Inteligência Artificial
Lógica
Lógica
Utilizadas pela Inteligência Artificial
 Auxiliam na modelagem do conhecimento

Lógica é a ciência que estuda princípios e
métodos de inferência, tendo o objetivo
principal de determinar em que condições
certas coisas se seguem (são
conseqüência), ou não, das outras.
Raciocínio e Inferência

Conto de fadas...
Há não muito tempo atrás, num país distante, havia um
velho rei que tinha três filhas, inteligentíssimas e de
indescritível beleza, chamadas Guilhermina, Genoveva e
Griselda. Sentindo-se perto de partir desta para melhor, e
sem saber qual das filhas designar como sua sucessora, o
velho rei resolveu submetê-las a um teste. A vencedora não
apenas seria a nova soberana, como ainda receberia a senha
da conta secreta do rei (num banco suíço), além de um fim
de semana com despesas pagas na Disleylândia. Chamando
as filhas à sua presença, o rei mostrou-lhes cinco pares de
brincos, idênticos em tudo com exceção das pedras neles
engastadas: três eram de esmeralda, e dois de rubi.
Raciocínio e Inferência

continuação...
O rei vendou então os olhos das moças e, escolhendo ao
acaso, colocou em cada uma delas um par de brincos. O
teste consistia no seguinte: aquela que pudesse dizer, sem
sombra de dúvida, qual o tipo de pedra que havia em seus
brincos herdaria o reino (e a conta na Suíça etc.). A primeira
que desejou tentar foi Guilermina, de quem foi removida a
venda dos olhos. Guilhermina examinou os brincos de suas
irmãs, mas não foi capaz de dizer que tipo de pedra estava
nos seus (e retirou-se, furiosa).
Raciocínio e Inferência

continuação...
A segunda que desejou tentar foi Genoveva. Contudo, após
examinar os brincos de Griselda, Genoveva se deu conta de
que também não sabia determinar se seus brincos eram de
esmeralda ou rubi e, da mesma forma que sua irmã, saiu
batendo a porta. Quanto a Griselda, antes mesmo que o rei
lhe tirasse a venda dos olhos, anunciou corretamente, alto e
bom som, o tipo de pedra de seus brincos, dizendo ainda o
porquê de sua afirmação. Assim, ela herdou o reino, a conta
na Suíça e, na viagem à Disneylândia, conheceu um jovem
cirurgião plástico, com quem se casou e foi feliz para
sempre.
Raciocínio e Inferência

Pergunta: Que brincos tinha Griselda, de
esmeralda ou de rubi? Justifique sua resposta.

Aviso: Da mesma maneira que aprender
matemática, aprender lógica envolve a
realização de exercícios, sem o que as coisas
não progride.
Raciocínio e Inferência

De volta ao exercício, você descobriu que os
brincos de Griselda eram de esmeralda? Como?



Palpite
Sorte
Você deve expor as razões que o levaram a
concluir que os brincos eram de esmeralda, pois
as princesas estavam obrigadas a isto. Só levaria
o reino quem acertasse e justificasse a resposta.
Raciocínio e Inferência

Como você descobriu?



Lei das probabilidades, há mais chances de que os
brincos de Griselda sejam de esmeralda – afinal, há
um número menor de brincos de rubi.
Ou pode ter procurado imaginar o que aconteceria se
os brincos de Griselda fossem de rubi, e ter chegado
à conclusão de que isso não poderia ter ocorrido.
Ou de brincos e princesas, e tenha prosseguido
eliminando sistematicamente aquelas combinações
que contrariavam os dados do problema.
Raciocínio e Inferência
Seja lá como for, em algum lugar do seu cérebro
ocorreu um processo que fez com que você
passasse a acreditar numa certa conclusão: os
brincos de Griselda tinham que ser de
esmeralda.
 Esse processo se chama: raciocínio ou processo
de inferência.
 Raciocinar ou fazer inferências consiste em
“manipular” a informação disponível (aquilo que
sabemos ou supomos), obtendo informação
nova.

Argumentos

Justificar uma afirmação que se faz, ou dar as razões
para uma certa conclusão obtida, é algo de bastante
importância em muitas situações.



Exemplo: convencer outras pessoas de alguma coisa, ou precisa
saber com certeza se o dinheiro vai ser suficiente ou não para
pagar a faculdade, o seu agir depende de ter essa certeza;
A importância de uma justificativa vem do fato de que
muitas vezes cometemos erros de raciocínio, chegando a
uma conclusão que simplesmente não decorre da
informação disponível.
Em muitas situações é necessário explicar por que você
chegou a uma tal conclusão, ou com base em que você
está afirmando tal coisa.
Argumentos

Uma justificativa de que os brincos de Griselda são de
esmeralda pode ser:
Existem apenas dois pares de brincos de rubi; logo, se tanto
Genoveva quanto Griselda estivessem com brincos de rubi,
Guilhermina, a primeira, saberia que os seus são de esmeralda.
Guilhermina, contudo, não soube dizer qual o tipo de pedra em
seus brincos. Logo, ou Genoveva e Griselda tinham ambas
brincos de esmeralda, ou uma tinha brincos de rubi e a outra de
esmeralda. Mas disso se segue agora que, se Griselda tivesse
brincos de rugbi, Genoveva, a segunda, teria cisto isso e saberia
que os seus são de esmeralda. Genoveva, contudo, também não
soube dizer qual o tipo de pegra em seus brincos. Logo, Griselda
não tinha brincos de rubi, ou seja, seus brincos eram de
esmeralda.
Argumentos
Note que a justificativa não é um processo
mental de raciocínio, mas consiste em várias
sentenças em português, que podem ser
compreendidas por outras pessoas.
 É uma espécie de “reconstrução racional” desse
processo: uma listagem das razões que o levam
a crer que os brincos são de esmeralda.
 O trecho contém argumentos a favor da
conclusão de que os brincos de Griselda são de
esmeralda.

Validade e forma
Uma das coisas das quais a lógica se ocupa é na
análise dos argumentos que são construídos.
 Cabe à lógica dizer se estamos diante de um
“bom” argumento ou não.
 Exemplo:





P1: Todo gato é mamífero.
P2: Miau é um gato.
├ Miau é um mamífero.
Não deve haver muita dúvida que a conclusão
está adequadamente justificada pelas premissas.
Validade e forma

Vamos analisar este outro argumento,
considerando que Lulu é um cachorro:




P1: Todo gato é mamífero.
P2: Lulu é um mamífero.
├ Lulu é um gato.
É óbvio que há alguma coisa errada com esse
argumento: apesar de as premissas serem
verdadeiras, a conclusão é falsa. Lulu é de fato
um mamífero, mas ele é um cachorro.
Sistemas Especialistas
Sistemas Baseados em
Conhecimento
Baseiam-se em um modelo explícito de
conhecimento destinado a solucionar problemas
 O conhecimento deve ser representado em
forma de regras ou modelos de objetos
 São sistemas que aplicam mecanismos
automatizados de raciocínio para a
representação e inferência de conhecimento

Formalismos para Modelar o
Conhecimento
Regras de produção
 Raciocínio baseados em casos
 Redes neurais
 Redes probabilísticas
 entre outros...

Sistema Especialista (SE)
Subárea da Inteligência Artificial
 Utilizado para processar informações não
numéricas
 Apresentando conclusões sobre um determinado
tema, desde que devidamente orientado e
“alimentado”.
 Ainda, é projetado para emular a especialização
humana de algum domínio específico.

Conceitos básicos

Habilidade (Especialidade)


Especialista


conhecimento especializado adquirido por longo
treinamento, leitura e experiência
Quem possui o conhecimento, experiência, métodos e
a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e
resolver problemas.
Engenheiro de conhecimento

Guia a aquisição, representação do conhecimento
especializado, bem como a implementação e
refinamento do SE.
Personagens de um SE
Aquisição de Conhecimento

Aquisição/Explicitação de conhecimento



Pode originar-se de várias fontes:


acumulação, transferência e transformação de alguma fonte de
conhecimento para um computador (base de conhecimento).
Espécie de engenharia de requisitos mais complexa
especialistas, livros e documentos, filmes, etc.
Principais fases da aquisição



identificar características do problema
isolar os conceitos principais e suas relações (ontologia)
identificar inferências sobre estes conceitos
Programa X Sistema
Especialista
Programa
Sistema Especialista
Representação do
conhecimento
Implícita
Explícita
Realidade expressa em
termos de
Modelos matemáticos
Modelos cognitivos
Conhecimento traduzido em
Algoritmos
Estruturas
O computador executa
Processamento numérico
(cálculos)
Processamento simbólico
(inferências)
Tipo de resultados
Numéricos
Conhecimento
hierárquicas
Redes semânticas
Regras
Árvores de decisão
Tabelas de decisão
Redes de inferência
Como funciona um SE?

O usuário final normalmente interage com um sistema
especialista através de um diálogo, por exemplo:










P. Você sabe para qual restaurante você quer ir?
R. Não.
P. Há algum tipo de comida em particular que você goste?
R. Não sei.
P. Você gosta de comida apimentada?
R. Não.
P. Normalmente você bebe vinho durante a refeição?
R. Sim.
P. Quando você bebe vinho, é vinho francês?
R. Sim.
Sabe qual
restaurante?
Regras do SE
Sim
Restaurante A
Não
Que tipo de
comida você
gosta?
Vegetariano Fast-food Não sei
Restaurante B
Restaurante C
Gosta de
comida
apimentada?
Sim
Restaurante D
Não
Bebe vinho?
Sim
Vinho francês?
Sim
Restaurante F
Não
Restaurante E
Não
Restaurante G
Raciocínio Baseado em
Regras

Representação do conhecimento para a resolução do
problema através de regras do tipo “se...então...”
(regras de produção)

Exemplo:
Se (Qualifica = SIM) e
(Média < 3,5) e
(Experiência >= 2)
Então
(Posição = engenheiro de serviço)
Características das
Regras de Produção

Representam conhecimento de forma modular


cada regra representa um “pedaço” de conhecimento
independente
cuidado: a consistência deve ser mantida.
São fáceis de compreender (legíveis) e de
modificar
 Novas regras podem ser facilmente inseridas na
BC
 Podem ser usadas tanto com raciocínio
progressivo quanto com raciocínio regressivo.

Exemplo de regras para
veículos

Bicicleta: Se veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=não
Então veículo=Bicicleta

Triciclo: Se veículoTipo=ciclo
E num-rodas=3
E motor=não
Então veículo=Triciclo

Motocicleta: Se veículoTipo=ciclo
E num-rodas=2
E motor=sim
Então veículo=Motocicleta
Exemplo de regras para
veículos

CarroSport: Se veículoTipo=automóvel
E tamanho=pequeno
E num-portas=2
Então veículo=CarroSport

Sedan: Se veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=4
Então veículo=Sedan

MiniVan: Se veículoTipo=automóvel
E tamanho=médio
E num-portas=3
Então veículo=MiniVan
Exemplo de Aplicação
Problema

Oferta de emprego a um candidato em uma
empresa.

Variáveis de entrada:


Descoberta (Sim / Não), Diploma (Sim / Não),
Experiência (em anos), Média (nota média do
histórico);
Variáveis de saída:

Posição (Nenhuma / Pesquisa / Eng. De Serviço /
Eng. De Produto), Qualifica (Sim / Não).
Variáveis

Descoberta: o candidato fez alguma descoberta?

Diploma: o candidato tem curso superior ?

Experiência: quantos anos de experiência tem o candidato ?

Média: qual a nota média do candidato em seu curso superior ?

Posição:que posição deve ser oferecida ao candidato ?

Qualifica: o candidato se qualifica para uma posição ?
Regras

R1: SE (Diploma = Não)
ENTÃO (Posição =Nenhuma);

R2: SE (Diploma = Sim)
ENTÃO (Qualifica = Sim);

R3: SE (Diploma = Sim) E (Descoberta = Sim)
ENTÃO (Posição = Pesquisa);

R4: SE (Qualifica = Sim) E (Média <= 7,0 ) E (Experiência >= 2)
ENTÃO (Posição = Eng. de Serviço);

R5: SE (Qualifica = Sim) E (Média < 7,0) E (Experiência < 2)
ENTÃO (Posição = Não);

R6: SE (Qualifica = Sim) E (Média > 7,0)
ENTÃO (Posição = Eng. de Produto);