Représentation des connaissances

Représentation des connaissances GINML15

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Durée totale du cours: 45 H

Semestre : 4

Ingénierie des connaissances

Nombre de crédits : 3

Aperçu

1. Représentation logique : Cette approche utilise la logique formelle pour représenter les connaissances sous forme de prédicats, de règles et de relations. La logique du premier ordre (FOL) et la logique de description sont deux exemples courants de représentation logique.
2. Réseaux sémantiques : Les réseaux sémantiques représentent les connaissances sous forme de graphes, où les concepts sont représentés par des nœuds et les relations entre les concepts par des arêtes. Cette représentation facilite l'inférence et la recherche de connaissances.
3. Cadres de connaissances : Les cadres de connaissances sont des structures organisées qui définissent les concepts d'un domaine ainsi que les propriétés, les relations et les opérations associées à ces concepts. Les ontologies sont un exemple de cadres de connaissances largement utilisés.
4. Représentation basée sur les règles : Cette approche utilise des règles conditionnelles pour représenter les connaissances. Les règles sont généralement de la forme "Si condition alors action" et sont utilisées pour déduire de nouvelles informations à partir des connaissances existantes.
5. Représentation probabiliste : Dans ce cas, les connaissances sont représentées sous forme de distributions de probabilité. Cette approche permet de prendre en compte l'incertitude et de faire des raisonnements probabilistes.
6. Chacune de ces approches a ses avantages et ses limitations, et le choix de la représentation dépend du domaine d'application spécifique et des exigences du système.

Objectif du cours :

• Récapituler les définitions de base de la logique du premier ordre comme préliminaire nécessaire.
• Présenter les programmes logiques définis, les programmes logiques normaux, la sémantique de base pour chacun et la stratification.
• Définir les modèles stables, une sémantique d'ensembles de réponses et des ensembles de fractionnement.
• Présenter la syntaxe de l'Answer Set Programming (ASP), et leur utilisation pour :
  • Raisonnement annulable
  • Résolution de problèmes combinatoires
  • Résolution des problèmes d'optimisation à l'aide des préférences
• Définir le langage d'action C+ et son utilisation pour le raisonnement sur l'action et le changement, le raisonnement causal et la planification.
• Présenter des travaux fondamentaux sur les propriétés des formalismes de raisonnement non monotones, et donner un aperçu de la manière dont différents formalismes satisfont ou non à ces propriétés.

Contenu du  cours

• Programmation logique
  • Récapitulatif de FOL
  • programmes logiques définis
  • Introduction aux programmes de négation et de logique stratifiée
• Sémantique des ensembles de réponses
  • programmes logiques normaux
  • sémantique du modèle stable et de l'ensemble de réponses
  • contraintes d'intégrité et choix
• Raisonnement défaisable en ASP
• Modélisation et résolution de problèmes en ASP
  • Les exemples pratiques incluent : les circuits hamiltoniens, la navigation dans des labyrinthes, le diagnostic de pannes à l'aide de l'abduction, la génération de haïku, la compréhension de l'implicature conversationnelle à l'aide de l'abduction
• Préférences de modélisation en ASP
• Raisonner sur les actions et le changement
  • raisonnement causal
  • le langage d'action C+
  • Langages de description d'action et ASP
  • Vérification du plan : régression, progression
  • Planification avec des informations incomplètes
  • Expliquer les observations par des occurrences d'action
  • Diagnostic - plans de réparation
• Relations de conséquence non monotones
  • Propriétés souhaitables des logiques non monotones
  • Différents formalismes pour le raisonnement non monotone (par exemple, la logique par défaut, la logique autoépistémique). La satisfaction par ASP, les langages d'action, et ces autres formalismes des propriétés précitées.

Méthodes d'enseignement / d'apprentissage

• Enseignement frontal (magistral) avec des exemples à résoudre en
• Exercices théoriques et études de cas (présentation et discussion).
• Travaux à faire à domicile (mini-projet, exposé, compte-rendu, …)

Connaissances et compétences pré-requises

• N/A

Références bibliographiques

• La représentation des connaissances

• Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations

• Ontological Engineering: with examples from the areas of Knowledge Management, e-Commerce and the Semantic Web. First Edition (Advanced Information and Knowledge Processing)

• Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language

Modalité d’évaluation

• 40% Contrôle continu (TP noté, Test, Assiduité, Devoir surveillé, travaux non présentiel, …)
• 60% Examen

Résultat d'apprentissage :

1. écrire des programmes ASP qui utilisent des contraintes et des opérateurs de choix
2. représenter et résoudre des problèmes combinatoires NP-difficiles en ASP
3. résoudre des problèmes d'optimisation à l'aide des préférences
4. modéliser des environnements de planification complexes à l'aide de langages de description d'action basés sur la logique
5. prouver les propriétés de la sémantique sous-jacente pour ASP et le langage d'action C+ en utilisant les outils mathématiques appropriés.
6. raisonner sur les propriétés souhaitables plus abstraites des formalismes non monotones en général.