SMART Systems (Vorlesung: KI & XPS) zBeim vorigen Mal: yGrundideen zum qualitativen Schließen......
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SMART Systems (Vorlesung: KI & XPS)
Beim vorigen Mal: Grundideen zum qualitativen Schließen ... am Beispiel von Intervall- und topologischen Relationen
Inhalt heute: Anwendungen im Kontext von verteilten Systemen Agenten, Semantic Web, Kommunikation und Inferenz
Lernziele: Verstehen der Anwendung von Inferenzdiensten Zusammenspiel von Repräsentationsformalismen
Ralf Möller, Univ. of Applied Sciences, FH-Wedel
Qualitative zeitliche Beziehungen: Allen-Rel. 13 Basisrelationen,
disjunkt, erschöpfend Semantik
Tupel reeller Zahlen Konsistenz von
Allen-CSPs Pfadkonsistenz
(Pruning durch Anwendung der Kompositiontabelle)
Backtracking über Kombinationen von Basisrelationen
Qualitative räumliche Relationen: RCC-8 8 Basisrelationen, disjunkt, erschöpfend Semantik: (haben wir nicht näher behandelt!)
Offene, reguläre, nicht zusammenhängende Mengen im R2
Konsistenz von RCC-8-CSPs Pfadkonsistenz
(Pruning durch Anwendung der Kompositiontabelle) Backtracking über Kombinationen von Basisrelationen
Kombination mit Beschreibungslogiken
Beschreibungslogik ALCRP(D)ALC + Konkrete Domäne D +
(RP)
Acknowledgments
Auf den Folien zu ALCRP(D) wird an einigenStellen Material von Carsten Lutz (RWTH-Aachen) verwendet.
Beispiel für den allgemeinen Fall
Verwendung im Existenzquantor
Verwendung im Allquantor
Konkrete Domäne RCCTestprädikat: is_region, is_no_regionBasisprädikate: dc, ec, po, tpp, ntpp, ntppi, tppi,
eq28 Prädikate für alle möglichen Disjunktionen von
Basisprädikaten Beispiel: tpp-ntpp-tppi-ntppi-eq Name für Disjunkt. aller Basisprädikate: spatially-related
Negationen für alle Prädikate Beispiel: neg(dc-ec) = tpp-ntpp-ntppi-tppi-eq Beispiel: neg(spatially-related): inconsistent-relation
Anwendungsbeispiel
City-1 wird von city-2 subsumiertWarum?
Visualisierung der möglichen Modelle
city-3 wird von city-1 subsumiert
Negativresultat: ALCRP(D) ist unentscheidbar
Diskussion der Einschränkungen
Anwendungsbeispiel: Verteilte Systeme
Wir haben verschiedenen Logiken für verschiedene Anwendungen kennengelernt ALCQHIR+ (DAML+OIL-Approximation) ALCQHIR+(D)- (für XML-Schema + Erweiterungen) ALC(D) erlaubt Attributketten bietet aber keine QHIR+-Operatoren ALCRP(D) mit syntaktischen Einschränkungen
Die Eierlegendewollmilchsaulogik gibt's nicht! Sicht: Einsatz der Logiken bei verschiedenen
Spezialisten Betrachtung eines konkreten Beispiels: TV-Assistent
Ein einfaches Beispiel-Szenario: TV-Auskunft
Charakterisierung des Szenarios
Spezialisten (Agenten) hier: statische Auffassung von Agenten,
d.h. Agenten wandern nicht, sondern bieten Dienste im Web für andere an (als Agentur)
Annahme: Dienstbeschreibung durch Inferenzdienste
Vermittler (Broker) Zentrale Anlaufstation für Clients Organisation des Zugriffs auf Spezialisten Verwaltung einer Registratur für die angebotenen
Dienste von Spezialisten
Annahmen im Szenario...
Jeder Agent hat ein eigenes Beschreibungsschema für Daten (TBox) und Informationen (ABox)
TV-Web-Software generiert Anfragen nach Programminformation mit Bezug auf Broker-Schema Filmtypen in einem Zeitfenster
(z.B. Action-Filme heute abend) Zusätzlich: Menge von Konzepten zur
Filmcharakterisierung (z.B. zur Einblendung von filmspezifischer Werbung)
Zu lösende Aufgaben im Szenario:
Finden eines "zuständigen" Spezialisten Beispiel: Recherche (Retrieval) für Filme an
Programmagent delegiertUmwandlung der "Anfrage", so daß der
Spezialist sie "versteht" Transformation der "Anfrage", so daß nur Namen
aus dem Schema des Spezialisiten verwendet werden
Transformation eines Konzepttermes (Refinement) Ggf. Transformation einer ABox (Abstraktion)
Der GIS-Agent
Annahme: Verwendung der Logik ALCRP(RCC)Registrierung beim Broker durch:
individual-instance (i, C [, A ]) concept-instances (C [, A ])
TBox des GIS-Agenten
ABox des GIS-Agenten
Die TBox enthält:
Der Programmagent
Annahme: Verwendung der Logik ALN(D)-
Restrierung beim Broker durch: concept-instances(C) sub-abox(i)
TBox des Programmagenten
Einschub: Least-Common-Subsumer (LCS) für ALN-TBoxen LCS(pirate-movie, titanic-movie)
-> (and movie (all has-main-character captain) (all has-location ship))
ABox des Programmagenten
Der Broker
Annahme: Verwendung der Logik ALCQHIR+ Vereinigung der Schemata der registrierten Spezialisten Trennung der Einzelschemata durch Namensräume
Realisierung durch Präfix In unserem Beispiel: ba:, ga: und pa:
Broker hat auch eine TBox (hier zur Veranschaulichung stark vereinfacht)
Inter-Schema-Axiome zur Korrelation der Namen aus den Einzelschemata (ga: und pa:) zu den Namen im Broker-Schema (ba:) (bei Registrierung zu erstellen)
Zusätzliche Axiome in der Broker-Tbox (1)
Zusätzliche Axiome in der Broker-Tbox (2)
Annahme im Szenario
Konkrete Anfrage nach Programminformation wird an Broker gestellt (concept-instances C) sub-abox(i)
C repräsentiert die SuchanfrageBeispiel: C = pa:action-movieWir abstrahieren hier von den
Zeitinformationen!Sub-abox(i) wird für Filme zur Bestimmung
von Zusatzinformationen aufgerufen
Zu lösende Aufgabe
Umwandlung der Suchanfrage ins jeweilige Vokabular der registrierten Spezialisten
Verfeinerung der Suchanfrage, so daß nur noch Namen aus dem Namensraum der Spezialisten verwendet werden
Suchkonzept in Terminologie einfügenNach "unten schauen" (einschließlich des
Suchkonzepts) und entsprechenden Namen suchen Programm-Agent: pa:action-movie GIS-Agent: bottom
Annahmen im Szenario:Programm-Agent wird konsultiert Programm-Agent liefert ABox mit
Informationen zu "The World is not Enough".Abox A wird an TV-Assistent übermitteltTV-Assistent will Werbung anbringen
Anfrage bzgl. A nach Zusatzinformation an BrokerBeispiel: Flugreise nach Asien
(instance? the-world-is-not-enough-1 , A)-> Yes! (kann der Broker selbst bestimmen)
Nicht immer kann der Broker allein entscheiden....
Beispiel: Anfrage (instance? the-world-is-not-enough-1
, A)-> No!
(instance? the-world-is-not-enough-1 , A)-> No!
Broker hat nicht genügend Information: -> Don't know?
Idee: Abox A wird an GIS-Agenten gesandt (instance? the-world-is-not-enough C A)
Zu lösende Aufgabe für den Broker
Abox und Query-Konzept (in Broker-Terminologie) müssen ins Vokabular des GIS-Agenten transformiert werden
Notwendige Operationen: ABox-Abstraktion (Verallgemeinerung) Query-Verfeinerung (Verschärfung)
Problem für GIS-Agenten: (instance? the-world-is-not-enough C' A')
Warum macht das Sinn?
Beispiel: ABox-Abstraktion (1)
Neue ABox A'
Beispiel: ABox-Abstraktion (2)
Beispiel: Query-Refinement
Neues spezielleres Query-Konzept C' =
Was sagt der GIS-Agent? (instance? the-world-is-not-enough C' A')
-> Yes!Was macht der Broker daraus?
(instance? the-world-is-not-enough C A)-> Yes!
... und die Kreuzfahrtwerbung wird eingeblendet.
Zusammenfassung, Kernpunkte
Anwendungen im Kontext von verteilten Systemen
AgentenSemantic Web, Kommunikation und InferenzOntologie-ApproximationDatenabstraktion (ABox-Abstraktion)Query-Refinement (Anfrageverfeinerung)Welche Anwendungen werden im E-Business
durch Schlußfolgerungen über Ontologien möglich?
Was kommt beim nächsten Mal?
Ontologische Beschreibung von Diensten im Web: DAML-S
Dienstekomposition und -vermittlung in verteilten Systemen
Grundlagen von Planungsverfahren