wellicht wat voor de gebruiker, maar niet zozeer
voor het redeneringsmechanisme). Dit is belangrijk voor de uitbreidbaarheid van
de kennisbank.
3. Beperk je predikaten tot de domeinspecifieke eigenschappen.
1

3 ONTOLOGIE VS KB
4. Houd bij het opstellen van de predikaten het doel van de KB voor ogen (welke
queries je bv. gaat hanteren).
3 Ontologie vs KB
Het begrip ontologie betreft veeleer het beheer van de informatie dan wel van de kennis.
Je zou een ontologie alsvolgt kunnen definiëren: het specificeren van een geheel
van concepten en de relaties tussen deze concepten (een soort begrippenapparaat om
de wereld te beschrijven). Hierbij bepalen we de beste manier om de informatie in
modellen te gieten, zodat de gegevens achteraf kunnen worden opgeslagen en optimaal
kunnen worden weergegeven. Cfr boomstructuur uit de slides.
3.1 Categorie
Categorieën zijn erg belangrijk, omdat je vrijwel altijd over categorieën redeneert en
niet over individuele objecten.
Reïficatie: Tomaat (x) -> Tomaten
¡£¢¥¤§¦©¨¢¢¤§¦©¨
(vergelijk met een object Tomaat)
Het idee achter categorieën en objecten in een KB kan men relateren met de
formele theorie van klassen en objectinstanties. Een categorie is dus een verzameling
van alle objecten met dezelfde eigenschappen.
Inheritance: Objecten van dezelfde subklasse hebben hetzelfde gedrag als de
bovenliggende klasse (overerving). Bijvoorbeeld een tomaat is een groente. Een
groente is eetbaar, dus een tomaat is ook eetbaar. Deze structuur is onder te
brengen onder de vorm van een boom (taxonomie)
3.2 Manieren om klassen op te delen
Er zijn 2 begrippen in deze context :
1. Disjoint: als je lid bent van een subklasse, ben je dit niet van een andere. Voorbeeld:
opdelen van dieren in soorten (als je een reptiel bent, ben je geen zoogdier).
2. Exhaustive: alle subklassen samen bevatten alle elementen van de subklasse.
Voorbeeld: Noord-Amerikanen, Centraal-Amerikanen en Canadezen vormen samen
Amerika.
Een partitie is disjoint en exhaustive -> vb.: mannen en vrouwen vormen samen mensen
3.3 Maten
Numerieke: Je kan iets met een getal uitdrukken (vb. je kan verhoudingen van
maten geven; je kan een duur/duratie definiëren)
Kwalitatief: Je kan iets ordenen, maar je kan er niet onmiddellijk een waarde aan
geven.
Vb. “dit smaakt beter dan dat” of ook “klein < normaal < groot”
2

3 ONTOLOGIE VS KB 3.4 Samengestelde Objecten
3.4 Samengestelde Objecten
Er bestaan complexe en abstracte objecten.
complex: een dier bestaat uit organen, lichaamsdelen, etc
abstract: een spel, een gebeurtenis, een script, etc
We kunnen relaties definiëren tussen samengestelde objecten. Bijvoorbeeld
¥£ £¦¥ ¨ ¨
, etc. Let op, een samengesteld object bevat fysische eigenschappen,
in tegenstelling tot een categorie. Beiden bestaan wel uit een verzameling
objecten.
3.5 Tijd, ruimte en verandering
Situatic calculus (dus de “if statements”) heeft beperkingen.
Probleemstelling: Discrete tijdstappen -> overgaan van de ene naar de andere
toestand, maar er gebeurt niets. Dus niet zoals in de Wumpuswereld.
Oplossing: Event Calculus: bekijk de wereld als events.
3.6 Events
¢¡©¤£¦¥ ¨§©¡©¢ ¨ ,
Events nemen tijd en ruimte (plaats) in beslag, die vrij complex kunnen worden. Vuistregel:
alleen wat noodzakelijk is, gaan we modelleren.
Eigenschappen:
¨ ¦ ¡
Events kunnen subevents hebben, vb. ¦
Een event dat alle events, die in een bepaalde tijdsperiode voorkwamen, bevat,
heet een interval: Tijdsperiode. Voorbeeld: Vandaag, Twintigste Eeuw, Vorige
week, deze week, volgende week, de komende weken
¢
Operator
– x vond plaats gedurende interval i
–
Let op: Een event hoeft niet noodzakelijk tegelijkertijd plaats als tijd voor te stellen.
Voorbeeld: “de VUB” is een event, dat een plaats bepaalt, maar geen tijd (voor discussie
vatbaar)
3.7 Samengestelde Events
T-operator: Het event vindt plaats gedurende (throughout) een gespecificeerde
periode.
Je kan geen logische operatoren als parameter meegeven. Dit wordt echter wel
gedaan
Vb: ¤ ¤ zou eigenlijk ¤ ¨ £ ¤ moeten zijn, maar de eerste methode
is duidelijk eenvoudiger
3

3 ONTOLOGIE VS KB 3.8 Plaatsen
Er bestaan 2 verschillende soorten “of” gedurende een interval:
3.8 Plaatsen
– ¤ ¡ ¤ : Beide events waren waar gedurende i, maar niet noodzakelijkerwijs
op dezelfde tijd.
– ¤ ¡¢ : Slechts één van de events was waar gedurende i (exclusive or).
Het is een soort van duale van een interval: een stuk ruimte uitgestrekt in de tijd.
3.9 Processen
Events kunnen gesplitst worden. Bij het splitsen van niet-discrete events blijven de
events niet meer van hetzelfde type (bv een trouwfeest). Sommige events blijven wel
van hetzelfde type bij het splitsen (bv lezen), deze events noemt men “processen of
liquid events”.
3.10 Problematische objecten
Objecten met intrinsieke eigenschappen: dit zijn eigenschappen die het innerlijke
van een bepaald object voorstellen. Wanneer het object gesplitst wordt blijven
deze eigenschappen behouden. Een voorbeeld: het smeltpunt, de smaak, de
eigenaar van het object, etc.
Objecten met extrinsieke eigenschappen: in tegenstelling tot de intrinsieke eigenschappen
zal bij het splitsen van het object de eigenschappen niet behouden worden.
Het betreft hier dan ook vooral de uiterlijke kenmerken, zoals de grootte,
de lengte, maar ook het gewicht, de schaduw van het object, etc.
Substanties (= stoffen) bevatten enkel intrinsieke eigenschappen, terwijl
voorwerpen ook extrinsieke eigenschappen kunnen bezitten.
Andere problematische objecten zijn bijvoorbeeld landen die in de loop van de
tijd meer of minder omvangrijk zijn geworden of koningen die werden opgevolgd,
etc.
3.11 Gedachten & Overtuigingen
Hoe kunnen we aanduiden dat een agent iets denkt? Deze oplossing kan nuttig zijn voor
het bouwen van een conversatiesysteem (intelligente user interface). Hiervoor is een
abstract model nodig waarbij men gebruik kan maken van een operator als “Believes”,
“Knows”, “Wants”, etc. Hierdoor kan het systeem een relatie leggen tussen agenten en
proposities, dit soort relaties worden “propositional attitudes” genoemd.
3.12 Referential Transparancy
Probleemstelling: Als Clark en Superman dezelfde persoon voorstellen, en Superman
kan vliegen, volgt daaruit dat ook Clark kan vliegen. Hieruit volgt dat als Lois gelooft
dat Superman kan vliegen, ze ook moet geloven dat Clark kan vliegen. Dit is echter niet
het geval. Deze afleiding komt doordat elke relatie in de eerste orde logica referentiëel
4

3 ONTOLOGIE VS KB 3.13 Hoe te modelleren
transparant is: Referential Transparancy. Dit omzeilen we door een andere techniek
toe te passen waardoor de betekenis door de substitutie niet aangetast wordt. Deze
techniek representeert betekenisvolle objecten door strings, waardoor de objecten toch
van elkaar verschillen. Hierbij wordt gebruik gemaakt van de functie “Den”, die een
link legt tussen de string en het object aangeduid door de string.
Een voorbeeld is ¡ a, p, q: ¦¡ ¢ § ¨¤§ ¨
¦¢ §¤ (a)
§
£¢¥¤
¢¨¤ ¦¢
. Dit kan niet werken omdat een string is, om p en q te
substitueren in ¢©¤ ¦¢ moet men ¦© £¢¤¢ gebruiken.
3.13 Hoe te modelleren
Implementeer een extra laag om logisch te redeneren op een agent. Je kan zeggen dat
een agent alles weet wat hij uit zijn kennis kan afleiden “logical omniscience”, maar dit
is onrealistisch en onpraktisch. Hierover zijn verschillende filosofische bedenkingen.
5