Apresentação do PowerPoint - pgc-upe

UPE – Caruaru – Sistemas de Informação
Disciplina: Inteligência Artificial
Prof.: Paulemir G. Campos
Sistemas Especialistas
31/05/2017
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1
Roteiro da Aula






Representando e Usando o
Conhecimento de Domínio;
Shells de Sistemas Especialistas;
Explanação;
Aquisição de Conhecimento;
Aplicações;
Referências.
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Representando e Usando o
Conhecimento de Domínio
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Introdução

Sistemas Especialistas (SE)

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podem ser definidos como programas de
computador desenvolvidos para
representar o conhecimento humano num
domínio específico;
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Introdução

Sistemas Especialistas (SE)

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ou ainda, são programas computacionais
que empregam o conhecimento para
resolver tarefas que necessitam da
presença de um especialista.
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Introdução


Sistemas Especialistas são programas
complexos de IA;
A técnica de representação de
conhecimento de domínio mais
largamente usada em SE é através de
regras de produção tipo “Se/Então”.
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Primeiros SE

No início da década de 1970,
pesquisadores em IA perceberam
limitações:


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dos métodos gerais de solução de
problemas;
e, das técnicas de busca desenvolvidas na
década anterior.
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Primeiros SE

Estes pesquisadores notaram que para
resolver determinados problemas
complexos era requerido conhecimento
específico sobre o domínio de aplicação
de interesse, em lugar de conhecimento
amplo e geral que se aplica a inúmeros
domínios.
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Primeiros SE

O primeiro SE bem sucedido foi o
DENDRAL (1969):

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Inferia sobre estruturas moleculares de
dados coletados por um espectrômetro.
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Primeiros SE

Já o segundo SE que destacou-se foi o
MYCIN (1971):

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Continha regras para diagnosticar
infecções de bactérias no sangue e
meningite.
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SE Comerciais

A partir dos anos 1980, os SE
construídos eram principalmente de uso
comercial, como o:


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CATS-1 (General Electric): auxiliava o
pessoal de manutenção de locomotivas;
e, o XCON (DEC): ajudava a configurar
sistemas de computadores.
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Shells de Sistemas
Especialistas
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Introdução

Os primeiros SE foram construídos
usando alguma linguagem de
programação:


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declarativa, como Prolog;
ou, funcional, como LISP.
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Introdução

Percebeu-se que os SE desenvolvidos
têm em comum:


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Um conjunto de representações
declarativas, principalmente regras;
E, um interpretador para essas
representações.
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Introdução

Assim, foi possível separar o
interpretador da representação do
conhecimento de domínio específico,
permitindo criar um sistema para
construir novos SE por adicionar o
conhecimento relativo ao novo domínio.
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Introdução



Esse sistema para criar SE é
denominado de shell.
Um influente exemplo de shell é o
EMYCIN (Empty MYCIN) derivado do
MYCIN.
Outro exemplo de shell é o Expert
SINTA.
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Estrutura de um SE

O desenvolvimento de um típico SE é
constituído dos seguintes elementos
básicos:

Interface: um SE deve possuir duas
interfaces:


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interface com o usuário;
e, interface de desenvolvimento.
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Estrutura de um SE

O desenvolvimento de um típico SE é
constituído dos seguintes elementos
básicos (Cont.):

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Aquisição de Conhecimento: é o
módulo do SE responsável por acumular,
transferir e transformar o expertise do
especialista para a Base de Conhecimento;
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Estrutura de um SE

O desenvolvimento de um típico SE é
constituído dos seguintes elementos
básicos (Cont.):

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Base de Conhecimento: todo o
conhecimento de domínio está
representado neste módulo;
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Estrutura de um SE

O desenvolvimento de um típico SE é
constituído dos seguintes elementos
básicos (Cont.):

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Motor de Inferência: contém o conjunto
de métodos que selecionam e aplicam o
conhecimento contido na Base de
Conhecimento do SE.
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Estrutura de um SE

Personagens envolvidos no
desenvolvimento de um SE:


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Engenheiro do Conhecimento:
responsável por administrar o
desenvolvimento de um SE;
Especialista: tem o conhecimento de
domínio, formula problemas e propõe
soluções;
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Estrutura de um SE

Personagens envolvidos no
desenvolvimento de um SE (Cont.):



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Programador: codifica o SE;
Usuário: é o cliente do SE;
e, Equipe Técnica: fornece suporte
técnico ao usuário.
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Estrutura de um SE
Diagrama de Desenvolvimento de um Sistema Especialista
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Explanação
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Introdução


Objetivando que um SE seja uma
ferramenta efetiva, deve-se prover uma
fácil interação entre usuário e sistema;
Para facilitar esta interação, um SE
deve ter as seguintes capacidades:


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Explanação;
E, Atualização de Conhecimento.
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Explanação


Significa basicamente a capacidade que
um SE deve ter de explicar com clareza
o raciocínio empregado na obtenção de
uma solução.
Esta funcionalidade é imprescindível
para a aceitação de SE em aplicações
críticas, como domínios médicos, usinas
nucleares, etc.
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Atualização de Conhecimento


Envolve a aquisição de novos
conhecimentos e modificação do
conhecimento antigo do SE;
Isto é muito importante para manter a
base de conhecimento de um SE tão
completa e correta quanto possível.
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TEIRESIAS

Foi o primeiro programa contendo:



Explanação;
E, Aquisição de Conhecimento.
Serviu como front-end para o SE
MYCIN.
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Aquisição de Conhecimento
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Introdução

Em SE, aquisição de conhecimento é:


um processo de extração, transformação e
transferência de informação de uma fonte
de conhecimento para um programa de
computador.
A principal fonte de conhecimento de
um SE é um especialista de domínio.
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Introdução


É um estágio fundamental no
desenvolvimento de um SE, e também
o mais problemático.
Isto porquê, extrair conhecimento de
um especialista de domínio não é uma
tarefa fácil.
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Principais Técnicas de
Aquisição de Conhecimento

As principais técnicas de aquisição de
conhecimento são:




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Entrevistas;
Protocolos;
Análise;
Aquisição Automática.
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Entrevistas

Existem dois tipos básicos de
entrevistas para aquisição de
conhecimento:


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as estruturadas;
e, as desestruturadas.
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Entrevistas Desestruturadas

Entrevistas desestruturadas apresentam
uma série de problemas:


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1. Raramente fornecem descrições
completas ou bem estruturadas do
processo cognitivo;
2. Os especialistas no domínio comumente
encontram dificuldade para se expressar
devido à falta de estrutura do processo;
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Entrevistas Desestruturadas

Entrevistas desestruturadas apresentam
uma série de problemas (Cont.):

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3. Os dados obtidos neste tipo entrevistas
de aquisição de conhecimento não são
relacionados, aumentando assim o trabalho
de estruturação, organização e análise de
conhecimento realizados pelo engenheiro
de conhecimento.
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Entrevistas Estruturadas


Resultam em conhecimento melhor
relacionado e organizado.
As principais diretrizes são:

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1. O engenheiro de conhecimento deve
estudar previamente o domínio especialista
para estar mais familiarizado e melhor
preparado com os conceitos para a
entrevista;
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Entrevistas Estruturadas

As principais diretrizes são (Cont.):
2. O engenheiro de conhecimento deve
analisar o estado atual do sistema
especialista identificando os conceitos
que faltam ser melhor aprofundados;
 3. O engenheiro de conhecimento deve
preparar previamente questões
importantes a serem utilizadas além de
utilizar técnicas de questionamento;

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Entrevistas Estruturadas

As principais diretrizes são (Cont.):


4. O engenheiro de conhecimento deve,
antes da entrevista, expor ao especialista do
domínio os pontos principais que serão
elucidados. Desta forma, o especialista do
domínio pode estruturar, com antecedência,
os requisitos das principais questões;
5. O engenheiro de conhecimento deve
utilizar técnicas de questionamento para
conduzir de maneira lógica e estruturada as
entrevistas para aquisição de conhecimento.
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Protocolos

Em aquisição de conhecimento,
protocolos devem ser entendidos como
registros externos usualmente em vídeo
ou áudio, em tempo real ou
retrospectivamente.
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Protocolos

Pode-se ter protocolos de descrição
padrão de uma tarefa, como:



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a descrição da realização de uma tarefa;
o que foi dito durante a realização da
tarefa;
e, os artefatos utilizados.
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Protocolos

Os principais modos de geração de
protocolos são:



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pensar alto ou falar alto (relata conversas
internas);
redução comportamental (baseando-se em
observações);
e, registro retrospectivo (relatando
aspectos lembrados de uma atividade).
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Análise

O objetivo da análise de material
fornecedor de conhecimento é:


construir representações de conhecimento
para validação e construção do sistema.
É usada para esclarecer situações
problemáticas, considerações
alternativas e conjuntos de soluções
apropriadas.
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Aquisição Automática

Emprega técnicas de aprendizado de
máquina (como RNAs, Regressão
Logística, etc), para buscar novos
conhecimentos a partir de bases de
dados, textos, periódicos que serão
digitalizados, analisados, sintetizados e
incorporados a uma base de
conhecimento inicial.
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Aplicações
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Algumas Aplicações de SE

Os SE podem ser aplicados para:




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Estabelecer metas estratégicas;
Alcançar objetivos gerais;
Auxiliar em projetos de vários produtos;
e, Buscar causas e soluções para
problemas de diagnóstico.
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Referências


Rich, E. e Knight, K. Artificial
Intelligence. McGraw-Hill, 1991.
(Capítulo 20).
Notas de aulas da Profa. Lourdes
Mattos Brasil sobre Sistemas
Especialistas.
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