Similarity, structure and spaces : representation of part-whole relations in conceptual spaces

• Autor(a) principal: Fiorini, Sandro Rama
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/99303
• topic: Inteligência artificial; Representacao : Conhecimento; Part-whole relations; Conceptual spaces; Similarity; Concept representation

Um dos principais desafios remanescentes em Inteligência Artificial é como fazer sistemas inteligentes ancorar abstrações de alto nível na realidade. Pelo menos parte do problema vai em direção da questão de qual arcabouço de representação é mais apropriado de maneira que facilite o reconhecimento de objetos. A cognição em animais, particularmente em humanos, pode dar pistas de como tal arcabouço de representação se parece. Estudos na cognição do reconhecimento de objetos sugere que o problema da representação na cognição incorpora informações a respeito de similaridade e informação holística-estrutural (i.e. todo-parte) a respeito de conceitos. Temos a visão de que sistemas computacionais que lidam com relações de todo-parte deveriam representar informações holístico-estruturais e similaridade. No entanto, não existe arcabouço de representação que permite tais informações serem representadas de forma integrada. Esta tese propõe um arcabouço de representação de informação de similaridade entre estruturas de todo-parte. Nossa proposta é baseada na teoria dos espaços conceituais. Estes são espaços matemáticos onde regiões e pontos representam conceitos e objetos respectivamente, tal que a distância entre estas entidades denota a sua similaridade. Na nossa proposta, todos e partes são representados em espaços conceituais distintos, chamados espaços holísticos e estruturais. Espaços holísticos permitem o julgamento de similaridade sistemático entre todos. Por outro lado, espaços estruturais permitem o julgamento de similaridade sistemático entre estrutura de partes. Um ponto em um espaço estrutural denota uma estrutura particular de partes; regiões neste espaço representam diferentes tipos de estruturas de parte. Através da redefinição de espaços conceituais como um produto de espaços holísticos e estruturais, nosso objetivo é permitir a representação de informações de similaridade entre diferentes todos, levando em consideração a similaridade entre partes compartilhadas e suas configurações. Esta tese tem três contribuições principais: uma teoria geral sobre espaços holísticos e estruturais; uma formalização da teoria fundada em produto de espaços métricos; e um algoritmo genérico para reconhecimento de objetos, implementando processamento holístico-estrutural.