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11/04/23 IA - Prof. Paulemir Campos 1
UPE – Caruaru – Sistemas de InformaçãoDisciplina: Inteligência ArtificialProf.: Paulemir G. Campos
Sistemas Especialistas
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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)
podem ser definidos como programas de computador desenvolvidos para representar o conhecimento humano num domínio específico;
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Introdução Sistemas Especialistas (SE)
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: 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): 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): 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: 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:
declarativa, como Prolog; ou, funcional, como LISP.
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Introdução Percebeu-se que os SE
desenvolvidos têm em comum: 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: 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.): 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.): 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.): 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:
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.):
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: 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:
Entrevistas; Protocolos; Análise; Aquisição Automática.
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Entrevistas Existem dois tipos básicos de
entrevistas para aquisição de conhecimento:
as estruturadas; e, as desestruturadas.
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Entrevistas Desestruturadas Entrevistas desestruturadas
apresentam uma série de problemas: 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.): 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:
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:
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: 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:
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.