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