Pedro Pereira | Blog - Introdução ao Prolog

Representação de Conhecimento e Raciocínio

1. Agentes Baseados em Conhecimento

Definição:
Agentes que utilizam uma base de conhecimento (KB) para tomar decisões, raciocinar e executar ações.
Componentes:
- Base de Conhecimento (KB): Armazena fatos e regras.
- Motor de Inferência: Aplica regras lógicas para derivar novas informações ou decisões.
Funcionamento:
O agente interage com o ambiente, atualiza a KB com perceções e utiliza o motor de inferência para determinar ações apropriadas.
Exemplo:
Um assistente virtual que responde a perguntas com base em um conjunto de regras e informações.

2. A Programação em Lógica

Conceito:
Paradigma de programação que utiliza lógica formal para resolver problemas.
- Fatos e regras são definidos explicitamente.
- Consultas são feitas para inferir conclusões.
Linguagem Prolog:
- Baseada na lógica de predicados, é uma das linguagens mais usadas em programação lógica.
- Exemplos:
```
pai(joao, maria).
pai(joao, pedro).
irmao(X, Y) :- pai(Z, X), pai(Z, Y), X \= Y.
?- irmao(maria, pedro).  % Resultado: true
```
- Aplicações: Sistemas especialistas, resolução de puzzles, processamento de linguagem natural.

3. Conhecimento e Meta-Conhecimento

Conhecimento:
Informações explícitas sobre o mundo ou um domínio específico.
- Exemplos: Fatos, regras, estruturas semânticas.
Meta-Conhecimento:
Conhecimento sobre como o próprio conhecimento é representado ou usado.
- Exemplo: Um sistema que sabe quais heurísticas usar para resolver diferentes problemas.
Importância:
- Permite que sistemas ajustem o comportamento com base no tipo e qualidade do conhecimento disponível.
- Exemplo: Um agente que escolhe entre algoritmos de procura com base na natureza do problema.

4. Inferência

Definição:
Processo de derivar novas informações a partir de conhecimento existente usando regras lógicas.
Tipos:
- Dedutiva: Conclusões derivadas logicamente de premissas.
  - Exemplo: Se "todos os humanos são mortais" e "Sócrates é humano", então "Sócrates é mortal".
- Indutiva: Generalizações baseadas em observações específicas.
  - Exemplo: Observar que "o sol nasceu hoje e ontem" para concluir que "o sol nasce todos os dias".
- Abdutiva: Inferir a melhor explicação para observações.
  - Exemplo: Diagnóstico médico inferindo causas para sintomas.
Implementação:
Usada em motores de inferência de sistemas baseados em regras e lógica.

5. Prolog

Características:
- Baseia-se em lógica de predicados de primeira ordem.
- Representa conhecimento em forma de fatos e regras.
- Realiza inferência automática para responder a consultas.
Vantagens:
- Simplicidade na definição de regras.
- Foco no "o quê" (o problema a ser resolvido) em vez do "como".
Aplicações:
- Inteligência artificial: Sistemas especialistas, processamento de linguagem natural.
- Resolução de problemas combinatórios: Planeamento, puzzles.

Exemplo de Uso:

% Base de conhecimento
animal(cao).
animal(gato).
mamifero(X) :- animal(X).

% Consulta
?- mamifero(gato).  % Resultado: true

6. Sistemas Baseados em Conhecimento

Definição:
Sistemas que utilizam uma base de conhecimento e regras para resolver problemas específicos.
Componentes:
- Base de Conhecimento (KB): Contém fatos e regras sobre o domínio.
- Motor de Inferência: Realiza inferências para resolver problemas ou responder a perguntas.
- Interface de Utilizador: Permite interação com o sistema.
Vantagens:
- Capacidade de resolver problemas complexos em domínios especializados.
- Explicabilidade das decisões com base nas regras aplicadas.
Exemplo:
- Sistemas especialistas em medicina: Diagnóstico e recomendações com base em sintomas.
- Planeadores inteligentes em logística: Otimização de rotas com base em regras de custos e restrições.

Considerações Finais

A representação de conhecimento e o uso de sistemas baseados em lógica são essenciais para desenvolver agentes inteligentes capazes de raciocinar, aprender e tomar decisões. A integração de meta-conhecimento e inferência lógica melhora a capacidade de adaptação e eficácia dos sistemas, tornando-os ferramentas fundamentais para resolver problemas complexos.