O que é Representação do Conhecimento em IA? Uso, Tipos e Métodos

Introdução

Você já atirou uma bola de basquete no aro? Você percebe quantas coisas são processadas para fazer aquele tiro? Imagine treinar uma máquina para fazer um tiro como esse. A quantidade de conhecimento que será necessária para apresentar ao computador é imensa. Aí está o problema. Mesmo cenários simples, como levantar uma maçã da mesa, precisarão de um grande conjunto de regras e descrições.

É o que torna a representação do conhecimento em IA tão crucial e divertida de se trabalhar. A representação do conhecimento desempenha um papel na configuração do ambiente e fornece todos os detalhes necessários ao sistema.

Uso da representação do conhecimento em sistemas de IA

O papel da representação do conhecimento em sistemas de IA pode ser entendido observando a metodologia seguida pelos sistemas de IA. O processo é como se segue:

1. Bloqueio de percepção

O bloco de percepção pode ser pensado como um conjunto de sentidos para a máquina. É o componente através do qual o sistema pode interagir com o ambiente. Pode ser qualquer tipo de dados, áudio, vídeo, temperatura, etc.

2. Bloco de aprendizagem

É a parte do sistema onde treinamos os modelos necessários para que a máquina funcione sozinha. Os algoritmos de aprendizado típicos (aprendizado de máquina, aprendizado profundo etc.) são codificados no bloco de aprendizado. O bloco de aprendizagem está conectado diretamente com o bloco de percepção para recuperar as informações necessárias para o treinamento.

3. Raciocínio – Bloco de representação do conhecimento

É o bloco mais crítico do sistema. Ele recebe os dados do bloco de percepção e filtra o que é importante. O bloco de raciocínio garante que o conhecimento esteja disponível e possa ser fornecido ao modelo ou agente de aprendizado conforme e quando necessário.

4. Bloco de planejamento e execução

Este bloco fornece um roteiro funcional para a máquina. Este bloco especifica a ação a ser tomada e quais resultados devem ser esperados. Este bloco recebe as entradas do bloco de raciocínio – representação do conhecimento.

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Tipos de Conhecimento

Principalmente, vemos cinco tipos de conhecimento em qualquer bloco de representação de conhecimento em sistemas de IA . Os tipos de conhecimento são os seguintes:

1. Declarativo: É o tipo de conhecimento que trata de fatos, instâncias, objetos, declarados como um enunciado.

2. Estrutural: trata do tipo de conhecimento que descreve a relação entre instâncias e descrição.

3. Procedimental: trata dos procedimentos e regras necessários para que um determinado sistema funcione com eficiência.

4. Meta: É o conhecimento que consiste em dados de nível superior de outros tipos de dados de conhecimento.

5. Heurística: Representa os dados que auxiliam na tomada de decisões.

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Métodos para Representação do Conhecimento

Uma vez que entendemos o conhecimento a ser representado e como ele será utilizado, é necessário saber como alcançá-lo. Aqui estão os métodos disponíveis para representação de conhecimento em sistemas de IA:

1. Regras processuais

As regras de produção são um sistema em si. Ele consiste em um aplicador de regras, um conjunto de regras e um banco de dados (memória). Sempre que uma entrada é passada, a condição é verificada através das regras de produção e uma regra apropriada é selecionada. A ação é realizada com base nas regras mencionadas.

Todo o ciclo continua para cada entrada que é trazida através do canal de representação do conhecimento. O sistema de regras de produção é expresso em termos de linguagem natural e, portanto, é muito usado. A única desvantagem é que às vezes o sistema baseado em regras se torna ineficiente, pois algumas das regras ainda podem estar ativas.

2. Rede semântica

Como o nome sugere, esse tipo de representação funciona com uma rede de dados. Nas redes semânticas, existem dois tipos de relacionamentos. Um é o relacionamento ISA e o segundo é o relacionamento de instância. Na rede, os blocos definem objetos e as arestas (ou arcos) definem as relações entre os blocos. Embora as redes semânticas demorem mais tempo computacional, seu uso é extenso, pois o conhecimento representado é simples de entender.

3. Representação por lógica

A lógica pode ser representada por meio de sintaxe e objetos acordados. Ele lida com as preposições e não tem ambiguidade de significado ou interpretação. Esse tipo de representação pode ajudar no raciocínio lógico e ter uma melhor representação dos fatos. No entanto, as representações lógicas podem ser complicadas de se trabalhar. As regras estritas de sintaxe e associações podem tornar o processo complicado.

4. Representação através de frames

Um quadro é uma coleção de atributos e valores associados. Os quadros também são chamados de estruturas de preenchimento de slot. Isso porque os slots são os atributos e são preenchidos pelos valores desses atributos que representam o conhecimento no ambiente. Os quadros facilitam o agrupamento de dados e diferentes valores de objetos. Mas, às vezes, o mecanismo de inferência é difícil de implementar ou usar, pois é uma abordagem bastante generalizada.

É assim que a representação do conhecimento em IA pode ser aplicada. Mas como testar esses sistemas?

As seguintes propriedades podem avaliar qualquer sistema de representação de conhecimento:

1. Adequação e eficiência inferenciais: trata da capacidade do sistema de inferir conhecimento por conta própria. Pode inferir o conhecimento de diferentes relações e fazê-lo de forma eficiente, são as duas principais questões colocadas para avaliar esta propriedade.

2. Adequação de aquisição: trata da capacidade do sistema de obter conhecimento adicional com base no ambiente fornecido.

3. Adequação representacional: trata da capacidade do sistema de representar todos os tipos de conhecimento. O sistema é versátil o suficiente para representar os dados que podem ou não estar no domínio do conhecimento anteriormente representado?

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Conclusão

A representação do conhecimento em IA será um campo em evolução. Algum dia fornecerá o sistema que pode ser integrado, que tem percepção e raciocínio quase humanos. Esperamos que o artigo forneça o suficiente para você começar a jornada da representação do conhecimento.

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