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IA e Comportamento Inteligente Sistemas de Informação Sistemas Especialistas Prof. Marcelo H. Yamaguti Prof. Marcelo g. Ribeiro A Inteligência Artificial (IA) trata dos conceitos e técnicas para que o computador possa demonstrar um comportamento inteligente. Como caractenzar um comportamento inteligente? um papagaio demonstra inteligência? Características do comportamento inteligente Aprender com a experiência • Necessita de técnicas de aprendizado computacional. • Necessita de estruturação dos conceitos aprendidos com a experiência.

Aplicar o conhecimento adquirido com a exp prendidos para deri Características do co Tratar situações com a de conceitos PACE 1 ors to view nut*ge ossuem grande variabilidade e cujo relacionamento entre os dados não é visível. • Problemas não-estruturados. • possível se não conseguimos tratar a situação, fazer um programa (fruto da mente de um humano) capaz de tratar o problema? Resolução de problemas com informações parciais • Pode ser possível resolver um problema, mesmo quando apenas uma parte da informação está disponlVel. Saber o que é importante • Deve ser possível ponderar o conhecimento.

Capacidade de raciocínio lógico • Deve ser possível encadear “pensamentos” lógicos para obtenção de um objetivo. Compreensão de imagens e processamento de símbolos • Deve ser possível retirar informações a pa partir de imagens e símbolos. Utilizarmos heurísticas • Técnicas baseadas na experiência para restringir o problema. Ser criativo e imaginativo Aplicações de IA Processamento de linguagem natural Robótica Sistemas de visão Sistemas de aprendizagem Redes neurais Sistemas especialistas • Comportam-se como um ser humano em uma área, tomando decisões

O comportamento humano em uma determinada área baseia-se em heurísticas e conhecimento colocado no software para fazer sugestões e tomar decisões. Provêem suporte ao processo de agregação de valor da organização para o alcance de metas. Características dos Sês Explicação das decisões sugeridas • Os SE possuem capacidade de rastreabilidade da solução, ou seja, é possível verificar como ele chegou a solução. • pode ajudar o usuário do SE a pensar e aprender junto com ele. Apresentar um comportamento aparentemente inteligente • É possível desenvolver uma criatividade restrita. ??? A partir de informações derivar uma nova forma de fazer um tratamento médico, etc. Manipular informações simbólicas e tirar conclusões • Não só de texto vive um SE. • É possível extrair informações de imagens. Avaliar relacionamentos complexos • O SE não se cansa, apenas demora um pouco mais. • Se for possível representar um relacionamento complexo com uma estrutura de dados, é possível tirar conclusões. Características dos SES conhecimento humano • Pode servir como backup de conhecimento dos humanos em uma organização. ?? Gestão de conhecimento. Lidar com incerteza • Conhecimento incompleto (parcialmente disponível). Embora úteis, os SES possuem algumas dificuldades: • Não são amplamente utilizados; • Difíceis de serem usados; • Viáveis para problemas simples; • Necessitam de uma representação uniforme do conhecimento; • Não conseguem refinar o seu próprio banco de conhecimento; • Possuem custo elevado. Aplicações dos SES Conselheiro da alta gerência • Agente de auxílio a tomada de declsbes cotidianas em um setor corporativo.

Estabelecimento de metas • Com uma base criada é possível sugerir e simular metas rganizacionais. Planejamento • Como o SE possui um histórico e uma capacidade de inferência, ele pode ajudar a traçar o plano de recursos a serem usados na produção de um produto, o cronograma de produção, etc. Controle de qualidade e monitoramento • Verificar se um sistema está funcionando com eficiência e qualidade pelos resultados gerados. Diagnóstico • Verificar as causas possíveis da falta de qualidade nas soluções. Ex. : por que perdemos X unidades na nossa linha de produção? Componentes de um SE Um sistema especialista usualmente é constituído dos seguintes lementos: • Banco de conhecimentos; • Uso de lógica fuzpy; • Rede Semântica; • Regras; • Casos; • Motor (máquina) de inferência; • Recurso de Explicação; • Recurso de Aquisição de Conhecimento; • Interface com o usuário. PAGF3rl(FS Banco de conhecmentos • Dados, regras, casos e relacionamentos. • Os conceitos e seus relacionamentos são usados pelas regras para derivar novos conceitos e enta capturar a experiência de várias pessoas relacionamentos. m uma área e relacionar estas experiências 0 Podem apresentar dilemas – discordância dos especialistas. Uso de lógica fuzzy • Muitas vezes não é possível capturar o relacionamento entre conceitos precisamente. • Associa-se a isso probabilidades interferindo na forma como a inferência do sistema é realizada Rede Semântica • Relacionamentos conhecidos entre fatos • A rede captura conhecimento • Web Semântica Regras • As regras capturam relações de causa-efeito entre conceitos. • Formam a base da tomada de decisões sobre banco.

Casos • Muitas vezes podemos associar um evento a um template de ocorrências (caso). • Similar a questão: já passei por uma experiência semelhante antes e o ideal é agir assim. Motor (máquina) de inferência • Coração da tomada de decisões. • Recupera os fatos, regras, etc. e realiza um encadeamento entre eles de forma a atingir um objetivo (goal). • Encadeamento para trás (backward chaining). OA partir de uma conclusão (pergunta em geral) são recuperados os fatos que podem originar a conclusão (se existirem). ?? Encadeamento para frente (forward chaining). OA partir de fatos, explodimos as conclusões possíveis. Recurso de Explicação • Pa PAGF fatos, explodimos as conclusões possíveis. Recurso de Explicação • parte do SE que permite o rastreamento o processo decisório. • Por que esta decisão foi tomada pelo sistema? Recurso de Aquisição de Conhecimento • Interface para criação da base de conhecimento. • Recurso que permite a absorção e estruturação do conhecimento.

Interface com o usuário • Permite a visualização facilitada das decisões e a captura do conhecimento pelo SE. Questões sobre o desenvolvimento de SES Fases do Processo: • Determinação de requisitos; • Identificação de especialistas; • Construção dos componentes do sistema; • Implementação; • Manutenção e revisão. Questões sobre o desenvolvimento de Sês Pessoas envolvidas: • Especialista de domínio. OPessoa que possui o conhecimento do domínio devido a sua experiência de atuação. ?? Engenheiro de conhecimento. -pessoa capaz de transformar o conhecimento do domínio em uma versão computacional para a base de conhecimentos. • Usuário do conhecimento. 0 Usuário do SE. Linguagens: • Representação de conhecimento. ODAML, etc. • Representação de regras. OPROLOG, CLIPS, etc. Exemplo PROLOG Conclusão Sistemas especialistas são programas de computador que demonstram um comportamento similar ao de uma pessoa que é “especialista” em um ass ao de um problema.