1. KRYPTON: A Functional
Approach to Knowledge
Representation (1983)
Ronald J. Brachman, Richard E. Fikes, Hector J. Levesque.
2. INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L’Intelligenza Artificiale (A.I.) nasce come disciplina nel 1956 durante uno storico seminario interdisciplinare svoltosi nel
NewHampshire. Secondo le parole di Marvin Minsky, uno dei pionieri dell’ IA, lo scopo di questa disciplina sarebbe stato
quello di “far fare alle macchine delle cose che richiederebbero l’intelligenza se fossero fatte dagli uomini”.
Fino alla prima metà degli anni sessanta la ricerca in IA è stata dominata dallo sviluppo di metodi generali per la
risoluzione di problemi, metodi cioè che non dipendessero dagli specifici domini per cui erano stati progettati.
A partire dalla seconda metà degli anni sessanta iniziò a farsi strada l’opinione che tale impostazione fosse limitata, e
che non potesse portare a risultati pienamente soddisfacenti. Si giunse infatti alla consapevolezza che, se si volevano
abbandonare domini estremamente astratti e semplificati (ad esempio, i giochi) per passare a problemi più vicini a quelli
del mondo reale, la simulazione del comportamento intelligente non potesse prescindere dal disporre di un ampio
bagaglio di conoscenze sul mondo in cui il sistema deve operare. I metodi per la risoluzione di problemi avrebbero
dovuto interagire ed essere integrati con articolate rappresentazioni di tali conoscenze.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
3. A.I come Rappresentazione della conoscenza
Nacque così il settore dell’IA noto come rappresentazione della conoscenza, che ha come scopo sviluppare formalismi
adatti a rappresentare nei programmi di IA le conoscenze necessarie. In generale, per soddisfare questa esigenza,
un sistema di rappresentazione della conoscenza deve consistere di:
a) un linguaggio di rappresentazione, ossia di un insieme di strutture sintattiche adatte a codificare le informazioni che si
intendono rappresentare, e tali da poter essere implementate nella memoria di un calcolatore;
b) un insieme di regole, o di operazioni, che consentano di manipolare tali strutture sintattiche in accordo con il
significato che è loro assegnato. L’applicazione delle regole deve consentire di ottenere le inferenze volute, e le
regole devono poter essere formulate sotto forma di procedure effettive.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
4. MINSKY, 1975
Ricercatore nel campo dell’ I.A. al MIT, ha proposto un particolare tipo di schema definito frame che, secondo Minsky,
rappresenta la struttura mentale complessa che costituisce la conoscenza.
I frames sono un tipo di rappresentazione della conoscenza proposto da Minsky (1975) in aperta polemica con le
rappresentazioni basate sulla logica matematica.
Un frame è una struttura dati per rappresentare alcuni tipi di situazioni quot;stereotipatequot;, ruolo fondamentale dei default.
Essenza della teoria: “Quando si incontra una situazione nuova, o imprevista, viene evocata dalla memoria una
struttura mentale complessa, la quale, mediante un processo di istanziazione, viene adattata alla situazione
specifica e fornisce una chiave di interpretazione per essa”
• A ciascun frame sono associate diverse informazioni
Come usare il frame;
Cosa possiamo aspettarci che accada in seguito;
Cosa fare se le aspettative di ciò che avrebbe dovuto accadere in seguito non vengono, di fatto, confermate;
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
5. Caratteristiche dei linguaggi “frame-based”
• Tutto ciò che è rilevante relativamente ad un concetto sta in un frame che possiede gli slot (attributi) a cui sono
associati valori.
• I frames come principale rappresentazione degli oggetti, sono descrizioni non atomiche di una certa complessità.
• I frames sono definiti come specializzazione di frames più generali.
• Gli individui vengono rappresentati come istanze di frames generici.
• Le risultanti connessioni tra frames formano le tassonomie.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
8. Problemi dei Frame: Assertionally approach
L’interpretazione della struttura rappresentata dipende dall’utente: i significati dipendono dall’interpretazione diretta della
struttura dati.
Esistono due approcci all’interpretazione dei frames:
• “Assertionally approach” vedere i frames come asserzioni cioè frasi riguardanti lo stato del mondo. Ad
esempio, il frame “famiglia” definisce che tutte le famiglie debbano essere composte nello stesso modo (padre,
madre, figli), definendo quindi uno stereotipo.
Problemi derivanti:
quando definisco una “famiglia senza figli”, secondo questo approccio devo considerarlo un caso particolare
del frame “famiglia”, come se non avere figli fosse un’anomalia rispetto al concetto di famiglia.
Non posso definire asserzioni di conoscenza incompleta (possibilità) “O Elsie o Bessie è la mucca che
pascola nel campo del contadino Jones” ma posso descrivere solo conoscenze certe.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
9. Problemi dei Frame: Descriptional approach
• “Descriptional approach” vedere i frames come descrizioni di concetti.
Secondo questo approccio una “famiglia” viene descritta dalle sue caratteristiche ma non in maniera
esclusiva. Le caratteristiche sono condizioni necessarie ma non sufficienti alla definizione dell’idea di famiglia,
cioè di una struttura sociale con, tra le altre cose, un genitore maschio che è un uomo, un genitore femmina
che è una donna ed un numero variabile di bambini, e sono tutti persone.
Problemi derivanti:
Induzione a false deduzioni da parte dell’utente che rende l’approccio fuorviante e limitativo.
Vedendo questa struttura dati ci potremmo
ROCK chiedere quante tipologie di rocce esistono
ma non potremmo avere una risposta
Metamorphic Sedimentary significativa in quanto la struttura dati non è
Igneous rock per definizione completa e quindi non può
rock rock
fornire una risposta esaustiva.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
10. A prescindere dall’approccio utilizzato vi sono ugualmente problemi con l’utilizzo diretto della struttura dati (Frames)
ambiguità della definizione di alcuni concetti (ad es. “lo scapolo” può essere definito sia come “ persona che ha
sesso uomo e che non è sposata” oppure “ persona non sposata e uomo”).
A tal ragione, il linguaggio a frames risulta fuorviante poiché l’utente in grado di accedere direttamente alla struttura dei
dati può definire i concetti in molteplici modi, rischiando di perdere coerenza.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
11. Dai linguaggi Frame ad un approccio funzionale:Kripton
KRYPTON Philosophy
• Separazione delle conoscenze “strutturali” e “asserzionali” ( TBox e ABox).
• Specifica esplicita del comportamento, indipendentemente dalla rappresentazione fisica dei dati: l’utente non ha
accesso alla struttura dati ma utilizza ben precise funzioni che gli permettono di interrogarla (Tell e Ask).
L’idea di base di Krypton è sostituire la domanda “quali strutture dati dovrebbe mantenere il sistema per un utente?”
con “Cosa il sistema dovrebbe fare per un utente?”
Quale struttura dati devo usare per Cosa posso far fare all’utente in un sistema di
rappresentare la conoscenza? rappresentazione della conoscenza?
LINGUAGGI A FRAME APPROCCIO FUNZIONALE
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
12. L’architettura di Kripton
TBox
Symbol table
2 linguaggi di rappresentazione:
• T Box, conoscenze strutturali
• A Box, conoscenze fattuali
Dottore
• T Box struttura i termini organizzandoli
Figlio
tassonomicamente.
• A Box contiene le prime frasi di ordine con
gli attributi derivati dalla T Box.
Persona
• Symbol table contiene i nomi dei termini in
T box.
ABox
x y (x)^(y,x)^(y)
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
13. T Box: conoscenze strutturali
Caratteristiche principali:
• Definisce tassonomie di concetti e ruoli;
• Sfrutta la struttura dati a Frame, mascherata all’utente;
• Definisce le relazioni tramite un linguaggio apposito di operatori, derivati dalla logica;
Esempio:
Definire “son” come:
VR Diff Role: child man
dato dai termini “child”= ruolo e “man”=concetto.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
14. Operatori T Box
EXPRESSION INTERPRETATION DESCRIPTION
Concetti
(Conj Generic c1..cn) “a c1 and….and a cn” Conjuction
(VR Generic c1 r c2) “a c1 any r of wich is a c2” Value restriction
(NR Generic c r n1 n2) “a c with between n1 and n2 r’ s” Number restriction
(Prim Generic c i) “a c of the ith kind” Primitive subconcept
(Decomp Generic c i j disjoint?) “a c of the ith type from the jth (disjoint) Decomposition
decomposition”
Ruoli
(VR Diff Role c r) “an r that is a c” Role differentiation
(Role chain r1…. Rn) “an rn of… of an r1)” Role chain
(Prime Role r i) “an r of the ith kind)” Primitive subrole
(Decomp Role r j i disjoint?) “an r of the ith type from the jth (disjoint) Decomposition
decomposition”
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
15. A Box: conoscenze fattuali
Caratteristiche principali:
• Definisce conoscenze fattuali (frasi) usando concetti e ruoli dalla T Box;
• Sfrutta la Logica del Primo Ordine;
• Aggiunge potere asserzionale ai Frames (più potere espressivo);
Esempio:
ForAll(x)Tacchino(x)->Uccello(x)^not(Vola(x))
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
16. Specifica funzionale T Box
• L’utente interagisce con il sistema attraverso 2 funzioni:
Tell e Ask, uno per aggiornare la struttura dati e uno per interrogarla.
T BOX:
• TELL(sym, t) -- definisce che il simbolo sym significhi il termine t (aggiunge nuovi simboli al sistema)
KB x Symbol x Term > KB
• ASK1(t1, t2) -- chiede se il termine t1 include il termine t2 (cioè se t1 è un caso specifico di t2)
KB x Term x Term > (Yes, no)
• ASK2(t1, t2) -- chiede se due termini sono disgiunti (cioè se sono concetti diversi)
KB x Term x Term > (Yes, no)
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
17. Specifica funzionale A Box
A BOX:
• TELL(s) -- asserisce che la frase s sia vera, modifica la struttura dati in modo da rendere s deducibile dalla
base di conoscenza
KB x Frase > KB
(Frase è vera)
• ASK(s) -- chiede se la frase s è vera nella struttura dati, cioè se è deducibile dalla teoria descritta dalla
base di conoscenza
KB x Frase > (yes, no, unknown)
(La frase è vera?)
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
18. Il problema
Partendo dal presupposto che T Box è considerata un supporto alla A Box inizieremo a discutere e analizzare il
problema partendo della A Box.
A Box:
• Per rispondere alle domande si necessita di un uso generale delle strategie di ragionamento. In particolare
non è possibile limitarsi semplicemente ai metodi tipici dei sistemi base di rappresentazione dei frame.
• I termini utilizzati sono strettamente legati alla T Box, pertanto l’intera A Box ha bisogno dell’accesso alla T
Box per la definizione di tali termini.
Per ovviare a queste difficoltà verrà definito il temine nella T Box per asserire ad una frase nella A Box e quindi
effettuare un ragionamento di prim’ordine standard risultante dalla teoria ampliata.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
19. Il problema
In questo modo sorge un problema:
C. Rich definisce questo un sistema ibrido in quanto avremmo due notazioni che dichiarano lo stesso insieme
del fatto.
Per ovviare a questo ci si pone l’obiettivo di sviluppare la A Box in modo tale da evitare le sovrabbondanze,
distinguere tra informazioni asserzionali e relative e fornire un aumento significativo dell’efficienza
semplicemente asserendo ai postulati di significato come assiomi.
A questo scopo sono state sviluppate delle estensioni alle regole standard che stabiliscono dipendenze fra gli
attributi che possono essere derivati dalle definizioni della T Box.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
20. In conclusione
Kripton rappresenta un tentativo di risolvere i problemi sorti nel sistema dei frame attraverso un approccio
funzionale.
Kripton sostiene che i sistemi di rappresentazione sono divisi in due componenti fondamentali:
Terminologica e Asserzionale.
Quella terminologica sostiene la formazione di descrizioni strutturate organizzate tassonomicamente, mentre la
componente asserzionale permette che queste descrizioni siano usate per caratterizzare un certo dominio
d’interesse. In questo caso abbiamo una lingua composizionale che è usata per interagire con una base di
conoscenza.
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
21. Il problema della deducibilità:cosa succederà in futuro?
L’evoluzione e la crescita di Kripton si basa sul concetto e sulla problematica della deducibilità.
In Kripton uno dei problemi fondamentali consiste proprio nella deducibilità della frase, ovvero viene fornita una
risposta in tempo finito solo nel caso di risposta affermativa.
Per ovviare a questo problema sono nate le logiche descrittive:
sono una famiglia di formalismi utilizzati per rappresentare la conoscenza in un dominio di applicazione detto
mondo. In primo luogo sono definiti i concetti rilevanti per quel dominio e, di seguito, utilizzando questi
concetti si specificano le proprietà degli oggetti e degli individui appartenenti al dominio.
T Box = termini
A Box = individui
R Box = ruoli e relazioni
Miriam Bastia e Ornella Sannazzaro.
