Inteligência Artificial. Raciocínio Baseado em Casos Conceitos Básicos

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1 Universidade Estadual do Oeste do Paraná Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas Curso de Bacharelado em Ciência da Computação Inteligência Artificial Raciocínio Baseado em Casos Conceitos Básicos Aula 1

2 Roteiro Referência Principal Introdução Conceito de caso Histórico Fundamentos Aplicações

3 Principal Referência Aamodt, Agnar; Plaza, Enric. Case-Based Reasoning: foundational issues, methodological variatins, and systems approaches. In: Artificial Intelligence Communications. IOS Press, v. 7, n. 1, pg , 1994.

4 Conceito Buscar uma solução semelhante para um problema atual, através do estabelecimento de graus de similaridade com uma experiência passada, armazenada na memória de casos (LABIC/ICMC)

5 Conceito Raciocínio Baseado em Casos (RBC) é uma técnica de Inteligência Artificial (IA) que procura reproduzir aspectos da cognição humana para resolver problemas específicos. Os sistemas de RBC simulam o ato humano de relembrar um episódio prévio para resolver um determinado problema em função da identificação de afinidades entre os mesmos.

6 Conceito Raciocínio Baseado em Casos (Case-based Reasoning System): É um método de resolução de problemas onde novos problemas são resolvidos adaptando-se soluções de antigos problemas similares.

7 Experiência vivida (Geber Ramalho) Exemplos práticos Os problemas de ouvido deste paciente são casos típicos de otite média - classificação Os sintomas de coração do paciente X podem ser explicados da mesma maneira com que foram explicados aqueles do paciente Y - soluções compiladas Minha casa é como aquela que foi vendida mais abaixo nesta rua por R$ ,00 mas ela tem uma vista melhor avaliações, comparações

8 Experiência vivida (Geber Ramalho) Exemplos práticos Para projetar este hospital, vou me basear naquele projeto que já elaborei, com um número de leitos parecido, embora tenha de adaptá-lo pois este é vertical - Concepção (design). Este caso deve ser decidido como no caso Santos versus Silva jurisprudência.

9 Conceito (von Wangenheim) Todas estas situações têm em comum o fato de que uma solução para um problema obtida no passado foi reutilizada para guiar a solução do problema na situação presente. A tecnologia de RBC pode ser vista de dois pontos de vista diferentes. Pode ser considerada como uma metodologia para modelar o raciocínio e o pensamento humanos Pode ser considerada como uma metodologia para construir sistemas computacionais inteligentes.

10 Conceitos Há analogia entre o raciocínio humano e o raciocínio reproduzido no sistema de RBC. Há dois pressupostos que fundamentam o emprego deste raciocínio (Leake, 1996): problemas similares têm soluções similares; e os tipos de problemas se repetem.

11 Conceitos A atuação do especialista em RBC está: Na definição do que é um caso; Na decisão sobre a maneira com que os casos são organizados na base de casos; Na definição de medidas de similaridade (o que faz um caso ser similar a outro); Na maneira como ajustar a solução da situação atual com base em uma solução anterior.

12 Conceitos A qualidade da solução do RBC depende: Da experiência prévia do Engenheiro de Conhecimento; Da habilidade de entender situações novas em termos de experiências passadas; Da competência para adaptação; Da competência para avaliação;

13 Experiência: o que há de valioso Sistemas Especialistas convencionais: Experiência Engenheiro de conhecimento Raciocínio baseado em casos: Regras Experiência CBR Experiência

14 Histórico do CBR O CBR tem suas raízes nos trabalhos de Roger Schank; Schank estudava a memória e a maneira como situações anteriores são recuperadas (padrões) tanto para resolver quanto para aprender (scripts).

15 Histórico do CBR O primeiro sistema CBR desenvolvido foi o Cyrus, criado por Janet Kolodner na Universidade de Yale, no grupo de Schank, no início dos anos 80. Ele situações de várias viagens e reuniões do secretário de estado americano Cyrus Vance. Objetivava encontrar uma situação diplomática anterior semelhante a uma questão colocada ao sistema e propor a solução adotada por Cyrus Vance na ocasião. Ex: encontro diplomático de Cyrus Vance em que o tema era Jerusalém.

16 Histórico do CBR (LABIC/ICMC) Name Application Year CYRUS MEDIATOR PLEXUS JUDGE SWALE CHEF MBRTalk JULIA HYPO COACH CASEY JOHNNY REFINER Episodic Memory Dispute Resolution Adaptive Planning Criminal Sentencing Case-Based Explanation Chinese Cooking Pronunciation of Words Catering Patent Law Football Coach Heart Failure Diagnosis Reading Knowledge Refinement

17 Histórico do CBR (LABIC/ICMC) Name Application Year PROTOS PRODIGY PATDEX CREEK KATE-CBR CCC+ ESTEEM ReMind CBR-Express INRECA Knowledge Acquisition Planning Diagnosis Diagnosis CBR-Shell Diagnosis CBR-Shell CBR-Shell CBR-Shell CBR-Shell

18 Raciocínio Baseado em Casos Aamodt & Plaza Raciocínio baseado em casos é um paradigma para solução de problemas. Basicamente, se resolve um novo problema relembrando uma situação similar e usando a correspondente informação e conhecimento para a nova situação.

19 Raciocínio Baseado em Casos Aamodt & Plaza Uma das maneiras usadas pelos seres humanos para resolver problemas é empregando e adaptando o conhecimento adquirido anteriormente, em situações semelhantes. Sabe-se também que seres humanos resolvem problemas utilizando a representação e utilização de diversos tipos de conhecimentos e combinando diversas formas de raciocínio. Assim, no CBR há um ciclo: aproveita-se experiências anteriores para resolver novos casos, e esses novos casos são armazenados e utilizados para resolver novos casos...

20 Conceito de Caso Um caso é um episódio vivido contém a descrição do problema e da solução exemplos: um paciente, um projeto arquitetônico, uma situação, uma causa jurídica, uma melodia, etc. Ou ainda: É a abstração de uma experiência descrita através de atributos devidamente valorados, que devem descrever não apenas o conteúdo da experiência, mas também, o contexto em que esta se passou (LABIC/ICMC) Caso (Aamodt e Plaza): É uma situação problema

21 Exemplo de Caso (von Wangenheim) Problema Caso1 não imprime preto Modelo Robotron Matrix 800 Luz de estado do papel Luz de estado tinta color Luz de estado tinta preta Estado do interruptor Diagnóstico Ação apagada apagada aceso ligado Cartucho preto vazio Troca do cartucho de tinta preta

22 Exemplo de Caso (von Wangenheim) atributos valores Problema Caso1 não imprime preto Modelo Robotron Matrix 800 Luz de estado do papel Luz de estado tinta color Luz de estado tinta preta Estado do interruptor Diagnóstico Ação apagada apagada aceso ligado Cartucho preto vazio Troca do cartucho de tinta preta problema solução

23 Exemplo de Caso (von Wangenheim) Problema Caso2 Impressora não funciona Modelo Robotron Matrix 600 Luz de estado do papel Luz de estado tinta color Luz de estado tinta preta Estado do interruptor Diagnóstico Ação apagada apagada apagada ligado Curto-circuito Troca da fonte de alimentação

24 Exemplo de Caso (von Wangenheim) atributos valores Problema Caso2 Impressora não funciona Modelo Robotron Matrix 600 Luz de estado do papel Luz de estado tinta color Luz de estado tinta preta Estado do interruptor Diagnóstico Ação apagada apagada apagada ligado Curto-circuito Troca da fonte de alimentação problema Solução

25 Exemplo de Caso atributos valores Problema Caso1 Impressora não funciona Modelo Robotron Matrix 600 Luz de estado do papel Luz de estado tinta color Luz de estado tinta preta Estado do interruptor Diagnóstico Ação Avaliação apagada apagada apagada ligado Curto-circuito Troca da fonte de alimentação Problema resolvido problema Solução

26 Quando usar CBR? Existe uma grande volume de dados históricos Os especialistas falam sobre seus domínio através de exemplos A experiência vale tanto quanto o conhecimento disponível nos livros texto Os problemas não são completamente formalizáveis Existe conhecimento para adaptação de casos Existem muitas exceções às regras

27 Funcionamento do CBR Recuperar Indexar problema novo caso (alvo) caso recuperado (fonte) novo caso (alvo) solução final caso aprendido Reter caso testado e corrigido base Revisar caso solução Reutilizar solução sugerida

28 Ciclo de um CBR Ciclo do CBR Dado um novo caso/problema: 1. recuperar o caso mais similar (ou casos); 2. usar novamente o conhecimento empregado no caso similar no novo; 3. revisar a solução 4. armazenar (ou não) a nova solução (ou partes dela) para outros problemas

29 Gargalo! 1)Representar conhecimento e 2) indexar O raciocínio do CBR é fortemente dependente das estruturas que contém o conhecimento e a coleção dos casos O primeiro problema é decidir o que armazenar em um caso, definindo uma estrutura apropriada para descrever os casos Definir um conjunto de Casos semente O próximo problema é decidir como os índices deveriam ser definidos, para bem recuperar / armazenar os casos existentes e novos.

30 Como representar casos? Pergunta chave O que é um caso no domínio abordado? Conteúdo Mínimo: descrição do problema e da solução Quantidade de casos Tamanho e composição (casos compostos) Distribuir bem no espaço de problema Formas de representação Vetores de características Frames, redes semânticas, lógica de primeira ordem...

31 Como indexar casos? Objetivo: dar ao sistema conhecimento sobre como armazenar e comparar casos Vocabulário de indexação índice = atributo, característica, predicado,... Normalmente há um vetor de características que representa cada caso; Dica Definir índices fáceis de representar e de combinar

32 Como recuperar casos? A recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes As maneiras (fórmulas) para verificar o grau de similaridade entre um caso novo e um caso armazenado podem ser bastante diferenciadas Simil ( X, Y) n w sim ( valor( a i= 1 i i = n i= 1 w i xi ), valor( a yi ))

33 Exemplo adaptado de Geber Ramalho Carro 1 ano = 2015 modelo = Gol marca = VW cor = vermelho Preço = Carro 2 ano = 2016 modelo = Golf marca = VW cor = azul Preço = Carro 3 ano = 2016 modelo = Palio marca = Fiat cor = azul Preço = Pesos ano = 2, modelo = 3, marca = 2, cor = 1, preco =1 Funções primitivas ano: (diferença 2) = 1; (2 < dif 4) = 0,5; (dif > 4) = 0 modelo: igual = 1; diferente = 0 marca: igual = 1; diferente = 0 cor: igual = 1; parecida = 0,5; diferente = 0 preço: (dif 2.500) = 1; (2.500 < dif < 1.000) = 0,5); (dif < 1.000) = 0

34 Como recuperar casos? A recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes 1) identificar as características : colher as informações do ambiente 2) pesquisar os índices : pelas informações montar uma string de características do novo problema e com ela pesquisar a base de índices 3) efetuar comparações : verificar qual dos índices tem maior grau de similaridade com a string de características (usar métricas e um limiar mínimo de similaridade)

35 Como recuperar casos? A recuperação é baseada na similaridade entre caso alvo e casos fontes 4) recuperar para a memória o caso mais apropriado Em resumo Etapas da recuperação Encontrar os N casos mais similares ao caso alvo Escolher o(s) melhor(es) caso(s) em relação ao alvo

36 Reuso de uma solução O reuso de soluções envolve as seguintes etapas 1) verificar as diferenças entre o novo caso e o recuperado; 2) adaptar o caso recuperado ao novo caso. Uma das maneiras de adaptar um caso é através da aplicação de operadores de transformação mudando um ou outro aspecto da resolução do problema recuperado.

37 Quais casos reter/descartar? Avaliação da solução aplicada 1) verificar a eficiência da solução aplicada; 2) definir um limiar p/eficiência 3) decidir sobre reter o caso e sua solução. Dica: armazenar 1) soluções que alcançam êxito; 2) soluções que não alcançam êxito.

38 Reuso de uma solução O reuso de soluções envolve as seguintes etapas 1) verificar as diferenças entre o novo caso e o recuperado; 2) adaptar o caso recuperado ao novo caso. Uma das maneiras de adaptar um caso é através da aplicação de operadores de transformação mudando um ou outro aspecto da resolução do problema recuperado. Inteligência; Aprendizagem!!

39 Funcionamento do CBR Recuperar Indexar problema novo caso (alvo) caso recuperado (fonte) novo caso (alvo) solução final caso aprendido Reter caso testado e corrigido base Revisar caso solução Reutilizar solução sugerida

40 Principais questões em um CBR Qual a natureza e conteúdo dos casos? Como representá-los? Como indexá-los de maneira a poder encontrá-los adequada e rapidamente mais tarde? Qual são os critérios para a escolha do melhor caso e como recuperá-lo? Como estruturar (organizar) os casos da base? Como adaptar o caso recuperado?

41 Aplicações Todas as classes de problemas dos SE s Diagnóstico Planejamento Escalonamento Interpretação Direito Cozinha Design Ensino...

42 Referências Aamodt, Agnar; Plaza, Enric. Case-Based Reasoning: foundational issues, methodological variatins, and systems approaches. In: Artificial Intelligence Communications. IOS Press, v. 7, n. 1, pg , Lâminas do prof. Geber Ramalho e Luís Otávio; RBC: Cristiane e Aldo von Wangenheim TCC da Mara Abel