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Publié parSalomé St-Pierre Modifié depuis plus de 8 années
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Séminaire « Développement logiciel et ontologies » J.M. Vanel - 2009-08-10 Appliquer l'intelligence artificielle au génie logiciel Modélisation, moteurs de règles
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Sommaire 1.RDF et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.Le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.Moteurs en logique des prédicats 6.Transformations de modèles via des règles 7.Architectures d'application 8.L'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.Le projet Déductions
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Sommaire pour une autre fois ● Représentation des connaissances, notions d'ontologie, de base de faits, de règles ● Protégé, un couteau suisse des ontologies; SWOOP ● les formats d'échange: DAM-OIL, KIF, CLIPS, TPTP, Prolog ● panorama des ontologies disponibles: SUMO, MILO, DOLCE, OpenCYC, BFO,... ● intégrer un système expert dans un programme Java: Drools, JSR94,... ● Les bases de données RDF, CouchDB, etc ● Intégrer une source de données relationnelle ou XML ● Les ressources Langage naturel: WordNet, Tao,...
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Partie 1 1.RDF et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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Web Sémantique: la vision ● Le Web lisible par une machine ● Via le format RDF (XML) ● Cas d'utilisation ???
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Web Sémantique: RDF ● Adapté au Web; tout est URI et types primitifs ● Un socle pour n'importe quel graphe d'objets (cf XMI) ● Monde ouvert: l'information disponible n'est pas supposée complète – on peut « annoter » tout ce qui a un URI; ● Qu'est ce qu'un URI ? ● Standards annexes: SPARQL, RDFa
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Web Sémantique: RDF 2
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Partie 2 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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Modélisation: SQL ● DDL: Base de donnée, table, champ, clés primaires et étrangères, vues, index ● Requêtes ● Services offerts: transactions, robustesse, permissions, triggers, procédures embarquées ● Monde fermé: portabilité limitée, inadapté au Web, pas de protocoles réseau standard
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Modélisation: langages Orientés Objet ● Comme DDL de SQL, plus: – méthodes, héritage ● Pas de services offerts, mais il existe des bases de données OO ● Multiples dialectes historiquement datés: SmallTalk, C++, Java, Perl, Python, Ruby, C#... ● Chaque langage est lié à des bibliothèques non portables ● Manque de souplesse (pallié par les Design Patterns): instanciation, pas de liaison dynamique sur les arguments,...
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Modélisation: UML ● Comme langages OO, plus: ● Méta-modèle de 249 classes: diagrammes de séquence, de cas d'utilisation, d'états,... ● Associations ● Pas de Requêtes, mais un langage de contraintes: OCL ● Pas de services offerts; historiquement langage purement graphique ● Monde fermé: portabilité limitée, inadapté au Web
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Problèmes avec UML ● Modélisation par et pour les développeurs ● Cependant le rapport entre un modèle UML et le code source est complexe – Il existe des variantes plus ou moins proches de la programmation – Certaines notations déterminent directement le source, d'autres sont descriptives – Alternative: eCore d'eclipse EMF ● Pas modulaire ● L'OMG a toujours mal promu ses technologies
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Modélisation: RDF Schéma ● Version très simplifiée du modèle de classes UML – Pas de cardinalités – Tout est triplets ● RDFS est un vocabulaire RDF comme un autre ● Standards annexes: SPARQL, RDFa
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Modélisation: logique des propositions ● Alias logique 1er ordre (FOL) ● ( voir prés. par l'auteur de SUMO, Adam Pease )prés. par l'auteur de SUMO, Adam Pease ) ● On peut exprimer tout type de connaissance non probabiliste
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Logique du premier ordre - 1 Ingrédients: ● Atomes et prédicats, fonctions ● Conjonction (et), disjonction (ou), négation ● Variables ● Quantificateurs existentiels et universels Exemple 1 en N3: @forAll ?C, ?P. { ?C hasParent ?P } => { ?P hasChild ?C }.
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Logique du premier ordre - 2 Exemple 2 en N3: @forAll ?PERSON. @forSome ?PARENT. { ?PERSON a Person } => { ?PARENT hasChild ?PERSON. ?PARENT a Person }. Remarque: en Prolog, et autres moteurs, ceci crée une récursion infinie.
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Logique du premier ordre - 3 ● Non décidable en général ● en particulier, tout système qui inclut l'égalité et au moins un autre prédicat à deux arguments n'est pas décidable ● Les logiques qui étendent la logique du premier ordre, comme le deuxième ordre, la théorie des types, sont également indécidables
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Modélisation: logique de description, OWL ● Certaines choses sont malaisées en FOL – Cardinalité (ex. un vélo a 2 roues ) ● FOL sans restrictions est indécidable et de complexité élevée ● Par contre si on se restreint à une modélisation de type RDFS, on connait des algorithmes efficaces ● Moteur (raisonneur) OWL: il classifie
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OWL Lite: RDF Schema ● Class (Thing, Nothing) ● rdfs:subClassOf ● rdf:Property ● rdfs:subPropertyOf ● rdfs:domain ● rdfs:range ● Individual
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OWL lite: (In)Egalité ● equivalentClass ● equivalentProperty ● sameAs ● differentFrom ● AllDifferent ● distinctMembers ● Sous-propriétés ● Classes disjointes ● Enumérations (oneOf)
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OWL lite: Caractéristiques de propriété ● ObjectProperty ● DatatypeProperty ● inverseOf ● TransitiveProperty ● SymmetricProperty ● FunctionalProperty ● InverseFunctionalProperty
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OWL lite: Restrictions de propriété ● Restriction ● onProperty ● allValuesFrom ● someValuesFrom
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OWL lite: divers ● Intersection de classe : – intersectionOf ● Types de données XSD ● Propriétés d'annotation : – rdfs:label – rdfs:comment – rdfs:seeAlso – rdfs:isDefinedBy – AnnotationProperty – OntologyProperty
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Modélisation: OWL versus UML ● Typage – UML: figé – OWL: par les propriétés ● OWL: Richesse expressive, permettant des raisonnements, pas seulement sur l'héritage
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Modélisation: XML Schema ● XML (et XSD) accordent une importance superflue à l'imbrication des balises ● Correspondance naturelle: chaque balise correspond au prédicat RDF d'un triplet ● Hélas plusieurs façons de faire: le namespace XML est différent du préfixe RDF/N3
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Panorama: the metamodel stack ● Expressivity is is higher up ● RDF can link anything
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Modélisation facilitée – UML textuel Person<|---Customer---Buying<|---ServiceBuying <|---MerchandiseBuying HelpRequest-----------Buying date: Date explanation: String Saisie 5 fois plus rapide qu'un éditeur UML ! Encore plus rapide que N3 !
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Modélisation facilitée – Anglais contrôlé Every card is a means of a payment. Le modèle formel est récupéré à partir de la phrase: Card ---|> MeansOfPayment Project ACE ( Attempto Controlled English ) Essayez-le avec l'interface Ajax: http://attempto.ifi.uzh.ch/ape/
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Récapitulation modélisation ● Exemple monétique: Client, Commande, Paiement ● Annotations RDF: incident de paiement, commandes passées ● Modélisation UML: classes figées ● Modélisation OWL: classes dynamiques ● Monde ouvert: RDF; SQL etc: monde fermé ● Règles: encore plus d'expressivité ● Anglais contrôlé → logique formelle ● UML simplifié
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Partie 3 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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N3 : données et modèles @prefix rdfs:. @prefix owl:. :p1 a :Person ; :size 1.79. :Person a owl:Class. :size a owl:DatatypeProperty ; rdfs:domain :Person ; rdfs:range xsd:double ; rdfs:label "size (m)". Données Modèle
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Rule example 1 # add a field in the form for each property of a class: { ?CLASS gui:hasForm ?FORM. ?PROP rdfs:domain ?CLASS. } => { ?FORM gui:hasField ?FIELD. ?FIELD gui:inputWidgetSpecification ?PROP. }. ?CLASS, ?FORM, ?PROP are universally qualified FIELD is existentially qualified
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Rule example 2 # The type of the field depends on the type of the # property: ObjectProperty or DatatypeProperty { ?FIELD gui:inputWidgetSpecification ?PROP. ?PROP a owl:DatatypeProperty. } => { ?FIELD a gui:DatatypeInputWidget. }.
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OWL implemented with N3 logic ● as part of the Euler project, a library of N3 rules implements the logic of OWL and RDF Schema (transitive property, inheritance, etc), and other goodies, see: ● http://eulersharp.svn.sourceforge.net/viewvc/eulershar p/trunk/2003/03swap/rpo-rules.n3 http://eulersharp.svn.sourceforge.net/viewvc/eulershar p/trunk/2003/03swap/rpo-rules.n3 { ?P a owl:TransitiveProperty. ?S ?P ?X. ?X ?P ?O. } => { ?S ?P ?O }.
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Partie 4 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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Exemples de systèmes à base de règles ● tarification d'appels téléphoniques ● gestion de contenus (CMS): règles d'approbation ● processus métier (workflow): états et transitions ● optimisation de requêtes XQuery ● gestion de stock ● Gestion relation client ● Suggestions de contacts (Facebook)
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Moteurs de règles: avantages ● Une règle isolée a un sens ● Le moteur enchaîne les règles, pas le programmeur ● + efficace que la programmation classique ● Capture bien l'expertise métier ● Traduisible depuis et vers le langage naturel ● Les « systèmes experts « ont fait leurs preuves
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Partie 5 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.Le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.Moteurs en logique des prédicats 6.Transformations de modèles via des règles 7.Générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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Moteurs d'inférence en logique des prédicats ● Réduction à une forme normale ● Prouveurs de théorème: Prover9, Euler,... ● Assistants: Coq, Isabelle, … ● Tout les ans une compétition entre chercheurs – Un format d'échange existe : TPTP
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Comparaison moteurs FOL, moteurs de règles ● Avec FOL on peut travailler sur une connaissance « négative » ● Exemple jeu de damier: on sait que le monstre n'est pas dans les cases B2 et C3
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Partie 6: Transformations 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.Le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.Moteurs en logique des prédicats 6.Transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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Transformations via des règles ● 2 architectures: – créer des objets de proche en proche, – annoter les objets existants si on a une correspondance 1 à 1 ● Comparaison avec XSLT – Avec la logique on est indépendant de la structure ● Comparaison avec QVT – On est dans la programmation logique; QVT est déclaratif mais ça reste assez procédural
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Partie 7: générateurs 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7. Architectures d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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OO and KB ● Object Oriented for the business data has lived – In OO, data model, bizz rules, infrastructure are mixed ● time for knowledge bases ! ● OO remains fit for the infrastructure code though ● A Copernican revolution !
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Développement basé sur des ontologies - 1 Hiérarchie d'ontologies Ontologie haut niveau Ontologie s métier Ontologi e d'entrepr ise Ontologie applicativ e
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Développement basé sur des ontologies – 2 – Scénario OO Ontologie applicativ e Classes métier brutes Classes métier + méthodes Présentation (IHM) Sources de données Générateur de code
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Développement basé sur ontologies – 3 – Scénario OO+ moteur de règles Classes métier + méthodes Présentation (IHM) Sources de données Moteur de règles règles
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Développement basé sur des ontologies – 4 – Scénario IA Ontologie applicativ e Présentation (IHM) Données utilisateur (faits) Moteur d'inférence Règles applicatives Application Base de connaissance
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Partie 8 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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EulerGUI EulerGUI est bati autour d'une simple classe: Project Sources: N3Source[] N3Query: N3Source RunDroolsTriples(): List
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Le flux d'information (vu par le concepteur) Réutiliser la technologie existante Modèle métier SQ L UML POJ O RDFS, OWL Règl es N3 SWR L Rewers e Prolog Droo ls Déducti ons Applicati on Abstraite Platefor me Concrète Swin g PH P eclips e.Net JDB C Sesa me Web Services C embarqué
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Cohérence et réutilisation Réutiliser les modèles existants Modèle métier Règl es Déducti ons Application 1 Java Swing MySQL Expose / appelle Services Web Extraction, particularisatio n Application 2 PHP MySQL Application 3
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Partie 9 1.RDF, RDFS et la vision par le W3C du Web Sémantique 2.Modélisations SQL, UML, langages OO, RDFS, logique des propositions, OWL 3.le langage N3, langage de convergence 4.Moteurs à base de règles (RETE) 5.moteurs en logique des prédicats 6.transformations de modèles via des règles 7.générateurs d'applications 8.l'environnement EulerGUI centré sur le langage N3 9.le projet Déductions
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The Deductions project ● Application generation – platform independence ● User-friendliness : the Good Servant ● component-based application building: Intelligent modularity ● Comprehension without prior protocol
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Advanced GUI features ● GUI rules: building components tree, behavior: cardinalities, inheritance, constraints (solve to infer values), ● Advanced features: propagate edits or not (money Xfer between accounts), has few values, graph view (following user past actions, lens), zip paradigm ● record user actions, and show some simple feed-back, maybe last object creations used for suggesting object link ● show table view (like relational DB table) ● show tree view : 1. follow object properties; 2. follow subclassOf, then rdf:type ● demonstrate UML front-end
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GUI: the good servant ● every user action should be recorded ● exploit to infer her/his intentions ● Also draw all consequences from the model and data
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Intelligent modularity : letting valences connect ● Re-use the wealth of existing libraries and components ● Tag libraries with their purpose ● Add protocol state machines ● Then we can infer actual call sequence and automate application building ● Also possibility to find libraries and applications by their functionalities
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Comprehension without prior protocol ● Between human and computer ● Between computers ● Leverage on linguistics – opencyc.org, WordNet, upper level ontologies: Sumo, Milo,... ● ACE project ( Attempto Controled English )
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Conclusion ● Copernic revolution: the infrastructures and OO techniques are at the periphery, Ontologies and rules and at the center ● Reduce the Babel effect effect in computer science by applying AI techniques ● Automatize application building will allow IT projects to concentrate on essential matters: domain model and business rules
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