Investigações sobre raciocínio e aprendizagem temporal em modelos conexionistas

Abstract

A inteligência computacional é considerada por diferentes autores da atualidade como o destino manifesto da Ciência da Computação. A modelagem de diversos aspectos da cognição, tais como aprendizagem e raciocínio, tem sido a motivação para o desenvolvimento dos paradigmas simbólico e conexionista da inteligência artificial e, mais recentemente, para a integração de ambos com o intuito de unificar as vantagens de cada abordagem em um modelo único. Para o desenvolvimento de sistemas inteligentes, bem como para diversas outras áreas da Ciência da Computação, o tempo é considerado como um componente essencial, e a integração de uma dimensão temporal nestes sistemas é fundamental para conseguir uma representação melhor do comportamento cognitivo. Neste trabalho, propomos o SCTL (Sequential Connectionist Temporal Logic), uma abordagem neuro-simbólica para integrar conhecimento temporal, representado na forma de programas em lógica, em redes neurais recorrentes, de forma que a caracterização semântica de ambas representações sejam equivalentes. Além da estratégia para realizar esta conversão entre representações, e da verificação formal da equivalência semântica, também realizamos uma comparação da estratégia proposta com relação a outros sistemas que realizam representação simbólica e temporal em redes neurais. Por outro lado, também descrevemos, de foma algorítmica, o comportamento desejado para as redes neurais geradas, para realizar tanto inferência quanto aprendizagem sob uma ótica temporal. Este comportamento é analisado em diversos experimentos, buscando comprovar o desempenho de nossa abordagem para a modelagem cognitiva considerando diferentes condições e aplicações.

Computational Intelligence is considered, by di erent authors in present days, the manifest destiny of Computer Science. The modelling of di erent aspects of cognition, such as learning and reasoning, has been a motivation for the integrated development of the symbolic and connectionist paradigms of artificial intelligence. More recently, such integration has led to the construction of models catering for integrated learning and reasoning. The integration of a temporal dimension into such systems is a relevant task as it allows for a richer representation of cognitive behaviour features, since time is considered an essential component in intelligent systems development. This work introduces SCTL (Sequential Connectionist Temporal Logic), a neuralsymbolic approach for integrating temporal knowledge, represented as logic programs, into recurrent neural networks. This integration is done in such a way that the semantic characterization of both representations are equivalent. Besides the strategy to achieve translation from one representation to another, and verification of the semantic equivalence, we also compare the proposed approach to other systems that perform symbolic and temporal representation in neural networks. Moreover, we describe the intended behaviour of the generated neural networks, for both temporal inference and learning through an algorithmic approach. Such behaviour is then evaluated by means several experiments, in order to analyse the performance of the model in cognitive modelling under di erent conditions and applications.