Representação e Raciocínio do Conhecimento (KRR)

INTRODUÇÃO

Bem-vindo à Aula 4: Representação e Raciocínio do Conhecimento (KRR). Neste módulo, abordamos o desafio fundamental da Inteligência Artificial: como modelar o mundo simbolicamente. Não basta que uma máquina armazene dados; ela deve raciocinar sobre isso. Exploraremos como os sistemas de IA representam informações logicamente para realizar inferências, indo além da simples correspondência de padrões.

SEÇÃO 1: Fundamentos Históricos

Atravessaremos o cenário técnico desde a clássica Lógica Proposicional e Lógica de Primeira Ordem até as estruturas rígidas, porém poderosas, dos Sistemas Especialistas. Esses sistemas forneceram as primeiras máquinas "pensantes" capazes de dedução lógica.

SEÇÃO 2: Convergência Moderna

Finalmente, chegamos à vanguarda da IA moderna, examinando Grafos de Conhecimento e IA Neuro-Simbólica. Este campo emergente visa fundir a explicabilidade rigorosa da lógica com as capacidades de aprendizado adaptativo das redes neurais.

Alerta de Contexto

Ao contrário das redes neurais que funcionam como "caixas pretas", a KRR foca em modelos "caixa branca" onde o caminho de raciocínio é explícito, verificável e interpretável.

Exemplo de Sintaxe Lógica Simbólica

Fato: Pai( Alice, Bob )
Fato: Pai( Bob, Charlie )
Regra: ∀x, y, z ( Pai(x, y) ∧Pai(y, z) →Avô(x, z))
Inferência: Avô( Alice, Charlie )

Estudo de Caso: O Diagnóstico Médico

Leia o cenário abaixo e responda às perguntas.

Sistemas de IA antigos como o MYCIN usavam KRR para diagnosticar infecções sanguíneas. Ao contrário do ML moderno que adivinha com base em estatísticas, o MYCIN usava mais de 600 regras derivadas de médicos.

1. Por que a explicabilidade é crítica em um sistema KRR médico em comparação com um classificador de imagem genérico?

Resposta:
Na medicina, os médicos exigem um caminho verificável (a cadeia de regras usadas) para confiar em um diagnóstico. Uma previsão de "caixa preta" é inaceitável para decisões críticas. KRR fornece esse caminho de raciocínio explícito.

2. Como o sistema lida com uma regra como "Se a febre for alta, ENTÃO a infecção é provável"?

Resposta:
Esta regra é representada simbolicamente (por exemplo,

H i g h F e v e r \to L i k e l y I n f e c t i o n

). O Motor de Inferência verifica se o fato

H i g h F e v e r

is true in the patient's record; if so, it asserts

L i k e l y I n f e c t i o n

como uma nova conclusão.

3. Identifique as limitações da codificação manual dessas regras (O Gargalo de Aquisição de Conhecimento).

Resposta:
A principal limitação é o Gargalo de Aquisição de Conhecimento: a dificuldade e o tempo exigidos para que especialistas humanos articulem todo o seu conhecimento em regras formais e explícitas. O conhecimento do mundo real é frequentemente ambíguo e vasto demais para codificação manual.