Regras, Ontologias, Grafos de Conhecimento

Visão geral: por que conhecimento estruturado importa

Muitos sistemas de IA precisam de mais do que reconhecimento de padrões — eles precisam de conhecimento explícito e inspecionável sobre entidades (pessoas, produtos, doenças), suas propriedades e como elas se relacionam. Regras, ontologias e grafos de conhecimento (knowledge graphs, KGs) são três maneiras intimamente relacionadas de representar esse conhecimento em um formato que dá suporte a raciocínio (reasoning), consulta (querying), integração de dados (data integration) e explicabilidade (explainability).

Essas abordagens se situam dentro da IA clássica/simbólica (classical/symbolic AI) e se conectam diretamente à Lógica formal. Na prática, elas também são amplamente usadas em sistemas modernos — muitas vezes combinadas com aprendizado de máquina (machine learning), incorporações (embeddings) e grandes modelos de linguagem (large language models).

Em alto nível:

  • Regras codificam conhecimento se–então (“Se um cliente é VIP e o total do pedido > $1000, aplicar desconto”).
  • Ontologias definem uma conceitualização compartilhada: classes, relações, restrições e semântica (“Todo cardiologista é médico; médicos tratam pacientes”).
  • Grafos de conhecimento armazenam afirmações factuais como um grafo de entidades e relações (“Alice worksAt Acme; Acme locatedIn Berlin”), frequentemente alinhados a uma ontologia.

Embora esses termos se sobreponham em sistemas reais, eles enfatizam necessidades diferentes:

  • Regras: lógica procedural / condicional
  • Ontologias: significado compartilhado e restrições
  • Grafos de conhecimento: armazenamento escalável de fatos e consultas em grafos

Fundamentos: fatos, relações e semântica

O conhecimento estruturado tipicamente começa com símbolos (nomes para entidades e conceitos) e relações (formas como entidades se conectam).

Fatos como predicados (visão lógica)

No estilo da lógica de primeira ordem, um fato poderia ser:

  • WorksAt(Alice, Acme)
  • LocatedIn(Acme, Berlin)

Uma regra poderia ser:

  • WorksAt(x, y) ∧ LocatedIn(y, z) → WorksIn(x, z)

Esse enquadramento lógico esclarece o que é verdadeiro, o que decorre do quê e quais suposições você faz (por exemplo, se “não conhecido” implica “falso”).

Triplas (visão de grafo)

Em muitos sistemas baseados em grafos (especialmente RDF), o mesmo fato é expresso como uma tripla:

  • sujeito: Alice
  • predicado: worksAt
  • objeto: Acme

Isso se torna uma aresta dirigida rotulada em um grafo: Alice -worksAt-> Acme.

Triplas são simples, componíveis e escaláveis — por isso são populares para grafos de conhecimento na web e em ambientes corporativos.

Regras: codificando conhecimento condicional

O que são regras

Uma regra geralmente é uma implicação:

Se as condições são satisfeitas, então a conclusão é satisfeita.

Regras são usadas para:

  • lógica de negócio (elegibilidade, precificação, conformidade)
  • derivar novos fatos (materialização)
  • classificação e alertas
  • sistemas especialistas e suporte à decisão

Dois estilos comuns de regras são:

  • Regras de produção (production rules) (frequentemente usadas em sistemas especialistas):
    IF condition THEN action
  • Programação lógica / regras no estilo Datalog (logic programming / Datalog-style rules) (derivação declarativa):
    Head :- Body.

Exemplo: regras no estilo Datalog para derivação

Suponha que armazenamos fatos sobre gestores:

manages(alice, bob).
manages(bob, carol).

Podemos definir uma relação de gestão indireta (fecho transitivo):

indirect_manager(X, Z) :- manages(X, Y), manages(Y, Z).
indirect_manager(X, Z) :- manages(X, Y), indirect_manager(Y, Z).

Esse conjunto de regras pode inferir que alice gerencia indiretamente carol.

Esse padrão é importante na prática para:

  • organogramas
  • grafos de dependência
  • cadeias de suprimentos
  • herança de controle de acesso

Encadeamento para frente vs encadeamento para trás

Motores de regras tipicamente raciocinam de duas formas:

  • Encadeamento para frente (forward chaining) (orientado a dados): começa a partir de fatos conhecidos, aplica regras para derivar todas as consequências.
    Útil para inferência em lote e para materializar um fecho.
  • Encadeamento para trás (backward chaining) (orientado a objetivos): começa a partir de um objetivo de consulta, trabalha para trás para ver se ele pode ser provado.
    Útil quando você só precisa de respostas para uma pergunta específica.

Ambos são estratégias clássicas de raciocínio em IA simbólica.

Pontos fortes e limitações das regras

Pontos fortes

  • Transparentes e auditáveis (“isso disparou porque…”)
  • Controle preciso sobre casos de borda
  • Funcionam bem quando a lógica do domínio é estável e a explicabilidade importa

Limitações

  • Conjuntos de regras podem se tornar difíceis de manter em escala (interações, ordenação, exceções)
  • Regras puramente lógicas têm dificuldade com incerteza e observações ruidosas
  • Gargalo de aquisição de conhecimento: especialistas precisam articular conhecimento explicitamente

Em sistemas modernos, regras são frequentemente combinadas com componentes estatísticos (por exemplo, classificadores de ML alimentando fatos em um motor de regras).

Ontologias: significado compartilhado, restrições e inferência

O que é uma ontologia

Uma ontologia formaliza os conceitos e relacionamentos de um domínio, tipicamente incluindo:

  • Classes (tipos): Person, Company, Disease
  • Indivíduos (instâncias): Alice, Acme
  • Propriedades:
    • propriedades de objeto (relações entre indivíduos): worksAt(Person, Company)
    • propriedades de dado (atributos): age(Person, integer)
  • Axiomas/restrições: subclassificação, disjunção, domínio/intervalo, restrições

Ontologias são centrais quando:

  • múltiplos conjuntos de dados precisam de interpretação consistente
  • integração semântica importa (fusão de fontes)
  • você quer inferência lógica sobre tipos e restrições

Lógicas de descrição e OWL (base comum de ontologias)

Muitas ontologias usam lógicas de descrição (description logics), que equilibram expressividade e decidibilidade. O padrão do W3C OWL (Web Ontology Language) é baseado em lógicas de descrição e dá suporte a tarefas de raciocínio como:

  • classificação (computar hierarquia de classes)
  • verificação de consistência (consistency checking) (detectar contradições)
  • verificação de instância (instance checking) (um indivíduo pertence a uma classe?)
  • inferência de propriedades (property inference) (por exemplo, relações herdadas)

Exemplo: modelagem com restrições tipo OWL (conceitual)

Considere:

  • Cardiologist ⊑ Doctor
  • Doctor ⊑ Person
  • treats tem domínio Doctor e intervalo Patient

Se afirmarmos treats(Alice, Bob) e a ontologia disser domínio(treats)=Doctor, um raciocinador pode inferir:

  • Doctor(Alice) e, portanto, Person(Alice).

Essa é uma ideia-chave: ontologias permitem inferir fatos implícitos a partir da semântica, não apenas a partir de regras explícitas.

Suposição de Mundo Aberto (OWA) vs Suposição de Mundo Fechado (CWA)

Uma diferença crucial entre o raciocínio com ontologias e muitos sistemas de regras/bancos de dados:

  • Suposição de Mundo Aberto (OWA, Open World Assumption) (comum em OWL/RDF):
    • Se algo não é declarado, é desconhecido, não falso.
    • Exemplo: não saber o e-mail de Alice não implica que ela não tenha.
  • Suposição de Mundo Fechado (CWA, Closed World Assumption) (comum em bancos de dados e muitos motores de regras):
    • Se algo não está no banco, trate como falso para consultas.

Isso afeta como você modela restrições e interpreta dados ausentes. Muitos sistemas reais combinam OWA para integração com CWA para lógica operacional de decisão.

Engenharia de ontologias na prática

Construir uma ontologia não é apenas técnico — também é social e organizacional. Boas práticas comuns:

  • começar pequeno com conceitos centrais e estender iterativamente
  • documentar significados pretendidos e escolhas de modelagem
  • reutilizar vocabulários padrão quando possível (por exemplo, padrões tipo schema.org)
  • validar com perguntas de competência (“Conseguimos responder às perguntas com as quais as partes interessadas se importam?”)

Grafos de conhecimento: armazenamento e consulta de fatos baseados em grafos

O que é um grafo de conhecimento

Um grafo de conhecimento é uma base de conhecimento estruturada como grafo, na qual nós representam entidades/conceitos e arestas representam relações, frequentemente acompanhadas de proveniência, confiança e qualificadores temporais.

Grafos de conhecimento tipicamente oferecem:

  • modelo de dados centrado em entidades
  • alinhamento com esquema/ontologia (opcional, mas comum)
  • consultas em grafos (casamento de padrões, consultas por caminho)
  • raciocínio/inferência (regras, raciocinadores de ontologia, ou ambos)

Nem todo grafo é um “grafo de conhecimento” no sentido semântico; o que normalmente distingue um KG é a intenção de representar entidades e relações significativas do mundo real (não apenas topologia de rede).

Triplas RDF e Turtle: um exemplo concreto

Aqui está um pequeno exemplo de RDF em sintaxe Turtle:

@prefix ex: <http://example.org/> .

ex:Alice ex:worksAt ex:Acme .
ex:Acme  ex:locatedIn ex:Berlin .
ex:Alice ex:jobTitle "Data Scientist" .

Isso é imediatamente um grafo dirigido rotulado. Adicionar uma ontologia (por exemplo, que worksAt liga uma Person a uma Company) possibilita inferência e validação mais ricas.

Consultando com SPARQL

SPARQL é a linguagem padrão de consulta para grafos RDF. Por exemplo, para encontrar onde Alice trabalha e a localização da empresa:

PREFIX ex: <http://example.org/>

SELECT ?company ?city WHERE {
  ex:Alice ex:worksAt ?company .
  ?company ex:locatedIn ?city .
}

Essa consulta é um casamento de padrão de grafo. Diferentemente de SQL, ela naturalmente casa relacionamentos de múltiplos saltos sem exigir junções explícitas (embora, nos bastidores, operações semelhantes a junções ainda ocorram).

Grafo de Propriedades Rotuladas (LPG) vs RDF

Na prática, você verá dois grandes paradigmas de grafo:

  • Grafos RDF:
    • semântica padronizada (triplas, IRIs)
    • consultas via SPARQL
    • forte alinhamento com ontologias (OWL)
  • Grafo de Propriedades Rotuladas (LPG, Labeled Property Graphs) (comum em sistemas ao estilo Neo4j):
    • nós/arestas podem ter propriedades arbitrárias chave-valor
    • tipicamente consultados com Cypher/Gremlin
    • semântica mais definida pela aplicação (menos padronizada do que OWL/RDF)

Muitas organizações escolhem com base em necessidades de integração, padrões e requisitos de raciocínio.

Raciocínio sobre regras, ontologias e grafos

Raciocínio é sobre derivar novo conhecimento ou verificar consistência.

Tarefas comuns de raciocínio

  • Dedução / implicação (entailment): inferir fatos implicados
    (“Se X é cardiologista, X é médico”)
  • Verificação de restrições: detectar violações
    (“Todo paciente deve ter exatamente uma data de nascimento”)
  • Resolução de entidades (entity resolution): determinar quando dois nós se referem à mesma entidade real
    (frequentemente assistida por ML)
  • Predição de ligações (link prediction): prever arestas ausentes
    (frequentemente baseada em incorporações/ML; veja Redes Neurais em Grafos para representações relacionais aprendidas)

Materialização vs inferência em tempo de consulta

Duas estratégias principais de implantação:

  • Materialização (inferência para frente): pré-computar triplas/fatos inferidos e armazená-los.
    • consultas mais rápidas
    • custos potencialmente altos de armazenamento e atualização
  • Raciocínio em tempo de consulta: inferir apenas o necessário durante a execução da consulta.
    • menor armazenamento
    • consultas potencialmente mais lentas; execução mais complexa

Sistemas reais frequentemente usam um híbrido: materializam inferências baratas/comuns e computam as complexas sob demanda.

Lidando com inconsistência e incerteza

Sistemas puramente lógicos podem ser frágeis: uma única contradição pode causar problemas dependendo da lógica e do raciocinador.

Abordagens comuns:

  • governança e pipelines de validação (restrições de forma, testes)
  • raciocínio paraconsistente (tolerar inconsistência) em contextos especializados
  • anexar pontuações de confiança (confidence scores) ou proveniência às arestas (não é semântica padrão do OWL, mas é comum na prática)
  • combinar com modelos probabilísticos (veja Modelos Gráficos Probabilísticos) quando a incerteza é central

Aplicações práticas

Integração de dados corporativos e semântica

Organizações frequentemente têm muitos sistemas descrevendo as mesmas entidades de formas diferentes (cliente, fornecedor, produto). Ontologias e KGs ajudam ao:

  • fornecer identificadores e significados compartilhados
  • mapear esquemas heterogêneos para um modelo unificado
  • permitir consultas entre sistemas como “todos os fornecedores em regiões reguladas com problemas recentes de auditoria”

Busca, recomendações e perguntas e respostas

Grafos de conhecimento melhoram a busca ao adicionar estrutura:

  • expansão de consulta via sinônimos/hiperônimos de ontologias
  • navegação facetada (filtrar por tipos e relações)
  • recomendações explicáveis (“recomendado porque você viu X, que está na mesma categoria que Y”)

Eles também dão suporte a perguntas e respostas ao traduzir perguntas em consultas de grafo, às vezes com ajuda de ML.

Conformidade, políticas e controle de acesso

Regras são amplamente usadas para:

  • decisões de elegibilidade (seguros, crédito)
  • aplicação de políticas (acesso a dados, retenção)
  • restrições regulatórias (restrições de processamento relacionadas à GDPR)

Um KG pode fornecer o contexto (“este conjunto de dados contém dados pessoais sobre residentes da UE”) e regras decidem ações (“portanto, o período de retenção é…”).

Conhecimento científico e biomédico

Domínios biomédicos se beneficiam de ontologias porque a terminologia é complexa e evolui. Casos de uso incluem:

  • suporte à classificação de fenótipos/doenças
  • grafos de interação fármaco-alvo
  • grafos de conhecimento derivados de literatura para geração de hipóteses

Grafos de conhecimento em sistemas modernos com LLMs

LLMs são fortes em linguagem, mas fracas em consistência factual garantida. KGs podem ajudar ao:

  • ancorar respostas em fatos verificados (entidades/relações recuperadas)
  • restringir a geração a entidades/relações válidas
  • melhorar rastreabilidade e citações

Isso frequentemente é implementado como uma forma de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) (Retrieval-Augmented Generation), em que consultas ao KG complementam a recuperação de texto.

Mini-exemplo trabalhado: combinando ontologia + KG + regras

Imagine um cenário de e-commerce:

1) Fatos do grafo de conhecimento (simplificado)

  • ex:Camera123 ex:category ex:Camera
  • ex:Camera ex:subCategoryOf ex:Electronics
  • ex:Order456 ex:contains ex:Camera123
  • ex:Order456 ex:customer ex:Alice

2) Semântica da ontologia

  • subCategoryOf é transitiva (se A subCategoryOf B e B subCategoryOf C, então A subCategoryOf C)
  • contains liga Order -> Product

A partir da transitividade, podemos inferir:

  • Camera subCategoryOf Electronics implica que produtos de câmera são eletrônicos (via escolhas de modelagem de classe/propriedade)

3) Uma regra para atribuição de garantia

Regra (informal):

  • SE um pedido contém um produto eletrônico, ENTÃO atribuir “electronics-warranty”.

Isso pode ser implementado em um motor de regras que consulta o KG (diretamente ou via SPARQL) e escreve de volta fatos derivados:

  • ex:Order456 ex:hasWarranty ex:ElectronicsWarranty

Esse padrão — ontologia para semântica + KG para fatos + regras para decisões operacionais — é extremamente comum.

Ferramentas e ecossistema (visão prática)

Dependendo da pilha e das necessidades, sistemas comumente envolvem:

  • Armazenamentos de triplas / bancos de dados RDF (triple stores / RDF databases) (endpoints SPARQL)
  • Bancos de dados de grafos (grafos de propriedades)
  • Raciocinadores (reasoners) (raciocinadores OWL para classificação/consistência; motores de regras para derivações)
  • Pipelines ETL/ELT para ingestão, mapeamento, resolução de entidades
  • Validação: restrições de forma ao estilo SHACL (para impor restrições de qualidade de dados junto à semântica OWA)
  • Camadas de incorporações + ML para vinculação de entidades, busca por similaridade, predição de ligações

Ao integrar com ML, é comum:

  • criar dados de treino consultando o KG
  • adicionar saídas do modelo de volta ao KG com proveniência/confiança
  • usar a estrutura do grafo como atributos (ou aplicar diretamente Redes Neurais em Grafos)

Escolhas de projeto e armadilhas comuns

Armadilhas de modelagem

  • Excesso de modelagem cedo: ontologias grandes que não respondem a perguntas reais
  • Caos de identificadores: IDs de entidades inconsistentes entre fontes; resolução de entidades fraca
  • Semântica pouco clara: propriedades usadas de forma inconsistente (por exemplo, misturar “worksAt” e “employedBy” sem mapeamento)
  • Esquecer o tempo: relações mudam; sem carimbos de tempo você não consegue responder “a partir de quando?”

Armadilhas de raciocínio

  • assumir comportamento de mundo fechado em um sistema de mundo aberto
  • regras de inferência caras aplicadas globalmente (problemas de desempenho)
  • raciocínio transitivo não limitado em grafos grandes sem restrições

Armadilhas de governança

  • sem proveniência: você não consegue auditar de onde veio um fato
  • sem responsável: ontologias e KGs exigem curadoria como qualquer ativo de dados crítico

Quando usar o quê

Uma regra prática útil:

  • Use regras quando você precisa de lógica condicional explícita, tomada de decisão ou atributos derivados com explicações claras.
  • Use ontologias quando significado compartilhado, consistência e semântica interoperável são centrais.
  • Use um grafo de conhecimento quando você precisa de representação escalável e flexível de muitos fatos interconectados e quer consultas em estilo grafo através deles.

A maioria das implantações reais usa os três, além de componentes de ML para extração, desambiguação e predição.

Resumo

Regras, ontologias e grafos de conhecimento são ferramentas centrais para representação de conhecimento estruturado em IA:

  • Regras fornecem lógica explícita se–então para derivação e tomada de decisão.
  • Ontologias fornecem semântica formal — tipos, relações e restrições — permitindo inferência e integração de forma fundamentada.
  • Grafos de conhecimento armazenam fatos interconectados como grafos, possibilitando consultas expressivas e impulsionando aplicações desde busca até conformidade e ancoragem para LLMs.

Eles continuam altamente relevantes em IA moderna, especialmente à medida que organizações buscam sistemas que não sejam apenas precisos, mas também interpretáveis, auditáveis e ancorados em conhecimento bem definido.