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Per gli Studenti
Rappresentazione della conoscenza

Docente: S. Bandini

Crediti: 6 CFU

Descrizione e Programma del Corso

Conoscenze: Nozioni di base di Logica e di Intelligenza Artificiale.

Abilità: Conoscenza dettagliata e critica di alcuni fra gli strumenti formali più noti nell'area della Rappresentazione della Conoscenza.

Programma: Il corso è dedicato allo studio di alcuni dei principali strumenti di rappresentazione formale della conoscenza impiegati in Intelligenza Artificiale, che traggono origine da sviluppi più o meno recenti della Logica.
Il corso prevede inizialmente di introdurre le principali tematiche della Knowledge Representation, di fornire una breve panoramica sui linguaggi formali di rappresentazione della conoscenza "tradizionali" e sulle problematiche che ne hanno segnato l'evoluzione.
Le lezioni verranno quindi organizzate affrontando tre argomenti principali: (1) Logica del Primo Ordine, (2) Logica Modale e (3) Logiche Nonmonotone.
La parte relativa alla logica del Primo Ordine verrà svolta con la principale intenzione di mettere in evidenza i rapporti tra le nozioni di Sintassi, Semantica e Calcolo, e attraverso il calcolo della Risoluzione, la relazione con strumenti computazionali basati direttamente su di essa quali il Prolog.
Per quanto concerne il tema della modalità, si affronteranno lo studio della Logica Modale di Base e della Hybrid Logic, con particolare attenzione alle nozioni di semantica a "mondi possibili", di calcolo coi tableaux, e di model checking. In questo contesto, alcune lezioni verteranno altresì sul tema dello Spatial Reasoning, con riferimento all'approccio "topologico" e a quello "commonsense".
Le logiche nonmonotone si occupano di inferenze mosse in condizioni di incertezza e incompletezza delle informazioni, con un approccio alternativo ad altri approcci noti (fuzzy, metodi probabilistici, etc.). Questa parte del corso si occuperà di presentare le problematiche principali del ragionamento nonmonotono attraverso una breve introduzione di alcuni dei principali approcci formali (come la Logica di Default, e la Logica Autoepistemica) per poi approfondire la trattazione dell'AnswerSet Prolog, un framework in grado di unificare sotto la prospettiva del Logic Programming diversi aspetti del nonmonotonic reasoning.
Sono infine previste una serie di esercitazioni in aula, nel corso delle quali si introdurranno alcune esperienze di rappresentazione logica della cononscenza, maturate nell'ambito dell'attività del L.INT.AR., insieme all'utilizzo di linguaggi di programmazione logica utili all'implementazione della cononscenza rappresentata (ProLog e AnswerSet ProLog).

Testi consigliati:

  • MAGNANI, L. e GENNARI, R. (1997). Manuale di logica. Logica classica e del senso comune. Guerini, Milano.
  • PATRICK BLACKBURN, MAARTEN DE RIJKE e YDE VENEMA (2001). Modal Logic. Cambridge University Press.
  • CHITTA BARAL (2003). Knowledge Representation, Reasoning and Declarative Problem Solving. Cambridge University Press.
  • Nel corso delle lezioni verrà fornito altro materiale specifico per lo studio e l'approfondimento dei temi trattati.

Modalità di esame: Prova scritta e orale.
Vai al sito WEB del corso

 

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 28/03/2011