Message handling functions

Para se comunicarem, pessoas devem exteriorizar a outros sujeitos a experiência individual que sofrem consigo mesmas e com a informação do mundo. Da mesma forma, máquinas enquanto imitadoras do intelecto humano devem ser capazes de exprimir ideias e de compreender, ou ao menos de simular compreender, conceitos humanos. Os conceitos fundamentam as ideias e possibilitam a comunicação. Eles são produtos da experiência dos sujeitos com a realidade. Ao compartilhar parte de uma mesma realidade, os conceitos comuns entre sujeitos funcionam como referência da comunicação, como substitutos de objetos do mundo. Porém, pelo fato de os conceitos também se referirem a ideias próprias, individuais de cada sujeito, quais conceitos fundamentais devem ser explicitados para que homens e máquinas possam colaborar entre si? Que tipos de problemas surgem da formulação de discursos a respeito de experiências do mundo? Como esses conceitos podem ser utilizados em aplicações e soluções concretas de problemas de inteligência (artificial)? Essas questões são relevantes não apenas na relação homem e máquina, mas também nas relações sociais humanas. Por exemplo, em um grupo de pessoas, como evidenciar e garantir consenso sobre acordos a respeito de uma realidade compartilhada? Quais seriam os conceitos cognitivos fundamentais a serem compartilhados para que seja possível reduzir a imprecisão da comunicação e evitar os falsos acordos? Como uma máquina poderia auxiliar na obtenção desses acordos conceituais formados por sujeitos humanos?

Nos últimos anos as áreas de Arquitetura da Informação, Inteligência Artificial e Modelagem Conceitual têm utilizado ontologias como instrumentos que visam responder algumas dessas questões. Elas são usadas como camada semântica intermediária da linguagem adotada pelos agentes na comunicação, seja essa linguagem natural, ou artificial. Nesse sentido, acordos referentes a conceitos do mundo podem ser obtidos na medida que podem ser expressos relativamente às entidades da ontologia adotada. Trata-se, então, de

um caso de uso de ontologias como fundamentação de discursos proferidos por agentes a respeito de suas experiências com os objetos da realidade.

Para que isso seja possível, é necessário que existam ontologias base que funcionem como teorias subjacentes aos discursos que sustentam as referências ao mundo, e de linguagens que permitam expressar e obter conclusões a respeito desses discursos, que são formalizados na forma de ontologias de domínio. Uma ontologia de fundamentação em evidência nos últimos anos é a Unified Foundational Ontology (UFO), proposta por Guizzardi (2005) como um sistema de fundamentação com categorias ontológicas que aprimoram a qualidade de modelos conceituais (GUIZZARDI; WAGNER, 2008) e, com isso, reduzem a imprecisão e os falsos acordos nas comunicações dos discursos. Como trabalho diretamente relacionado, a OntoUML é uma linguagem diagramática concebida como aprimoramentos da UML realizados com base nas categorias ontológicas da UFO. Ela permite que ontologias específicas de domínio1 _{sejam representadas de modo fundamentado} na ontologia de referência.

Embora linguagens de representação visual sejam úteis na comunicação de acordos, linguagens textuais dispõem de características complementares, como flexibilidade em relação a mecanismos de dedução e de instrumentos de integração com aplicações reais. Porém, nesse caso, a linguagem textual não pode ser demasiadamente complexa de ser escrita, caso em que ela não se prestaria a ser usada em tempo real de modelagem de discursos. Por outro lado, ela não pode ser demasiadamente incauta, ao ponto de não conter a expressividade, simplicidade, estabilidade semântica, laconicidade, correção e clareza necessárias a essa finalidade. Além disso, considerando que aspectos cognitivos humanos estão envolvidos nos discursos, para abarcar a complexidade inerentes aos sujeitos e às aplicações reais nas quais a formalização dos discursos estão inseridos, são desejáveis abordagens integradas de linguagens diagramáticas e textuais, de lógicas clássicas e não clássicas, de mecanismos de dedução e de inferência a respeito de entidades ontológicas, de checagem de instanciação de modelos, de suporte instrumental computacional e de interoperabilidade semântica. Especialmente, são desejáveis abordagens que supram a necessidade de formalização de discursos intelegíveis entre máquinas e homens, mediados por ontologias de referência, e de aplicação concreta de ontologias na solução de problemas reais de Inteligência Artificial. Porém, não encontra-se evidência na literatura especializada de abordagem integrada de linguagem formal textual que seja possível ser oralizada, de modo similar a um discurso oral, que permita o uso de diferentes ontologias de fundamentação e 1 _{No contexto de linguagens de representação, uma ontologia é uma representação específica, “an explicit}

specification of a conceptualization” (GRUBER,1993a, p. 907), referente à essência de “seres” existentes em uma realidade. Essa referência à essência do ser é o que diferencia uma ontologia, que possui compromisso ontológico com uma concepção de mundo, de uma teoria qualquer, que prescinde de evidenciar esse compromisso. Também é necessário observar a diferença de uso de “ontologias” enquanto especificações de conceitos, ou de modelos conceituais escritos em uma linguagem, da “Ontologia” enquanto área de investigação filosófica.

1.2. Objetivos 49

na qual seja possível formalizar o processo de modelagem de conceitos entre vários agentes simultâneos que compartilham uma mesma realiade. Na mesma forma, não encontra-se formalismo com essas características integrado com arcabouços de Inteligência Artificial que possibilite uso de diferentes tipos de lógica clássica e não clássica e que permita que especificações de ontologias sejam consumidas para raciocínio automatizado em bancos de dados clássicos e dedutivos, em problemas de satisfação de restrições, em sistemas de interpretação de linguagem natural, e em outras aplicações de Programação em Lógica.

Embora a existência desse tipo de arcabouço não solucione por completo as questões apresentadas no primeiro parágrafo, entende-se que avançar na direção de abordagens integradas de formalização de ontologias aprimoram a experiência de sujeitos com a informação, na medida que possibilitam tornar cada vez mais transparentes as diferentes formas de se comunicar e de se racionar com suporte de máquinas.

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo Geral

O objetivo geral desta tese é propor uma linguagem formal textual para construção de discursos sobre entidades ontológicas.

1.2.2 Objetivos Específicos

Como metas componentes do objetivo geral, esta pesquisa possui ainda os seguintes objetivos específicos:

a) definir uma especificação formal de uma linguagem textual de propósito espe- cífico para formalização de ontologias e implementar um interpretador dessa linguagem em Programação em Lógica Clássica;

b) construir um sistema de regras que valide ontologias de universais e de particu- lares especificadas com base no fragmento endurante da Unified Foundational Ontology (UFO);

c) estender o arcabouço clássico da linguagem textual para inclusão de operadores modais referentes a discursos de diferentes agentes.

O Capítulo 11(Considerações finais e conclusão) indica como o objetivo geral e cada um dos objetivos específicos são alcançados.