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Ontologias em Gestão do
ConhecimentoDr. Eng. Milton Pires Ramos
TECPAR / DIA
Curitiba - Paraná
Instituto de Tecnologia do Paraná
Divisão de Inteligência Artificial
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Sumário:Sumário:
1 – Gestão do Conhecimento;
2 – O que gerenciar ??
3 – Representação e Engenharia do Conhecimento;
4 – Ontologias;
5 – Ontologias em GC;
6 – Pesquisa: IAD/SMA, Ontologias e GC.
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Gestão do conhecimento X
- gestão da informação
- gestão de documentos
- gestão de conteúdos
estratégica
- Inteligência competitiva
empresarial
- gestão de competências
- memória empresarial
- portais corporativos
...
Sociedade do conhecimentoEra do conhecimento infinito
dados ? informação ?? conhecimento ???
Engenharia do conhecimento Knowledge workers(trabalhadores do conhecimento)
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“I started out building AI-based expert systems with my group of 35
people back in 1980,” he says. “We built over 100 systems but found
that most were not used after a year. In 1984, we started to look at what
was amiss, and began to look into the role of knowledge in business.”
This trajectory led to the introduction of the concept of ‘knowledge
management’ at an ILO conference in Zurich in 1986, and by then Wiig’s
team had begun to explore factors relating to cognitive science alongside
technology-based solutions. By 1989, the focus of Wiig’s research had
shifted away from technology and towards a more people-centric
approach. With typical modesty, Wiig adds: “But as I am a slow learner,
this transition has taken time.”
<Biografia de Karl Wiig, na chamada do KM Europe 2002>
Gestão do ConhecimentoGestão do Conhecimento
Surgimento: Karl Wiig,1986.
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Gestão do ConhecimentoGestão do Conhecimento
Knowledge Management is the systematic, explicit
and deliberate building, renewal and application of
knowledge to maximize an enterprise’s knowledge
related effectiveness and returns from its
knowledge assets.Karl Wiig
[Leibowitz, 1999]
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O que é conhecimento ?
“Conhecimento é o resultado da organização da informação de acordo com um sistema pessoal de valores”
[Barthès 2002]
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DADOS
INFORMAÇÃO
CONHECIMENTO
SABEDORIA
explícito
tácito
simples
complexo
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[Barthès 2002]
A floresta de Compiègne em OutubroA floresta de Compiègne em Outubro
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Conhecimento vs valores pessoaisConhecimento vs valores pessoais
“Conhecimento é o resultado da organização da informação de acordo com um sistema pessoal de valores”
[Barthès 2002]
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ConhecimentoConhecimento
Knowledge encompasses the implicit and explicit restrictions placed upon objects (entities), operations and relationships along with general and specific heuristics and inference procedures involved in the situation being modeled.
John Sowa
Knowledge consists of truths and beliefs, perspectives and concepts, judgments and expectations, methodologies and know-how.
Karl Wiig[Leibowitz, 1999]
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Sistemas de Gestão
do Conhecimento
Sistemas de Gestão
do Conhecimento
Modernas práticas de administração
Gestão de pessoas – liderança
Tecnologia da informação
Inteligência artificial
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O Conhecimento nas organizaçõesO Conhecimento nas organizações
Explicit Tacit
[Grundstein & Barthès 1996]
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Ciclo de Gestão do ConhecimentoCiclo de Gestão do Conhecimento
CRITICALKNOWLEDGE
IdentifyLocalize
FormalizeModelArchive
ImproveUpdate
AccessDiffuse
ExploitIntegrate
STORE UPDATE
FIND
DISTRIBUTE
[Grundstein & Barthès 1996]
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Engenharia do conhecimento - termo usado para
descrever todo o processo de desenvolvimento e
construção de sistemas baseados em conhecimento. [McGraw & Harbison-Briggs, 1989]
-Sistemas baseados no conhecimento;-Sistemas especialistas;-Ontologias;-Sistemas de gestão do conhecimento.
<aquisição, modelagem/representação, gestão>
Engenharia do Conhecimento:Engenharia do Conhecimento:
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- Regras de produção
- Redes semânticas
- Frames (quadros)
- Objetos
Formas de representação do conhecimento:Formas de representação do conhecimento:
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SE < premissa 1 >
E < premissa 2 >
ENTÃO < conclusão A >
- Um dos primeiros e mais tradicionais modelos de representação do conhecimento;
- Bom nível de representação, simples, de fácil aprendizagem, porém pouco flexível.
- Modelo mais usado na construção de sistemas especialista.
Regras de produçãoRegras de produção
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Inputs{ VazaoInj :Vazao total da agua de injecao Particulas :Numero de particulas em suspensao O2galv :Teor de oxigenio [ON]-line medido por par galvanico CorrLPR :Taxa de corrosao medida por LPR CorrRE :Taxa de corrosao medida por resstencia eletrica O2memb :Teor de oxigenio [ON]-line medido por membrana DeltaP :Perda de carga nos filtros BseqO2 :Bomba de injecao de sequestrante de oxigenio [ON]-[OFF]
If VazaoInj >= [VazaoMin]Then Planta operando
If VazaoInj < [VazaoMin]Then PLANTA FORA DE OPERACAO
If Planta operandoand PV12 = [OFF]Then Planta injetando
If Planta operandoand PV12 = [ON]Then PLANTA EM RECIRCULACAO
If Planta operandoand Planta com problemas de corrosaoand Desaeradora dentro dos parametros operacionaisand BseqO2 = [OFF]Then Sequestrante de Oxigenio Alarme amareloand BOMBA DE INJECAO DE SEQUESTRANTE DESLIGADAand RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio
LABEL rec.injex.oxigenio "RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio"
Sumário:Sumário:Regras de produçãoRegras de produção
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Redes semânticas apresentam relações entre elementos em um domínio. Seus elementos básicos são nós e arcos:
- nós – representam os elementos do domínio;
- arcos – representam as relações entre estes elementos.
Quillian R. Semantic Memory. In M. Minsky (ed) Semantic Processing. MIT Press, Cambridge, MA, 1968.
Redes semânticasRedes semânticas
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• Modelagem da memória humana
Concept-1
Concept-4
Concept-4Concept-3
Concept-2
Abordagens semânticas – idéia básica (Quillian, 1965)Abordagens semânticas – idéia básica (Quillian, 1965)
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Redes Semânticas,exemplo [Quillian]:
Redes Semânticas,exemplo [Quillian]:
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Modelo de representação de conhecimento onde um elemento de um domínio é representado por um conjunto de características.
“Um frame possui um nome que identifica o conceito por ele definido e um conjunto de atributos (slots). Um frame é uma estrutura de dados complexa, útil para modelar objetos do mundo real. Assemelham-se a registros de um banco de dados porém mais poderosos e expressivos.”
Minsky, M.A. A Framework for Representing Knowledge. McGraw-Hill, New York, 1975.
Frames (quadros) e objetosFrames (quadros) e objetos
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FRAMES (Minsky, 1975)FRAMES (Minsky, 1975)
Minsky 1975
Prototype - inheritance
color # feet
Style-Chair
4guilded
color foot
Chair
f2red
f1 f3 f4
color # feet
Chair
4red
style
Renaissance-Chair
“Renaissance”
Is-amy-Chair
Is-a
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Representação de um FRAMERepresentação de um FRAME
Rennaissance-chair
is-a :
(value style-chair)
style :
(value Rennaissance)
number-of-feet :
(if-needed compute-number-of-feet)
picture :
(if-added draw) (if-removed erase)
slots
facets
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Ontologias
“Especificação explícita e formal dos termos de
um domínio e das realações entre eles.”
Tomas Gruber, Stanford University (1993).
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OntologiasOntologias
Por que construir ontologias ??
• Para partilhar o entendimento comum da estrutura da informação entre pessoas ou agentes software;
• Para permitir a reutilização do conhecimento do domínio;• Para tornar explícitas as suposições do domínio;• Para separar conhecimento do domínio do conhecimento operacional;• Para analisar o conhecimento do domínio .
Uma ontologia define um vocabulário comum para profissionais que necessitam partilhar informações em um domínio. Isto excluí definição de conceitos básicos do domínio e os relacionamentos entre eles.
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OntologiasOntologias
Estrutura de uma ontologia:
Conceitos (classes) -
Propriedades (slots) -
Facetas (restrições) -
Para desenvolver uma ontologia:
Definir as classes para a ontologia;
Organizar as classes em uma hierarquia taxonômica;
Definir os slots e descrever os valores permitidos para estes slots;
Preencher os valores nos slots para instanciar as classes.
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OntologiasOntologias
Metodologia de desenvolvimento (proposta):
1. Determinar o domínio e escopo da ontologia;
2. Considerar a reutilização de ontologias existentes;
3. Enumerar termos importantes da ontologia;
4. Definir as classes e sua hierarquia;
5. Definir as propriedades das classes;
6. Definir as restrições das propriedades;
7. Criar as instâncias.
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OntologiasOntologias
Bases de conhecimento e ontologias estão
proximamente relacionadas em sistemas de gestão do
conhecimento. Comunidades estabelecem ontologias,
ou modelos conceituais partilhados, para fornecer uma
estrutura para compartilhar o significado preciso dos
símbolos trocados durante uma comunicação.
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Inteligência Artificial e Gestão do ConhecimentoInteligência Artificial e Gestão do Conhecimento
CRITICALKNOWLEDGE
IdentifyLocalize
FormalizeModelArchive
ImproveUpdate
AccessDiffuse
ExploitIntegrate
STORE UPDATE
FIND
DISTRIBUTE
Redes semânticasOntologias
Bases de conhecimento
...
Sistemas especialistasSistemas Multi-AgenteSistemas CBR
...
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Sistemas Multi-Agentes em GC
Grupo ANGCOR - Agents Networked Group for Cooperation and Organization of
ResearchTECPAR, PUCPR, CEFET-PR, UTP e UTC (França)
Divisão de Inteligência ArtificialTECPAR
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May I helpyou Sir ?
“Digital butler” - Nicolas Negroponte - MIT.(Being Digital. Alfred A. Knopf, 1995)
“Information superhighway taxi driver” - Oren Etzioni - University of Washington.
(Intelligent agents on the Internet: Fact, Fiction, Forecast. IEEE Expert, Vol. 10, No. 4, August 1995.)
AssistênciaAssistência
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Laboratory Network
User 1
User 2
User n
PA 1
PA 2
PA n
Agent "address-book"
Agent "bib-references"
Agent "postman"
Agent "web-research"
ArquiteturaArquitetura
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Co
mu
nic
aç
ão
(in
terf
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c/
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ed
e)
Us
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rio
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stre
)
CONTROLE
Mundo(ambiente,
outros agentes)
Tarefas/projetos(tarefas
complexas)
Si-mesmo(sua propria
representação, memória)
Ontologia(ontologia pessoal)
Mestre(modelo do
usuário, preferências,
hábitos)
Agente assistente pessoal(agente genérico + módulo usuário)
Agente genérico
Ações(competencias)
Modelo do agente assistenteModelo do agente assistente
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Mundo(ambiente,
outros agentes)
Tarefas/projetos(tarefas
complexas)
Si-mesmo(sua propria
representação, memória)
Ontologia(ontologia pessoal)
Mestre(modelo do
usuário, preferências,
hábitos)
Agente assistente pessoal(agente genérico + módulo usuário)
Agente genérico
Ações(competencias)
Gestão do Conhecimento CorporativoGestão do Conhecimento Corporativo
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Sistemas especialistas – solução específica de um problema heurístico complexo.
Ontologias – descrição de um domínio específico.
CBR – captura de experiências, memória da empresa.
Inteligência Artificial e Gestão do ConhecimentoInteligência Artificial e Gestão do Conhecimento
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“ One of the biggest challenges thrown down by the
discipline in recent years stems from the growing
recognition that knowledge management is
infinitely more complex than most practitioners
like to acknowledge.”Karl Wiig
Inteligência Artificial e Gestão do ConhecimentoInteligência Artificial e Gestão do Conhecimento
As técnicas de inteligência artificial podem contribuir tanto para facilitar e simplificar a Gestão do Conhecimento, como para torná-la ainda muito mais complexa !!?!
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Milton Pires Ramos
DIA – Divisão de Inteligência Artificial
TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná
Curitiba Paraná Brasil
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