TÓPICOS DE I.A.
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
Prof. Régis Albuquerque
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INTRODUÇÃO
O que é inteligencia artificial?
para feigenbaum, IA é a parte da ciencia da computacao
voltada para o desenvolvimento de sistemas de
computadores inteligentes, isto é, sistemas que
exibem caracteristicas, as quais associa-se com a
inteligencia nos comportamento humanos - por
exemplo: compreensao da linguagem, aprendizagem,
raciocinio, resolucao de proclemas, etc.
A inteligencia e o conhecimento
o conhecimento é o que faz com que sejam possiveis o
encadeamento e desenvolvimento da inteligencia.
2
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INTRODUÇÃO
Representacao do Conhecimento
para que o conhecimento possa ser armazenado, é
essencial que se possa representa-lo grande parte
de esforco em inteligencia artificial tem se
concentrado em buscar ou aperfeicoar
formalismos para a representacao do
conhecimento.
fatos: verdades em algum mundo relevante, essas
sao as coisas que se quer representar
representacao de fatos: com algum formalismo
escolhido esses sao as coisas que efetivamente
serao capazes de manipular.
3
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INTRODUÇÃO
Paradigmas de representacao de conhecimento

- conhecimento procedural

- redes

- frames

- logica

- arvores de decisao

- conhecimento estatistico

- regras

- processamento paralelo distribuido

- esquemas hibridos

- casos: usa experiencia passada, acumulando
casos e tentando descobrir, por analogia, solucao para
outros problemas
4
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INTRODUÇÃO
O que é o RBC?
é uma ferramenta de raciocinio da inteligancia artificial. a filosofia
basica desta tecnica é a de busca a solucao para uma situacao
atual atraves da comparacao com uma experiencia passada
semelhante.
passos de um procedimento de RBC:
-identificacao de um problema a ser resolvido (problema de entrada);
-definicao das principais caracteristicas que identificam este
problema;
-busca e recuperacao na memoria de casos com caracteristicas
similares;
-selecao de uma ou mais dentre os casos recuperados;
-revisao deste(s) caso(s) para determinar a necessidade de
adaptacao;
-reutilizacao do caso adaptado para resolver o problema de entrada;
-avaliacao da solucao do problema de entrada;
-inclusao do caso adaptado na memoria de casos (aprendizagem)
5
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INTRODUÇÃO
HISTÓRICO
de acordo com lagemann(1998), a origem do RBC data
de 1977, devido a uma pesquisa na area da ciencia
cognitiva, desenvolvida por schann e abelson. o
desenvolvimento do RBC foi estimulado pelo desejo de
com compreender como as pessoas conseguem
recuperar recuperar informacoes e que as mesmas,
frequentemente, resolvem problemas lembrando como
solucionar casos similares no passado.
o primeiro sistema que pode ser consideredo de RBC é o
CYBER, desenvolvido por JANET KOLODNER. este
sistema foi baseado no modelo de memoria dinamica
de schank e na teoria dos mop's para aprendizagem e
solucao de problema
6
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
CONSIDERAÇÕES GERAIS

Os sereres humanos são considerados grandes
resolvedores de problema. Muitas vezes resolvem
problemas difíceis, apesar do conhecimento
limitado e incerto. Além disso, com a experiência
adquirida, a performance deles melhora cada vez
mais. Todas estas qualidades são desejáveis em
um sistema de Inteligência Artificial para o
mundo real. (LEAKE, 1996)
7
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
CONSIDERAÇÕES GERAIS
RAZÕES PARA SE UTILIZAR RBC:
Aquisição do conhecimento
 Manutenção do conhecimento
 Eficiência crescente na resolução de problemas
 Qualidade crescente nas soluções
 Aceitação do usuário

8
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
CONSIDERAÇÕES GERAIS
PRINCÍPIOS DA NATUREZA DO MUNDO:




Regularidade: como no mundo, na grande parte das
vezes, é regular, as ações executadas nas mesmas
condições tendem a ter resultados similares ou iguais.
Tipicalidade: os tipos de problemas possuem a
tendência de repetir.
Consitência: mudanças pequenas ocorridas no mundo
pedem apenas pequenas mudanças na forma de
interpretá-lo. Consequentemente, exigem pequenas
mudanças nas soluções de novos problemas
Facilidade de adaptação: as coisas não se repetem da
mesmo forma. As diferença possuem a tendência de
serem pequenas, e pequenas diferenças são fáceis de
serem compensadas.
9
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
ETAPAS DO CICLO DE RBC
Representação dos casos
 Indexação
 Recuperação
 Ajuste da Situação
 Aprendizagem

10
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
ETAPAS DO CICLO DE RBC
11
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
CASOS
Caso:
 É a forma de conhecimento contextualizado
representando uma experiência que ensina uma
lição útil. (KOLODNER, 1993)
 É uma abstração de uma experiência, que deve
estar escrita em termos de conteúdo e contexto.
Estas experìências precisam ser organizadas em
unidades bem definidas, formando a base de
raciocínio ou memória de casos. Os casos
representam o próprio conhecimento no sistema.
(Buta, 1997).
12
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
CASOS
PARTES DE UM CASO (segundo Kolodner, 1993):
 1 – Descrição do problema

2 – Solução do problema

3 – Resultado da aplicação
Um experiência vivida a primeira vez é um caso.
Nas demais vezes que for executada a mesma
tarefa, é intuitivo que se use aquilo que foi
aprendido na primeira vez, tornando-se uma
rotina e deixando de ser um caso.
13
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
REPRESENTAÇÃO DOS CASOS

Um caso pode ser representado de diferentes
maneiras, mas a descrição através de atributos é
a forma mais usual. Algumas aplicações
necessitam um conhecimento profundo do
domínio do problema, utilizando-se o
conhecimento do especialista. A representação
dos casos é uma das mais importantes etapas do
processo de desenvolvimento de um sistema de
RBC (RAMSAMY, 1999)
14
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
REPRESENTAÇÃO DOS CASOS
Exemplo de um caso:
Tentar buscar solução para um acidente de
trânsito, o ponto de partida seria a identificação
das causas do acidente. A modelagem poderia ser
orientada tanto pelos agentes envolvidos no
acidente, como pelos carros, pessoas e local.
A representação dos casos é uma tarefa complexa e
importantíssima para o sucesso ou o fracasso de
um sistema de RBC. O grande problema é decidir
o que será armazenado e econtrar a estrutura
ideal para descrever o conteúdo do caso.
15
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
REPRESENTAÇÃO DOS CASOS

Lee (1996) diz que a representação dos casos é a
representação do conhecimento. Há alguns
momentos em que algum conhecimento
especialista é representado em RBC, no entanto,
nos casos é que está contido o conhecimento que
servirá para sugerir uma solução para o
problema.
16
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
REPRESENTAÇÃO DOS CASOS



O que deve-se guardar de um caso?
Qual a estrutura apropriada para a descrição do
mesmo?
Como a memória de casos deve ser organizada e
indexada para efetuar-se satisfatoriamente a
recuperação e reutilização?
17
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
MODELAGEM DOS CASOS
De acordo com Lee (1996), a representação de
casos se dá por uma lista de atributos valorados.
 As características de um determinado caso
referem-se ao par atributo-valor.


Componentes básicos na representação dos casos:
descrição do problema e a descrição da solução.
18
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
MODELAGEM DOS CASOS - PROBLEMA


Descrição do Problema: é a atribuição de
características que irão descrever o problema de
entrada, podendo ter forma de nomes, números,
funções ou textos, o que irá determinar a
similaridade com outro caso.
Lagemann (1998) coloca que se pode utilizar
arquivos e banco de dados para armazenar
informações sobre os casos.
19
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
MODELAGEM DOS CASOS - SOLUÇÃO


Solução nada mais é que a saída sugerida pelo
sistema de RBC.
A solução pode ser descrita, através da
metodologia da solução, que deve descrever a
forma de implementação da solução, e deve ser
acompanhada do porquê da escolha dessa opção.
20
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
MODELAGEM DA MEMÓRIA
A memória compreende a base de casos.
 Modelos de memória nada mais são que
estruturas de organização de casos.


Tipos de memória:

Memória Dinâmica


Usua uma estrutura hierárquica de pacotes de organização
de memória (MOP – Memory Organization Packets), ou
pacotes generalizados, que irão conter caracteristicas
comuns.
Memória Prototípica

A memória prototípica classifica um novo caso de entrada
dentro de umas das categorias representadas na mesma.
21
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
ORGANIZAÇÃO DOS CASOS

Alguns estilos de organização de casos, como cita
Lee (1996), são: memória plana, memória
hierárquica, banco de dados relacional, redes
semânticas, redes discriminatórias, redes de
características compartilhadas e árvores de
decisão.
22
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
INDEXAÇÃO





Os índices de um caso são tão importantes como os
índices de livros em uma biblioteca. A indexação se
faz necessário para que os casos possam ser
recuperados, sendo que ela determina quais os
atributos que devem ser comparados para se avaliar a
similaridade entre o caso de entrada e o casos da
base.
Definição de Índices: é o processo de identificação dos
descritores para um caso particular.
Índices devem ser preditivos;
Predições feitas devem ser úteis.
Índices devem ser concretos o suficiente para serem
facilmente reconhecíveis em futuras situações.
23
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
RECUPERAÇÃO
A recuperação é a etapa em que é disparada uma
função para recuperar casos similares.
 Essa função pode utilizar uma métrica, métodos
de classificação e requer um limite de casos que
podem ser recuperados.
 Divisão da Recuperação:

Identificação das características;
 Unificação inicial;
 Busca;
 Seleção.

24
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
SIMILARIDADE

A avaliação da similiaridade do caso a ser
solucionado se faz comparando-se com os casos
candidatos, sendo o que torna um caso similar a
outro é a semelhança das características que irão
representar o conteúdo e o contexto da
experiência.
25
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
ADAPTAÇÃO
A adaptação pode variar da substituição de um
atributo da solução por outro, ou mesmo uma
complexa e total modificação da solução.
 Processo de adaptação:

Inclusão de um novo comportamento à solução
recuperada.
 Eliminação de um comportamento da solução
recuperada.
 Substituição de parte de um comportamento.

26
RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
APRENDIZAGEM
Acontece ao acumular-se novas experiências na
memória do sistema de RBC e da correta
indexação dos problemas.
 Um sistema de RBC somente será eficiente ao
conseguir aprender através de experiências
passadas e correta indexação dos problemas.

27
28
29
CONCLUSÃO
Os Sistemas de RBC possibilitam a utilização do
conhecimento especialista no apoio a decisões
administrativas, devido à compatibilidade natural
desses sistemas com os sistemas de banco de dados
institucionais. Eles permitem a extração, organização
e reuso de conhecimento utilizado para tomada de
decisões no passado, tornando explícitos os métodos
utilizados e permitindo o seu aperfeiçoamento.
 A utilização dessa técnica fica limitada apenas ao
acesso às bases de dados completas, corretas e
confiáveis que contenham entre as informações
armazenadas, a descrição completa de problemas e
das soluções que foram aplicadas em algum momento.
Esta é a matéria prima inicial e básica para a
construção de sistemas baseados em casos.
(WIKIPEDIA)

30
EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO:
O que é IA?
 Na sua opinião existe inteligência sem
conhecimento?
 O que é RBC?
 Quais são as etapas de um sistema de RBC?
Esquematize.
 O que são casos e quais as partes de um caso?
 Com suas palavras exemplifique um caso. Defina
o problema, retire caracteristícas importantes e
defina a solução do problema. (Pode usar
experíencias próprias).

31