Slide sem título - FTP da PUC

Inteligência Artificial
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Agenda - Aula 08
• Sistemas Especialistas
•Baseado em Regras
•Aprendizado
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Sistemas Especialistas
• Sistemas Especialistas
– Desenvolvimento de sistemas capazes de
gerar soluções que sejam comparáveis a
soluções obtidas por especialistas.
– Comparáveis: não possam ser
reconhecidas como soluções do sistema
ou do especialista humano.
– Várias formas de armazenamento do
conhecimento humano. Grande Maioria
baseado em regras.
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Sistemas Especialistas
• Sistemas Especialistas
– Como o próprio nome já diz não procura
ser um sistema de amplo espectro.
– Especialista sabe tudo de nada, enquanto
o generalista não sabe nada de tudo.
– Como reduzir dificuldades de
desenvolvimento com esse tipo de
característica.
– Aprendizado contínuo
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Sistemas Especialistas
• SE baseado em regras
– Não reproduz a forma de raciocínio do ser
humano. Processo cognitivo.
– Baseia-se em raciocínios lógicos o que
muitas vezes significa não haver
necessidade de “entender” do problema
em questão.
– Existem três propriedades teóricas
principais para sistemas de raciocínio
lógico.
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Sistemas Especialistas
• Sistemas de Raciocínio Lógico
– Integridade: para estar confiante que a
inferência é TRUE.
– Integralidade: para se ter confiante que
qualquer inferência cujo resultado é TRUE
está sendo analisada.
– Tratabilidade: para se estar confiante que
a inferência realizada é factível.
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Idéia Básica
Interface
Editor Base
Conhecimento
P/R
Usuário
Menu
Gráfica
Ling. nat
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Máquina de
Inferência
BC
Sistema de
Explanação
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Interessante
• A separação da base de conhecimento e da máquina
de inferência permite representar o conhecimento de
forma mais natural.
• Alterações na base de conhecimento podem ser
realizadas sem afetar outras partes do sistema.
• O Shell pode ser utilizado para diversos problemas.
• O Engenheiro de conhecimento pode se dedicar à
montagem da base. Parte de Maior Dificuldade, ao
invés de se preocupar com a parte de inferência.
• Base de Conhecimento --- Arquivos de Dados.
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Ciclo de Desenvolvimento
1- Início
2- Defina o problema e Objetivos
3- Projeto e Construção de Protótipo
4- Teste e Uso do Sistema
5- Análise e Correção de Problemas
6- Objetivos Iniciais Atendidos - Não: 3
7- Pronto para avaliação final - Não: 4
8- Passou Avaliação Final - Não: 5
9- FIM
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Vale a Pena desenvolver
• A necessidade da solução justifica o custo e
o esforço de construção do SE
• Expertise Humana não é disponível em todas
as situações onde é necessária.
• O problema pode ser resolvido utilizando
técnicas de raciocínio simbólico.
• O problema não pode ser resolvido utilizando
métodos tradicionais de computação.
• Situações de grande probabilidade de erro
humano.
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Regras
• 1- SE
o motor puxa gaasolina E
o motor gira
ENTÃO
o problema está nas velas.
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Apredizado SE
• Dois principais tipos: Indutivo e dedutivo
• Indutivo: cria-se novas regras sobre o
domínio do problema - não são
derivadas de regras existentes.
• Dedutivo: aumenta a eficiência da
performance do sistema deduzindo
regras adicionais do domínio conhecido
do problema.
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Indutivo
• Divide and conquer
1- inicialize o conjunto de regras VAZIO
2- Inicialize com uma regra geral: T  OK
3- Selecione um átomo para ser adicionado à regra.
Existem vários métodos. i  OK.
4- Caso a regra ainda cubra instâncias negativas
volte para 3.
5- Adicione a nova regra ao conjunto de regras.
6- Caso as regras desse conjunto cubram todas as
instância positivas PARE. Senão volte para 2 para
criar uma nova regra.
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