SISTEMAS ESPECIALISTAS Inteligência Artificial

Transcrição

1 SISTEMAS ESPECIALISTAS Inteligência Artificial Prof: Saulo Popov Zambiasi Equipe: Palmira Luana Henrique Paulo César Fernandes de Oliveira Rogério Degasperi Sidenio Samuel Quarti

2 INTRODUÇÃO

3 INTRODUÇÃO São programas que armazenam e manipulam o conhecimento adquirido de um especialista.

4 INTRODUÇÃO São programas que armazenam e manipulam o conhecimento adquirido de um especialista. Requer entrevistas e observações para extrair o conhecimento.

5 INTRODUÇÃO São programas que armazenam e manipulam o conhecimento adquirido de um especialista. Requer entrevistas e observações para extrair o conhecimento. Conhecimento é representado em formato manipulável pelo computador.

6 CONCEITOS Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina de realizar funções que se fossem realizadas pelo ser humano seriam consideradas inteligentes. McCarty (1956)

7 CONCEITOS Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis apenas por pessoas especialistas (que acumularam conhecimento exigido) na resolução destes problemas. [FEI77]

8 CONCEITOS Programas de computador que tentam resolver problemas que os seres humanos resolveriam emulando o raciocínio de um especialista, aplicando conhecimentos específicos e inferências são ditos Sistemas Especialistas. [ROL88]

9 VANTAGENS Utiliza representação explícita do conhecimento. Programas fáceis de ler e de compreender. Capacidade de gerarem justificativas (Explicações). Ajuda a reduzir falhas humanas e acelerar tarefas. Aumenta o desempenho e a qualidade na resolução de problemas. Apresenta estabilidade e flexibilidade. Combina e preserva o conhecimento dos especialistas. Contempla hipóteses múltiplas simultaneamente. Apresenta maior eficiência e otimização de resultados.

10 VANTAGENS Não é afetado por questões psicológicas, estresse e fatores externos. Possui maior rapidez na resolução de problemas. Soluciona problemas tão bem quanto um especialista humano. Melhorar a produtividade e desempenho de seus usuários, pois o sistema possui um vasto Conhecimento. Reduzem o grau de dependência que as organizações mantêm quando se vêem em situações críticas, inevitáveis.

11 DESVANTAGENS Ausência de mecanismo automático de aprendizado. Processo longo e caro de extração do conhecimento. Exigências de declarações precisas dos especialistas.

12 CARACTERÍSTICAS Especialista Conhecimento Bom Senso

13 ESTRUTURA BÁSICA S.E.

14 INTERFACE COM O USUÁRIO

15 INTERFACE COM O USUÁRIO

16 INTERFACE COM O USUÁRIO icol - Sistema de Planejamento de Colheita Qual a data de início de safra ideal para esse ano? Como efetuar a política de matéria-prima de fornecedores? Qual o mix ótimo de produção de açúcar e álcool? Como configurar e distribuir frentes de corte? Qual o perfil varietal ideal para composição do canavial? Como minimizar a distância de transporte em períodos críticos? Onde, quando e como colher a matéria-prima? Como minimizar custos operacionais da área agrícola?

17 MOTOR DE INFERÊNCIA NÚCLEO PROGRESSIVO REGRESSIVO

18 BASE DE CONHECIMENTO CONHECIMENTO FACTAL CONHECIMENTO EURÍSTICO

19 LINGUAGEM NATURAL

20 LINGUAGEM NATURAL PLN - Processamento de linguagem natural Objetivo : capacidade de entender e compor texto Análise morfológica,sintática, semântica, pragmática Classes de Aplicações : baseadas em texto e baseadas em diálogo

21 LINGUAGEM NATURAL NA RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO

22 LINGUAGEM NATURAL NA RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO SISTEMA DE RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO CONCEITO DE AMBIGUIDADE GRÁFICOS CONCEITUAIS - MODELAGEM DE REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO

23 ARQUITETURA PARA O SISTEMA ESPECIALISTA PARA GERENCIAMENTO DA INFORMAÇÃO (SEGI) Base de Conhecimento Motor de Inferência Interface com o Usuário

24 EXEMPLOS PRÁTICOS

25 EXEMPLOS PRÁTICOS

26 EXEMPLOS PRÁTICOS American Express Citibank National Westminster Midland Bank

27 APLICAÇÕES

28 APLICAÇÕES Sistemas de Interpretação Sistema de Diagnóstico Sistema de Projeto Sistemas de Monitoração Sistemas de Controle

29 CONCLUSÃO

30 CONCLUSÃO