Modelli relazionali di probabilità ( RPM )
I modelli relazionali di probabilità ( RPM ) sono una rappresentazione logica della realtà in condizioni di incertezza. Sono utilizzati per estendere le reti semantiche e costruire un linguaggio secondo la logica del primo ordine.
Perché si preferisce il linguaggio di primo ordine?
Il linguaggio della logica del primo ordine ha il vantaggio di essere più rappresentativo della realtà rispetto a uno basato sulla logica proposizionale.
Quali sono i limiti delle reti semantiche?
Le reti semantiche sono una forma di rappresentazione basata sulla logica proposizionale e hanno diverse limitazioni. Ad esempio, il numero delle variabili è prefissato e queste possono assumere un valore all'interno di un dominio finito di valori.
Come funziona un modello RPM?
Nei modelli relazionali di probabilità gli oggetti sono identificati da simboli specifici. Ogni oggetto è parte di un'istanza di una classe.
L'uso dei modelli relazionali di probabilità è possibile quando l'ambiente operativo è caratterizzato da un numero limitato di modelli. Ogni modello rappresenta un mondo possibile, ossia una particolare configurazione di oggetti, valori e relazioni.
Un sistema RPM dovrebbe saper calcolare la probabilità di tutti i modelli possibili. In tal modo, il sistema riesce a calcolare la probabilità di esistenza di una particolare variabile del problema.
Le funzioni del sistema RPM consentono di attribuire a un oggetto uno stato oppure definire alcune sue proprietà. Ad esempio, la funzione Prezzo(x) identifica il prezzo dell'oggetto x.
Prezzo(x)
Per introdurre il ragionamento probabilistico è sufficiente inserire nelle funzioni il calcolo probabilistico condizionato.
P(Pioggia) = Vero | CieloNuvoloso=Vero = 0,80
Nell'esempio precedente viene associata la probabilità di pioggia al 80% quando il cielo è nuvoloso. In questo si possono utilizzare le distribuzioni probabilistiche anche in un linguaggio della logica del primo ordine.
