PublicouEliza Florio Alterado mais de 3 anos atrás
O campo da Inteligência Artificial (IA) tenta compreender as entidades inteligentes para construir entidades inteligentes. Construir máquinas (computadores) com um nível de inteligência igual ou superior aos humanos! As abordagens de IA podem organizar-se em 4 categorias:
3 Modelação do Ser Humano
Inteligência Artificial Sistemas que pensam como os Humanos Sistemas que pensam Racionalmente Raciocínio/ Pensamento Sistemas que agem como os Humanos Sistemas que agem Racionalmente Comportamento Modelação do Ser Humano Outros Modelos Foco de Interesse
4 IA Simbólica Fundamenta-se em: Representação do conhecimento; e
5 IA Simbólica Representação do conhecimento:
Lógica proposicional e predicativa; Regras de produção; Redes semânticas; Frames e scripts; ...
6 IA Simbólica Métodos de Busca: Espaço de estados;
Busca em profundidade; Busca em largura; Busca heurística (A*); Busca em feixe; Têmpera simulada; ...
7 Exemplo: um pequeno jogo...
Estado inicial: <XX_YY> Estado objetivo: <YY_XX> Ações (operações): X_ => _X e	_Y => Y_ XX_ => _XX	e	_YY => YY_ XY_ => _YX	e	_XY => YX_
8 Exemplo: uma solução <XX_YY> (estado inicial)
<X_XYY> (ação 1a) <XYX_Y> (ação 2b) <XYXY_> (ação 1b) <XY_YX> (ação 3a) <_YXYX> (ação 3a) <Y_XYX> (ação 1b) <YYX_X> (ação 3b) <YY_XX> (ação 1a)
9 Exemplo: uma falha <XX_YY> (estado inicial)
<X_XYY> (ação 1a) <XYX_Y> (ação 2b) <XYXY_> (ação 1b) <XY_YX> (ação 3a) <XYY_X> (ação 1b) Falha !!!!
10 Exemplo: árvore de busca
<XX_YY> (estado inicial) <X_XYY> (ação 1a) OU <XXY_Y> (ação 1b) OU <_XXYY> (ação 2a) OU <XXYY_> (ação 2b) Qual escolher ? (heurística ?)
Os especialistas humanos são capazes de atingir um alto desempenho na medida em conhecem muito bem as suas áreas de especialização; Um Sistema Especialista (SE) é um programa de computador que utiliza conhecimento específico do domínio de um problema e emula a metodologia e desempenho de um especialista para obter soluções de problemas neste domínio.
O conhecimento inerente a um Sistema Especialista é um ponto chave na sua construção, e é normalmente definido por engenheiros do conhecimento; Para tal são consultados especialistas no domínio do problema e tenta-se codificar numa linguagem formal todo o conhecimento que estes adquiriam ao longo da sua experiência, nomeadamente heurísticas e truques.
Os Sistemas Especialistas não imitam necessariamente a estrutura da mente humana, nem os mecanismos da inteligência; São programas práticos que usam estratégias heurísticas desenvolvidas por humanos na resolução de classes específicas de problemas; São uma classe de programas na área da Inteligência Artificial, e têm contribuído para o sucesso desta área através de vários produtos comerciais desenvolvidos e aplicações.
15 Categorias dos Problemas
16 Tecnologia dos Sistemas Especialistas
17 Quando desenvolver um SE
18 Desenvolvimento de SE Envolve o Engenheiro de Conhecimento, o Especialista do domínio do problema e o Usuário final; Criação Rápida de Protótipos: Metodologia Centrada no Cliente; Sucessivas iterações nas quais as possibilidades são postas à prova pelos futuros usuários. Aquisição do Conhecimento Modelagem do Sistema Correção Programação
19 Criação de SE Linguagens de Programação: C++, LISP, PROLOG Shells:
Acadêmicos: MYCIN - EMYCIN, CLIPS, GUIDON, TEIRESIAS, VM, CENTAUR... Comerciais: Deciding Factor, Exsys, M-1, Savoir, Expert-	Ease, Guru, Crystal... Ambientes de Programação (de IA): ILOG... Aplicações: Business Insight...
20 Raciocínio Baseado em Regras
Representação do conhecimento para a resolução do problema através de regras do tipo "se...então..." (regras de produção) Exemplo: Se (Qualifica = SIM) e (Média < 3,5) e (Experiência >= 2) Então (Posição = engenheiro de serviço)
21 Arquitetura Clássica de um SE
Base de Conhecimento Memória de Trabalho Motor de Inferência: Controle e Inferência Regras Fatos Subsistema de aquisição de conhecimento Subsistema de explanação Interface com o usuário Usuário Especialista / Eng. Conhecimento
22 Motor de Inferência Regras (MR) Fatos (MF) Pattern Matching
Conjunto de conflitos (CC) Motor de Inferência: Controle e Inferência Resolução de conflitos Regra (s) escolhida(s) Disparo da(s) regra(s) Alterações em MF (MR)
23 Exemplo: um pequeno SE Problema:
Oferta de emprego a um candidato em uma empresa. Variáveis de entrada: Descoberta (Sim / Não), Diploma (Sim / Não), Experiência (em anos), Média (nota média do histórico); Variáveis de saída: Posição (Nenhuma / Pesquisa / Eng. De Serviço / Eng. De Produto), Qualifica (Sim / Não).
24 Exemplo: um pequeno SE Variáveis:
Descoberta: o candidato fez alguma descoberta? Diploma: o candidato tem curso superior ? Experiência: quantos anos de experiência tem o candidato ? Média: qual a nota média do candidato em seu curso superior ? Posição:que posição deve ser oferecida ao candidato ? Qualifica: o candidato se qualifica para uma posição ?
25 Exemplo: um pequeno SE Regras: R1: SE (Diploma = Não)
ENTÃO (Posição =Nenhuma); R2: SE (Diploma = Sim) ENTÃO (Qualifica = Sim); R3: SE (Diploma = Sim) E (Descoberta = Sim) ENTÃO (Posição = Pesquisa);
26 Exemplo: um pequeno SE R4: SE (Qualifica = Sim) E (Média <= 7,0 ) E
(Experiência >= 2) ENTÃO (Posição = Eng. De Serviço); R5: SE (Qualifica = Sim) E (Média < 7,0) E (Experiência < 2) ENTÃO (Posição = Não);
27 Exemplo: um pequeno SE R6: SE (Qualifica = Sim) E (Média > 7,0)
ENTÃO (Posição = Eng. de Produto);
28 Encadeamento para frente
Procedimento básico: Até que a solução pertença a MF faça: Compare a MF e MR e obtenha o CC; Escolha uma (várias) regra(s) no CC (resolução de conflitos); Dispare a(s) regra(s) escolhida(s) (acrescenta / retira fatos da MT).
29 Encadeamento para frente
Fatos iniciais (M0): F0: (Diploma = Sim); F1: (Experiência = 1,5); F2: (Média = 8,0); F3: (Descoberta = Não). Inferência 1: Dispara R2; F4: (Qualifica = Sim);
30 Encadeamento para frente
Fatos atuais (M1): F0: (Diploma = Sim); F1: (Experiência = 1,5); F2: (Média = 8,0); F3: (Descoberta = Não). F4: (Qualifica = Sim); Inferência 2: Dispara R6; F5: (Posição = Eng. De Produto).
Fatos atuais (M2): F0: (Diploma = Sim); F1: (Experiência = 1,5); F3: (Média = 8,0); F4: (Descoberta = Não). F5: (Qualifica = Sim); F6: (Posição = Eng. De Produto). Não há mais regra a disparar.
32 Encadeamento para trás
Procedimento básico: Escolha uma hipótese H da Pilha de Hipóteses; Até que a hipótese seja comprovada (pertença a MF): Escolha uma regra R cuja conclusão seja H; Tente provar as premissas de R (recursivamente); Se não for possível , escolha outra hipótese.
33 Encadeamento para trás
Fatos iniciais (M0): F0: (Diploma = Sim); F1: (Experiência = 1,5); F2: (Média = 8,0); F3: (Descoberta = Não).
34 Encadeamento para trás
Possui Pilha de Hipóteses a serem provadas / negadas. Hipótese: H0: (Posição = Nenhuma); Pela regra R1, substituída por: H1: (Diploma = Não), é negada por M0; A hipótese é descartada.
35 Encadeamento para trás
Nova hipótese: H2: (Posição = Pesquisa); Pela regra R3, substituída por (H3) e (H4): H3: (Diploma = Sim), e H4: (Descoberta = Sim). H3 confirmada por M0, H4 não; Não há regra cuja conclusão seja H4, logo H4 e H2 são descartadas.
36 Encadeamento para trás
Nova hipótese: H5: (Posição = Eng. De Serviço); Pela regra R4, substituída por (H6), (H7) e (H8): H6: (Qualifica = Sim); H7: (Média < 7,0); H8: (Experiência >= 2). H7 negada por M0, (como também H8), H5 descartada.
37 Encadeamento para trás
Nova hipótese: H9: (Posição = Eng. De Produto); Pela regra R6, substituída por (H10) e (H11): H10: (Qualifica = Sim); H11: (Média > 7,0). H10 e H11 confirmadas por M0, H9 confirmada.
38 Encadeamento para trás
Outra possibilidade: inquisição do usuário a cada passo: Caso não haja regra cuja conclusão confirme a hipótese, uma pergunta é feita ao usuário para se obter o valor da variável.
39 Raciocínio Baseado em Modelos
40 Raciocínio Baseado em Casos
41 Algoritmo de inferência
42 Raciocínio Baseado em Regras
43 Raciocínio Baseado em Regras
44 Raciocínio Baseado em Casos
45 Raciocínio Baseado em Casos
46 Raciocínio Baseado em Casos
47 Raciocínio Baseado em Modelos
48 Raciocínio Baseado em Modelos
49 Outras possibilidades
50 Referências Sobre IA em geral:
S.J. Russel; P. Norvig. Artificial Intelligence. Prentice Hall, 1995, E. Rich; K. Knight. Inteligência Artificial. Makron Books, 1994, e .
51 Referências Sobre SE: M. Stefik. "Introduction to Knowledge Systems", Morgan Kaufmann, 1995. P. Harmon, D. King. "Expert Systems: AI in Business", John Wiley & Sons, 1985. K. Parsaye, M. Chignell. "Expert Systems for Experts", John Wiley & Sons, 1988.