Frames e Lógica na Representação de Conhecimento

Estruturas de dados estáticas usadas para representar situações estereotipadas bem compreendidas representam objetos do domínio. Frames são mais poderosos que redes semânticas porque:

• Eles fornecem uma representação mais estruturada que a rede semântica;
• Tanto informações como relacionamentos podem ser especificados em um frame;
• Tanto informações como relacionamentos podem ser especificados em um frame;
• Frames podem ser representados numa forma gráfica similar a redes semânticas;
• Slots: atributos do frame que podem ter valores particulares;
• Valores podem ser um valor absoluto, um intervalo ou um valor default;
• Um frame genérico, tal como o frame Cão, é uma classe frame;
• Uma instância de uma classe frame é simplesmente um frame com valores específicos, assim como Rex, o cão, é uma instância da classe de cães;
• Procedimentos que estão dentro de frames são chamados demons;
• Um exemplo de um demon é um procedimento para calcular a área de um quadrado dado o tamanho de um dos lados (via valores de slots).

Assim, o valor da área não precisa estar representado e sim pode ser calculado a partir de outras informações na instanciação do frame. Representação do Conhecimento é uma subárea de pesquisa em inteligência artificial.

Em tese, uma representação geral como a lógica de primeira ordem seria suficientemente expressiva para representar qualquer tipo de conhecimento. No entanto, problemas de eficiência, facilidade de uso e a necessidade de expressar conhecimento incerto e incompleto levaram ao desenvolvimento de diversos tipos de formalismos de representação de conhecimento, como lógica, sistemas de frames e redes semânticas.

A lógica é a base para a maioria dos formalismos de representação de conhecimento, seja de forma explícita, como nos sistemas especialistas baseados na linguagem Prolog, seja disfarçada na forma de representações específicas que podem facilmente ser interpretadas como proposições ou predicados lógicos.

O papel da representação de conhecimento em Inteligência Artificial é o de reduzir problemas de ação inteligente a problemas de busca.

A lógica de predicados é um termo genérico para sistemas formais simbólicos como lógica de primeira ordem e lógica de segunda ordem. Este sistema formal se distingue de outros sistemas em que suas fórmulas contêm variáveis que podem ser quantificadas. Dois quantificadores comuns são: os quantificadores existencial ∃ ("existe um") e universal ∀ ("para todo").

Além dos conectivos lógicos (¬, ∧, ∨ e →), as fórmulas bem formadas da lógica de predicados são compostas por objetos, predicados, variáveis e quantificadores. Além dos conectivos lógicos (¬, ∧, ∨ e →), as fórmulas bem formadas da lógica de predicados são compostas por objetos, predicados, variáveis e quantificadores.