Linguagem church: modelo generativo que pretende unificar as teorias da inteligência artificial

Processando o Saber nº 3, 2011 119 LINGUAGEM CHURCH: MODELO GENERATIVO QUE PRETENDE UNIFICAR AS TEORIAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ROMANO, Simone Maria Viana, Especialista* *Faculdade de Tecnologia de Praia Grande CEETEPS - Centro Estadual de Educação Tecnológica Paula Souza Pça. 19 de Janeiro, 144, Boqueirão, Praia Grande / SP, CEP: 11700-100 Fone: (13)3591-6968 [email protected] RESUMO em regras probabilísticas ao invés das regras do pensamento, como era realizada nas décadas de 1950 e 1960. Para criar a modelagem probabilística utilizando as linguagens formais, usam-se as técnicas de inferência que ajudam na modularidade e reutilização. Noah D. Goodman (cientista do Departamento de Ciências Cognitivas e Cerebrais do Instituto de Tecnologia de Massachusetts – MIT) criou uma linguagem de programação probabilística chamada Church que descreve os modelos geradores. A semântica da linguagem Church foi sobre estas histórias. Este artigo tem o objetivo de mostrar as principais características e o funcionamento dessa nova linguagem de programação PALAVRAS-CHAVE: linguagem church, regra probabilística, regra de inferência, modelo probabilístico. ABSTRACT https://doi.org/10.5281/zenodo.15571854 Processando o Saber nº 3, 2011 120 programming language called Church probabilistic models describing of stories and assessing conditional distributions on these stories. KEY-WORDS: probabilistic model INTRODUÇÃO como uma inferência lógica. Por isto, as primeiras linguagens de programação eram baseadas em linguagem matemática e utilizavam galinhas são aves”. Essas linguagens conseguiam mostrar conceitos distintos, porém, nem todos, como por exemplo, “o ornitorrinco, que não é uma ave, põe ovos”. Nos últimos tempos, as pesquisas vêm avançando na computadores podem aprender com a análise dos dados de treinamento (grandes conjuntos de dados) utilizando os padrões estatísticos. Com essas pesquisas, surgiram, por exemplo, sistemas que realizam a tradução automatizada de textos. Assim, surge a linguagem Church, desenvolvida pela equipe do cientista Noah D. Goodman, no Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), uma linguagem de programação que utiliza o raciocínio probabilístico nas regras de inferência. Processando o Saber nº 3, 2011 121 1 REGRAS DE INFERÊNCIA Segundo Desessards (2010), inferência é o processo pelo proposições aceitas como ponto de partida do processo. Ou ainda, é a derivação de novas sentenças a partir de sentenças antigas (RUSSELL e NORVIG, 2004). Uma regra de inferência desejável é que haja um procedimento efetivo para determinar se uma fórmula é ou não inferível. Utiliza-se a) premissas são regras sem hipóteses dentro de uma inferência dada. Possui duas partes: premissa e conclusão; b) se a hipótese for verdadeira, então, a conclusão também é; c) notação simples para comandos de implementação; d) e) o início acontece com um sistema simples de regras e vão sendo adicionados novas características gradualmente. As principais regras de inferência são: principio de adição; conjunção; principio da contra-proposição; principio da inferência equivalente; princípio do silogismo hipotético; silogismo disjuntivo; absorção; dilema destrutivo e dilema construtivo. 2 MODELO PROBABILÍSTICO Um modelo tem a função de descrever um processo no qual os dados são gerados. Segundo Russel e Norvig (2004), o modelo probabilístico consiste em um espaço amostral de resultados possíveis mutuamente exclusivos, juntamente com a medida de probabilidade para cada resultado. Por exemplo, no modelo de previsão de tempo, os resultados poderiam ser ensolarado, nublado, chuvoso e com neve, formando assim, um subconjunto. Esse modelo descreve documentos com base nos pesos Processando o Saber nº 3, 2011 122 binários que mostram a ausência ou presença de termos. O cálculo de probabilidade é resultado gerado pelo modelo. O Teorema de Bayes é a ferramenta matemática principal dessa libguagem e permite que probabilidades desconhecidas sejam calculadas a partir de probabilidades condicionais conhecidas, em geral no sentido causal (VAN RIJSBERGEN, 1979). O modelo é baseado em Probability Ranking Principle Principio Probabilístico da Ordenação) e informa que a hipótese de relevância de um documento para determinada consulta é independente dos outros documentos. Neste, é considerado o processo interativo de estimativas da probabilidade de relevância e promete um bom desempenho a partir do princípio probabilístico da ordenação. É usado responder a perguntas diferentes pla inferência condicional. Os modelos probabilísticos são muito úteis na ciência são implementados por meio das combinações da linguagem natural com a linguagem matemática e a inferência para cada modelo novo. Diferenciando assim da abordagem processual onde o conhecimento é Segundo Hardesty (2010), Goodman combinou os antigos sistemas baseados em regras com insights dos sistemas probabilísticos mais recentes, criando uma nova forma de modelar o pensamento e trazendo assim, grandes impactos na ciência cognitiva e na inteligência Church que descreve 3 LINGUAGEM CHURCH Church é uma linguagem de programação construída pelo cientista Noah D. Goodman e foi batizada com esse nome, em homenagem a Alonzo Church. Alonso Church foi um matemático norte-americano que atuou na lógica matemática, teoria da recursão e teoria da computação. Uma das suas contribuições mais famosas é o cálculo lambda, que é um Processando o Saber nº 3, 2011 123 sistema matemático formal que investiga as funções e aplicação de a expressão abaixo que mostra a forma geral da expressão Lamba.1 (lambda (x) (+ xx)) #<procedure> (lambda (variável) expressao1, expressao2...) A linguagem Church foi feita a partir da linguagem de programação SCHEME que possui semântica probabilística, cuja criação se deu em 1975, por Guy L. Steele e Gerald Jay Syssman.2 A SCHEME é uma linguagem de programação procedural e funcional baseada na linguagem LISP, utilizando o cálculo de lambda (sub-conjunto determinística) para representar modelos de geradores, DYBVIG, 2007): Figura 1 – Exemplo de Programa Scheme 1 Disponível em: http://www.din.uem.br/ia/precursores/calc_lamb.html Acesso em: 01/05/ 2010. 2 Language Scheme. Disponível em: http://www.scheme.com. Acesso em: 02/05/2010. Processando o Saber nº 3, 2011 124 A linguagem Church é uma linguagem universal que descreve os processos generativos e consultas através de condições. Utiliza linguagens formais para a modelagem probabilística e geração de processos, ou seja, é baseada em regras probabilísticas. Segundo Goodman, a linguagem Church possui as seguintes características: a) como linguagem LISP, a avaliação e consulta é por amostragem condicional; b) permite avaliações separadas para compartilhar a história geradora e também permite descrição fácil; c) sistemas genéricos para inferência exata que implementa uma consulta primitiva, de modo que qualquer programa Church possa ser executado sem escrever o código de inferência. uma ave. Então um programa desenvolvido em Church conclui que pintassilgos podem voar. Porém, caso seja informado ao programa que o peso do pintassilgo é aproximadamente 100 quilogramas, o programa poderá rever a estimativa de probabilidade inicial, concluindo assim que não poderia voar. Segundo Goodman, um programa em Church que nunca de que qualquer pássaro voe em 99,99%. Por meio do raciocínio probabilístico, tem-se a estruturação sem muito esforço. Porém, conforme ele vai aprendendo mais sobre o pintassilgo, o programa revisa as probabilidades e encontra novas informações relevantes.3 todos os conceitos distintos. Com a linguagem o programa aprende essas distinções por si mesmo durante um período (semelhante ao que acontece com o ser humano que vai revendo conceitos antigos baseados em novas experiências). Segundo Nick Chater, professor de Ciências Cognitivas da Universidade College London, diz que: “... o sistema permite que se 3 Disponível em: http://www.censanet.com.br/noticias/ler/id-1027577/Cientista_ Processando o Saber nº 3, 2011 125 construa um modelo cognitivo de uma forma fantasticamente simples e transparente do que era possível até agora.” E complementando, também disse: “... você pode tentar pensar em todas as coisas que um ser humano Church promete que pode – baseado em algumas informações – através de um cálculo probabilístico, traça todas as inferências e consequências.”4 Há vários modelos probabilísticos classificados como processos geradores. Em resumo, a linguagem Church é uma linguagem formal que descreve estes processos. É possível fazer um download através do endereço eletrônico https://svn.csail.mit.edu/mit-church/ tags/0.1.2, mas é necessário instalar o SVN e utilizar como usuário e senha a palavra anonymous. O Church está embutido dentro do Scheme e para ser iniciado é necessário incluir a biblioteca Church e em seguida chamar o interpretador da linguagem através do macro church com o seguinte comando: (import (church)) (church ...your church program...)5 Também pode-se executar por meio da interface , chamada ChurchServ, No entanto, não há todos os recursos e não deve ser usado em trabalhos longos ou modelagem de informações complexas 4 Disponível em: http://www.censanet.com.br/noticias/ler/id-1027577/Cientista_ 5 Disponível em: http://projects.csail.mit.edu/church/wiki/Church. Acesso em: 30/04/ 2010. Processando o Saber nº 3, 2011 126 Figura 2 – Tela de Apresentação do ChurchServ 4 CONCLUSÃO Atualmente, a linguagem Church encontra-se em testes preliminares. A versão alpha é instável, lenta, difícil de utilizar corretamente e não terá compatibilidade com as versões anteriores. Há muito a ser feito e explorado nessa linguagem. Os pesquisadores estão solicitando apoio e aceitam inscrições de grupos de pesquisa de outros países interessados em auxiliar no aperfeiçoamento probabilísticos. Processando o Saber nº 3, 2011 127 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS CHURCH, Alonso. _________ DESESSARDS, J. A. Lógica, regras e inferência. DYBVIG, R. K. Programming Languague. E ed. The Mit Press, 2007. EMACS GNU. GOODMAN, D. N.; MASIGNGHKA, V. K. a language for generative models, 2008. HARDESKTY, L. Disponível LANGUAGE SCHEME. PYTHON PROGRAMMING LANGUAGE. OFICIAL WEBSITE. RUSSELL, S. J. Norvig P. . 2 ed. Rio de Janeiro: Campus, 2004. THE R PROJECT FOR STATISTICAL COMPUTING Disponível VAN RIJSBERGEN, C. J. . 2nd ed. Butterworths, 1979.