aquisição de conhecimento implícito (aquisição automática) Álvaro vinícius de souza coêlho...

Aquisição de Conhecimento Implícito

(Aquisição Automática)

Álvaro Vinícius de Souza Coêlho

[email protected]

Aquisição Automática

• Da Inteligência Artificial

• Aprendizagem de Máquina

• Formalizado segundo um protocolo bem definido

• Papéis a serem desempenhados

• Papel 1: Um cliente

• Papel 2: Um aprendiz


Aprendiz

Cliente


• O cliente: “Isso acontece?” “Isso é verdade?” “Isso vai funcionar?”

• O aprendiz: Verificação da pergunta do cliente junto a uma base de conhecimento

• Uma resposta

• Problema: Como o aprendiz sabe as respostas?


• Papel 3: Um Oráculo

• O oráculo nunca erra. O aprendiz pode consultá-lo para pedir exemplos e contra-exemplos, regras e contra-regras

• O Oráculo fornece subsídios para a aprendizagem


• O aprendiz dialoga com o oráculo, até que sua aprendizagem seja satisfatória.

• Então ele fica disponível para responder ao cliente


Aprendiz

Cliente

Oráculo


• Aprendiz: “O que aconteceu?” “Como é?” “O que é X?” “O que não é X?”

• Oráculo: “Eis os fatos ...” “Funciona assim ...” “Eis os exemplos conhecidos de X ...” “Eis os exemplos conhecidos que não são X ...”

• Problema: Quando concluir que o aprendiz já é “sabido” o bastante?


• Papel 4: Uma sonda• Uma sonda parece um oráculo. Mas sua

função é diferente• Aferir o conhecimento do Aprendiz• Problemas que ele não conhece• Exemplos que ele não viu• Suas respostas são avaliadas e, se

necessário, o Oráculo é acionado


Aprendiz

Cliente

Oráculo

Sonda


• Sonda: “Diga como isso ocorre” “Diga qual é a solução” “Diga se isto é X” “Diga se isto não é X”

• Aprendiz: “Ocorre assim ...” “A solução é ...” “Isso é/não é X”

• Sonda: “Sua aprendizagem está ...”• Problema: Quem decide o que fazer para

que a aprendizagem seja atualizada?


• Papel 5: Um mestre

• Um mestre é tipicamente (mas não necessariamente) humano

• Ele escuta a sonda e dispara ações junto ao oráculo, ao aprendiz e à própria sonda para que a aprendizagem seja bem feita


Aprendiz

Cliente

Oráculo

Sonda

Mestre


• Protocolo MOSCA– Mestre

– Oráculo

– Sonda

– Cliente

– Aprendiz

• O MOSCA é o que se pode dizer um protocolo máximo. Na prática, usa-se subconjuntos dele

Paradigmas da Aprendizagem

• Aprendizagem– “fazer mudanças úteis em nossa mente” Marvin

Minsky– “representa mudanças no sistema, que é

adaptativo no sentido de realizar, de uma próxima vez, a mesma tarefa ou tarefas similares de uma forma mais eficiente e eficaz” H. Simon


• Aprendizagem– “o resultado produzido por um processo em que

se adquire a habilidade de executar novas tarefas que não podiam ser executadas antes, ou então executar melhor antigas tarefas” J. Carbonell

– “a construção ou modificação da representação do que está sendo experimentado” R. Michalski


• Os autores:

– Minsky: O aspecto humano

– Simon e Carbonel: Eficiência

– Michalsky: O reflexo da aprendizagem no sistema

– “o termo aprendizagem não deve ser visto como um termo de significado único e fossilizado, e sim como um termo de semântica flutuante cuja interpretação é função do contexto” – G. Mongiovi


• Técnicas de Inferência – Conhecimento gera Conhecimento

• Inferência – Filosofia

• Duas técnicas “puramente filosóficas”

• Modernamente adiciona-se uma terceira


• Dedução

• Conhecimento que é Conseqüência Lógica de outro

• Logicamente (Modus Ponens):

y

yxx ,


• O exemplo clássico: Sócrates é homem, Todos os homens são mortais logo (dedução) Sócrates é Mortal

• Duas características– Do Geral para o Particular– Do Antecedente para o Conseqüente

• Uma dedução é sempre uma proposição verdadeira (não há erro)


• Indução

• Conhecimento é uma Generalização de outros

• Opõe-se à dedução: infere do Particular para o Geral


• Pode gerar erro

• Exemplos da realidade geram regras sobre esta realidade observada

• Logicamente:

yx

yx

,


• Exemplo Clássico: Ontem o sol nasceu, anteontem o sol nasceu, em todos os dias observados o sol nasceu. Logo (indução) O sol nascerá amanhã.


• Abdução

• Conhecimento é uma derivação do estado atual para o estado anterior que o construiu

• Opõe-se à dedução: infere do Conseqüente para o Antecedente


• Pode gerar erro

• Classicamente representado pelas histórias policiais (Sherlock Holmes)

• Logicamente:

x

yxy ,


• Exemplos:– “Todos os que foram à segunda guerra são

soldados reformados. Logo, aquele soldado reformado foi à segunda guerra”

– Ou a frase famosa de Conan Doyle: “eliminando-se as possibilidades aquilo que restar, por improvável que seja, precisa ser a verdade”


• Os paradigmas

• Estratégias para promover a aprendizagem automática (machine learning)


• São quatro– Conexionista (Redes Neurais)– Genético– Analítico (Dedutivo: Casos, Explanações)– Indutivo


• Conexionista– Uma rede de neurônios interligados por

sinapses• Neurônio: Uma informação com um peso

associado• Sinapses: Conexão entre neurônios,

derivando o conhecimento pela rede


• Conexionista– Três camadas principais:

• Entrada – Neurônios que recebem os dados• Saída – Neurônios que apresentam os

resultados• Intermediária (ou Escondida) –

Processamento e derivação dos resultados intermediários


• Genético– Baseado na teoria da evolução de Charles

Darwin

– Uma solução descrita de um problema pode ser melhorada

– Métodos de combinação de partes de uma solução com partes de outra (cruzamento)


• Genético– Uma nova solução é produzida

– Uma análise (automática ou não) da qualidade desta solução

– Novos seres mais “adaptados”


• Dedutivo– O sistema recebe como entrada um

conjunto de conhecimentos prontos

– Atua sobre este conjunto. Não o constrói

– Sistemas Especialistas: Regras• Um problema é resolvido através de uma

consulta às regras de inferência


• Dedutivo– Raciocínio Baseado em Casos (RBC)

• O sistema usa casos como se fossem regras• Permite uma avaliação parcial, ou por

aproximação (métricas de similaridade)• Cada novo caso é anexado à base de

conhecimento


• Indutivo– O sistema recebe um conjunto de fatos

– Constrói uma descrição (conjunto de regras) do domínio

– Do ponto de vista do usuário, funciona como uma rede neural

O conjunto de Treinamento

• Também chamado Trainning Set

• Serve para apresentar a um sistema indutivo (Rede Neural ou Algoritmo de Aprendizagem Indutiva) um conjunto de fatos (exemplos) de um domínio

• É o trabalho do Oráculo no MOSCA


• Alternativamente parte do CT é reservada para se aferir o conhecimento

• É o trabalho da Sonda no MOSCA

• O Aprendiz é o sistema que está construindo sua base de conhecimento


• Qual a diferença entre a base de conhecimento gerada por uma rede neural e por um algoritmo indutivo?– Do ponto de vista da funcionalidade Nenhuma– Do ponto de vista da explanação e da

justificativa, as redes são impraticáveis (por isso ditas sub-simbólicas)


• De modo geral– Geração de hipótese– Avaliação de hipóteses junto ao CT (função de qualidade)– Um veredicto: hipótese aceita ou não

Geração de hipóteses

Verificação de hipóteses

veredicto

hipótese

Conjunto de treinamento

Função de qualidade

O Processo de Aquisição• São várias etapas• Podem ser repetidas total ou

parcialmente a depender dos resultados

O Processo de Aquisição

• Preparação dos Dados– Seleção: identificar quais e de onde

– Pré-processamento: falhas, inconsistências, etc.

– Transformação: adequar dados aos algoritmos

O Processo de Aquisição

• Garimpagem: aplicação de um método prático

• Análise e Assimilação: o conhecimento é relevante e acionável?

Aquisição de Conhecimento Implícito

FIM!

“Dura Lex sed Lex – A Lei é dura mas é a lei.Para os ricos, Dura Lex, sed Latex, porque Latex estica”

Fernando Sabino.Escher

aquisição de conhecimento implícito (aquisição automática) Álvaro vinícius de souza coêlho...

Documents