Um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio - Carbonera, Joel Luis (2016)
Seres humanos são capazes de desenvolver complexas estruturas de conhecimento que podem ser utilizadas de modo flexível para lidar com o ambiente de maneira apropriada. Estas estruturas de conhecimento constituem um núcleo que suporta processos cognitivos, tais como a percepção, a categorização, o planejamento, etc. A Inteligência Artificial, enquanto área de investigação, ocupa-se de desenvolver meios que viabilizem a reprodução destas capacidades cognitivas em agentes artificiais. Por este motivo, a investigação de abordagens que permitam a representação de conhecimento de um modo flexível se revela altamente relevante. Com o objetivo de superar algumas das limitações típicas da teoria clássica, que é adotada por várias abordagens propostas na Inteligência Artificial, este trabalho propõe um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio que integra aspectos de três diferentes teorias cognitivas a respeito de como conceitos são representados na cognição humana: teoria clássica, teoria do protótipo e teoria do exemplar. O arcabouço resultante é capaz de suportar a composicionalidade, a tipicalidade, a representação de instâncias atípicas dos conceitos, e a representação da variabilidade de indivíduos classificados por cada conceito. Consequentemente, o arcabouço proposto também suporta raciocínio lógico e baseado em similaridade. As principais contribuições deste trabalho são a concepção teórica e a formalização de um arcabouço cognitivamente inspirado para representação de conhecimento e raciocínio. Uma outra contribuição deste trabalho é uma abordagem de raciocínio para classificação que utiliza a abordagem de representação de conhecimento proposta. Além disso, este trabalho também apresenta duas abordagens para seleção de exemplares representativos de cada conceito e uma abordagem para extração de protótipos de conceitos. Nesta tese também é apresentado um sistema para interpretação automática de processos deposicionais que adota o arcabouço proposto. Experimentos realizados em uma tarefa de classificação sugerem que o arcabouço proposto é capaz de oferecer classificações mais informativas que as oferecidas por uma abordagem puramente clássica.