Sistemas Especialistas Inteligência Artificial Profa. Ligia Flávia A. Batista

Definição S.E. ou Sistemas baseados em conhecimento S.E. ou Sistemas baseados em conhecimento –São sistemas que reproduzem o conhecimento de um especialista adquirido ao longo do tempo –Portanto, o especialista é fundamental para fornecer informações específicas do domínio

Dificuldades Especialistas têm dificuldade em explicitar seu modo de raciocínio de uma maneira analítica Especialistas têm dificuldade em explicitar seu modo de raciocínio de uma maneira analítica

Características Separação do conhecimento específico do especialista e a metodologia de solução de problemas Separação do conhecimento específico do especialista e a metodologia de solução de problemas Transferência interativa do conhecimento (manutenção da base) Transferência interativa do conhecimento (manutenção da base) Estratégia de controle transparente ao usuário, que pode compreender os efeitos de alteração da base de conhecimento (BC) Estratégia de controle transparente ao usuário, que pode compreender os efeitos de alteração da base de conhecimento (BC) Não é necessário reescrever o código do S.E. quando há alteração da BC Não é necessário reescrever o código do S.E. quando há alteração da BC

Surgimento: década de 70 Pesquisadores de IA queriam desenvolvier programas que pudessem pensar Pesquisadores de IA queriam desenvolvier programas que pudessem pensar Ou seja, resolver problemas de uma maneira que seria considerada inteligente se fosse seguida pelo homem Ou seja, resolver problemas de uma maneira que seria considerada inteligente se fosse seguida pelo homem

MYCIN - Stanford Campo de doenças infecciosas Campo de doenças infecciosas Projetado para auxiliar no diagnóstico e tratamento de meningite e bacteriemia (infecção bacteriana no sangue) Projetado para auxiliar no diagnóstico e tratamento de meningite e bacteriemia (infecção bacteriana no sangue) Formalismo de Representação do conhecimento: regras Formalismo de Representação do conhecimento: regras Uso de fatores de certeza (probabilidade) Uso de fatores de certeza (probabilidade)

Exemplo de regra - I Se a infecção é meningite E organismos não foram vistos na cultura E o tipo de infecção é bacterial E o paciente não tem lesões na cabeça E a idade do paciente está entre 15 e 55 anos ENTÃO Os organismos que podem estar causando a infecção são diplococcus-pneumoniae (0.75) E neisseria-meningitidis (0.74)

Exemplo de regra - II SE o paciente tem dor de cabeça E a dor é muito forte E a dor é constante E a dor aumenta com o barulho E a dor aumenta com a luz ENTÃO o diagnóstico é enxaqueca

Reutilização A BC do MYCYN foi posteriormente incorporada ao Sistema Tutor Inteligente GUIDON, utilizado para fins educacionais A BC do MYCYN foi posteriormente incorporada ao Sistema Tutor Inteligente GUIDON, utilizado para fins educacionais

Áreas de aplicação Setor bancário e financeiro de um modo geral, para análise de crédito Setor bancário e financeiro de um modo geral, para análise de crédito Análise química-qualitativa de minerais Análise química-qualitativa de minerais Projeto SINTA (Sistemas Inteligentes Aplicados): diagnóstico de pragas e doenças do cajueiro Projeto SINTA (Sistemas Inteligentes Aplicados): diagnóstico de pragas e doenças do cajueiro Gerência de redes Gerência de redes Código Penal Código Penal

Processo de desenvolvimento Engenharia do conhecimento: extrai do especialista humano seus procedimentos, estratégias e regras para solução de problemas e representa seu conhecimento no SE. Engenharia do conhecimento: extrai do especialista humano seus procedimentos, estratégias e regras para solução de problemas e representa seu conhecimento no SE. E L I C I T A Ç Ã O

Estrutura do S.E. Base de conhecimento Máquina de Inferência Aquisição de conhecimento Explicação Interface com o usuário São opcionais

Base de conhecimento Pode ser construída com diversos formalismos, estruturas e linguagens: Pode ser construída com diversos formalismos, estruturas e linguagens: –Regras –Frames ou quadros –Redes semânticas –Scripts ou roteiros –Lógica

Máquina de inferência Mecanismo que procura as respostas na BC Mecanismo que procura as respostas na BC Busca as regras necessárias a serem avaliadas e ordenadas de uma maneira lógica Busca as regras necessárias a serem avaliadas e ordenadas de uma maneira lógica Define a busca das regras, comparando a entrada do usuário com as regras da BC buscando combinações Define a busca das regras, comparando a entrada do usuário com as regras da BC buscando combinações No Prolog este processo é denominado matching ou unificação No Prolog este processo é denominado matching ou unificação

Aquisicão de conhecimento É o gargalo no processo de construção do S.E. É o gargalo no processo de construção do S.E. Relacionado também com a manipulação da B.C. Relacionado também com a manipulação da B.C.

Explicação Explica ao usuário a linha de raciocínio que o S.E. usou para chegar à conclusão Explica ao usuário a linha de raciocínio que o S.E. usou para chegar à conclusão Pode ser utilizado para justificar porque certas perguntas foram feitas. Ex.: Pode ser utilizado para justificar porque certas perguntas foram feitas. Ex.: O S.E. pede informação sobre sensor de temperatura e o usuário pergunta o porque deste dado ser necessário

Interface Menus Menus Perguntas Perguntas Representações gráficas Representações gráficas Heurísticas Heurísticas

Abordagens de Engenharia do conhecimento Psicológica: tenta reproduzir e analisar o processo mental Psicológica: tenta reproduzir e analisar o processo mental Baseada em modelos: utiliza modelos de tarefas básicas Baseada em modelos: utiliza modelos de tarefas básicas –Exemplo: diagnóstico –É mais estruturada e estão sendo desenvolvidas ferramentas para tal

Trabalho Desenvolver um protótipo de sistema especialista, usando linguagem e aplicação de preferência, entrega: dia da prova do 3º bimestre. Desenvolver um protótipo de sistema especialista, usando linguagem e aplicação de preferência, entrega: dia da prova do 3º bimestre.