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Nuno Mamede
Nuno Mamede

Resumo

Uma das áreas centrais de investigação em Inteligência Artificial versa o estudo de sistemas formais que pretendem modelar agentes cognitivos com crescente rigor: o objectivo principal é o desenvolvimento de sistemas computacionais mais competentes na sua interacção com o mundo exterior. A maior parte dos formalismos actuais exibem dois tipos de problemas: o problema da omnisciência, definido como o não reconhecer que os agentes são incapazes de efectuar um número arbitrariamente grande de computações em tempo finito; e o problema do silêncio, que se caracteriza pela incapacidade de fornecer indicações sobre as razões que justificam a ausência de uma resposta quando não se consegue resolver um problema. Esta tese propõe uma alternativa que permite ultrapassar simultaneamente os problemas da omnisciência e do silêncio.

Desenvolveu-se um sistema formal — a lógica LORE — com quatro valores: conhecido como verdadeiro, conhecido como falso, conhecido como nenhum (não é conhecido como verdadeiro e não é conhecido como falso) e desconhecido (não se sabe se é verdadeiro ou falso). Criou-se um sistema dedutivo que associa a cada fórmula quatro conjuntos de hipóteses que contêm as fórmulas necessárias à sua derivação. Tais conjuntos permitem distinguir, por exemplo, hipóteses que pertencem à base de conhecimento de hipóteses que não pertencem.

Apresenta-se uma solução integrada para os dois problemas, tendo sido desenvolvido o nível abstracto de um raciocinador não omnisciente, capaz de informar o seu interlocutor das respostas encontradas e das razões que bloquearam o aparecimento de outras respostas.

Foi efectuada uma implementação do referido raciocinador, por extensão de um programa pré-existente de construção e utilização de redes semânticas proposicionais. A tese inclui alguns exemplos que permitem destacar as características esperadas do sistema.

Palavras Chave: representação de conhecimento, abdução, raciocínio limitado, lógicas multi-valor, revisão de crenças, redes semânticas.

Abstract

One of the main areas of research in Artificial Intelligence is the study of formal systems which attempt to model, with increasing accuracy, cognitive agents. The overall aim is the creation of systems that are able to interact reliably with the outside world. Most of the existing systems suffer, among others, from two problems: the omniscience problem, defined as the problem of not recognizing that agents are unable to arbitrary perform large computations in finite time; and the silence problem, characterized as the incapacity of producing any clue justifying the absence of an answer, when it is not able to solve a problem. This dissertation presents an alternative that solves the omniscience problem and the silence problem.

The solution consists of the logic LORE, which has four values: known as true, known as false, known as neither (known to be unknown), and unknown (not known if it is known). The inference system associates with each proposition four sets of hypotheses, which contain the reasons supporting its derivation. These sets enable to differentiate between hypotheses belonging to the knowledge base and hypotheses not in the knowledge base.

Based on LORE, a unified solution to both problems is presented: an abstract non-omniscient reasoner, which can inform its interlocutor of the found answers and the impediments responsible for the absence of other answers.

An implementation of this reasoner is described, which extends an existing program for creating and manipulating propositional semantic networks. This dissertation also includes some running examples to highlight the intended features of the system.

Keywords: knowledge representation, abduction, resource-bounded reasoning, many-valued logics, belief revision, semantic networks.

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(soon)

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