Raciocínio
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Raciocínio
Racionalização é o processo cognitivo de ver a razão para uma determinada crença, conclusão ou ação
Existem dois tipos de raciocínio:– Raciocínio dedutivo
– Raciocínio indutivo
Algoritmos utilizados– Encadeamento para traz (Backward channing)
– Encadeamento para frente (Forward channing)
– Lógica nebulosa
Raciocínio Dedutivo
O raciocínio dedutivo se baseia na análise de premissas, i.e., nas razões para chegar a conclusão
Se as premissas forem verdadeiras, a conclusão será verdadeira
Exemplo:– Premissa 1: Todos os seres humanos são mortais– Premissa 2: João é um ser humano– Conclusão: João é mortal
Varias lógicas formais foram propostas para descrever o raciocínio dedutivo:
– Lógica modal, lógica proposicional, lógica de predicados, …
Raciocínio Indutivo I/II
A verdade das premissas não garante a verdade da conclusão
A conclusão de um argumento indutivo descreve a probabilidade da conclusão ser verdadeira
Normalmente se utiliza quando é difícil ou impossível conhecer todos os fatos para chegar a conclusão
Raciocínio Indutivo II/II
Exemplo:– Premissa: O sol nasceu no oriente todas as manhãs até hoje
– Conclusão: O sol nascerá no oriente amanhã
– Premissa: Todas as pessoas que vi nesta cidade são baixas
– Conclusão: Todas as pessoas desta cidade são baixas
Forward channing e Backward channing
Regras If…Then
Uso de regras if…then para fazer a representação do conhecimento em aplicações de Inteligência Artificial
Dois exemplos de algoritmos que se baseiam em regras if…then:
– Forward chaining– Backward chaining
Forward channing: utilizado para produzir novos fatos
Backward channing: verifica se a conclusão é verdadeira ou falsa
Forward channing I/V
O encadeamento começa com o conjunto de dados disponíveis para alcançar a conclusão
Utiliza regras de inferência para extrair novos dados até alcançar a conclusão
Uma máquina de inferência que utiliza forward channing busca no conjunto de regras de inferência uma onde a condição no IF seja verdadeira
Quando encontra, a regra é executada e a informação no THEN passa a ser verdade, i.e., o novo dado entra no conjunto de dados da máquina
Forward channing II/V
São três os elementos básicos:– A base de regras e os fatos– A memória de trabalho para guardar os dados durante a inferência– A máquina de inferência que executa as regras
Exemplo:Regra 1: IF num_rodas < 4
THEN veículo=bicicletaRegra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim THEN veículo=veículo_motorizadoRegra 3: IF veículo=veículo_motorizado and tamanho=grande THEN veículo=ônibus
Forward channing III/V
Fatos iniciais na base de dados:– Num_rodas=4, motor=sim, tamanho=grande
Regra 1: IF num_rodas < 4 THEN veículo=bicicleta
Regra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim
THEN veículo=veículo_motorizado
Regra 3: IF veículo=veículo_motorizado and tamanho=grande
THEN veículo=ônibus
FALSO
VERDADEIRO
INCLUSÃO NA MEMÓRIA
VERDADEIRO
INCLUSÃO NA MEMÓRIA
Forward channing IV/V
Fatos finais na base:– Num_rodas=4
– motor=sim
– tamanho=grande
– veículo=veículo_motorizado
– veículo=ônibus
Ciclo do Forward channing V/V
1. Colocar as regras na máquina de inferência e colocar todos os dados na base da fatos na memória
2. Verificar se as condições para executar as regras estão na memória. O conjunto de regras que tem as condições na memória chamamos conjunto de conflitos
3. Utilizar um algoritmo para selecionar uma regra do conjunto
4. Atualizar a memória com os fatos criados pela nova regra
5. Repetir os passos 2, 3 e 4 até que não existam mais regras no conjunto
Backward channing I/IV
A conseqüência ou conclusão é avaliada primeiro
Utiliza as regras para responder perguntas que verificam se a conseqüência é verdadeira ou falsa
Somente as regras que são relevantes à pergunta são executadas
Exemplo: Backward channing II/IV
Vamos supor que queremos saber se o veículo que temos é um ônibus
Começamos com a memória vazia
Testamos a regra que verifica se o veículo é um ônibus
Regra 3: IF transporte=veículo_motorizado and tamanho=grande
THEN veículo=ônibus Para que o veículo seja um ônibus é necessário que as
condições na regra 3 sejam verdadeiras
Exemplo: Backward channing III/IV
A condição veículo=veículo_motorizado está relacionada a regra 2, então …
Para que as condições na regra 3 sejam verdades, é necessário que as condições na regra 2 sejam verdade
Regra 2: IF num_rodas >= 4 and motor=sim THEN veículo=veículo_motorizado
Verifico se a informação num_rodas >= 4 e motor=sim, e tamanho=grande estão na memória. Se não estão, então perguntar ao usuário se seu veículo tem estas propriedades
Ciclo do Backward channing IV/IV
1. Colocar as regras na máquina de inferência e colocar todos os fatos da base de fatos na memória
2. Especificar a conclusão que deve ser confirmada
3. Encontrar o conjunto de regras que tenha a conclusão no termo THEN
4. Pegar uma regra do conjunto de regras
5. Tentar verificar se a regra é verdadeira verificando todos os antecedentes
6. Repetir os passos 3, 4 e 5 até que não tenha mais regras que executar. Perguntar ao usuário se necessário
Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic)
Lógica Clássica
Uma declaração é verdadeira ou falsa
Uma declaração não pode ser ao mesmo tempo parcialmente verdadeira ou parcialmente falsa
A e ¬ A formam todas as possibilidades para A
Lógica difusa ou nebulosa viola estas premissas
Lógica Nebulosa
Algo pode e deve coexistir com seu oposto
A experiência humana não pode ser classificada sempre como verdadeira ou falsa
O sim ou o não podem ser respostas incompleta – Alguém pode ter dúvida sobre a resposta
Conjunto da lógica clássica:– O elemento pertence ou não ao conjunto
Conjunto nebuloso: – A certeza com a que um elemento pertence ao conjunto varia entre [0,1]
frío quenteagradável
Raciocínio na Lógica Nebulosa
1. Transformação das variáveis do problema em valores nebulosos
2. Aplicação dos operadores nebulosos
3. Aplicação da implicação
4. Combinação entre todas as saídas nebulosas possíveis
5. Transformação de resultado nebuloso em resultado nítido
Raciocínio com Normas
Objetivo (Parte I)
Como um agente sabe o conjunto das normas aplicado a ele?– Normas que estão ativas e que necessitam ser seguidas
Como um agente sabe que outros agentes violaram normas?– Normas violadas por outros agentes podem influenciar o
comportamento de outro agente
Implementar um mecanismo que pode, de acordo com o conjunto de ações, dizer para os agentes quais são as normas ativas e as violadas
Implementando Normas com JESS
Jess é um sistema baseado em regras que mantém uma coleção de fatos na sua base de conhecimento
Fatos são incluídos na base de fatos e regras são ativadas de acordo com os novos fatos
Regras: LHS => RHS– LHS (left-hand side): lado esquerdo da regra
• Fatos que foram incluídos na base
– RHS (right-hand side): lado direito da regra• Fatos que serão incluídos na base
Implementando Normas com JESS
Fatos: – As ações executadas pelos agentes
– Os objetos no ambiente
– A informação sobre as normas: cumprida, ativa, inativa, e violada
– A informação sobre as punições e os prêmios
Regras:– Ativar e desativar uma norma
– Informar sobre o cumprimento e a violação de uma norma
– Informar sobre as punições e os prêmios de um agente
Normas x Regras em Jess
Cada norma normalmente está associada a 4 regras em Jess
Regra 1: Ativa a norma de acordo com as condições de ativação
Regra 2: Desativa a norma de acordo com as condições de desativação
Regra 3: Informa sobre o cumprimento da norma e os prêmios se a norma foi cumprida
Regra 4: Informa sobre a violação da norma e as punições se a norma foi violada
Tipos de Normas
Obrigação, permissão ou proibição simples
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato (ou se um fato ocorre)
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer depois de um fato (e se um fato ocorre)
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer se um fato ocorre
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer entre dois fatos (e se um fato ocorre)
Obrigação, permissão ou proibição simples
Obrigação, permissão ou proibição para executar uma ação X
Regra 2 (desativar norma) não pode ser implementada
Proibição(i) Ativa a proibição(iii) -- Não é possível informar sobre o cumprimento e dar prêmios ao
agente pois esta norma está sempre ativa(iv) Informar sobre a violação e a punição se a ação X foi executada
Obrigação(i) Ativa a obrigação(iii) Informa sobre o cumprimento e o prêmio se a ação X foi executada(iv) -- Não é possível verificar a violação pois a qualquer momento o
agente pode executar a obrigação
Obrigação, permissão ou proibição simples
Permissão(i) Ativa a permissão
(iii) -- Não faz sentido informar sobre o cumprimento e sobre o prêmio(iv) -- Não existe violação pois a qualquer momento o agente pode
executar a ação
Exemplo: Proibição simples
O jogador de futebol não pode pegar a bola com a mão Punição: O árbitro informa sobre o pênalti
Proibição: regras
(i) Ativa a proibição
(ii) -- (norma nunca é desativada)
(iii) -- Não é possível informar sobre o cumprimento e dar prêmios ao agente pois esta norma está sempre ativa
;(rule i)
(defrule handleBall_rule_i
=>
(assert (FORBIDDEN-non-dialogical-action-plan … (status ACTIVATED))))
Exemplo: Proibição simples
(iv) Informar sobre a violação e a punição se a ação X foi executada
;(rule iv)(defrule handleBall_rule_iv ?forbidden <- (FORBIDDEN-non-dialogical-action-plan …) ?factViolatingNorm <- (non-dialogical-action-plan (plan play) (action handleBall)... ) => (if (= (fact-slot-value ?factViolatingNorm role) (fact-slot-value ?forbidden role)) then (assert (NormStatus_per_Agent (agent (fact-slot-value ?factViolatingNorm entity)) (norm (fact-id ?forbidden))(status VIOLATED) (reason (fact-id ?factViolatingNorm)))) (assert (PUNISHMENT …)))
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y
Obrigação para executar a ação X antes de um fato Y
Obrigação(i) Ativar a obrigação
(ii) Desativar a obrigação se a obrigação está ativa e Y é incluído na base de fatos
(iii) Informar sobre o cumprimento e o premio se a ação X é executada e a obrigação está ativa
(iv) Informar sobre a violação e a punição se a obrigação está desativada e a ação X não foi executada
Solução: Verificar se existe uma informação de cumprimento da norma
Problema
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y
Permissão para executar a ação X antes de um fato Y
Permissão(i) Ativar a permissão
(ii) Desativar a permissão se a permissão está ativa e Y é incluído na base de fatos
(iii) ---
(iv) Informar sobre a violação e a punição da permissão se a ação X foi executada depois de Y
Obrigação, permissão ou proibição que deve ocorrer antes de um fato Y
Proibição para executar a ação X antes de um fato Y
Proibição(i) Ativar a proibição
(ii) Desativar a proibição se a proibição está ativa e Y é incluído na base de fatos
(iii) Informar sobre o cumprimento e o prêmio se a norma é desativada e a ação X não foi executada
(iv) Informar sobre a violação e a punição se a proibição está ativada e a ação X é executada
Problema
Solução: Verificar se existe uma informação sobre violação da norma
Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y
O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida
Obrigação(i) Ativar a obrigação
;(rule i)
(defrule checkEquipment_rule_i
=>
(assert (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status ACTIVATED))))
Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y
O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida
Obrigação(ii) Desativar a obrigação se a obrigação está ativa e Y está na base de
fatos
;(rule ii)(defrule checkEquipment_rule_ii ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ...
(status ACTIVATED)) ?factDeactivatingNorm <- (dialogical-action (scene game) (state
si)(content gameStart)...) => (modify ?obliged (status DEACTIVATED)))
Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y
O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida
Obrigação(iii) Informar sobre o cumprimento e o prêmio se a ação X é executada e a
obrigação está ativa
;(rule iii)(defrule checkEquipment_rule_iii ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ... (status ACTIVATED)) ?factFulfillingNorm <- (non-dialogical-action-plan (plan managingGame) (action checkEquipment) ...) => (if (= (fact-slot-value ?factFulfillingNorm entity) (fact-slot-value ?obliged entity)) then (assert (NormStatus_per_Agent (norm (fact-id ?obliged)) (agent (fact-slot-value ?factFulfillingNorm entity)) (status FULFILLED) (reason (fact-id ?factFulfillingNorm)))) (assert (REWARD ...))) )
Exemplo: Obrigação que deve ocorrer antes de um fato Y
O juiz tem que verificar o equipamento dos jogadores antes de começar a partida
Obrigação(iv) Informar sobre a violação e a punição se a obrigação está desativada e
a ação X não foi executada
;(rule iv)(defrule checkEquipment_rule_iv ?obliged <- (OBLIGED-non-dialogical-action-plan ...
(status DESACTIVATED))
=> (bind ?result (assert (NormStatus_per_Agent (agent (fact-slot-value ?agent agents))
(norm ?obliged) (status FULFILLMENT)))) (try (= false ?result) ; the agent has fulfilled the norm catch
(modify ?result (status VIOLATED)) (assert (PUNISHMENT ...)) )
Raciocínio sobre normas (Parte II) I/V
Agentes que executam em um sistema normativo necessitam raciocinar sobre as normas do sistema. Por exemplo:
– Perceber se a norma foi violada ou foi cumprida– Detectar os conflitos e solucionar os mesmos– Poder escolher as normas que desejam cumprir e as que desejam violar– ....
Conclusão: o processo de raciocínio de um agente normativo é mais complexo que o raciocínio de um agente não normativo
Existem várias abordagens que implementam agentes normativos BDI (Belief, Desires, Intention)
– Elas estendem a arquitetura BDI para poder implementar o raciocínio com normas.
Raciocínio sobre normas II/V
Arquitetura BDI (Belief, Desire, Intention)
Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema III/V
BOID architecture [10] Considera a influência de obrigações, crenças, intenções e dos
objetivos atuais na geração dos novos objetivos A influência ocorre de acordo com o tipo do agente.
– Realista: as crenças são mais valorizadas que os outros itens
– Egoísta: desejos são mais valorizados que as obrigações
– Social: obrigações mais valorizadas que os desejos
NBDI (Norm-Belief-Desire-Intention) architecture [11] Verifica se o agente é o responsável por cumprir com a norma Percebe que a norma foi ativada ou desativada Permite escolher as normas que vai cumprir ou violar Permite escolher os objetivos com base na normas
Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema IV/V
ANA architecture [12] Verificar se o agente é o responsável por cumprir com a norma Perceber que a norma foi ativada ou desativada Perceber que a norma foi violada ou foi cumprida Detectar os conflitos e solucionar os mesmos Poder escolher as normas que desejam cumprir e as que
desejam violar Escolher seus objetivos com base na normas que desejam
cumprir e violar Escolher os planos a serem executados com base nas normas
que desejam cumprir e violar
Raciocínio sobre normas: alguns trabalhos no tema V/V
ANA architecture [12]