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IA: Sistemas Especialistas I Prof. Msc. Ricardo Britto DIE-UFPI [email protected]

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IA: Sistemas Especialistas I Prof. Msc. Ricardo Britto DIE-UFPI [email protected]

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Sistemas Especialistas

� Definições � Histórico � Sistemas Especialistas de Segunda

geração � Áreas de Aplicação e Classes de tarefas

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1960s: General-purpose Problem Solver (GPS)

�  Motivação: �  leis do pensamento + máquinas poderosas.

�  Funcionamento: �  ≅ planejamento + sub-goaling.

� ex. estou com fome => comer => pedir pizza => telefonar => ir para a sala => sair do quarto...

�  O Logic Theorist deu certo mas.... em geral, GPS não funcionam �  fraca representação de conhecimento. �  humanos são bons só em domínios restritos.

�  Solução => Sistemas Especialistas!!!

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Sistemas Especialistas (SE)

� Um tipo de Sistema Baseado em Conhecimento (knowledge-based system).

� Sistemas que empregam o conhecimento humano para resolver problemas que requererem a presença de um especialista.

� Área de aplicação de mais sucesso da IA.

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Sistemas Especialistas (SE)

� Utilidade: �  Capacitar não-especialistas; �  Servir de assistente a especialistas; �  Servir de repositório de conhecimento “valioso”

para a empresa; �  etc.

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1960s-1970s: Primeiros Sistemas Especialistas

� DENDRAL �  Inferir estrutura molecular de componentes

desconhecidos dadas a massa espectral e a resposta nuclear magnética.

�  Conhecimento especializado poda a busca por possíveis estruturas moleculares.

�  Fez sucesso: publicações científicas. �  Representação procedimental de conhecimento.

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1960s-1970s: Primeiros SE

� MYCIN �  Diagnosticar rapidamente meningite e

outras infecções bacterianas, e prescrever tratamento.

�  Representação de conhecimento baseada em regras probabilísticas (em torno de 500).

�  Fez sucesso: acima de 90% de acerto. �  Introduziu explicação e boa interface com

usuário.

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1960s-1970s: Primeiros SE

� MYCIN - Exemplo de regra

if the infection is meningitis and the type of infection is bacterial and the patient has undergone surgery and the patient has under gone neurosurgery and the neurosurgery-time was < 2 months ago and the patient got a ventricular-urethral-shunt

then infection = e.coli(.8) or klebsiella(.75)

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1980: Grande Boom dos SE

�  Problema da General Electric: �  Aposentadoria de David Smith: engenheiro

especialista em falhas de motores elétrico-diesel de locomotivas

�  Custo deste tipo de engenheiro �  Solução convencional

�  Treinamento de engenheiros novatos �  1980: Construção de CATS-1 (DELTA)

�  Meses de entrevista, 3 anos p/ primeiro protótipo �  Permite diagnostico em poucos minutos �  Existe um em cada oficina �  Dá treinamento: é amigável e explica decisões

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1970 & 1980: Avanços em SBC

� 1970s: Esforço para desenvolver melhores (e mais especializadas) �  Linguagens de representação de

conhecimento; �  Mecanismos de inferência.

� Conclusões �  O poder de um sistema é derivado do

conhecimento específico que ele possui, e não de esquemas de inferências e formalismo particular que ele emprega;

�  As linguagens existentes já bastam.

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SE: Conceitos Básicos

� Expertise �  Conhecimento especializado adquirido por longo

treinamento, leitura e experiência. � Especialista

�  Quem possui o conhecimento, experiência, métodos e a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e resolver problemas.

� Engenheiro de conhecimento �  Guia a aquisição, representação do conhecimento

especializado, bem como a implementação e refinamento do SE.

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Engenheiro de Conhecimento

Ferramentas, Linguagens

Sistema Especialista

Construtor de Ferramentas

Construtor do sistema

Especialista Equipe de Suporte

Usuário Final

Conhecimento Documentado

Adquire Conhecimento

Testa

Constrói

Constrói

Conecta

Coopera

Fornece Suporte

Usa Usa

Usa

Constrói

Personagens de um SE

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Sistemas Especialistas de Segunda Geração

�  Abandonaram a hipótese da transferência de conhecimento (i.e., Aquisição).

�  O especialista valida o modelo computacional proposto.

�  Aquisição guiada por modelos: reuso de ontologias e estruturas de inferência 1.  Decomposição de tarefas 2.  Caracterização das (sub)tarefas 3.  Busca de um modelo em uma biblioteca (ex. KADS -

http://www.commonkads.uva.nl/) 4.  Modelo = ontologia do domínio + estrutura de inferência 5.  Entrevista estruturada

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Defeitos do Equipamento de Áudio

diagnóstico ação

recofigurar consertar

Decomposição de Tarefas

� Exemplo: Falhas em equipamentos de áudio

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Interpretação Inferindo descrições das situações por observações

Predição Inferindo prováveis conseqüência de dadas situações

Diagnóstico Inferência de mal-funcionamento do sistema por observações

Projeto Configurando objetos sob restrição

Planejamento Desenvolvimento de plano(s) para realização de objetivo(s), meta(s)

Monitoração Comparando observações para planos, detectando exceções

ETC…

Categoria Problemas Abordados

Caracterização da Tarefa

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system’s structure

given (analysis)

modified (transformation)

constructed (synthesis)

solution type

sequence of steps (planning)

structure (design)

solution type

states (predict)

category (identification)

category type

discrepancy (monitoring)

faulty category (diagnosis)

decision class

(assessment)

model type

correct model (systematic diagnosis)

fault model (heuristic classification or

cover & differentiate)

Hierarquização das Categorias de Tarefas (Biblioteca KADS)

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is-a component

audio system

tape deck

speaker system

...

Modelo: Ontologia do Domínio de Áudio

Propriedades dos componentes •  deck: function (stop, play, rew, ff, pause) •  deck: power (on,off) •  amplifier: power (on,off) •  amplifier: input-signal (deck, turner, CD, VCR, Aux)

Testes com os componentes •  deck-power-switch (preessed, not pressed) •  input-selector (deck, turner, ...)

audio system

amplifier tape deck

speaker system

...

left speaker

right speaker

part-of

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Modelo: Ontologia do Domínio de Áudio Causa (regras causais)

•  deck: power = on and deck: function = play and cable-connection: deck amplifier = present CAUSES amplifier: input-signal = deck

•  amplifier: input-signal = deck and amplifier: input-selector = deck CAUSES amplifier: output-signal = deck

Indica •  deck-power-switch = pressed

INDICATES deck-power = on

•  input-selector = X INDICATES amplifier: input-signal = X

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Reclamação

Seleciona

Modelo do sistema

Decompõe

hipóteses Observação

Seleciona

descoberta

Especifica

norma Compara

diferença

Fonte de conhecimento Meta-classe

Modelo: Estrutura de Inferência (Raciocínio)

entrevistas

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Classes de Tarefas dos SE

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Áreas de Aplicação dos SE

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Benefícios e Limitações dos SEs �  Pontos positivos:

�  Criam repositórios de conhecimento; �  Aumentam a produtividade e a qualidade; �  Têm a habilidade de resolver problemas

complexos; �  Apresentam Flexibilidade e modularidade; �  Trabalham.

�  Pontos negativos: �  Transferência de conhecimento está sujeita a um

grande número de problemas; �  Avaliação de desempenho difícil; �  Só trabalham bem em domínios estreitos; �  Engenheiros de Conhecimento são raros e caros.