SISTEMAS ESPECIALISTAS

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1 Matheus Fuhrmann Stigger [1] e Bruna Cavallero Martins [2] [1] Acadêmico do curso de Engenharia da computação da Universidade Católica de Pelotas Bolsista FAPERGS. [2] Acadêmico do curso de Engenharia da computação da Universidade Católica de Pelotas Bolsista CNPQ.

2 Sumário 1. Definição 2. O que é um especialista? 3. Como um especialista toma uma decisão? 4. O que é um Sistema Especialista? 5. Requisitos para um sistema ser considerado especialista 6. Sistema Especialista x Sistema Convencional 7. Especialistas Humanos x Especialistas Artificiais 8. Porque usar sistemas especialistas 9. Classificação dos SEs segundo a Funcionalidade 10. Arquitetura de Sistemas Especialistas 11. Linguagens para Construção de SEs 12. Exemplos de Sistemas Especialistas 13. Ferramenta para Construção de Ses 14. Problemas Enfrentados pelos SEs Atuais 15. Exemplo de base de dados 16. Referências

3 Definição Ao iniciarmos o estudo de sistemas especialistas podemos citar duas definições importantes do filósofo Aurélio Buarque de Holanda Ferreira: Sistema: Conjunto de elementos, materiais ou idéias, entre os quais se possa encontrar ou definir alguma relação. Especialista: Pessoa que se consagra com particular interesse e cuidado a certo estudo. Conhecedor, perito.

4 Definição Desta forma podemos então citar a definição mais coerente para sistemas especialistas: Um sistema especialista é aquele que é projetado e desenvolvido para atender a uma aplicação determinada e limitada do conhecimento humano. Sistemas especialistas são programas destinados a solucionar problemas em campos específicos de conhecimento. Estes programas devem ter desempenho comparável ao dos especialistas humanos na execução dessas tarefas.

5 O que é um especialista? Identifica questões relevantes ao problema Resolve problemas complexos rapidamente Explica o resultado Aprende continuamente (reestrutura o conhecimento) Sabe quando aplicar exceções É humano

6 Como um especialista toma uma decisão? Para tomar uma decisão sobre um determinado assunto, um especialista o faz a partir de fatos que encontra e de hipóteses que formula, buscando em sua memória um conhecimento prévio armazenado durante anos, no período de sua formação e durante sua vida profissional, sobre esses fatos e hipóteses. E o faz de acordo com a sua experiência, isto é, com o seu conhecimento acumulado sobre o assunto e, com esses fatos e hipóteses, emite a decisão.

7 Como um especialista toma uma decisão? Durante o processo de raciocínio, vai verificando qual a importância dos fatos que encontra comparando-os com as informações já conhecidas no seu conhecimento acumulado sobre esses fatos e hipóteses. Neste processo, vai formulando novas hipóteses e verificando novos fatos; e esses novos fatos vão influenciar no processo de raciocínio. Este raciocínio é sempre baseado no conhecimento prévio acumulado.

8 Como um especialista toma uma decisão? Um especialista com esse processo de raciocínio pode não chegar a uma decisão se os fatos de que dispõe para aplicar o seu conhecimento prévio não forem suficientes. Pode, por esse motivo, inclusive chegar a uma conclusão errada; mas este erro é justificado em função dos fatos que encontrou e do seu conhecimento acumulado previamente. Um sistema especialista deve, além de inferir conclusões, ter capacidade de aprender novos conhecimentos e, desse modo, melhorar o seu desempenho de raciocínio, e a qualidade de suas decisões

9 O que é um Sistema Especialista? Um Sistema Especialista é aquele que é: Projetado e desenvolvido para atender a uma aplicação determinada e limitada do conhecimento humano capaz de emitir uma decisão, apoiado em conhecimento justificado, a partir de uma base de informações. Além de inferir conclusões, deve ter capacidade de aprender novos conhecimentos melhorando o seu desempenho de raciocínio, e a qualidade de suas decisões

10 Requisitos para um sistema ser considerado especialista Uma Linguagem de expressão dos conhecimentos fornecidos pelos especialistas Uma Base de Conhecimentos, para armazenar o conhecimento específico de uma determinada aplicação, que pode ser diretamente fornecida por um especialista ou acumulado pelo sistema ao fim dos experimentos. As bases de conhecimentos compreendem coleções de : Objetos, que são as conclusões a que o Sistema deve chegar; Atributos, que são propriedades que servem para caracterizar os objetos;

11 Requisitos para um sistema ser considerado especialista Um Motor de Inferência, programa relativamente geral que explora que explora o conhecimento da base precedente, considerando-a como fonte como fonte de informações. Os mecanismos de inferência podem ser de dois tipos : Encadeamento para diante: Neste tipo selecionam-se atributos até obter uma combinação deles que caracterize um objeto; Encadeamento para trás: Neste tipo seleciona-se um objeto, como sendo a hipótese de estudo, e busca-se determinar a viabilidade da aceitação dessa hipótese pela ocorrência ou não dos atributos adequados. Caso a hipótese falhe seleciona-se outra hipótese e prossegue-se com as tentativas.

12 Sistema Especialista x Sistema Convencional Sistema Especialista É baseado em uma busca heurística Trabalha com problemas para os quais não existe uma solução convencional organizada de forma algorítmica disponível ou é muito demorada Processo de inferência Manipula conhecimento Sistema Convencional É baseado em algoritmo Emite um resultado final correto Processa um volume de dados de maneira repetitiva Manipula dados

13 Especialistas Humanos x Especialistas Artificiais Especialistas Humanos Especialistas Artificiais Perecível Permanente Difícil transferir Difícil documentar Imprevisível Criativo Adaptativo Experiência sensorial Foco aberto Senso comum Fácil transferência Fácil documentar Consistente Sem inspiração Ensinado Estruturas simbólicas Foco estreito Conhecimento técnico

14 Por Que Usar Sistemas Especialistas De um modo geral sempre que um problema não pode ser algoritmizado, ou sua solução conduza a um processamento muito demorado, os Sistemas Especialistas podem ser uma saída, pois possuem o seu mecanismo apoiado em processos heurísticos. Estes podem não levar à solução do problema, mas na maioria das vezes conduzem às soluções de maneiras mais rápidas.

15 Por Que Usar Sistemas Especialistas Em um nível mais imediatista, uma decisão de um profissional de uma determinada área pode ser influenciada por elementos externos ao ser humano, e sua decisão poderá ser diferente para a mesma situação, de acordo com esses elementos. Um sistema especialista não sofre esse tipo de influência, e para mesmas condições deverá fornecer sempre o mesmo conjunto de decisões.

16 Classificação dos SEs segundo a Funcionalidade INTERPRETAÇÃO: Sistemas que inferem descrições de situações à partir da observação de fatos fazendo uma análise de dados e procurando determinar as relações e seus significados. DIAGNÓSTICOS: Sistemas que detectam falhas oriundas da interpretação de dados. MONITORAMENTO: Interpreta as observações de sinais sobre o comportamento monitorado.

17 Classificação dos SEs segundo a Funcionalidade PREDIÇÃO: A partir de uma modelagem de dados do passado e do presente, este sistema permite uma determinada previsão do futuro. PLANEJAMENTO: O sistema prepara um programa de iniciativas a serem tomadas para se atingir um determinado objetivo. PROJETO: Sistema capaz de justificar a alternativa tomada para o projeto final, e de fazer uso dessa justificativa para alternativas futuras.

18 Classificação dos SEs segundo a Funcionalidade DEPURAÇÃO: Trata-se de sistemas que possuem mecanismos para fornecerem soluções para o mau funcionamento provocado por distorções de dados. REPARO: O sistema desenvolve e executa planos para administrar os reparos verificados na etapa de diagnóstico. INSTRUÇÃO: O sistema de instrução tem um mecanismos para verificar e corrigir o comportamento do aprendizado dos estudantes.

19 Classificação dos SEs segundo a Funcionalidade CONTROLE: Sistema que governa o comportamento geral de outros sistemas (não apenas de computação). É o mais completo, de um modo geral, pois deve interpretar os fatos de uma situação atual, verificando os dados passados e fazendo uma predição do futuro. Apresenta os diagnósticos de possíveis problemas, formulando um plano ótimo para sua correção. Este plano de correção é executado e monitorado para que o objetivo seja alcançado.

20 Arquitetura de Sistemas Especialistas

21 Arquitetura de Sistemas Especialistas É o módulo básico do sistema especialista, contém o conhecimento do sistema, sob a forma de regras de produção, quadros e redes semânticas.

22 Arquitetura de Sistemas Especialistas Contém o interpretador de regras e o escalonador de regras.

23 Arquitetura de Sistemas Especialistas É a área de trabalho do sistema. Armazena informações, fatos e estruturas de suporte ao funcionamento do sistema, quando este efetua raciocínios.

24 Arquitetura de Sistemas Especialistas É a capacidade de questionamento, fornecida pelo usuário. Pode responder às seguintes perguntas: Como chegou a esta conclusão? Por que chegou a esta conclusão? Por que não chegou a tal outra conclusão?

25 Arquitetura de Sistemas Especialistas Possui recursos que permitem fazer acréscimos e alterações na base de conhecimentos.

26 Arquitetura de Sistemas Especialistas Permite ao sistema ampliar e alterar seu conhecimento. Obter conhecimento é a parte mais crítica de um sistema especialista.

27 Arquitetura de Sistemas Especialistas Interface do sistema com o usuário, elaborando uma linguagem orientada ao problema (processador de linguagem).

28 Arquitetura de Sistemas Especialistas Este módulo tem por objetivo de tornar transparente, para quem usa o sistema, toda a sua complexidade. Seu objetivo é uma comunicação o mais perto possível da linguagem natural. Este módulo é, ele próprio, um sistema especialista, e é um estudo à parte em inteligência artificial.

29 Linguagens para Construção de SEs - PROLOG PROLOG: é uma linguagem de programação declarativa que se especializa em raciocínio baseado em inferência. Ele usa a lógica especializada para derivar novos conhecimentos a partir de uma lista de regras conhecidas como uma base de conhecimento. A linguagem funciona bem para tarefas como provar teoremas matemáticos e construção de sistemas especialistas. Usada principalmente pela comunidade científica europeia que estuda inteligência artificial. Foi escolhida pelos japoneses como a linguagem dos computadores de quinta geração. Por isso tem recebido bastante impulso nos últimos anos.

30 Linguagens para Construção de SEs - PROLOG

31 Linguagens para Construção de SEs - LISP LISP: é uma das línguas mais antigas de alto nível de programação de computadores. Como uma linguagem de propósito geral, tem um rico conjunto de tipos de dados, bem como estruturas de dados internos (como listas, árvores e mapas). Ele também fornece um rico conjunto de funções que operam sobre esses tipos e estruturas de dados. Usada principalmente pela comunidade científica americana de pesquisas em inteligência artificial. Por esse motivo é uma linguagem bastante experimentada e com bastante confiabilidade e eficiência de desempenho.

32 Linguagens para Construção de SEs - LISP

33 Linguagens para Construção de SEs PROLOG x LISP A principal diferença entre as duas línguas é a forma como os problemas são descritos: Em Lisp, o programador deve descrever a forma como o computador vai resolver o problema. Em Prolog, o desenvolvedor não precisa descrever como, mas em vez lista as regras então aponta o programa para os resultados desejados.

34 Exemplos de Sistemas Especialistas Mycin se tornou notável por ter introduzido um conjunto de ideias originais que serviram de base para muitos dos Sistemas Especialistas em uso atualmente. Separação entre motor de inferência e base de conhecimentos. Seu objetivo é prover conselho a respeito de diagnóstico e terapia de doenças infecciosas. Aconselhamento pode ser muito útil, pois nem sempre o médico responsável é um especialista em infecções. Originalmente foi escrito na linguagem LISP, mas é possível sua implementação em PROLOG.

35 Exemplos de Sistemas Especialistas DENDRAL foi o primeiro Sistema Especialista. Trata espectros de massa e respostas magnéticas ao nível nuclear de modo a fornecer informação sobre a estrutura molecular de compostos desconhecidos. PROSPECTOR é um Sistema Especialista no domínio da geologia. Desenvolvido para auxiliar os geólogos na procura de depósitos minerais. pulmonares. PUFF é um sistema especialista dedicado ao diagnóstico de problemas

36 Exemplos de Sistemas Especialistas XCON foi o primeiro sistema especialista com utilização comercial. ARCA é um sistema especialista para diagnóstico de arritmias cardíacas. GATES é um sistema especialista para auxílio dos controladores de terra na atribuição das portas de chegada e partida dos voos. IDEA é um sistema especialista diagnóstico de avarias em subsistemas eletrônicos de carros

37 Ferramenta para Construção de SEs Expert SINTA é uma ferramenta visual para criação de sistemas especialistas que usa regras de produção desenvolvido pelo Laboratório de Inteligência Artificial da Universidade Federal do Ceará.

38 Exemplo de base de dados As doenças são: Meningite Dengue Malária Pneumonia Tuberculose Esclerose múltipla Mal de Parkinson Botulismo Os sintomas são: Dor De Cabeça Forte Vômito Febre Dor No Corpo Diarreia Delírio Dificuldade de respirar Tosse intensa Cor do corpo amarelada Perda progressiva da motricidade Tremedeira Inflamação na parte interna da boca Perda temporária da visão

39 Exemplo de base de dados Considere: diag( ) - Diagnóstico sint - Sintoma S - Uma lista contendo os sintomas de determinada doença tal que na cláusula diag, enquadra-se o corpo que possui os predicados sint. Os argumentos são comparados com os elementos da lista que se supõe que sejam iguais aos do átomo de tal predicado.

40 Exemplo de base de dados As regras para determinar os diagnósticos são: diag(s,meningite) :- sint(s,dor_de_cabeça_forte), sint(s,vômito), sint(s,febre). diag(s,dengue) :- sint(s,dor_de_cabeça_forte), sint(s,vômito), sint(s,febre), sint(s,diarreia), sint(s,dor_no_corpo). diag(s,malaria) :- sint(s,dor_de_cabeça_forte), sint(s,delírio), sint(s,febre). diag(s,pneumonia) :- sint(s,febre), sint(s,dificuldade_de_respirar), sint(s,dor_no_corpo). diag(s,tuberculose) :- sint(s,tosse_intensa). diag(s,hepatite) :- sint(s,dor_de_cabeça_forte), sint(s,cor_do_corpo_amarelada), sint(s,vômito). diag(s,esclerose_múltipla) :- sint(s,progressiva_perda_da_motricidade), sint(s,delírio). diag(s,mal_de_parkinson) :- sint(s,tremedeira). diag(s,botulismo) :- sint(s,tosse_intensa), sint(s,inflamação_na_parte_interna_da_boca), sint(s,perda_temporária_da_visão).

41 Problemas Enfrentados pelos SEs Atuais Fragilidade: Como os Sistemas Especialistas somente têm acesso a conhecimento altamente específicos do seu domínio não possuem conhecimentos mais genéricos quando a necessidade surge; Falta de metaconhecimento: Geralmente não possuem conhecimentos sofisticados sobre sua própria operação, portanto não conseguem raciocinar sobre seu próprio escopo e restrições. A aquisição do conhecimento continua sendo um dos maiores obstáculos a aplicação de tecnologia dos Sistemas Especialistas a novos domínios. Validação: A medição do desempenho de Sistemas Especialistas é muito difícil porque não sabemos quantificar o uso de conhecimento.

42 Referências Bibliográficas Sistemas%20Especialistas.pdf o_desenvolvimento_de_sistemas_especialistas