CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM ANÁLISE DE
AMBIENTE ELETROMAGNÉTICO
2º SEMESTRE 2008
EE - 09 Inteligência Artificial
Prof. Dr. Adilson Marques da Cunha
IA e a Teoria da Administração do Conhecimento
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Modelo de Administração do Conhecimento
looping
DECISÕES
(ESCOLHAS)
BANCO DE
DADOS
BANCO DE
CONHECIMENTOS
CONHECIMENTO
(INFERÊNCIAS)
looping
DADOS
(FATOS)
INFORMAÇÃO
(DADOS AGREGADOS)
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Modelo de Administração do Conhecimento
(Estrutura em Árvore para Visitas aos seus Elementos e Implementações)
looping
...
looping
...
looping
DATA
...
KNOWLEDGE
...
INFORMATION
...
DECISIONS
...
INFORMATION
...
DATA
DATA
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DATA
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Os Níveis: Ciências, Campos, Áreas e Tecnologias
Nível 1
Ciências
Nível 2
Matemática
Física
Eletrônica
Engenharia da
Informação
Engenharia de
Software
BD Hierárquico
Ambientes CASE
Computação
Engenharia do
Conhecimento
Ambientes CAKE
OO
Ambientes RAD's
BD Relacional
Ambientes de
Simulação
RNA
Nível 3
BD Rede
Lógica Nebulosa
Sistemas Especialistas
Robótica
BD Objeto
Relacional
LN
SR
BD Orientado a
Objeto
NL
Agentes Inteligentes
Nível 4
Algorítmos Genéticos
Tecnologia de BD
Tecnologias de
CASE
Tecnologias de
Inteligência
Artificial
Tecnologias de CASE
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Sistemas Especialistas – SE:
• Definições e Estrutura Básica dos SE
• Principais Características e Exemplos
• Tendências e Perspectivas dos SE
• Heurísticas para Escolha de Aplicações de SE
• Metodologia Simplificada para Construção de SE
• Geradores de SE: PSE e Expert Sinta
• SE de Tempo Real
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Sistemas Especialistas (SE)
• SE - Definições e Conceituações:
– É uma Área, do Campo da Inteligência Artificial – IA ou da
Engenharia do Conhecimento;
– O que é um SE ?
• É um Programa de Computador, que pode se transformar
num Software Semi-Inteligente ou até mesmo Inteligente, que
se utiliza de conhecimentos ou de resultados dos processos de
inferência para resolver problemas suficientemente complexos,
que requereriam uma quantidade razoável de capacitação
humana (expertise) para resolvê-los. (Definição adaptada de
Feigenbaum)
•
Um SE possui alguns Componentes:
– Fatos;
– Heurísticas (Regras Práticas);
– Conhecimentos (Inferências); e
– Um Mecanismo ou Máquina de Inferência.
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SE: Estrutura Básica
USUÁRIOS
Interface de
Linguagem
Natural
(Tradutor)
Mecanismo de
Inferência
(Interpretador de Regras)
Base de
Conhecimentos
Memória de
Trabalho
(Status do Sistema)
(Fonte do Conhecimento)
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SE - Características Principais:
• Explicação;
• Justificativa;
• Operação com Dados Incompletos;
• Operação com Incertezas; e
• Comunicação em Linguagem Natural.
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SE – Categorias:
• Diagnóstico;
• Interpretação;
• Monitoração;
• Instrução;
• Projeto (Design);
• Predição; e
• Outras.
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Categorias de SE:
Tipos e Domínios de Aplicação dos SE:
• Diagnóstico -
•
•
•
•
•
• Interpretação -
• Análise de Imagens;
• Entendimento da Fala;
• etc;
• Monitoração -
Medicina;
Mecânica;
Eletrônica;
Agricultura;
etc;
• Monitoramento de:
– Usinas;
– Refinarias;
– Equipamentos Sofisticados;
– etc;
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Exemplos de SE (1):
• Dendral -
– Categoria: Interpretação.
– Objetivo: Identificação de Compostos Químicos.
– Instituição: Stanford University, 1969.
• Caduceus – Categoria: Diagnóstico.
– Objetivo: Diagnóstico de Doenças/Medicina Interna.
– Instituição: University of Pittsburg.
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Exemplos de SE (2):
• Prospector – Categoria: Interpretação.
– Objetivo: Detecção de Depósitos Minerais.
– Instituição: Stanford Research Institute – SRI.
• XCON – Categoria: Projeto (Design).
– Objetivo: Configurar Sistemas de Computadores DEC/VAX.
– Instituição: Carnegie-Mellon University, DEC.
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SE: Tendências Futuras
• Representação do Conhecimento;
• Mecanismo da Inferência
• Processamento Paralelo;
• Máquinas que Aprendem Automaticamente;
• Sistemas Inteligentes;
• ...
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