Palavras-chaves: Inteligência artificial. Sistemas especialistas. Base de conhecimento

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1 SISTEMAS ESPECIALISTAS E SUAS DEFINIÇÕES OLIVEIRA, Michel de Andrade Acadêmico em Sistemas de Informações, CTESOP, michelboom5@gmail.com RESUMO: O objetivo deste artigo é trazer uma definição ampla dos sistemas especialistas. Os Sistemas Especialistas são programas de computador que fazem parte das raízes da Inteligência Artificial, resolvendo problemas complexos que normalmente necessitariam dos conhecimentos especialistas de um humano no domínio alvo. Neste artigo iremos considerar suas principais características e componentes. Palavras-chaves: Inteligência artificial. Sistemas especialistas. Base de conhecimento INTRODUÇÃO Avanços em tecnologia de software de computador, juntamente com a queda dos preços dos hardwares, colocaram poderosos computadores nas mãos de até a mais pequena das organizações. O sistema especializado é um programa de computador que tenta imitar a decisão de um especialista durante os processos para tentar fornecer soluções para problemas específicos. DEFINIÇÃO DE SISTEMA ESPECIALISTA Para LEVINE (1988), IA é simplesmente uma maneira de fazer o computador pensar inteligentemente. Isto é conseguido estudando como as pessoas pensam quando estão tentando tomar decisões e resolver problemas, dividindo esses processos de pensamento em etapas básicas e desenhando um programa de computador que solucione problemas usando essas mesmas etapas. IA então, fornece um método simples e estruturado de se projetar programas complexos de tomada de decisão. Sistemas Especialistas são programas de computador

2 projetados para simular o comportamento cognitivo de resolução de problemas dos especialistas humanos em uma especificada e bem definida área. Um sistema especialista age ou comporta-se como um ser humano experiente em um campo ou área (STAIR, 1998, p.260). Esses programas contêm bancos de conhecimento, normalmente na forma de fatos e regras, juntamente com procedimentos para processar esse conhecimento para inferir soluções para problemas normalmente necessários de atenção humana. Além disso, o usuário é capaz de solicitar informações pertinentes ao problema no momento e obter explicações sobre o modo que o programa se comporta. Variam muito de sistemas de computação convencionais. Sistemas convencionais são baseados em algoritmos, claramente definidos, resolvendo suas tarefas uma de cada vez. Sistemas especialistas são capazes de raciocinar sobre dados e projetar conclusões utilizando as regras heurísticas. Heurísticas são conhecimentos adquiridos por meio da experiência prática para resolver problemas do dia-a-dia. O objetivo do sistema especialista é bastante específico, considerando o objetivo dos modelos psicológicos: os Sistemas especialistas são conhecidos por reproduzir o comportamento de especialistas humanos na resolução de problemas do mundo real, mas o domínio destes problemas é altamente específico. Inteligência artificial é a parte da ciência da computação que compreende o projeto de sistemas computacionais que exibam características associadas, quando presente no comportamento humano, à inteligência (BARR; FEIGENBAUM, 1981). CARACTERÍSTICAS A principal diferença entre um sistema especialista e um programa tradicional está na maneira como o conhecimento sobre o domínio do problema é codificado. Em aplicações tradicionais, o conhecimento sobre o domínio do problema é codificado tanto nas instruções propriamente ditas quanto nas estruturas de dados. Já na abordagem de sistema especialista, todo o conhecimento relativo ao domínio do problema é codificado exclusivamente nas estruturas de dados. Nenhum

3 conhecimento é armazenado nas instruções ou nos programas propriamente ditos. Vários benefícios surgem imediatamente dessa estratégia. Um exemplo pode ajudar a destacar a diferença entre a abordagem procedural tradicional e a abordagem de sistemas especialistas, como o exemplo do problema da declaração de imposto de renda. Na abordagem tradicional, as estruturas de dados armazenam as informações do contribuinte e das alíquotas de imposto, e um programa representa o conhecimento necessário para a declaração de imposto de renda, contendo os comandos que relacionam as informações do contribuinte com as alíquotas e os cálculos necessários para realizar a declaração. É essa representação do conhecimento que é difícil para um especialista em impostos compreender ou modificar. Na abordagem de sistema especialista, a informação sobre o contribuinte e as alíquotas, bem como os cálculos necessários, estão novamente armazenadas em estruturas de dados, mas o conhecimento que descreve o relacionamento entre elas também é armazenado nas estruturas de dados. O programa de um sistema especialista é independente do conhecimento do domínio do problema (no nosso exemplo, do conhecimento das alíquotas e rendas do contribuinte e do relacionamento entre elas, os cálculos) e serve para processar estruturas de dados independente da natureza do problema que essas estruturas descrevem. Por exemplo, há programas interativos específicos para capturar descrição de dados, programas para capturar e organizar as descrições, programas para processar as declarações que representam relacionamentos semânticos dentro do domínio do problema e um algoritmo para controlar a sequência de processamento e o foco. COMPONENTES DE UM SISTEMA ESPECIALISTA Há três componentes principais na arquitetura geral de um sistema especialista: um conjunto de declarações totalmente dependentes do domínio do

4 problema e que é chamado de base de conhecimento ou base de regras, um programa independente do domínio do problema (apesar de altamente dependente das estruturas de dados) chamado de motor de inferência, e a interface de usuário que é a ponte entre o sistema e o mundo real. INTERFACE DE USUÁRIO A interface de usuário de um sistema especialista se diferencia das interfaces comuns, por sua dinâmica de traduzir e adaptar a comunicação ente Homem e Máquina. De acordo com Waterman, é a parte do programa de computador que permite ao usuário comunicar-se com o sistema. A interface pergunta ou apresenta opções orientadas por um menu para passar a informação inicial ao usuário. Fornece meios de comunicar a resposta ou solução de um problema. A maior parte dos sistemas especialistas também fornecem ao usuário um resumo dos processos usados para chegar à solução. Isso permite que usuário siga a lógica envolvida e se torne mais confortável com o resultado. O sistema deverá permitir que o usuário, respondendo a perguntas formuladas pelo sistema, de forma simples, configure-o para fornecer diariamente um resumo, atualizado, das informações que lhe interessam, sem que tenham de ser solicitadas rotineiramente. Estes resumos deverão representar, por exemplo, uma visão global dos negócios empreendidos pela empresa, em comparação com outras empresas do ramo, caso o sistema possa receber informações de mercado, de fontes externas. ANALISADOR SEMÂNTICO O papel do analisador semântico é obter informações, analisá-las, por meio de um reconhecimento de regras gramaticais, e mandar a resposta para o motor de inferência que iniciará o processo de raciocínio e de pesquisa pelas informações mais convenientes para solucionar o problema atual.

5 BASE DE CONHECIMENTO Contém o conhecimento do domínio específico de alta qualidade, conhecimento que é necessário para a inteligência do sistema. O sucesso de um sistema especialista está na precisão e acurácia deste conhecimento. O QUE É CONHECIMENTO? Dados são uma coleção de fatos, a informação é organizada em forma de dados e fatos sobre o domínio do problema. Dados, informações e experiência se combinam para formar o conhecimento. A base de conhecimento de um sistema especialista é um estoque de ambos conhecimentos, fatual e heurístico. O conhecimento Fatual é muito aceito pelos Engenheiros do Conhecimento e estudantes do domínio do problema. O conhecimento Heurístico é prático, de julgamento preciso. REPRESENTAÇÃO DO CONHECIMENTO Este método é usado para organizar e formalizar o conhecimento na base do sistema e se encontra nas regras de programação SE-ENTÃO-SENÃO. AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO Para que um sistema especialista seja eficaz, ele precisa ser de alta qualidade, completo e acurado, e como ele depende totalmente do conhecimento guardado, este conhecimento precisar ser de altíssima qualidade. A base de conhecimento é formada pelo conhecimento escrito de diversos especialistas, estudantes e engenheiros. Os engenheiros do conhecimento são os responsáveis pela qualidade da interação, aprendizado rápido e habilidade de análise dos casos.

6 Os engenheiros adquirem informações de um especialista por meio de gravações, entrevistas e observações de campo. Então começa a categorizar e organizar a informação de uma maneira significativa, na forma das regras lógicas SE-ENTÃO-SENÃO, para serem usadas pelo motor de inferência. MOTOR DE INFERÊNCIA O uso de processos eficientes e regras pelo motor de inferência é essencial para se chegar a uma precisa e completa solução para o problema apresentado. Nos sistemas especialistas baseados em conhecimento, o motor de inferência adquire e manipula o conhecimento guardado para chegar a uma resposta ou solução apropriada. Já no sistema baseado em regras, aplica-se várias regras nos fatos, vindos de processos e regras anteriores. Então é adicionado o novo conhecimento na base se for necessário. ENCADEAMENTO PROGRESSIVO No encadeamento progressivo, o motor de inferência começa com o que é conhecido sobre as condições atuais e tenta inferir indutivamente o que é desconhecido. Sistemas com base em encadeamento progressivo são regidos pelos dados já adquiridos, são mais uteis em domínios onde há demasiadas respostas e tudo o que é conhecido para o programa são detalhes das condições atuais. ENCADEAMENTO REGRESSIVO Sistemas regressivos funcionam da maneira oposta, esses motores de inferência iniciam tomando os fatos na forma de hipóteses. Esse tipo de motor de inferência então tenta procurar evidências que suportem uma ou mais dessas hipóteses. Esse tipo de sistema trabalha de cima para baixo, com base nas hipóteses analisadas, são mais úteis quando um número pequeno de respostas é

7 requerido para a solução do problema. VANTAGENS Segundo Rezende (2003), os sistemas especialistas são aplicados em várias áreas das empresas, promovendo maior agilidade na tomada de decisões por parte dos gestores, oferecendo assim soluções produtivas, e mantendo a empresa com vantagem competitiva diante dos concorrentes. Para que um Sistema Especialista seja eficaz, as pessoas têm de ser capazes de interagir com ele facilmente. Para facilitar esta interação os sistemas devem ser capazes de: Explicar seu raciocínio: Em muitos dos domínios nos quais os sistemas especialistas operam, as pessoas não aceitarão resultados se não estiverem convencidas da precisão do processo de raciocínio que produziu aqueles resultados. Assim, é importante que o processo de raciocínio usado nesses programas proceda em etapas compreensíveis e que meta-conhecimento suficiente (conhecimento sobre o processo de raciocínio) esteja disponível para que as explicações dessas etapas possam ser geradas. Adquirir conhecimento novo e modificar o conhecimento antigo: Já que os sistemas especialistas derivam da riqueza das bases de conhecimento que eles exploram, é extremamente importante que essas bases de conhecimentos sejam o mais completas e precisas possível. Mas normalmente não existe nenhuma codificação padrão para esse conhecimento; ela existe apenas nas mentes dos especialistas humanos. Além disso, como o conhecimento pode ser alterado, torna-se importante separar o conjunto de operadores da base de conhecimento. Utiliza representação explícita do conhecimento. Programas fáceis de ler e de compreender. Capacidade de gerarem justificativas (Explicações).

8 Um sistema especialista é capaz de estender as facilidades de tomada de decisão para muitas pessoas. O conhecimento dos especialistas pode ser distribuído, de forma que possa ser utilizado por um grande número de pessoas. Ajuda a reduzirem 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. DESVANTAGENS Ausência de mecanismo automático de aprendizado. Processo longo e caro de extração do conhecimento. Exigências de declarações precisas dos especialistas. CONSIDERAÇÕES FINAIS Como demonstrado no artigo, existem muito mais vantagens do que desvantagens e dentre elas destacamos a praticidade no treinamento necessário para o uso do sistema, bem como a velocidade para a obtenção de respostas para a resolução dos problemas e a capacidade de gerarem explicações de qualidade. Sua arquitetura é simples, interface de usuário, motor de inferência e base de conhecimento, facilitando a representação explícita do conhecimento. A aplicação dos sistemas especialistas pode ser feita em praticamente todas as áreas, sistemas de interpretação, sistemas de diagnósticos, sistemas de projeto, sistemas de monitoração, sistemas de controle, aplicações dos sistemas especialistas. A figura do especialista, técnico ou cientista, é de extrema importância para os sistemas especialistas, no seu conhecimento a ser passado para o sistema, bem como a interface amigável para interagir com o mesmo.

9 REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS BARR A; FEIGENBAUM E.A. The Handbook of Artificial Inteligence, volume I-II. Willian Kaufmann Inc., Los Altos, California, LEVINE, R. I.; DRANG, D. E.; EDELSON, B. (1988). Inteligência Artificial e Sistemas Especialistas. São Paulo, McGraw Hill. REZENDE, D. A.; ABREU, A.F. Tecnologia da informação Aplicada a Sistemas de Informação Empresariais: O papel estratégico da informação e dos sistemas de informação nas empresas. 3 ed. São Paulo: Atlas, STAIR. Ralph M. Sistemas de Informação: uma Abordagem Gerencial. 2.ed. Rio de Janeiro: LTC, WATERMAN, D. A. (1986). A Guide to Expert System, Addison-Wesley Publishing Company, USA.