Inteligência ArtificialNadilma C. V. N. PereiraAula 5– Sistemas Especialistas

SISTEMA

ESPECIALISTA

•Sistema - "Conjunto de elementos, materiais ou idéias, entre os quais se possa encontrar ou definir alguma relação".

•Especialista - "Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito".

Significados

São sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista.

• São sistemas inteligentes que armazenam e processam conhecimento adquirido de especialistas em uma área de conhecimento.

• São sistemas de apoio à decisão que reúnem conhecimentos acerca de áreas específicas e que são capazes de simular o comportamento humano diante de situações a eles apresentadas.

Sistemas Especialistas - Definições

APLICAÇÃO????

Capacitar não-especialistas

Servir de assistente a especialistas

Servir de repositório de conhecimento valioso

• Apoio à decisão: ajuda o "tomador de decisões" a lembrar-se de tópicos ou opções;

• Tomada de decisão: toma a decisão no lugar de uma pessoa (uso mais comum).

Utilidade

• Interpretação• Diagnósticos• Monitoramento• Predição• Planejamento• Projeto • Depuração • Reparo • Instrução • Controle

Classificação de Sistemas Especialistas

•De um modo geral, sempre que um problema não pode ser algoritmizado, ou sua solução conduza a um processamento muito demorado, os Sistemas Especialistas podem ser uma saída, pois possuem os seus mecanismos apoiados em processos heurísticos.

Quando SE são utilizados?

•Construção da base de conhecimento ▫Aquisição de conhecimento!!!▫Representação de conhecimento (formalização)

•Implementação▫Codificação▫Construção do sistema de explicação, interface,

etc.•Refinamento e validação

Como S.E. é desenvolvido

• Reconhecimento do Problema• Estudo de Viabilidade• Análise

• Modelagem do Conhecimento:▫ Aquisição do Conhecimento▫ Formalização▫ Validação

• Projeto• Implementação• Testes e validação• Treinamento• Implantação

Etapas do Processo de Desenvolvimento de um SE

•Aquisição/Explicitação de conhecimento▫acumulação, transferência e transformação

de alguma fonte de conhecimento para um computador (base de conhecimento).

•Pode originar-se de várias fontes: ▫especialistas, livros, documentos, filmes, etc.

Aquisição de Conhecimento

Identificar características do problema

Isolar os conceitos principais e suas relações

Identificar inferências sobre estes conceitos

Principais fases da aquisição

•Entrevista com especialistas: ▫Recomenda-se dois Analistas de Conhecimento

(um conversa, o outro toma anotações)

•Observação de especialista em ação:▫No dia a dia▫Com explicações sobre casos anteriores

•Leitura de bibliografia recomendada:▫(manuais, livros, tutoriais, artigos, etc...)

Técnicas para aquisição

• Dificuldade de introspecção ▫ o especialista quase nunca está ciente de como usa o

conhecimento▫ algumas soluções são intuitivas ou “compiladas”▫ o especialista tem dificuldade de verbalizar sob pressão

• Uso de vocabulário próprio (jargão)

• O conhecimento expresso pode ser irrelevante▫ quantidades enormes de informações supérfluas são

coletadas, para em seguida serem organizadas.▫ desafio: evitar informação irrelevante sem bloquear a

descoberta de conceitos adicionais.

Gargalo na construção de SE

•O conhecimento expresso pode ser incompleto▫o especialista pode não lembrar o conhecimento

aprofundado para resolver um problema ▫especialista pode omitir pontos importantes

•O conhecimento expresso pode ser incorreto ou inconsistente▫afinal quem garante a qualidade da solução, já

que ela é “coisa de especialista”?

Gargalo na construção de SE

•Métodos de aquisição: automatização

Como minimizar o gargalo da aquisição?

•3 categorias:

▫Manual▫Semi-automático ▫Automático

Métodos de aquisição

Entrevistas (estruturadas ou não estruturadas)

Tracking methods (análise de protocolos e observação)

Manual

especialista

Base de conhecimento

Engenheiro de conhecimento

documentação

codificaçãoexplicitação

Ajuda ao especialista

Ajuda ao engenheiro de conhecimento (editores, documentadores, etc.)

Semi-automáticos

especialista Ferramentas interativas de entrevista

Base de conhecimento

Engenheiro de conhecimento

Aprendizado de máquinas

Automático

Casos e exemplos Indução automática Regras

•Três abordagens para tratar a incerteza

▫Lógica Probabilística

▫Fatores de certeza

▫Probabilidade

Incerteza

•Também conhecida como lógica fuzzy.

•Aqui fatos podem ser representados por números fracionários entre 0 e 1, conseguindo assim representar fatos que nem são totalmente verdade e nem são totalmente falsos, conseguindo tratar a incerteza desta forma.

Lógica probabilística

•É mais baseado na prática do que na estatística. Por exemplo:▫SE a infecção é bacteriana▫E o sítio de cultura é estéril▫E a porta de entrada suspeita é o trato

gastrointestinal▫ENTÃO o organismo deve ser bacterióde (FC=0,7)

•Isso seria segundo a visão de um especialista. •Os FC expressam o nível de confiabilidade que

pode ser atribuído a uma conclusão como esta

Fatores de certeza

•Nesta abordagem exige-se números reais.

•Deve ser feito um estudo estatístico em cima de cada evento e populações.

• Os programas baseados no teorema de Bayes usam abordagem de construir uma matriz contendo as probabilidades de um dado sintoma ser associado a uma doença.

Probabilidade

• Criação de repositório de conhecimento • Crescimento de produtividade e qualidade• Habilidade de resolver problemas complexos• Flexibilidade e modularidade• Operação em ambientes arriscados • Credibilidade• Habilidade de trabalhar com informações

incompletas ou incertas• Fornecimento de treinamento

Benefícios do S.E.

•Avaliação de desempenho difícil

•É difícil extrair conhecimento especialista

•Só trabalham muito bem em domínios estreitos

•Transferência de conhecimento está sujeito a um grande número de preconceitos

Problemas e Limitações

Exemplo de um estudo de caso

•Doenças▫Conjunto de sinais e sintomas, descobertos

e definidos a partir de pesquisas médicas.•Sinais

▫ Visíveis no paciente.•Sintomas

▫ Apenas o paciente consegue expressar, o que ele esta sentindo.

Conceitos iniciais

•Consultório médico▫ Nem sempre o médico é um especialista

no assunto.▫Agilidade nas consultas.▫Diagnóstico preciso (confiante na base de

conhecimentos)

Motivação

DIAGI – Diagnóstico Inteligente

DIAGI (Acesso ao sistema)

DIAGI (Cadastro especialista)

DIAGI (Cadastro especialista)

DIAGI (Cadastro especialista)

DIAGI (Atendimento)

DIAGI (Diagnóstico)

A quantidade de sintomas irá reduzindo a partir do sintoma anterior escolhido.

DIAGI (Relatório)

DIAGI (Relatório)

Exercício•Baseado no conceito de SE pense em um

problema que esse tipo de sistema seria capaz de resolver de forma satisfatória e explique o porquê.