Aquisição de Conhecimento
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Aquisição de Conhecimento Álvaro Degas [email protected] Roteiro 1. 2. 3. Introdução Aquisição de Conhecimento, Engenharia do Conhecimento Considerações na Aquisição do Conhecimento i. ii. iii. iv. v. Formação da Equipe Tipos de Conhecimento Fontes de Conhecimento Técnicas de Aquisição Problemas com Aquisição de Conhecimento Roteiro 4. 5. Dado x Informação X Conhecimento Técnicas de Aquisição de Conhecimento Explícito Sistemas Especialistas 6. i. 7. Shell de Sistemas Especialistas Técnicas de Aquisição de Conhecimento Implícito i. ii. iii. Aprendizagem de Máquina Técnicas de Inferência Paradigmas de Aprendizagem Roteiro 7. Técnicas de Aquisição de Conhecimento Implícito (cont) iv. v. vi. vii. viii. ix. 8. Um protocolo de Aprendizagem de Máquina Métodos Indutivos Regras de Classificação Regras de Associação Clustering Outras Programas de Aquisição de Conhecimento Implícito Introdução • Aquisição de Conhecimento X Aprendizagem de Máquina • Knowledge Discovery • “Can the machines think?” (Platão) • O que é pensar? • O que é Inteligência? E Inteligência Artificial? Introdução • Inteligência – Percepção mas não aferição • Aspectos da Inteligência • Aspectos do “Pensar” – Aprender – Criar • Processo Interno “desconhecido” Introdução • Pensar – Formar no espírito pensamento ou idéia (...) (Aurélio) • Pensamento – Ato ou efeito de pensar (Aurélio) • Recursividade? • Definição complexa! Introdução • Aprender – Tomar conhecimento de algo (...) (Aurélio) • Aprendizagem é um processo, cujos efeitos podem ser percebidos – Cérebro humano (na verdade qualquer cérebro) – Evolução das espécies – Sistemas imunológicos – ... Introdução • Criar – Dar existência a, dar origem a, formar, imaginar, fundar (...) (Aurélio) • A criação também é um processo cujos efeitos podem ser percebidos – – – – Encontrar a solução de um problema Compor uma música Desenvolver um algoritmo ... Introdução • A pergunta do filósofo permanece: As máquinas podem pensar? • Não compreendemos os processos internos do pensamento! • Mas compreendemos seus efeitos! • IA forte: modelar a inteligência • IA fraca: alcançar efeitos da inteligência Introdução • Refazendo a pergunta do grego: As máquinas podem agir como se pensassem? • Teste de Turing! Introdução • • • • Vivemos na Era da Informação? Já era! Era do Conhecimento! Dado X Informação X Conhecimento Introdução • Dado – Um valor (números, letras, imagens, sons...) – Podem ou não ser úteis • Estrutura fundamental dos sistemas de Informação • Atributo imprescindível do dado: Precisão! Introdução • Elementos de um Dado – Campos – Registros (linhas, tuplas, objetos ...) – Arquivos (tabelas, bancos de dados, classes...) Introdução • Informação – Dado cuja apresentação o torna útil – Interpretação – Decisão • Resultado de processamento que pode variar desde um único dado a um montante deles • Atributo Imprescindível: Utilidade Introdução • Conhecimento – Capacidade de resolver problemas, inovar e aprender baseado em experiências prévias • Instintos, Idéias, Regras, Procedimentos • Atributo desejável: Descrever a forma como as coisas acontecem Introdução • O conhecimento pode ser intuitivo e baseado nas relações sociais Introdução Introdução • Da Filosofia: Dado não é Informação Informação não é Conhecimento Conhecimento não é Inteligência Inteligência não é Sabedoria Aquisição de Conhecimento. FIM! “ Viva todos os dias como se fosse o último. Um dia você acerta” L. F. Veríssimo. Malfati
