Sistemas Baseados em Conhecimento e SHELLS. Sistemas Especialistas (SE) Áreas de Aplicação. IA, SBCs e SEs 20/10/2017

Transcrição

1 GERENCIAMENTO DE CONHECIMENTO E MINERAÇÃO DE DADOS Sistemas ados em e SHELLS Huei Diana Lee Curso Ciência da Computação / Programa Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação (PGEEC) Sistemas ados em (SBC) Programas computador que usam conhecimento representado explicitamente para resolver problemas Ou seja, SBCs são senvolvidos para serem usados em problemas que requerem uma quantida consirável conhecimento humano e perícia para serem resolvidos Pontos Importantes no Desenvolvimento um SBC Aquisição do : Gran gargalo na construção um SBC Ferramentas suporte a construção SBC Linguagens programação Shells Sistemas Especialistas (SE) SE são sistemas que são capazes oferecer soluções para problemas específicos num dado domínio ou que consigam aconselhar, uma maneira ou num nível comparável ao especialistas naquela área. Lucas and van r Gaag Princípios Sistemas Especialistas IA, SBCs e SEs s Aplicação Aplicativos IA SBCs { Exibem comportamento inteligente pela aplicação hábil heurísticas { Tornam o domínio conhecimento explícito e separado outras partes do sistema Diagnóstico Monitoramento Predição Planejamento Projeto Depuração Reparo Instrução Controle SEs { Aplicam conhecimento especializado em problemas difíceis existentes, sendo capazes explicar seu comportamento 1

2 Introdução aos SBCs Turing Para fazer com que um Sistema ado em chegue perto do sempenho um especialista humano, o sistema ve: ter gran quantida conhecimento disponível conseguir ter acesso a este conhecimento rapidamente e ser capaz raciocinar aquadamentecom este conhecimento Humano A Computador B Humano C SBC Difere sistemas convencionais no modo como incorpora o conhecimento Componentes Básicos SBC Sistemas ados em : + SBC têm dois componentes essenciais: Uma base conhecimento que captura (representa) o conhecimento específico do domínio Um motor inferência consistindo algoritmos para manipular o conhecimento representado na base conhecimento A base conhecimento é composta fatos e regrasque o sistema conhece sobre o domínio do problema é representado na base conhecimento usando: regras produção res semânticas frames entre outras SBCs também pom usar uma mistura técnicas (Sistemas Híbridos) Certeza do também po incluir probabilidas ou fatores incerteza para: melhorar o grau certeza na tomada cisões ajudar a resolver conflitos e melhorar recursos explicação Técnicas para lidar com incerteza incluem: Método Bayesiano Lógica Fuzzy 2

3 um SBC (BC) (MI) com usuário Dados (MCD) (ME) (BD) Dados Dados Contém informações necessárias, em nível um especialista, para solucionar problemas em um domínio específico Informação geralmente representada como regras produção, frames ou res semânticas Dados Responsável por aplicar as estratégias inferência e controle Usa uma linha raciocínio: Backward chaining ou encaamento regressivo Forward chaining ou encaamento progressivo Processa informações contidas na BC e BD, tentando encontrar uma solução para o problema no qual está trabalhando Encaamento Regressivo (Backward Chaining) MI utiliza linhas raciocínio que partem das metas a serem atingidas em direção aos dados É possível provar as metas especificadas a partir das informações disponíveis? Encaamento Regressivo (Backward Chaining) A direção da busca é das metas para os dados Se cond1 e cond2 e... condn Então ação1 direção da busca É possível provar as hipóteses a partir dos dados? 3

4 Encaamento Progressivo (Forward Chaining) Oposto backward chaining O que é possível concluir, ou seja, quais as metas que pom ser provadas a partir das informações disponíveis? Encaamento Progressivo (Forward Chaining) A direção da busca é dos dados para as metas ou hipóteses Se cond1 e cond2 e.. condn Então ação1 direção da busca O que pomos concluir a partir dos dados? É um processador linguagem projetado para processar e produzir comunicação orientada a problemas entre o usuário e o sistema Acionado pelo MI quando este necessita dados específicos Pergunta ao usuário e obtém as respostas, enviando-as ao MI Dados Dados A pedido do usuário, indica como o MI chegou a uma terminada conclusão ou porque realizou uma pergunta Dados Porque o sistema faz uma pergunta em particular? Como o sistema alcança a conclusão correta? Porque uma certa alternativa é rejeitada? Qual é a tática atual do sistema para alcançar a conclusão? A área (memória) trabalho do sistema armazena condições iniciais, hipóteses intermediárias e cisões, e soluções finais. Informação é classificada em três tipos: Planos (como resolver o problema); Agendas (ações potenciais a serem executadas) e Soluções (soluções candidatas e hipóteses intermediárias) Dados Armazena fatos duzidos a respeito do problema corrente Atualizada sempre que novas informações tornamse disponíveis Conteúdo geralmente scartado após execução 4

5 Dados Dados Componentes Adicionais Dados Tendo o núcleo um SBC, quais outros componentes são necessários? Um usuário Um modo dos usuários interagirem com o sistema Uma maneira se conseguir ajuda do sistema Um lugar para armazenar o conhecimento usado no trabalho Isso é necessário para se interagir com o motor inferência e a base conhecimento s SBCs são projetados para interagir com vários tipos usuários, agindo diferentes maneiras conforme as circunstâncias: Um leigo procurando ajuda direta - modo consultor Um estudante que quer aprenr - modo instrutor Um construtor SBC melhorando ou aumentando a base conhecimentos - modo acompanhante Um especialista - modo cooperativo Aquisição Como o sistema adquire conhecimento? Como o conhecimento é inicialmente trazido para ntro do sistema? Como o sistema adquire novos conhecimentos? Como este conhecimento po ser testado? Quais componentes necessitamos acrescentar ao sistema para realizar estas funções? 5

6 Especialista Adquirir conhecimento especialista para uma base um SBC envolve: Obter informação dos especialistas e/ou fontes documentadas; Classificação sta informação em clarativa (factual) e procedural ; Codificação sta informação num formato utilizado pelo SBC; e Verificação consistência do conhecimento codificado com o conhecimento existente no sistema. O Engenheiro do A equipe Engenheiro do realiza as seguintes tarefas: Estrutura a área do problema; Interpreta, traduz e integra conhecimento especialista ao sistema; Traça analogias; Apresenta contra exemplos; Traz a luz conceitos difíceis; e Verifica a consistência do conhecimento. Refinamento do Futuros SBCs porão ser capazes monitorar, analisar, aprenr e melhorar suas próprias performances, resultando numa base conhecimento mais aprimorada e num raciocínio mais efetivo Entretanto, nos SBCs atuais esta tarefa é realizada pelo Engenheiro SHELLS Shell um SBC Shell um SBC é um SBC com uma base conhecimento vazia Shells são stinadas a permitir que nãoprogramadores usufruam dos esforços programadores que já resolveram um problema similar. Jackson Introdução a Sistemas Especialistas Processo Desenvolvimento SBC Aquisição Projeto 6

7 Processo Desenvolvimento SBC Estudo Viabilida Aquisição Desenvolvimento Metas Refinamento do Domínio ProjetoEscolha da Equipe Projeto Intificação Fontes Processo Desenvolvimento SBC Aquisição Adquirir, Projeto Organizar & Estruturar o Documentação - Dicionário Processo Desenvolvimento SBC Aquisição Projeto Definição da Estrutura & Organização do Definir Métodos para Processamento Selecionar Ferramenta Software Documentação Processo Desenvolvimento SBC Aquisição Projeto Codificação Documentação do Sistema Manual do Processo Desenvolvimento SBC Exploração Aquisição Projeto Refinamento Validação & Verificação Processo Contínuo.. fases se misturam Processo Desenvolvimento SBC Reformulação Exploração Aquisição Projeto Refinamento Mudança nos Requisitos do Sistema Aquisição Contínua Avaliação do Sistema em Andamento 7

8 (V V) Há uma necessida assegurar que o sistema: Funcione Forneça resultados verdairos (corretos) Satisfaça os requisitos do cliente O IEEE fine V V: Verificação: Processo que termina se os produtos uma dada fase senvolvimento do software satisfazem todos os requisitos estabelecidos durante a fase anterior. O sistema foi construído corretamente? O IEEE fine V V: Validação: Processo avaliar software no fim do processo senvolvimento para assegurar que está acordo com os requisitos do software. É o sistema certo? As estratégias teste mais eficazes são constituídas vários testes pequenos e separados O sistema po ser testado com um conjunto estruturado problemas teóricos, e com problemas reais O sempenho po ser avaliado pela comparação informações históricas ou com recomendações paralelas especialistas Técnicas validação incluem: Simulação Turing Revisão por especialista(s) Revisão pelos usuários finais Problema: Quais características vem ser avaliadas? Índice acerto Velocida Facilida Uso Flexibilida Robustez Comportamento Erro 8

9 Problema: Qual o benchmark utilizado para sempenho? Tão bom quanto um especialista razoável? Tão bom quanto os melhores? Melhor que qualquer especialista humano? Como dizer se é ou não? Quem po julgar melhor o sempenho do melhor especialista? Problema: Escolha Dados Exemplo Os dados teste são realistas? Como o sistema trata dados inválidos? E se dados reais forem raros? Exemplos Shells para SBC Expert SINTA: baseado em regras. intuitiva. CLIPS: baseado em regras. Interação mediante linguagem específica JESS : ada em regras e objetos. Free(se pesquisa) Mike : ada em regras. Free RT-Experts : ada em regras (para sistemas tempo real). Shareware Consirações Finais Quando senvolver um SBC? A tarefa tem um domínio bem limitado? Especialistas são necessários em vários locais? A falta um especialista afeta a tarefa? É preciso a retenção conhecimento e/ou Justificável o Desenvolvimento um SBC Referências Expert Sinta CLIPS Baranauskas, J.A.; Material aula. Giarratano, J.; Riley, G. Expert Systems: PrinciplesandProgramming. Boston, USA: PWS PublishingCompany, Bratko, I.; Prolog Programmingfor Artificial Intelligence, 3rd Edition, Pearson Education, Russell, Stuart J. & Norvig, Peter. Inteligência Artificial, 2ª edição, Campus,