EGC6014 - Fundamentos de
Engenharia do Conhecimento
[email protected]
José Leomar Todesco
Fernando A. O. Gauthier
[email protected]
Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento
Florianópolis, 03 de março de 2010.
Sumário
1. Apresentação
da disciplina
2. Conceitos, histórico e evolução da EC
3. A natureza do conhecimento humano
4. Considerações finais
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO
JOSÉ LEOMAR TODESCO e FERNANDO GAUTHIER
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1. Apresentação da disciplina
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO
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3
Objetivos da disciplina

Descrever
os
fundamentos
teóricometodológicos
da
Engenharia
do
Conhecimento, necessários para a concepção e
desenvolvimento de Sistemas de Conhecimento
para suportar os processos da Gestão do
Conhecimento nas instituições (organizações,
escolas, sociedade).
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Objetivos esperados




Interpretar
os
fundamentos
conceituais
associados a Engenharia do Conhecimento;
Compreender os processos envolvidos na
construção de Sistemas de Conhecimento;
Desenvolver a modelagem do conhecimento
organizacional, associado ao processo de
engenharia do conhecimento;
Conhecer as principais metodologias da
Engenharia do Conhecimento;
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Ementa

Conceitos gerais. Princípios e processos da
engenharia
do
conhecimento.
Histórico,
evolução da área de engenharia do
conhecimento. Os processos da engenharia do
conhecimento:
identificação,
aquisição,
formalização,
representação,
distribuição,
implementação, avaliação e manutenção.
Principais metodologias da engenharia do
conhecimento.
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Formato da disciplina

A disciplina será ministrada semanalmente as
quintas-feiras das 08h30min às 12h30min
horas, no Auditório II do LED, durante 10 (dez)
semanas. A estratégia metodológica a ser
adotada será uma combinação de aulas
expositivas, discussão de artigos de leitura
obrigatória e seminários sobre as principais
metodologias da engenharia do conhecimento.
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Avaliação
 20% Participação em sala de aula: Cada aluno será avaliado por sua participação
em sala de aula, levando-se em consideração a sua presença e a sua participação
nas discussões a serem realizadas sobre os artigos de leitura obrigatória, previstos
para cada aula, que deverão ser sintetizados e disponibilizados aos alunos no
formato de position paper;
 20% Seminários em equipe: Os seminários serão apresentados em duplas, cada
dupla se encarregará de apresentar uma metodologia empregada na engenharia do
conhecimento (CommonKADs, KAON, NeOn, K-Aspects, XP.K e RapidOWL);
 30% Redação de um artigo em equipe: Cada dupla, deverá redigir um artigo,
conforme exigência da metodologia científica, sobre o tema tratado no seu
respectivo seminário ou outro assunto relacionado. Este artigo deverá ter forma e
conteúdo, do ponto de vista acadêmico, para ser submetido para apresentação em
um evento de nível internacional ou para ser publicado em uma revista nacional
qualis/CAPES A ou B.
 30% Avaliação Individual: Avaliação sobre os conteúdos e seminários vistos em sala
e questões referentes aos artigos lidos.
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Conteúdo programático

Aula 01: Fundamentos da EC (17/03/2011)



Aula 02: Introdução a Engenharia do Conhecimento(241/03/2011):

2.1 – EC e IA.
2.2 – Os processos da GC.

2.3 – As demandas da GC.


Aula 03: Os processos da Engenharia do Conhecimento (31/03/2011)





1.1 - Apresentação da disciplina
1.2 - Conceitos, histórico, evolução da Engenharia do Conhecimento
3.1 – Identificação do conhecimento.
3.2 – Aquisição e organização do conhecimento.
3.3 – Formalização e representação do conhecimento.
3.4 – Implementação, avaliação e manutenção de sistemas de conhecimento.
Aula 04: Formalismos simbólicos para representação do conhecimento e
Inferência (07/04/2011):




4.1 – Lógica
4.2 – Regras de produção
4.3 – Ontologias
4.4 – Inferência
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Conteúdo programático

Aula 05: Técnicas de IA e SI utilizados na EC (14/04/2011)






Aula 06: Aplicações (28/04/2011):




7.1 - CommonKADs
7.2 - NeOn
7.3 - KAON
Aula 08: Seminários II (12/05/2011):




6.1 – Ver exemplos (A metodologia CommonKADs)
Aula 07: Seminários I (05/0452011):


5.1 - Abordagem simbólica (SE, RBC)
5.2 - Abordagem conexionista (Redes neurais artificiais)
5.3 – Abordagem evolucionário (Algoritmos genéticos, Programação evolutiva)
5.4 – Descoberta de conhecimento (KDD e KDT)
5.5 – Tratamento de incerteza (Lógica Difusa)
8.1 – K-Aspects
8.2 – XP.K
8.3 – RapidOWL
Aula 09: Avaliação Individual (26/05/2011):
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Grupos Seminarios
1.
Temas a serem definidos
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2. Conceitos, histórico e evolução da
engenharia do conhecimento
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Conceitos
O conhecimento que é agora considerado
conhecimento prova-se a si mesmo somente em
ação. O que significa conhecimento é a
informação efetiva em ação, a informação
focada nos resultados...
Peter Drucker
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Engenharia do Conhecimento
Construção, manutenção e o desenvolvimento de sistemas
baseados em conhecimento é o objetivo principal da
engenharia de conhecimento (EC). Está bastante ligada a
engenharia de software, e é relacionado a muitos domínios
da ciência da computação tais como a inteligência artificial,
banco de dados, mineração dos dados, sistemas de apoio a
decisão
e
sistemas
de
informação
geográficos.
A
engenharia do conhecimento também é relacionada à lógica
matemática e ciência cognitiva.
Fonte: Wikipedia
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Histórico da EC

A área de Inteligência Artificial (IA) nos seus primórdios
buscava o desenvolvimento de sistemas que pudessem
“pensar” e resolver problemas de forma tão inteligente
quanto os seres humanos.

As primeiras tentativas foram feitas com a construção de
sistemas de resolução de problemas gerais como o GPS
(General Problem Solver), que falharam.

O conhecimento especializado é mais importante na
solução de um problema específico que o conhecimento
geral.
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Histórico da EC

Pesquisadores da área começam a tentar
“transferir” o conhecimento do especialista para
uma base de conhecimento, através de técnicas de
aquisição e representação do conhecimento,
originando assim, os chamados Sistemas Baseados
em Conhecimento (SBC).

A disciplina de Engenharia do Conhecimento
originou-se da necessidade de metodologias e
técnicas mais formais que auxiliassem no
desenvolvimento de SBC.
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Histórico da EC

No desenvolvimento dos primeiros SBC o conhecimento
era extraído dos especialistas através de entrevistas e
posteriormente era codificado através de regras
heurísticas. O conhecimento era representado de
maneira uniforme.

Todo o conhecimento era representado num mesmo
nível de abstração, dificultando o desenvolvimento de
grandes sistemas no âmbito comercial, já que a
manutenção dos mesmos se tornava difícil e custosa.
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Histórico da EC
Resolvedor Geral
de Problemas (GPS)
1a Geração de sistemas
baseados em conhecimento
(MYCIN, XCON)
1965
1975
Surgimento dos
métodos estruturados
(KADS)
1985
Metodologias
Maduras
(CommonKADS)
1995
de arte a disciplina



Nos últimos 15 anos, muitos desenvolvedores e gestores começaram
a perceber que uma abordagem estruturada para análise, projeto e
gestão é tão necessária a sistemas de conhecimento quanto é
para sistemas de informação.
Além disso, a arquitetura de sistemas de conhecimento se tornou
muito mais complexa e dependente do contexto do que se
imaginava na primeira geração dos sistemas especialistas.
Atualmente, esses insights são lugar comum.
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Engenharia do Conhecimento Clássica

Aquisição de conhecimento


Representação de conhecimento


Modelagem do domínio
Validação do conhecimento


Extração do conhecimento de suas diversas fontes
Verificação de consistência
Explicação e justificativa

Recuperação e apresentação do raciocínio ao usuário
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Objetivos da EC

Transformar o processo ad hoc de construir
sistemas baseados em conhecimento em uma
disciplina da engenharia




Métodos
Linguagens
Ferramentas
Com base nas disciplinas:

administração, matemática, lingüística, computação, psicologia,
sistemas de informação, engenharia de software e toda e
qualquer outra disciplina que possa contribuir na construção ou
aplicação de SBC.
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Evolução da EC

Paradigma de transferência
 Especialista
detém o conhecimento que deve ser
extraído e colocado no sistema.

Paradigma de modelagem
 Organização
detém o conhecimento
 Conhecimento existente nas pessoas, arquivos e
sistemas e deve ser extraído e modelado em um
formato computacional.
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Evolução da EC

Abordagem de modelagem:
 Modelos
formais
 Conceitos
representados explicitamente
 Métodos
de solução representados explicitamente e
de modo abstrato
 Compartilhamento
 Reuso
de conceitos e métodos
do modelo.
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3. A natureza do conhecimento humano
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Dado, informação e conhecimento
SINTESE
ANÁLISE
COMPREENSÃO
CONHECIMENTO
INFORMAÇÃO
DADOS
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Dado

Representação simbólica de um objeto ou
informação do domínio sem considerações
de contexto, significado ou aplicação.
Ex.: 20 anos
Domínio:
 Qualquer conjunto relativamente circunscrito
de atividades.
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Informação

Reconhecimento dos objetos do domínio,
suas características, suas restrições e
seus relacionamentos com os outros
objetos, sem ater-se a utilidade dessa
informação.
É o dado com o seu
significado associado.
Ex.: Idade de Maria = 20 anos
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Conhecimento

Segundo
[Hayes-Roth; Waterman; Lenat, 1983]
“consiste em
(1) descrições simbólicas que caracterizam os relacionamentos
empíricos e definicionais em um domínio e
(2) os procedimentos para manipulação dessas descrições.”

Conhecimento inclui a informação sobre o domínio e a
forma como essa informação é utilizada para resolver
problemas.
Ex.: Maria tem mais de 18 anos. Maiores de 18 anos são
responsáveis legais por seus atos. Maria será cobrada pelos
danos.
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Dado, informação e conhecimento
Uma decisão é o uso explicito de um conhecimento. O
conhecimento pode ser representado como uma
combinação de estrutura de dados e procedimentos
interpretativos que levam a um comportamento conhecido.
Este comportamento fornece informações a um sistema que
pode, então, planejar e decidir.
 Tipos de conhecimento:





Declarativo: descritivo e genérico sobre fatos e eventos (o que é)
Procedural: prescritivo, difícil de expressar e explicar (como
funciona)
Senso comum: declarativo e procedural (o julgamento do certo e
do errado.
Heurístico: único para cada indivíduo, não pode ser obtido em
nenhuma fonte, envolve avaliação sistemática e o uso de regras
heurísticas.
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Dado, informação e conhecimento
O tipo de conhecimento necessário a solução dos
problemas existentes determina quais fontes de informação,
e suas disponibilidades, serão utilizadas pelos indivíduos.
 O pensamento humano atende a essa necessidade, por
meio do processo cognitivo (obtenção de dados e
manipulação de símbolos) e do processo associativo
composto do raciocínio vertical ou lógico (movimento de um
estado para outro por meio de passos justificados), e do
raciocínio lateral (associativo, criativo e generativo).
 A busca da viabilização da transferência desses processos
para o computador constituiu o campo de pesquisa
chamado IA, com a proposta de construir Sistemas
Inteligentes capazes de simular ou emular o processo de
decisão do ser humano.

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Representação de Conhecimento

Combinação de estruturas de dados e
procedimentos de interpretação que, se
utilizados do modo certo por um
programa, irão levar um sistema a
apresentar um comportamento inteligente.
Representação
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO
<>
Conhecimento
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Nível de Conhecimento de Newell
Comportamento Agente
Observador
Nível do
Conhecimento
Racionalizar
Implementar
Ambiente
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Nível
Simbólico
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Componentes do Modelo

Conhecimento: quais são os conceitos do
mundo e como se organizam

Objetivos: Qual o problema a ser resolvido

Ações: Como raciocinar sobre os conceitos
do mundo para atingir o objetivo
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Modelagem do Conhecimento
Nível do Conhecimento
Nível Simbólico

Visão HUMANA

Visão da MÁQUINA

Modela o conhecimento
segundo a forma de
solução de problemas do
agente

Modela o conhecimento
de forma que possa ser
processável
por
computador

Uma aproximação
especialista

Uma aproximação
máquina

Foco na semântica

Foco na eficiência
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do
da
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Componentes do Modelo


Conhecimento:
conceitos do mundo

Objetivos: problema a
Representações
simbólicas
ontologias
ou

Modelo da tarefa

Métodos de solução de
problemas ou padrões
cognitivos
ser resolvido

Ações:
seqüências
passos de inferência
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4. Considerações finais
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Conclusões e pesquisas futuras

Sistemas de conhecimento tem se tornado cada vez
utilizado e necessários frente ao aumento constante de
dados e informações.

Evolução principalmente do hardwares e softwares tem
possibilitado experimentar novos desafios antes custosos.

As organizações necessitam de um novo profissional, o
engenheiro do conhecimento para apoiar a gestão do
conhecimento.

Integração e interoperabilidade entre sistemas é o grande
desafio.

Incorporar cada vez mais semântica nas soluções, de
maneira a apoiar pessoas e organizações.
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37
Bibliografia
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[11] ISKMM e ISBI - http://www.stela.org.br/
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