Pedro Pereira | Blog - Conhecimento e Raciocínio

Representação de Conhecimento e Raciocínio

A representação de conhecimento e o raciocínio são pilares fundamentais da Inteligência Artificial (IA), pois permitem que agentes compreendam, processem e atuem em ambientes complexos. Estas áreas abrangem desde estruturas formais para armazenar informação até mecanismos de inferência que guiam a tomada de decisões.

1. Conhecimento e Raciocínio

Conhecimento:
Representa informações sobre o ambiente, leis, fatos e relações entre entidades.
- Estruturas: Fatos, regras, ontologias, redes semânticas.
- Exemplos: "Todos os humanos são mortais" (regra geral), "Sócrates é humano" (fato específico).
Raciocínio:
Processo pelo qual agentes derivam conclusões ou planeiam ações com base no conhecimento disponível.
- Tipos: Dedutivo (de regras gerais para casos específicos), indutivo (de casos específicos para regras gerais) e abdutivo (inferir hipóteses explicativas).

2. Agentes Baseados em Conhecimento

Definição:
Agentes que utilizam bases de conhecimento para perceber, raciocinar e agir de forma lógica.
Componentes:
- Base de Conhecimento (KB): Contém os fatos e regras.
- Motor de Inferência: Aplica raciocínio lógico para derivar conclusões.
Exemplo: Sistemas especialistas médicos que utilizam regras para diagnosticar doenças com base em sintomas.

3. Raciocínio e Ação

Integração:
O raciocínio deve informar e guiar as ações dos agentes, criando um ciclo de percepção, raciocínio e execução.
Planeamento:
Combina raciocínio lógico com a capacidade de prever os resultados das ações.
- Exemplo: Um robô planeia movimentos para evitar obstáculos.

4. Representação, Raciocínio e Lógica

A lógica é o núcleo da representação e do raciocínio em IA.

Representação:
- Linguagens formais permitem estruturar conhecimento de forma precisa e não ambígua.
- Exemplos: Lógica proposicional e lógica de primeira ordem.
Raciocínio:
- Baseado em regras e inferências lógicas, como modus ponens (se (A \rightarrow B) e (A) são verdadeiros, então (B) é verdadeiro).

5. Lógica

Lógica Proposicional:
- Trabalha com proposições simples e operadores lógicos (e.g., AND, OR, NOT).
- Limitada na expressividade, mas eficiente para problemas simples.
- Exemplo: "Se está a chover, então levo um guarda-chuva" ((P \rightarrow Q)).
Lógica de Primeira Ordem (FOL - First-Order Logic):
- Expande a lógica proposicional com quantificadores ((∀), (∃)) e relações entre objetos.
- Exemplo: "Todos os humanos são mortais":
  [ ∀x (Humano(x) \rightarrow Mortal(x)) ]
- Mais expressiva, mas computacionalmente mais complexa.

6. Teoria da Prova e Teoria dos Modelos

Teoria da Prova:
- Foca-se em como derivar conclusões logicamente válidas.
- Baseia-se em regras formais, como modus ponens e resolução.
- Exemplo: Demonstrar que um argumento é válido utilizando deduções sequenciais.
Teoria dos Modelos:
- Analisa a relação entre representações formais (fórmulas lógicas) e os modelos (interpretações que tornam as fórmulas verdadeiras).
- Exemplo: Validar uma fórmula lógica ao verificar se ela é verdadeira em todos os modelos possíveis.

7. Programação em Lógica

Definição:
Paradigma de programação que utiliza lógica formal para resolver problemas, focando-se na definição de fatos e regras em vez de sequências imperativas de comandos.
Exemplo de Linguagem:
- Prolog (Programming in Logic):
  - Baseada em lógica de predicados.
  - Permite definir relações e consultar informações inferidas automaticamente.
  - Exemplo:
```
mortal(X) :- humano(X).
humano(socrates).
?- mortal(socrates). % Resultado: true
```
Aplicações:
- Sistemas especialistas, raciocínio automático, processamento de linguagem natural.

Considerações Finais

Desafios:
- Representar conhecimento em domínios dinâmicos ou incertos (e.g., lógica fuzzy, redes bayesianas).
- Escalabilidade: A lógica de primeira ordem pode ser computacionalmente cara.
Contribuição:
A integração entre representação de conhecimento e raciocínio permite que agentes tomem decisões informadas, resolvam problemas complexos e se adaptem a diferentes contextos de forma lógica e estruturada.