Sistemas de Apoio à Decisão & Inteligência Artificial

Transcrição

1 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO Sistemas de Apoio à Decisão & Inteligência Artificial Prof. Paulo Roberto Schroeder de Souza.

2 Sumário 1. Inteligência Artificial: a) Conceito, b) Áreas de domínio. 2. Sistemas Especialistas: a) Conceitos Básicos b) Desenvolvimento c) Aplicações genéricas d) Benefícios e) Limitações f) Casos 3. Auto-avaliação

3 Inteligência Artificial É uma ciência e tecnologia baseada em disciplinas como informática, biologia, psicologia, lingüística, matemática e engenharia. O objetivo da IA é desenvolver computadores que consigam pensar, bem como ver, ouvir, andar, falar e sentir. Um dos ímpetos principais da IA é o desenvolvimento de funções computacionais normalmente associadas à inteligência humana, tais como raciocínio, aprendizagem e solução de problemas. O Brien: 299

4 IA: Áreas de Domínio Ciência Cognitiva O verdadeiro perigo não é que os computadores Inteligência comecem a pensar como seres humanos, Artificial mas que os seres humanos comecem a pensar como computadores Robótica Sydney J. Harris Interfaces Naturais Sist. Especialistas Sist. Aprendizagem Lógica Difusa Algoritmos Genéticos Redes Neurais Agentes Inteligentes Davenport: 149 Percepção Visual Tatilidade Destreza Locomoção Condução Linguagens Naturais Reconhecimento de Discurso Interlaces Multissensoriais Realidade Virtual O Brien: 300

5 TEMAS para Estudos: Algoritmos Genéticos Aplicações de Inteligência Artificial Aprendizagem de Máquina Aquisição de Conhecimento Automatização do Raciocínio Design Inteligente Fundamentos de Inteligência Artificial Ferramentas para Inteligência Artificial IA Distribuída e Sistemas Multi-agentes Interfaces Inteligentes Lógica Difusa Mineração de Dados Mineração de Texto Modelagem Simbólica Ontologia Planejamento, Tempo e Ação Processamento de Linguagem Natural Programação em Lógica Redes Neurais Artificiais Representação do Conhecimento Representação e Raciocínio com Incertezas Robótica Sistemas de Apoio à Decisão Sistemas Inteligentes Híbridos Sistemas Tutores Vida Artificial Visão Computacional

6 Sistemas Especialistas a) Conceitos Básicos b) Desenvolvimento c) Aplicações Genéricas d) Benefícios e) Limitações f) Casos

7 O que são? Sistemas Especialistas: Conceitos Básicos Sistema de informação computadorizado que utiliza seu conhecimento sobre uma área de aplicação específica e complexa para atuar como um consultor especializado para os usuários finais. Pra que servem? Os S.E. fornecem conselhos especializados para questões de uma área específica e complexa. Como eles conseguem isso? Fazendo inferências, baseadas em regras, de tipo humanas em uma Base de Conhecimento especializado. O Brien: 307 O que os difere dos Sistemas Tradicionais? Capacidade de explicar a um usuário o seu processo de raciocínio e conclusões. Maior capacidade de processamento de regras [200 a 10 mil] do que os sistemas tradicionais [50 a 100]. Relacionamento muito mais complexo entre essas regras. Laudon: 340

8 Componentes Básicos de um S.E. Sistema Especialista Usuários Software do Sistema Especialista Programas de Interface c/ Usuário Programa Utilitário de Inferência Base de Conhecimento: Fatos e Regras úteis sobre uma área de Conhecimento específica e complexa. Baseado em O Brien: 307 Conselho Especializado Desenvolvimento do Sistema Programa de Aquisição de Conhecimento Especialista Especialista e/ou Engº Conhecimento Expertise Criam, atualizam e expandem a Base de Conhecimento

9 Base de Conhecimento O que contém? Fatos sobre uma área temática específica e complexa. Heurística (princípios, fatos e regras úteis) que expressa os procedimentos de raciocínio de um agente em relação ao assunto. Como o conhecimento é representado nela? 1. REGRAS ESTRUTURADAS (geralmente do tipo SE..., ENTÃO...) e DECLARAÇÕES DE FATOS. 2. CASOS (exemplos de desempenho, experiências e ocorrências do passado). 3. OBJETOS (elemento de dados que inclui tanto os dados como os métodos ou processos que operam sobre esses dados). 4. QUADROS (acúmulo de conhecimento sobre uma entidade consistindo em um pacote complexo de valores de dados que descrevem seus atributos). O Brien: 308

10 Base de Conhecimento do tipo REGRAS Se renda > Perguntar sobre financiamento de carro Senão, FIM Se financiamento do carro < 10% da renda Perguntar sobre outras prestações Senão, FIM Se hipoteca < 20% da renda Conceder crédito Senão, FIM Conceder crédito Perguntar sobre tempo de trabalho Se anos >= 4 Conceder limite de Senão, continuar Limite de Se anos < 4 Perguntar sobre outras dívidas Laudon: 340 Se outras dívidas < 5% da renda Conceder limite de Senão, conceder limite de Limite de 3.000

11 Base de Conhecimento do tipo CASOS O usuário descreve o problema Expandida e atualizada pelo usuário O Sistema procura casos semelhantes na Base de Conhec. O Sistema faz perguntas adicionais ao usuário Base de Conhecimento: CASOS O Sistema encontra o caso que mais se ajusta e recupera a solução O Sistema modifica a solução para ajustá-la melhor ao problema O Sistema armazena o problema e a solução bemsucedida na Base N OK? S Laudon: 344

12 Base de Conhecimento do tipo OBJETO Estrutura do carro É um... Rodas Motor Ação veículo quatro Gasolina / diesel Rola, move-se Estrutura do tanque É um... Lagartas Motor Ação veículo duas Diesel / turbina Rola, move-se Estrutura do motor Laudon: 341 É uma... Combust. Potência Aplicação : máquina Gasolina/Diesel/Elétrica BTU / CV Veículos ou gerador estacionário

13 Desenvolvimento de S.E. Início Identifique um problema adequado Verifique a viabilidade econômica Identifique o(s) Especialista(s) / Perito(s) Selecione um Engº do Conhecimento Escolha uma Shell de Desenvolvimento de S.E. Desenvolva um protótipo Nem todas as situações são passíveis de tratamento pelos S.E. Comparar as economias potenciais com os custos de Desenvolvimento e de Manutenção. Especialistas prestes a se aposentar, áreas de competências escassas etc. Se os Especialistas não dominarem o Programa de Aquisição do Conhecimento. Pacote de software s/ Base de Conhecimento: inferência + interface + editor de regras. Busque alternativas p/ Codificar Conhecimento. Transforme o protótipo em executável Fim

14 Como funcionam os Mecanismos de Inferência (Submergindo na Base de Conhecimento) Estratégias de busca Encadeamento para diante Encadeamento reverso Inicia c/ informação do usuário Pesquisa Base de Regras Executa as regras sucessivamente à medida que condições vão sendo atendidas Inicia c/ uma hipótese Faz perguntas encadeadas sobre fatos selecionados ao usuário Prosseguir até confirmar ou rejeitar a hipótese Laudon: 341

15 Aplicações Genéricas dos S.E. Os sistemas especialistas normalmente atendem a uma ou mais dessas aplicações: 3. Projeto / configuração Instalação de opções de computador Estudo viabilidade de fabricação Redes de comunicações Plano de montagem ótima 1. Gerenciamento de Decisões Análise carteira de empréstimos Avaliação desempenho funcionários Subscrição de seguros Previsões demográficas 4. Seleção / classificação Seleção de material Identificação de contas atrasadas Classificação de informações Identificação de suspeitos 2. Diagnóstico Problemas Operações Calibragem de equipamentos Operações de balcão de ajuda Depuração de softwares Diagnóstico médico 5. Monitoração / controle de processos Controle de máquinas (inclusive Robótica) Controle de estoques Monitoração da produção Teste químico O Brien: 309

16 Benefícios dos Sistemas Especialistas Captura, multiplicar e preservar o know-how de um ou mais especialistas. É mais rápido e consistente do que um especialista humano. Não se aposenta, não pede demissão, não fica doente, não se cansa, não se distrai. Pode ser utilizado para treinar os novatos. O uso eficaz dos sistemas especialistas pode permitir a uma empresa: Aumentar a eficiência de suas operações. Gerar novos produtos e serviços. Manter clientes e fornecedores com novas relações comerciais. Formar recursos estratégicos de informação baseados no conhecimento.

17 Limitações dos Sistemas Especialistas Um S.E. pode ajudar um Consultor Financeiro, p.ex., a desenvolver recomendações investimento para um cliente. Mas não conseguiria avaliar adequadamente as nuances de acontecimentos políticos, econômicos e sociais correntes ou a dinâmica pessoal de uma reunião com o cliente. Não se aplica a todos os problemas das Não captura conhecimento tácito! Organizações. Foco limitado (problemas e Quais os tipos de problemas mais domínios específicos; soluções adequados a soluções do sistema conhecidas). especialista? Incapacidade para aprender (a Base 1. Considerar as aplicações genéricas de Conhecimento é estática, (já citadas), precisando do Engº do 2. Domínio: campo do conhecimento Conhecimento para atualizá-la pequeno e bem-definido, quando mudanças ocorrerem) 3. Know-how: relativa escassez desse Problemas de manutenção dos conhecimento, sistemas especialistas (as regras não podem ficar mudando a todo 4. Complexidade: muitos tempo, pois isso ou inviabilizaria a relacionamentos para processar a manutenção da Base ou ficaria solução, muito caro) 5. Disponibilidade: ao menos um Custo (desenvolvimento e especialista de quem capturar o manutenção) conhecimento. O Brien: 311 e 312 Davenport: 154 Laudon: 343

18 Casos da Aplicação dos Sistemas Especialistas

19 ADCAD: (S.E. para Estratégias de Propaganda) O ADCAD (Advertising Communications Aproach Designer, ou Projetista de Métodos de Comunicações de Propaganda) é um sistema especialista que ajuda as agências de propaganda no estabelecimento de objetivos de marketing e comunicações, selecionando estratégias criativas e identificando métodos eficazes de comunicação. Ele é especificamente projetado para ajudar os anunciantes de produtos de consumo no desenvolvimento de objetivos de propaganda e estratégias de anúncios e na seleção de técnicas de comunicações. A base de conhecimento do ADCAD consiste em regras de várias fontes, incluindo consultoria de pessoal de criação da agência Young & Rubicam. O ADCAD utiliza um fomato de perguntas e respostas, formulando ao usuário uma série de perguntas sobre o problema de propaganda. Em seguida, ele varre sua base de conhecimento comparando as respostas do usuário com suas regras para fazer inferências. O ADCAD apresenta, então recomendações juntamente com uma justificativa para cada recomendação, se solicitada. (Ver exemplo de justificativa para a recomendação de pessoa famosa para anúncio de xampu na televisão). O ADCAD se tornou popular entre gerentes de propaganda e de marca porque ele lhes propicia uma justiviativa para sua propaganda atual, bem como para novos métodos de comunicação. Outro benefício é seu suporte de análide do tipo what-if de opções de propaganda. O ADCAD permite aos usuários alterarem facilmente suas respostas às perguntas e investigrem o impacto de premissas alternativas sobre o produto ou mercado. Essa característica também fez do ADCAD uma ferramenta útil no treinamento de estudantes e gerentes de propaganda principiantes. O Brien: 309 e 310

20 ADCAD: Exemplo de Regras e de Justificativa Regras: Explicação para a recomendação SE objetivo do anúncio = transmitir de uso de uma pessoa famosa: imagem de marca ou reforçar imagem de marca O objetivo do anúncio é E a motivação de compra da marca = comunicar ou reforçar a imagem, estímulo sensorial inspiração ou estilo de vida E a motivação de processamento da associados a sua marca para mensagem = alta ENTÃO o tom emocional = exaltação consumidores que não estão muito motivados a processar a SE objetivo do anúncio = alterar mensagem de seu anúncio. Um opiniões sobre a marca apresentador famoso pode atrair E a motivação de processamento da mensagem = baixa a atenção do consumidor, E ansiedade de compra = baixa fortalecer a imagem de sua E uso da marca evita conseqüências marca e tornar-se uma deixa temíveis = sim memorizável para avaliação da ENTÃO o tom emocional = medo elevado marca. O Brien: 309 e 310

21 BlueCross BlueShield (Para subscrição em Seguro Saúde) A BlueCross BlueShield, da Carolina do Norte, utilizou o Aion, uma shell IA, para montar um sistema automatizado de subscrição em planos de assistência médica (AMUS). O AMUS conecta-se com um banco de dados hierárquico IMS, da IBM, e ao sistema interno da BlueCross BlueShield para cotação de taxas, redação de políticas e gerenciamento de riscos. O sistema determina se subscreve ou não candidatos ao seguro-saúde após avaliar sua elegibilidade e riscos médicos. Os analistas de risco podem modificar as regras conforme a necessidade. Esse sistema especialista permitiu à BlueCross BlueShield reduzir o tempo para tomar uma decisão de análise de risco de uma semana para um dia. Os ganhos de produtividade do sistema também permitiram à empresa elirhinar ou relocar oito analistas de risco e quinze profissionais de suporte, substituindo-os por quatro processadores de análises de risco. Desde a adoção do AMUS, a precisão das decisões de subscrição melhorou. Laudon: 342

22 Countrywide (S.E. para Avaliação de Risco de Crédito) A Countrywide Funding Corp., Califórnia, é uma empresa de empréstimos com cerca de quatrocentos analistas de risco em 150 escritórios em todo o país. Em 1992, a empresa desenvolveu um S.E., baseado em PC, para tomar decisões preliminares quanto ao risco de crédito de solicitações de empréstimo. A empresa tinha passado por um período de rápido e contínuo crescimento e queria que o sistema ajudasse a garantir decisões de empréstimo consistentes e de alta qualidade. O CLUES (Countrywide s Loan Underwriting Expert System) tem cerca de 400 regras. A Countrywide testou o sistema, enviando todas as análises de risco tratadas por um analista de risco humano também ao CLUES. O sistema foi refinado até concordar com os subscritores em 95 % dos casos. Laudon: 343 A Countrywide não confiará apenas no CLUES para rejeitar pedidos de empréstimo, porque o sistema especialista não pode ser programado para administrar situações excepcionais, como as que envolvem um profissional autônomo ou complexos esquemas financeiros. Um analista de risco revisará todos os empréstimos rejeitados e tomará a decisão final. O CLUES oferece outros benefícios. Tradicionalmente, um analista de risco poderia administrar seis ou sete solicitações por dia. Utilizando o CLUES, o mesmo analista de risco pode avaliar no mínimo 16 por dia. A Countrvwide agora está utilizando as regras contidas em seu S.E. para responder a consultas por e- mail feitas por visitantes a seu site Web que querem saber se estão qualificados para um empréstimo.

23 Auto-avaliação 1. Em qual categoria de SI as aplicações citadas nessa apresentação se encaixam? 2. Se, em princípio, qualquer SI pode ser utilizado para apoiar o tomador de decisão nas organizações, por que criar SI específicos com esse propósito? 3. Quais atributos / características diferenciam os SAD dos demais tipos de SI, tais como ERP, SCM e CRM? 4. Está correto afirmar que os Sistemas Especialistas tem sua base de conhecimento abastecida com casos ou objetos? Explique. 5. RESPONDA E ENVIE PARA O prssouza@unisanta.br

24 Para saber mais 1. STAIR, RALPH M. Princípios de sistemas de informação. Rio de Janeiro: LTC Editora, [Cap. 11] 2. O BRIEN, JAMES A. Sistemas de informação e as decisões na era da Internet. São Paulo: Saraiva, [Cap. 9] 3. LAUDON, KENNETH C. e LAUDON, JANE P. Sistemas de informação gerenciais: administrando a empresa digital. São Paulo: Prentice Hall, [Cap. 10] 4. LUCAS, Henry C. Tecnologia da Informação: tomada de decisão estratégica para administradores. Rio de Janeiro: LTC Editora, [Cap. 18] 5. DAVENPORT, THOMAS H. e PRUSAK, LAURENCE. Conhecimento empresarial: como as organizações gerenciam seu capital intelectual. Rio de Janeiro: Campus, [Cap. 7]