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Resolução de um Problema. Perito Alguém que detém competência - conhecimento especializado acerca de um dado domínio Conhecimento do domínio Como age um Perito ? obtém factos acerca do problema armazena-os na sua “ Memória de Curto Termo” (MCT) raciocina sobre o problema: - PowerPoint PPT Presentation
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Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 1
Resolução de um Problema
Perito Alguém que detém competência - conhecimento especializado acerca de um dado domínio
Conhecimento do domínio
Como age um Perito ?1. obtém factos acerca do problema
2. armazena-os na sua “Memória de Curto Termo” (MCT)
3. raciocina sobre o problema:
• combina os factos armazenados na sua MCT
• com o conhecimento contido na sua “Memória de Longo Termo” (MLT)
4. neste processo o perito infere novas informações acerca do problema
5. e eventualmente chega a uma conclusão acerca do problema
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 2
ExemploProblema com o automóvel
Perito (Mecânico):– Detém na sua MLT conhecimento necessário ao diagnóstico dos mais
variados problemas com automóveis
Utilizador informa o mecânico:– Automóvel não pega.
Mecânico:– armazena esta informação na sua MCT e começa a raciocinar sobre o
problema– Combina a informação dada pelo cliente com o seu conhecimento do
domínio – o mecânico infere: “o problema pode ser no sistema eléctrico”– adiciona este novo facto na sua MCT e continua a raciocinar sobre o
problema– Coloca questões relativas a testes na bateria do automóvel– Estes testes levam o mecânico a concluir: bateria descarregada
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Perito versus Sistema Pericial
Memória de Longo Termo
Conhecimento do Domínio
Memória de Curto Termo
FactosNovos Factos InferidosConclusões
Raciocínio
Aconselha
FactosConclusões
Perito
Base de Conhecimento
Conhecimento do Domínio
Memória de Trabalho
FactosNovos Factos InferidosConclusões
Motor deInferência
Utilizador
FactosConclusões
Sistema Pericial
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Componentes de um Sistema Pericial Base de Conhecimento – é o local onde reside o conhecimento do domínio visado pelo Sistema Pericial
Memória de Trabalho - armazena dados, informação ou conhecimento específicos do problema em solução com vista a auxiliar no funcionamento dos outros módulos
Motor de Inferência – responsável pelo controlo do sistema
Módulo de Explicações – onde se constróem as razões porque uma dada conclusão foi ou não obtida, ou, ainda, porque
se está a efectuar determinada pergunta
Interface – contém os écrans do Sistema Pericial desenvolvidos para interagir com utilizadores
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 5
Arquitectura de um Sistema Pericial
Interfacecom o
Utilizador
Módulode
Explicações
Motorde
Inferência
Memóriade
Trabalho
Basede
Conhecimento
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 6
Base de Conhecimento Módulo do Sistema Pericial que contém
o Conhecimento do DomínioBase de Regras (Estática)
– contém regras que permitem tirar conclusões em função de condições – As condições podem ser validadas:
• por factos básicos da base de factos • por conclusões de outras regras
Exemplo:Regra1: Se automóvel não pega
Então o problema pode ser no sistema eléctrico
Regra2: Se o problema pode ser no sistema eléctrico E carga da bateria < 10 Volts Então bateria descarregada
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Base de Conhecimento Base de Regras
Regra r1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado ENTÃO Sistema_A=activado
Regra r2: SE Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado) ENTÃO Sistema_B=activado
Regra r3: SE Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado) ENTÃO Sistema_C=activado
Regra r4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado ENTÃO Sistema_D=activado
Regra r5: SE Sistema_A=activado E Sistema_B=activado ENTÃO Conj_AB=operacional
Regra r6: SE Sistema_C=activado E Sistema_D=activado ENTÃO Conj_CD=operacional
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 8
RegrasSE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado ENTÃO Sistema_A=activado
Bot_1, Bot_2, ... Bot_8 termos que só aparecem do lado esquerdo da regra factos básicos
Conj_AB=operacional Conj_CD=operacional termos que só aparecem do lado direito
conclusões finais
Sistema_A=activado termos que aparecem no lado esquerdo de umas regras e... no lado direito de outras
Sistema_D=activado conclusões intermédias (ou hipóteses)
LHS RHS
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 9
Diferentes maneiras de expressar o mesmo ConhecimentoSe as conclusões intermédias não forem importantes podem ser eliminadas.
Base de Conhecimento anterior:
Regra r5a: SE (Bot_1=actuado E Bot_2=actuado) E
(Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado))
ENTÃO Conj_AB=operacional
Regra r6a: SE (Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado)) E
(Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado)
ENTÃO Conj_CD=operacional
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 10
Diferentes maneiras de expressar o mesmo Conhecimento
Certas equivalências também podem ser assumidas:
Regra r4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado ENTÃO Sistema_D=activado
Regra r4a: SE Bot_7=actuado ENTÃO Sistema_D=activado.
Regra r4b: SE Bot_8=actuado ENTÃO Sistema_D=activado.
Mais do que uma regra pode conduzir à mesma conclusão
Vantagem: mais fácil o acompanhamento da inferência
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Diferentes maneiras de expressar o mesmo ConhecimentoA regra x é equivalente às regras y e z.
Regra x: SE a E b ENTÃO c,d.
Regra y: SE a E b ENTÃO c.
Regra z: SE a E b ENTÃO d.
Uma regra pode apresentar mais do que uma conclusão
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Problemas com a Junção de RegrasA junção das regras r1, r2 e r5 na seguinte regra:
Regra r5b: SE (Bot_1=actuado E Bot_2=actuado) E
(Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado))
ENTÃO
Sistema_A=activado,Sistema_B=activado,Conj_AB=operacional
Perante esta nova formulação:
• o Sistema_A também fica a depender de Bot_3 e Bot_4
• o Sistema_B fica a depender de Bot_1 e Bot_2
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Problemas em Bases de Conhecimento
CircularidadeRegra c1: SE a E b ENTÃO c.Regra c2: SE c E d ENTÃO e.Regra c3: SE e E f ENTÃO a.
Inconsistência
Regra i1: SE a E b ENTÃO c.Regra i2: SE c E d ENTÃO e.Regra i3: SE e E b E d ENTÃO (NÃO e).
Estes problemas podem ser detectados com recurso a
Técnicas de Verificação
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Problemas em Bases de ConhecimentoMesmo que a Base de Conhecimento esteja correcta do ponto formal (ou seja, não tenha problemas detectados ao nível da Verificação) nada garante que ela esteja de facto correcta.
Base de Conhecimento pode ter incorrecções devidas:– conhecimento mal especificado – conhecimento incompleto– ....
Estes problemas são resolvidos com recurso a
Técnicas de Validação
Avalia-se o desempenho do sistema perante casos que são resolvidos pelo Sistema Pericial e pelo Perito. Se não houver concordância faz-se a análise do problema, vulgarmente o problema encontra-se na falta de uma condição numa regra ou na ausência de uma regra.
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Memória de Trabalho Base de Factos (dinâmica)
– contém asserções ou assunções (factos básicos verdadeiros) descobertas durante uma sessão
• em ficheiro • em memória
– originadas:• por eventos • através da resposta de um utilizador• carregada a partir de bases de dados externas, folhas de
cálculo, sensores• através de conclusões das regras
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Motor de InferênciaResponsável pela modelação do Processo de Raciocínio.
– Combina os factos da Memória de Trabalho com o conhecimento do domínio contido na Base de Conhecimento
– Gera conclusões
Para tal o Motor de Inferência deve usar a estratégia de raciocínio mais apropriada:
– Encadeamento Directo
– Encadeamento Inverso
– Encadeamento Misto
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Estratégia de Raciocínio - Encadeamento DirectoSistema Pericial Problema com o automóvel ?
Utilizador Automóvel não pega.
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
Motor de Inferência Facto F1 dispara Regra1Regra1 gera 1ª conclusão intermédia (F2) que é inserida na Base de Factos
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
F2: Problema pode ser no sistema eléctrico
Sistema Pericial Carga da bateria < 10 Volts?
Utilizador Verdadeiro
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
F2: Problema pode ser no sistema eléctrico.F3: Carga da bateria < 10 Volts.
Motor de Inferência Factos F2 e F3 disparam Regra2
Regra2 gera conclusão final que é inserida na Base de Factos
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
F2: Problema pode ser no sistema eléctrico.F3: Carga da bateria < 10 Volts.F4: Bateria descarregada
A sessão termina – Não há mais regras a considerar
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 18
Cadeia de Inferência Directa
r1f1 ci1= f2 cf1= f4
FactosBásicos
Conclusões Intermédias ConclusõesFinais
r2
f3
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Estratégia de Raciocínio - Encadeamento Inverso
Sistema Pericial Problema com o automóvel ?
Utilizador Automóvel não pega.
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
Base de Regras Regra2: Se o problema pode ser no sistema eléctrico E carga da bateria < 10 V
Então bateria descarregada
Motor de Inferência O problema pode ser no sistema eléctrico ECarga da bateria < 10 Volts
Motor de Inferência Facto F1 suporta a regra R1
conclusão intermédia ci1 (o problema pode ser no sistema eléctrico )
conclusão intermédia é inserida na Base de Factos – F2
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
F2: Problema pode ser no sistema eléctrico.
Sistema Pericial Carga da bateria < 10 Volts?
Utilizador Verdadeiro
Base de Factos F1: Automóvel não pega.
F2: Problema pode ser no sistema eléctrico.F3: Carga da bateria < 10 Volts.
Motor de Inferência Factos F2 e F3 suportam Regra2 bateria descarregada Verd
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 20
Cadeia de Inferência Inversa
F1R 2
F2
F3
R 1
VerdF4
Conclusão Regras/FactosFinal
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Base de Conhecimentoregra r1 :se [tipo(Veículo,passageiros) e classe(Veículo,ligeiro)]então ligeiro(Veículo,carro).
regra r3 :Se [tipo(Veículo,passageiros) e classe(Veículo,pesado)]então pesado(Veículo,autocarro).
regra r5 :se [lotação(Veículo,>,9) ou peso(Veículo,>,3500)]então classe(Veículo,pesado).
regra r7 :se [tipo(Veículo,mercadorias) e tipo(Veículo,passageiros)]então tipo(Veículo,misto).
regra r2 :se [tipo(Veículo,mercadorias) e classe(Veículo,pesado)]então pesado(Veículo,camião).
regra r4 :se [tipo(Veículo,misto) e classe(Veículo,pesado)]então pesado(Veículo,camioneta).
regra r6 :se [não lotação(Veículo,>,9) e não peso(Veículo,>,3500)]então classe(Veículo,ligeiro).
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Memória de Trabalho
Factos básicos
f1: A lotação do veículo é de 3 lugares;
f2: O peso do veículo é de 4500 kg;
f3: O tipo de veículo é de mercadorias.
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Encadeamento Directo
• os factos básicos vão “disparar” regras, por validação dos LHS
• originam conclusões intermédias que estão nos RHS.
• as conclusões intermédias em conjunto com outros factos básicos dão origem às conclusões finais, após o estabelecimento de uma cadeia de inferência com 1 ou mais níveis
Objectivo: Provar pesado(Veículo,camião)– Usando a Base de Conhecimento de veículos e os factos da
Memória de Trabalho
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Encadeamento Directof2
valida o LHS da regra r5
originando uma conclusão intermédia c1 classe(Veículo,pesado)
f3 e c1
validam a regra r2
originando uma conclusão final c2 pesado(Veículo,camião)
conclusão c2 (pesado(Veículo,camião)) obtida com base nos factos f2 e f3 e por aplicação das regras r5 e r2
r5 r2f2 c1
f3
c2
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Encadeamento Inverso
• Tenta-se provar uma conclusão que esteja no RHS,
• o que implica provar o que está no LHS, e isso pode ser feito com base em factos básicos ou com base numa prova de uma possível conclusão intermédia (recursividade).
Objectivo
Provar (pesado(Veículo,camioneta)) é Verdadeiro
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Encadeamento Inverso1. para que (pesado(Veículo,camioneta)) seja verdade é necessário provar a regra r4 2. Para que a regra r4 seja disparada com sucesso 3. implica provar tipo(Veículo,misto) e classe(Veículo,pesado)4. o termo tipo(Veículo,misto) é uma conclusão intermédia (ci’) 5. o termo classe(Veículo,pesado) é outra conclusão intermédia (ci’’) 6. ci’’ pode ser provada pela regra r5, 7. o que implica provar lotação(Veículo,>,9) ou peso(Veículo,>,3500)8. lotação(Veículo,>,9) não é suportada pelos factos básicos9. peso(Veículo,>,3500) é suportado pelo facto f2 10. como temos uma disjunção (ou) a conclusão da regra r5 (ci’’) fica provada;11. (tipo(Veículo,misto)) pode ser provado pela regra r7 12.o que implica provar tipo(Veículo,mercadorias) e tipo(Veículo,passageiros)13. tipo(Veículo, mercadorias) é suportado pelo facto f3, 14.contudo, não há nenhum facto que suporte tipo(Veículo, passageiros), 15.logo não se pode provar ci’;16.apesar de se poder provar ci’’, não podemos provar ci’, logo também não
podemos provar (pesado(Veículo,camioneta))
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Encadeamento Inverso
r7 r4
f2
ca'
ca''
ca
r5
f3
falha
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Motor de Inferência
A eficiência do mecanismo de inferência pode ser aumentada:– com Metaconhecimento - codificado no formato de Metaregras
– através de questões sobre a veracidade de uma possível condição
À medida que o Motor de Inferência vai tirando conclusões deve ir guardando justificações para tais conclusões. Por forma a explicar o raciocínio que utilizou (explicações).
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Módulo de Explicações As explicações podem ser dirigidas aos seguintes tipos de pessoas:
Engenheiro do Conhecimento ou Implementador do Sistema – identificar possíveis problemas na Base de Conhecimento:
• falta de condições nas regras• condições em excesso, valores incorrectos• ambiguidades
Perito – comparar o seu raciocínio com o do Sistema Pericial, – Proceder à Validação do Sistema Pericial
Utilizador – por que razão faz uma dada pergunta – porque não foi obtida uma dada conclusão– aprender algo sobre o domínio em causa - Tutor Inteligente.
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Principais Tipos de Explicações Explicações “Como? (How)”
servem para que o Sistema Pericial justifique o caminho que seguiu para obter uma dada conclusão
Explicações “Porque não? (Why not)”
servem para que o Sistema Pericial justifique a razão pela qual uma determinada conclusão não foi obtida
Explicações “Porquê? (Why)”
servem para que o Sistema Pericial justifique por que razão põe uma determinada questão ao utilizador.
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 31
Exemplos de Explicações Sistema Pericial : Bateria Descarregada
Como ?Dado que o automóvel não pega Assume-se que o problema pode ser no sistema eléctricoComo a carga da bateria < 10 VoltPode-se concluir que a Bateria está descarregada
Sistema Pericial: Carga da bateria < 10 Volts?Utilizador: Porquê ?
Porque se o automóvel não pega, o problema pode ser no sistema eléctrico e se a carga da bateria < 10 Volts então a bateria está descarregada
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Exemplos de Explicações
Explicação em hipertexto fornecida pelo Sistema Pericial SPARSE
Nó Activo
Nós a expandir. Disparo de regras ou mensagens SCADA
Janela de expansão do nó Activo
Identificação da regra
Conclusões
Premissas
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Interface com o Utilizador A Interface do Sistema Pericial deve estar adaptada ao seu tipo de utilizador:
• a apenas um utilizador
• a um tipo homogéneo de utilizadores
a tarefa de modelação fica mais simplificada
• a um tipo heterogéneo de utilizadores
devem ser definidos perfis de utilizadores:
• as interfaces
• os diálogos, questões colocadas pelo sistema
• as explicações, os conceitos dados pelo sistema
devem ser adaptados aos perfis de utilizadores
Arquitectura e Componentes de Sistemas Periciais 34
Exemplo de Interface
Interface textual e gráfica do Sistema Pericial SPARSE
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Características dos Sistemas Periciais
• conhecimento separado do controlo
• possui perícia
• resolução de problemas focada apenas na área para que foi concebido
• Raciocina com símbolos – conhecimento é representado numa forma simbólica
• Raciocina com recurso a heurísticas
• Permite raciocínio não exacto
• É limitado a problemas resolúveis
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O que se espera de um Sistema Pericial • Resolução de problemas para o domínio para o qual foi concebido
• Facilidade de manutenção incremental da sua Base de Conhecimento
• Conhecimento apresentado de forma atraente e legível– alguns Geradores de Sistemas Periciais permitem a inclusão do
conhecimento numa língua quase natural
• Desempenho semelhante a um Perito:– capacidade de explicar como chegou a uma dada conclusão– porque razão não foi possível chegar a uma dada conclusão ou – porquê está a pôr uma dada questão ao utilizador
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O que se espera de um Sistema Pericial • Mecanismo de raciocínio eficiente em domínios nos quais a quantidade de
conhecimento seja elevada, através de metaregras Exemplo: activação de um subconjunto de regras (rule set) em função de um
facto que se sabe ser verdade ou de uma conclusão que se pretenda provar
• Interface que se adapte ao tipo de utilizador (especialista ou novato) e à situação em causa (normal ou crítica)
• Capacidade de efectuar raciocínios considerando o raciocínio com incertezas:
– Raciocínio Bayesiano– Factores de Certeza– Factores de Crença/Descrença – Teoria de Dempster-Shafer– Conjuntos Difusos
• Assistência nas fases de aquisição, estruturação e transferência de conhecimento, ou nas fases de verificação e validação do conhecimento.
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