+ All Categories
Home > Documents > Inteligenta Artificiala

Inteligenta Artificiala

Date post: 19-Mar-2016
Category:
Upload: jean
View: 34 times
Download: 2 times
Share this document with a friend
Description:
Inteligenta Artificiala. Universitatea Politehnica Bucuresti Anul universitar 2005-2006 Adina Magda Florea http://www.cs.pub.ro/ia_06. Retele semantice Inferente specifice retelelor semantice Unitati Inferente specifice unitatilor. Modelul cunostintelor structurate. - PowerPoint PPT Presentation
44
Inteligenta Inteligenta Artificiala Artificiala Universitatea Politehnica Bucuresti Anul universitar 2005-2006 Adina Magda Florea http://www.cs.pub.ro/ ia_06
Transcript
Page 1: Inteligenta Artificiala

Inteligenta ArtificialaInteligenta Artificiala

Universitatea Politehnica BucurestiAnul universitar 2005-2006

Adina Magda Floreahttp://www.cs.pub.ro/ia_06

Page 2: Inteligenta Artificiala

2

Modelul cunostintelor structurateModelul cunostintelor structurate

Retele semanticeRetele semantice Inferente specifice retelelor semanticeInferente specifice retelelor semantice UnitatiUnitati Inferente specifice unitatilorInferente specifice unitatilor

Page 3: Inteligenta Artificiala

3

Modelul RETELELOR SEMANTICERETELELOR SEMANTICE

primul model structurat de reprezentare a cunostintelor

introdus pentru a descrie semantica cuvintelor si a propozitiilor limbajului natural

folosit ca metoda de reprezentare a cunostintelor in sistemele bazate pe cunostinte

Page 4: Inteligenta Artificiala

Baza de cunostinte Radu i-a trimis Ioanei o scrisoare. Radu este student. Ioana este eleva. Adresa lui Radu este Luterana, 15.

Ocupatie (radu, student) Ocupatie (ioana, eleva) Trimite (radu, ioana, scrisoare) Adresa (radu, luterana - 15)

Reprezentarea cunostintelor in LPOI

Page 5: Inteligenta Artificiala

Gruparea in entitati Radu

– Ocupatie (radu, student)– Trimite (radu, ioana, scrisoare)– Adresa (radu, luterana - 15)

Ioana– Ocupatie (ioana, eleva)– Trimite (radu, ioana, scrisoare)

Radu Ocupatie: student

Adresa: luterana-15

IoanaOcupatie: elev

Page 6: Inteligenta Artificiala

P red ica tu l ISA ind ica apa rtenen ta

unu i ob iec t la o m u ltim e .

radu),tExpeditor(

trimitere)-eveniment,ISA(t

1

1

scrisoare),Obiect(t

ioana),(tDestinatar

1

1

( x ) ( ISA ( x , eve niment - trimite re ) Expeditor ( x , radu )

Des tina ta r ( x , ioana ) Obiec t ( x , s c ris oa re ) )

Page 7: Inteligenta Artificiala

7

RaduISA: PersoanaOcupatie: studentAdresa: luterana-15

IoanaISA: PersoanaOcupatie: elev

T1 ISA: Eveniment-trimitere Expeditor: Radu

Destinatar: Ioana Obiect: scrisoare

Page 8: Inteligenta Artificiala

8

Predicatul AKO descrie incluziunea unei multimi intr-o alta multime

( x ) ( Eveniment - trimitere ( x ) Eveniment ( x ) )

( x ) ( Persoana ( x ) Fiinta ( x ) )

Page 9: Inteligenta Artificiala

9

Eveniment-trimitereAKO: EvenimentExpeditor: Persoana

Destinatar: PersoanaObiect: ClasaObiect

PersoanaAKO: FiintaOcupatie: (student, elev, inginer)Adresa: string

Page 10: Inteligenta Artificiala

Relatie individual-generic, sau instanta-clasa, notata ISA (prescurtare de la IS A). Relatia generic-generic, sau subclasa-clasa, notata AKO (prescurtare de la A Kind Of).

Obicete particulare / obiecte generice

Sloturi

Inferente specifice

Page 11: Inteligenta Artificiala

Mostenirea proprietatilor (atributelor) :

1) Mostenirii proprietatilor de la clasa la instanta:

Daca un obiect O1 este o particularizare (legat prin relatia ISA) a unui obiect generic O si obiectul O are un atribut (proprietate) A, atunci si instanta O1 are atributul A.

2) Aplicarea mostenirii proprietatilor intre o clasa si o superclasa, de-a lungul unei relatii sau a unui lant de relatii AKO

Daca o clasa C1 este o subclasa a unei clase C (legata prin una sau mai multe relatii AKO) si clasa C are proprietatea A, atunci clasa C1 are de asemenea proprietatea (atributul) A.

Page 12: Inteligenta Artificiala

12

Canar galben

aripi

Pasare

culoare

ISA

are

zbura

poate

(a)

Eveniment

Eveniment-trimitere

AKO

T1

ISA

scrisoare

Obiect

Radu

Expeditor

Ioana

Destinatar

Persoana

ISA

ISA

Adresaluterana-15

student

Ocupatie

elev

(b)

Ocupatie

Retele semanticeRetele semantice

Page 13: Inteligenta Artificiala

13

Inferente specifice retelelor Inferente specifice retelelor semanticesemantice

Instantele mostenesc atributele claselor carora apartin, conform relatiilor ISAISA

Nodurile clasa mostenesc atributele nodurilor superclasa de care sunt legate prin relatia AKOAKO

Page 14: Inteligenta Artificiala

Piramida Caramida

Bloc

AKO AKO

triunghi dreptunghiForma Forma

Consistentamare

Piramida18 Caramida12

ISA ISA

M o s t e n i r e a v a l o r i l o r i n r e t e l e s e m a n t i c e

Page 15: Inteligenta Artificiala

Algoritm: Mostenirea valorilor atributelor intr-o ierarhie de claseAlgoritmul determina valoarea unui atribut A al

unei instante ODetVal (O, A, V)1. Formeaza o lista L cu nodul O si toate nodurile legate de O

prin relatia ISA2. cat timp L != [ ] executa

2.1. Elimina primul nod, N, din lista L 2.2. daca atributul A al nodului N are valoarea V

atunci 2.2.1. Depune V in nodul punctat de atributul A al

obiectului O2.2.3. intoarce SUCCES

2.3. Adauga toate nodurile legate prin relatia AKO de nodul N, la sfirsitul listei L

3. intoarce INSUCCESsfarsit.

Page 16: Inteligenta Artificiala

ISAISA

Perspectivade daruit

Perspectivade jucatCub12 Perspectiva

de structura

Bloc

ISA

Jucarie Cadou

sustine joaca placere

Scop Scop Scop

Cub

ISA

U t i l i z a r e a p e r s p e c t i v e l o r i n r e t e l e l e s e m a n t i c e

Perspectiva - un obiect poate avea sensuri diferite in contexte diferite

PerspectivePerspective

Page 17: Inteligenta Artificiala

Caracteristici asociate atributelor din retea Modalitati de considerare a valorilor unor atribute

Fateta valoare - valoarea obisnuita a unui atribut Fateta valoare implicita - caracterizeaza tipic

valoarea unui atribut Fateta procedura necesara - contine o procedura

sau o functie care poate calcula valoarea atributului pe baza valorii altor atribute

FateteFatete

Page 18: Inteligenta Artificiala

18

Caramida rosieCuloare

Caramida12

ISAFateta valoare implicita

Caramida0 albaCuloare

ISA

Mostenirea valorilor implicite in retele semantice

Page 19: Inteligenta Artificiala

Algoritm: Mostenirea valorilor implicite ale atributelor intr-o ierarhie de claseAlgoritmul determina valoarea unui atribut A al

unei instante ODetValImp(O, A, V)1. Formeaza o lista L cu nodul O si toate nodurile legate de O

prin relatia ISA2. cat timp L != [ ] executa

2.1. Elimina primul nod, N, din lista L 2.2. daca atributul A al nodului N are valoarea implicita

Vatunci 2.2.1. Depune V in nodul punctat de atributul A al

obiectului O2.2.3. intoarce SUCCES

2.3. Adauga toate nodurile legate prin relatia AKO de nodul N, la sfirsitul listei L

3. intoarce INSUCCESsfarsit.

Page 20: Inteligenta Artificiala

20

Strategii de controlStrategii de control

Strategia de control indica ordinea de aplicare a inferentelor si modul de inspectare a retelei

Doua stategii de control de baza– Stategia N– Strategia Z

Page 21: Inteligenta Artificiala

Algoritm: Strategia N de determinare a valorii unui atributAlgoritmul determina valoarea unui atribut A al unei instante O utilizind strategia N.

DetValN (O, A, V)1. daca DetVal (O,A,V) = SUCCES

atunci intoarce SUCCES2. daca DetValImp (O,A,V) = SUCCES

atunci intoarce SUCCES3. daca DetProcNec (O,A,V) = SUCCES

atunci intoarce SUCCES4. intoarce INSUCCESsfarsit.

Strategia NStrategia N

Page 22: Inteligenta Artificiala

22

Strategia ZStrategia Z

Se inspecteaza fatetele valoare, valoare implicita si procedura necesara ale slotului pentru care se doreste gasirea unei valori, pe fiecare nivel al ierarhiei de clase, pornind de la instanta si considerand relatiile ISA, apoi AKO

Page 23: Inteligenta Artificiala

Algoritm: Strategia Z de determinare a valorii unui atribut.Algoritmul determina valoarea unui atribut A al unei instante O utilizind strategia Z.

DetValZ (O, A, V)1. Formeaza o lista L cu nodul O si toate nodurile

legate de O prin relatia ISA2. cat timp L != [ ] executa

2.1. Elimina primul nod, N, din lista L2.2. daca fateta valoare a atributului A a

nodului N este Vatunci2.2.1. Depune V in nodul punctat de

atributul A al obiectului O2.2.2. intoarce SUCCES

Strategia ZStrategia Z

Page 24: Inteligenta Artificiala

2.3. daca fateta valoare implicita a atributului A a nodului N este Vatunci 2.3.1. Depune V in nodul punctat de atributul A al

obiectului O2.3.2. intoarce SUCCES

2.4. daca fateta procedura necesara a atributului A a nodului N este proc (A1,..., An,V)atunci2.4.1. Determina valorile atributelor A1,..., An ale

instantei O2.4.2. daca s-au gasit valori pentru A1,..., An

atuncii. executa proc (A1,..., An,V)ii. Depune V in nodul punctat de

atributul A al obiectului Oiii. intoarce SUCCES

3. intoarce INSUCCESsfarsit.

Page 25: Inteligenta Artificiala

25

Identificarea retelelor semanticeIdentificarea retelelor semantice Doua obiecte reprezentate prin retele

semantice identifica daca si numai daca formulele bine formate asociate celor doua retele unifica.

Un obiect scop identifica cu un obiect fapt daca formula bine formata asociata obiectului scop unifica cu o subconjunctie a formulelor asociate obiectului fapt.

Page 26: Inteligenta Artificiala

Eveniment-trimitere

T2

ISA

scrisoare

Obiect

Laura

Eveniment-trimitere

T3

Laura

Eveniment-trimitere

T4

ISA

scrisoare

Obiect

Laura

Vlad

Destinatar

Expeditor

Destinatar Destinatar

ISA

Reteaua scop T3 identifica cu T2

Reteaua scop T4 nu identifica cu T2

I d e n t i f ic a r e a r e t e le lo r s e m a n t ic e

Page 27: Inteligenta Artificiala

27

Modelul UnitatilorModelul Unitatilor

Unitate - colectie de atribute (sloturi), cu valori asociate si posibile restrictii asupra valorilor, ce descriu un obiect al universului problemei

Unitatile pot desemna– obiecte generice– instante

Page 28: Inteligenta Artificiala

28

Reprezentarea relatiilorReprezentarea relatiilor

Retele semantice

– AKO

– ISA

Unitati

– SuperClasses– SubClasses

– MemberOf

Page 29: Inteligenta Artificiala

29

Un obiect particular poate fi instanta a mai multe unitati generice, iar o unitate generica poate fi subclasa a mai multe clase

taxonomia de unitati nu mai este un arbore (ca in cazul retelelor semantice), ci un graf.

Page 30: Inteligenta Artificiala

30

SloturiSloturi

Fiecare slot are un nume si una sau mai multe valori

Tipuri de sloturi– sloturi membru - MemberSlot - descriu

atributele fiecarul membru al clasei– sloturi proprii - OwnSlot - descriu atributele

ce caracterizeaza clasa ca un intreg

Page 31: Inteligenta Artificiala

31

Unit CamionSuperClasses: VehiculSubClasses: CamionMare, CamionMediu, CamionMicMemberOf: ObiecteFizice

Unit CamionMareSuperClasses: CamionSubClasses: CamionMareRosu, CamionMareRemorca

Unit CamionMareRosuSuperClasses: CamionMareMemberSlot: Sofer

Value: necunoscutMemberSlot: Inaltime

Value: necunoscutMemberSlot: Culoare

Value: rosieMemberSlot: Pret

Value: necunoscutOwnSlot: CelMaiMare

Value: CMR10OwnSlot: CelMaiScump

Value: CMR210

Page 32: Inteligenta Artificiala

32

Unit CMR1MemberOf: CamionMareRosu, ProprietateFirmaXOwnSlot: Sofer

Value: PaulOwnSlot: Inaltime

Value: 1.75OwnSlot: Culoare

Value: rosieOwnSlot: Pret

Value: 30 000 OwnSlot: Proprietar

Value: XUnit CMR2

MemberOf: CamionMareRosuOwnSlot: Sofer

Value: TudorOwnSlot: Inaltime

Value: 1.80OwnSlot: Culoare

Value: rosieOwnSlot: Pret

Value: 50 000

Page 33: Inteligenta Artificiala

33

Reguli de mostenireReguli de mostenire In urma mostenirii atributelor de la clasa la

instanta, sloturile membru ale clasei devin sloturi proprii ale instantei, iar sloturile proprii ale clasei nu se mostenesc la instante.

Orice slot membru al unei clase este mostenit de subclasele descendente din acea clasa, in urma mostenirii atributelor de la clasa la subclasa

Page 34: Inteligenta Artificiala

34

FateteFatete Fatete - modalitati de reprezentare a proprietatilor

atributelor Tipuri de fatete

– fateta valoare– fateta domeniu de valori– fatete ce descriu restrictii– fateta valoare implicita– fateta mostenire– fateta valoare activa– fateta comentariu

Page 35: Inteligenta Artificiala

Unit CamionMareRosuSuperClasses: CamionMareMemberSlot: Sofer

Value: necunoscut /*fateta valoare */ValueClass: Persoana /*fateta domeniu de

valori; indica unitatea Persoana */Cardinality: 2 /*fateta numar de valori;

un camion poate avea doi soferi posibili */Default: Paul /*fateta valoare implicita*/Restrict: (oneof Paul, Tudor, Gelu, Mihai, Barbu)

/*fateta de descriere a restrictiei */MemberSlot: Inaltime

Value: necunoscutValueClass: realCardinality: 1Restrict: X.Inaltime > 1.50

MemberSlot: CuloareValue: rosieValueClass: stringCardinality: 1Comment: "Culoarea tuturor membrilor unitatii"

/*fateta comentariu */

Page 36: Inteligenta Artificiala

36

Inferente specifice unitatilorInferente specifice unitatilor

Forma de inferenta specifica - mostenirea atributelor

Forma taxonomiei de unitati este un graf orientat aciclic, in care exista o relatie ordine partiala impusa de relatiile ISA sau MemberOf si AKO sau Subclass/Superclass (relatii ierarhice)

Page 37: Inteligenta Artificiala

Unit PasareSlot: Zboara

Value: da

Unit FifiSlot: Zboara

Value: necunoscut

Unit StrutSlot: Zboara

Value: nu

Unit PasareZoo

ISA (MemberOf) ISA (MemberOf)

AKO (SuperClasses)

Zboara Fifi?

AKO (SuperClasses)

T a x o n o m ie d e u n ita t i d e t ip g r a f o r ie n ta t a c ic l ic

Page 38: Inteligenta Artificiala

38

Algoritm de mostenire ce rezolva Algoritm de mostenire ce rezolva mosteniri multiple de atributemosteniri multiple de atribute

O posibilitate - se foloseste lungimea caii intre unitatea curenta U pentru care se doreste aflarea valorii slotului S si unitatea U' unde s-a gasit aceasta valoare, considerind corecta valoarea slotului din unitatea cea mai apropiata de unitatea U

Page 39: Inteligenta Artificiala

39

Unit PasareSlot: Zboara

Value: da

Unit FifiSlot: Zboara

Value: necunoscut

Unit StrutSlot: Zboara

Value: nu

Unit PasareZoo

ISA

ISA

AKO

Zboara Fifi? nu

Unit StrutPenat

Unit StrutPenatAlb

AKO

AKO

AKO

Cea mai micadistanta

Cea mai micadistanta inferentiala

D istanta si d is tanta in ferentia la in tre un ita ti

Page 40: Inteligenta Artificiala

40

Distanta inferentialaDistanta inferentiala

Clasa1 este mai aproape de Clasa2 decat de Clasa3 daca si numai daca Clasa1 are o cale inferentiala care trece prin Clasa2 spre Clasa3.

Clasa1 este mai aproape de Clasa2 decat de Clasa3 daca Clasa2 este intre Clasa1 si Clasa3 de-a lungul unui lant de relatii ierarhice.

Page 41: Inteligenta Artificiala

41

Mostenirea proprietatilor folosind Mostenirea proprietatilor folosind distanta inferentialadistanta inferentiala

Multimea valorilor competitive ale unui slot S intr-o unitate U contine acele valori care pot fi derivate dintr-o unitate X care este mai sus decit U in ierarhie si care nu sunt contrazise de valorile slotului S dintr-o unitate Y care are o distanta inferentiala mai mica decat distanta inferentiala a unitatii X fata de U

Page 42: Inteligenta Artificiala

Algoritm: Mostenirea proprietatilor bazata pe distanta inferentialaAlgoritmul determina valoarea V a slotului S al unitatii U

1. Formeaza o lista L cu unitatea U si toate unitatile legate de U prin relatia MemberOf

2. Formeaza o lista de candidati CAND = [ ] 3. cat timp L != [ ] executa

3.1. Elimina prima unitate, X, din lista L3.2. daca slotul S al lui X are valoare

atunci CAND = CAND {X}3.3. altfel adauga in lista L toate unitatile legate de X prin

relatia SuperClass4. pentru fiecare unitate C CAND executa

4.1. Verifica daca exista un alt element C’ CAND cu o distanta inferentiala fata de U mai mica decat cea a lui C

4.2. daca C' existaatunci elimina C din CAND

Page 43: Inteligenta Artificiala

5. daca card (CAND) = 0atunci intoarce INSUCCES /* nu s-a gasit valoare pentru S */

6. daca card (CAND) = 1atunci 6.1. Fie C1 unicul element al listei CAND6.2. Depune valoarea slotului S al lui C1 ca valoare a

slotului S al lui U6.3. intoarce SUCCES

7. daca card (CAND) > 1 /* contradictie, S este monovaloare */atunci intoarce CONTRADICTIE

sfarsit.

Page 44: Inteligenta Artificiala

44

ConcluziiConcluzii Rezolvarea problemelor utilizind reprezentarea

cunostintelor pe baza unitatilor necesita descrierea bazei de cunostinte in termenii unitatilor generice si a unor instante partial sau total specificate, instantele avind rolul datelor initiale ale problemei.

Solutia problemei va fi reprezentata de obtinerea uneia sau a mai multor instante sau a valorilor necunoscute de sloturi din instantele partial specificate.


Recommended