Disciplina: Inteligência Artificial

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Transcrição da apresentação:

Disciplina: Inteligência Artificial Curso: Sistemas de Informação Período: 7º Prof.: Fábio Martins de Oliveira Sistemas Especialistas no Auxílio à Tomada de Decisões

Introdução Sistemas Especialistas são Sistemas de Informação que resolvem problemas específicos, através de sua base de conhecimento produzida através de um especialista no domínio em questão. Todo SE sempre tem por objetivo aplicar o conhecimento de um especialista, podendo assim tomar decisões e apoiando os especialistas nas resoluções de problemas.

Funcionamento Estes sistemas trabalham de forma bem parecida com a forma de raciocínio de um ser humano. Através de um determinado problema específico, o sistema, através do motor de inferência, faz a busca na base de dados, buscando e concatenando informações a fim de retornar uma correta a respeito daquele problema.

Componentes Uma Base de Fatos: é um banco de dados que representa o conhecimento, ou os fatos disponíveis. Para que uma regra seja disparada, seus elementos devem estar presentes na Base de Fatos. Exemplos: está nublado previsão de chuva levar guarda-chuva

SE premissas são verdadeiras ENTÃO execute ações Componentes Base de Conhecimento: consiste de todas as regras de produção utilizadas no sistema, representando a formalização do conhecimento do especialista num determinado domínio do conhecimento humano : Regras de produção: conhecimento é representado como uma coleção de regras do tipo se condição então ação: SE está nublado E previsão de chuva ENTÃO levar guarda-chuva SE premissas são verdadeiras ENTÃO execute ações

Componentes Um motor de inferência: especifica a ordem em que as regras serão aplicadas.

Estrutura Motor de Inferência (3) Base de Conhec. (2) Base de Fatos (1) Interface para Linguagem Natural Especialista Usuário

Regras de Produção - Vantagens Facilidade de Representação: a regra de produção é uma maneira natural de modelar certos tipos de raciocínio, principalmente os relacionados com diagnósticos; Modularidade: uma base de conhecimento constituída de regras de produção é altamente alterável; Facilidade de explicação do raciocínio: a explicação de um raciocínio é construído pela seqüência de regras utilizadas para inferência. Portanto, em um sistema baseado em regras, a explicação é gerada automaticamente.

Regras de Produção - Desvantagens Ineficiência: em sistemas com grande número de regras a aplicação tende a ser ineficiente, uma vez que o espaço de busca aumenta exponencialmente; Poder de Representação: o forte caráter condicional das regras limita seu poder de representação; Grandes quantidades de conhecimento requerem muitas regras de produção, como resultado, a solução de problemas pode tornar-se ineficiente.

Ambientes de Desenvolvimento Ambientes de desenvolvimento de sistemas especialistas (Shells) são ambientes de programação, que possuem diversas ferramentas para a construção de sistemas especialistas. Embora os Shells simplifiquem bastante o processo de construção de sistemas especialistas, não são propriamente linguagens de programação. Apresentam a desvantagem de obrigar que a representação do conhecimento seja feita unicamente na estrutura fornecida, o que é, em alguns casos, uma grande limitação.

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