5- CAI - APLICAÇÃO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL [SLIDES]

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Controle & Automação
Sistemas baseados em (IA)
Inteligência Artificial
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IA se refere amplamente a qualquer comportamento
semelhante ao do humano apresentado por uma máquina
ou sistema. Na forma mais básica da IA, os computadores
são programados para “imitar” o comportamento humano
usando dados extensivos de exemplos anteriores de
comportamento similar. [hpe.com/br/pt/what-is/artificial-intelligence].
"É a parte da ciência da computação envolvida no projeto
de sistemas que exibem características que associamos
com inteligência no comportamento humano." [Barr e Feigenbaum, 1981].
Definição Inteligência Artificial (IA)
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Qualquer aplicação computacional que execute tarefas,
consideradas pelos seres humanos como "inteligentes", pode ser
denominado um sistema baseado em inteligência artificial.
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O processo de "pensar" e "decidir" do ser humano apresenta as
seguintes características:
 Raciocínio - é o processo de inferência a partir de objetivos, fatos e
conhecimento; visando obter possíveis ações. Ele está associado à
previsão e ao planejamento;
 Decisão - é o processo que, considerando as incertezas e as
preferências, escolhe apenas uma ação dentre diversas alternativas,
para o problema em questão;
 Aprendizagem - é o processo que, a partir dos resultados
alcançados por uma decisão, valoriza ou não, no futuro, decisões
semelhantes.
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Um sistema de inteligência artificial está interessado em
modelar e implementar em computadores, programas que
possuam uma ou várias dessas características.
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Modelo de Percepção de Stephen Kosslyn - IA
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A primeira aplicação de um sistema utilizando os conceitos de
inteligência artificial surgiu em 1955 com o programa
"LogicTheorist", que era capaz de provar teoremas
matemáticos e resolver problemas de uma maneira "humana".
Sistemas baseados em Inteligência Artificial (IA)
Simon e Newell discutiram a
possibilidade de ensinar as máquinas
a pensar e deram origem a um
programa que poderia provar teoremas
matemáticos como os Principia
Mathematica de Alfred North
Whitehead e Bertrand Russell.
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O programa deveria ser projetado especificamente para
imitar a proeza de resolução de problemas exibida por
pessoas reais (humanos). O resultado seria então
desenvolver um programa que poderia pensar como um
matemático humano adequado. No entanto, para executar
o programa, Simon e Newell precisariam da ajuda de um
programador de computador.
No lugar de realizar uma busca sistemática ou exaustiva, o
programa realizava uma busca seletiva. Sabe-se que o
humano costuma usar os seus conhecimentos de forma a
obter a solução do seu problema sem analisar todas as
possibilidades, agindo de uma maneira seletiva [Rich e Knight, 1994].
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Várias são as técnicas na área de IA utilizadas para se
obter diversos tipos de sistemas "inteligentes", por
exemplo:
Sistemas especialistas; 
Sistemas baseados na lógica "fuzzy"; 
Sistemas baseados em redes "neurais"; 
Sistemas baseados em algoritmos genéticos. 
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Principais Áreas da Inteligência Artificial
Existe uma vasta quantidade
de áreas compondo a grande
área da IA, assim, não é uma
tarefa fácil enunciar, de
maneira completa, todas elas,
o que tem levado a algumas
contradições entre diferentes
autores.
Mesmo assim, merecem
destaque as seguintes áreas:
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Robótica - Dispositivos robóticos têm se tornado muito
comuns na indústria, sendo capazes de realizar tarefas
que exigem grande força e precisão.
Também, existem trabalhos que precisam ser realizados
em ambientes muito perigosos, como é o caso de tarefas
em águas profundas nas plataformas de petróleo e outros
no espaço (lua, outros planetas).
Embora a habilidade para realizar estas tarefas seja de
grande importância, a área da robótica busca, cada vez
mais, embutir nos dispositivos alguma inteligência,
tornando-os capazes de tomar algumas decisões que
podem ser imprescindíveis em alguns momentos.
Principais Áreas da Inteligência Artificial
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Visão por computador - Esta área tem como objetivo
desenvolver a capacidade de extrair informações do
ambiente a partir de imagens obtidas a partir dele. As
aplicações são as mais diversas, porém, os desafios a
serem enfrentados também são muito grandes.
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Processamento de linguagem
natural - A capacidade de aprender
línguas é uma das habilidades mais
importantes das pessoas, e dotar
as máquinas desta aptidão é uma
ambição bastante antiga, o que
tornaria possível a tradução on-Iine
de conversas entre pessoas de
diferentes etnias e áreas do
conhecimento humano.
Principais Áreas da Inteligência Artificial
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Sistemas especialistas - São sistemas que a partir do
processamento de uma base de conhecimentos,
conseguem fornecer respostas sobre um determinado
domínio a um usuário. Na prática, são usados para auxiliar
a tomada de decisões em áreas como a medicina,
engenharia, matemática, administração e muitas outras.
Por causa da sua simplicidade, esta área se tornou uma
das mais populares, com o maior número de aplicações de
sucesso em IA.
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Reconhecimento de
padrões - Esta área
envolve uma grande
quantidade de tarefas,
como reconhecer faces,
gestos, palavras escritas
e faladas, e o próprio
ambiente. Assim, está
bastante relacionada com
a área da visão
computacional.
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Bases de dados inteligentes -
Consiste em adicionar às
bases de conhecimento a
habilidade de raciocinar, de
modo que seja possível gerarresultados novos. Esta área
usa várias técnicas de
mineração de dados, que
também pode ser considerada
uma área da IA.
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Prova de teoremas - Embora
os teoremas sejam conhecidos
apenas na matemática, as
estratégias usadas para as
suas demonstrações podem
ser empregadas na solução de
problemas em diversas áreas,
pois, consiste na definição de
sequências lógicas de ações
que levam de uma situação
inicial (hipótese) até o objetivo
final (tese).
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Jogos - A atuação em um jogo envolve o uso de
estratégias e raciocínio, próprio de seres inteligentes.
Assim, ao longo dos anos, a área de jogos tem sido um
laboratório importante para o desenvolvimento de várias
técnicas de IA. Atualmente, vários jogos de última geração
agregam técnicas de IA, o que significa que os
personagens controlados pela máquina tem o seu
comportamento alterado dependendo do tipo de
comportamento do usuário ou, ainda, modificam sua
estratégia após uma derrota, caracterizando um
aprendizado com a sua própria experiência.
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Por causa da interdisciplinaridade entre as áreas, é fácil
observar uma grande conexão entre todas elas.
Assim temos o reconhecimento de padrões sendo usado
no processamento de linguagem natural e na visão
computacional e, mais ainda, todas estas aplicações
podem estar embutidas dentro da robótica, buscando
atingir o grande objetivo da IA, que é a construção de
um robô capaz de se fazer passar por um humano.
De fato, a grande dificuldade para se atacar todos os
desafios de IA, tem sugerido que uma boa maneira para
resolvê-los é através de uma divisão de tarefas, que são
mais fáceis de serem solucionadas.
Principais Áreas da Inteligência Artificial
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A intenção de construir seres
inteligentes é bem antiga,
porém, ao longo dos tempos,
o seu desenvolvimento
esteve várias vezes
relacionado com a ficção,
como na obra Frankenstein,
de Shelley, afastando as
pesquisas mais sérias.
Projetos Importantes em Inteligência Artificial
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Entretanto, há algum tempo, a IA tem atraído a atenção
para aplicações mais práticas, possibilitado o surgimento
de projetos importantes na área, merecendo destaque:
O projeto de computadores de 5ª geração do Japão;
O projeto Alvey, da Inglaterra;
O projeto Espirit, da comunidade europeia;
O projeto Arranque, da Rússia e;
O programa Darpa, dos EUA.
Projetos Importantes em Inteligência Artificial
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Teste clássico desenvolvido por Alan Turing, cujo propósito é
determinar se uma máquina possui inteligência ao "nível humano".
Neste teste, dois seres humanos, A e B, e um computador C, são
colocados em um ambiente de forma que não haja comunicação entre
A, B, C, a não ser através de um dispositivo do tipo terminal de
computador.
O Teste de Turing
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O humano A representa o papel do interrogador e seu
objetivo é descobrir, analisando as respostas de B e C,
qual deles é o computador.
Caso A não consiga determinar, com um mínimo de 50%
de precisão, qual dos dois (B ou C) é o outro humano, e tal
resultado seja confirmado por outras pessoas
representando o papel de A e B, diz-se que o computador
C passou pelo teste de Turing e, portanto, a máquina
simula a inteligência humana.
O QI da máquina C também pode ser obtido com este
teste, sendo dado pela média dos QI’s das pessoas
convencidas pelo programa sob teste.
O Teste de Turing
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Embora o teste tenha sido proposto por Turing nos anos
50, as máquinas atuais ainda apresentam dificuldades
para serem aprovadas pelo mesmo.
Ao longo dos anos, surgiram vários programas que
procuram apresentar um comportamento bastante
humano, como é o caso do programa ELIZA, um dos
primeiros programas propostos para ser aprovado no teste
de Turing.
ELIZA foi o primeiro software para simulação de diálogos,
os chamados “chatbots”, os "robôs de conversação".
O Teste de Turing
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Trata-se de um programa projetado para se comportar
como um psicanalista rogeriano, capaz de manter um
diálogo muito interessante com os seus usuários.
E se você tem facilidade com o inglês, acesse este link
http://www.masswerk.at/elizabot/ e converse diretamente
com a Eliza, em uma implementação desenvolvida em
JavaScript!
Outros exemplos de programas similares, mais recentes e
mais eficazes são encontrados em:
www.alicebot.org e www.inbot.com.br.
Teste de Turing – Programa Eliza
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Teste de Turing – Programa Eliza
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Você: Oi Ed, você gosta de esportes?
Robô Ed: Sobre que esporte você quer conversar?
Você: Futebol
Robô Ed: Não sou muito ligado em futebol, mas acho um bate bola legal.
Você: Você torce para algum time?
Robô Ed: Torço pelo Brasil! E você?
Você: O que você acha desta crise econômica mundial?
Robô Ed: As crises econômicas costumam deixar as pessoas
preocupadas, mas depois de algum tempo a economia vai se
recuperando. Há coisas muito mais difíceis de se recuperar. Os danos
feitos à natureza, por exemplo. Sabe quanto tempo uma reles latinha
jogada no ambiente demora para se decompor?
Teste de Turing – Diálogo Robô ED (segundo site)
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Uma importante questão, levantada por Turing é, se as
máquinas podem realmente pensar?
Para responder a esta questão é preciso entender no que
consiste o processo de pensar. Muitas vezes este
processo está apenas relacionado ao ato de resolver
problemas que, geralmente, consistem de várias
alternativas em que uma delas deve ser escolhida.
Neste caso, os computadores podem ser usados
empregando diferentes abordagens, como:
Árvores de possibilidades (nem sempre viáveis) e;
Heurísticas (estratégias para cortar caminho).
Teste de Turing
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De fato, a máquina possui várias capacidades que
favorecem a construção da IA, como:
Grande habilidade com operações matemáticas;
Uso de linguagens de programação;
Serem determinísticas e;
Poderem realizar inferências de estados futuros.
Teste de Turing
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ENGENHARIA MECATRÔNICAPor outro lado, sempre surge a questão de que as máquinas só podem fazer
aquilo para o que foram programadas, logo, não podem aprender, pensar ou
criar.
Porém, uma consideração importante é que as pessoas podem pensar,
aprender, criar porque o seu programa biológico assim as dotou, inclusive com
a capacidade de alterar o seu próprio programa. Então, um programa de
computador também pode ser construído de modo a ter estas capacidades,
incluindo: auto-análise, auto-diagnóstico, auto-correção e auto-
aperfeiçoamento, levando, assim, ao aprendizado.
Atualmente os pesquisadores têm dedicado menos esforço para construir
máquinas capazes de serem aprovadas no teste de Turing, pois, parece mais
interessante estudar os princípios básicos da inteligência do que reproduzir um
ser inteligente.
Com certeza, as várias experiências mal sucedidas do passado ainda
contribuem para tornar as metas atuais mais realistas e, consequentemente,
mais modestas.
Teste de Turing
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São estratégias que podem conduzir a solução de algum
problema de maneira mais rápida que a investigação de todas as
possibilidades de respostas.
Um exemplo simples de uso de heurística pode ser aquele em que
uma pessoa perdida em uma floresta procura encontrar água. Neste
caso, ela sempre segue na direção das áreas mais baixas do terreno,
pois, em geral, lagos e rios são encontrados nestes locais. Deste
modo, a busca é acelerada, pois muitos locais deixam de ser
procurados (no topo de um morro, em cima das árvores, em cima de
uma pedra, etc).
Embora o uso de uma heurística não garanta a solução e, muito
menos, que a solução ótima seja encontrada, o uso de heurísticas
se torna a única possibilidade em casos nos quais o número de
possibilidades para resolver o problema se torna impossível de
ser processado.
Heurísticas
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Um exemplo de problema desta natureza é o jogo de Damas, para o
qual, tem-se aproximadamente 100 x 1036 estados possíveis, o que
torna a sua exploração completamente inviável. Então, os programas
implementados testam alguns lances futuros (a mesma heurística
usada pelas pessoas), avaliam resultados obtidos e executam a jogada
que apresenta o maior ganho.
Escolhas bem sucedidas são valorizadas, enquanto que as mal
sucedidas são eliminadas, ou seja, os programas podem anotar as
partidas vencidas juntamente com os lances que levaram a vitória,
assim como as partidas perdidas juntamente com os lances que
levaram a derrota, de modo a se obter também um aprendizado com
as experiências.
Com isto, além do programa contar com todas as estratégias
construídas na sua programação inicial, ele também irá aprender
novas estratégias, conforme vai disputando novas partidas.
Heurísticas
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Talvez, o desafio final da IA seja a implementação de uma
característica muito importante das pessoas, embora, nem
sempre bem desenvolvida em todas elas, que é o bom
senso. Esta habilidade permitiria às máquinas entenderem
o momento adequado para se contar uma piada, avaliar os
diferentes contextos de uma mesma situação, ou entender
diferentes sentidos para uma mesma resposta, por
exemplo, observando a entonação usada pelas pessoas,
no caso de frases pronunciadas com algum sarcasmo.
Desafio final da Inteligência Artificial
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A Inteligência Artificial (IA) surgiu na década de 50 com o objetivo de
desenvolver sistemas para realizar tarefas que no momento são
melhores realizadas por seres humanos do que por máquinas, ou não
possuem solução algorítmica viável pela computação convencional.
Uma das metas em IA é ter uma máquina que simule com exatidão as
atividades da mente humana (Py - 2009). De acordo com o autor ela
pode ser dividida em três áreas de pesquisa independentes: uma
conhecida por processamento da linguagem natural, outra, pelo
desenvolvimento de robôs inteligentes, e a terceira, através do
desenvolvimento de programas que utilizem o conhecimento
simbólico para simular o comportamento de especialistas humanos. O
intuito principal desta última área é usar o conhecimento dos
especialistas através de uma máquina que permita o armazenamento,
sequenciamento de informações e a autoaprendizagem. Estas
características definem um Sistema Especialista.
O que são Sistemas Especialistas (SE)?
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Os sistemas especialistas são uma subárea da
Inteligência Artificial onde se aplica um conhecimento
especializado sobre problemas difíceis do mundo real.
Sistemas Especialistas são sistemas que solucionam
problemas que são resolvíveis apenas por pessoas
especialistas (que acumularam conhecimento exigido) na
resolução destes problemas.
O que são Sistemas Especialistas (SE)?
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Uma das técnicas de IA que mais possuem aplicações é a de
sistemas especialistas, ou de sistemas baseados em
conhecimentos. Diferentemente dos sistemas clássicos onde os
dados de um problema são tratados sequencialmente para se obter um
resultado, no sistema especialista existe um motor de inferência que
utiliza os dados disponíveis e os conhecimentos armazenados na sua
base para gerar novos dados de forma interativa
até se chegar à solução do problema.
Nestes sistemas, os conhecimentos necessários à solução de um
determinado problema são obtidos e organizados em uma base de
conhecimentos através de regras e/ou procedimentos. A obtenção
desses conhecimentos ou competências, e a organização explícita dos
mesmos através de regras são a parte mais difícil e consumidora de
tempo no desenvolvimento de um SE [Waterman, 1986].
O motor de inferência é o coração dinâmico do SE. Este módulo
contém um conjunto de algoritmos de busca para explorar a base de
conhecimentos e gerar as conclusões e resultados desejados [Lavet, 1987].
Este motor de inferência é portanto um conjunto de regras de
inferência ou raciocínio.
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Observa-se que a estrutura do sistema especialista da
figura A é bem parecida como modelo de tomada de
decisão do ser humano apresentado na figura B.
O que são Sistemas Especialistas (SE)?
A B
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Uma parte também muito importante de um SE é a sua
interface com o usuário e com outros sistemas
computacionais, onde são solicitadas novas informações e
obtidos novos dados.
O que são Sistemas Especialistas (SE)?
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Os sistemas especialistas tentam, portanto incorporar
nos programas algumas das características
associadas ao pensamento e à inteligência humana,
tais como raciocínio, memória, capacidade de decisão
e planejamento. Eles têm sido aplicados com sucesso
para organizar e disponibilizar uma grande quantidade
de conhecimentos de certas áreas específicas.
O que são Sistemas Especialistas (SE)?
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ESTRUTURA BÁSICA DE UM SISTEMA ESPECIALISTA
A estrutura básica para um sistema especialista, é
constituída por três elementos fundamentais: base de
conhecimento, motor de inferência e interface com o
usuário, conforme pode ser observado na figura abaixo:
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Base de Conhecimento/informações de diversas fontes
A base do conhecimento não é uma simples coleção de
informações. A tradicional base de dados com dados,
arquivos, registros e seus relacionamentos estáticos é aqui
substituída por uma base de regras e fatos e também
heurísticas que correspondem ao conhecimento do
especialista, ou dos especialistas do domínio sobre o qual
foi construído o sistema.
Esta base de regras e fatos interage com o usuário e com
o motor de inferência, permitindo identificar o problema a
ser resolvido, as possibilidades de solução e o processo de
raciocínio e inferência que levam a conclusões sobre o
problema submetido ao sistema.
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O Motor de Inferência
O motor de inferência é um elemento essencial para a
existência de um sistema especialista. É o núcleo do
sistema.
É por intermédio dele que os fatos e regras e heurística
que compõem a base de conhecimento são aplicados no
processo de resolução do problema .
A capacidade do motor de inferência é baseada em uma
combinação de procedimentos de raciocínios que se
processam de forma regressiva e progressiva.
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Na forma de raciocínio progressivo, as informações são
fornecidas ao sistema pelo usuário, que com suas
respostas, estimulam o desencadeamento do processo de
busca, navegando através da base de conhecimento,
procurando pelos fatos, regras e heurísticas que melhor se
aplicam a cada situação.
O sistema continua nesta interação com o usuário, até
encontrar a solução para o problema a ele submetido.
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O Motor de Inferência - Forma progressiva
No modelo de raciocínio regressivo, os procedimentos de
inferência dão-se de forma inversa. O sistema parte de
uma opinião conclusiva sobre o assunto, podendo ser
inclusive oriunda do próprio usuário, e inicia uma pesquisa
pelas informações por meio das regras e fatos da base de
conhecimento, procurando provar se aquela conclusão é a
mais adequada solução para o problema analisado.
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O Motor de Inferência - Forma regressiva
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A Interface com o Usuário
A Interface com o usuário final é talvez o elemento em que os
desenvolvedores de sistemas especialistas dedicam mais tempo
projetando e implementando.
Os procedimentos heurísticos são informais. Um problema submetido
a um sistema especialista é endereçado por estratégias de busca. O
sistema sempre retém elementos de memória que permitam o encaixe
e o desencadeamento com outra estratégia, sempre marcando o
caminho percorrido.
Para que isto ocorra, é necessário que a interface com o usuário
seja bastante flexível. Assim, a interação entre sistema especialista e
usuário conduz um processo de navegação, eficiente, na base de
conhecimento, durante o processamento das heurísticas.
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A Interface com o Usuário
A interface com o usuário flexível permite que o usuário
descreva o problema ou os objetivos que deseja alcançar.
Permite, ainda, que usuário e sistema adotem um modelo
estruturado de consultas.
Isto facilita o processo de recuperação do caminho
percorrido pelo sistema em tentativas de solucionar o
problema. Este caminho, denominado trace é muito
importante, pois é a base de pesquisa para o
desenvolvimento do processo de explanação.
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O processo de explanação
� consiste na explicação, quando requerida pelo usuário, sobre o
"porquê" e o "como" que o sistema chegou a determinada conclusão,
rumo à solução do problema analisado. Neste momento, o sistema
realiza um processo inverso de busca, percorrendo as trilhas utilizadas
e marcadas durante a sessão de consulta e apresentando todos os
argumentos que o levaram à solução apresentada.
� Este processo é muito importante e proporciona ao usuário subsídios
para julgar se adota ou não a solução apresentada pelo sistema
especialista.
� Ainda, pode-se considerar o processo de explanação como importante
instrumento que poderá ser utilizado para o treinamento do usuário,
uma vez que apresenta conceitos teóricos e aplicações práticas.
� A interface com o usuário pode assumir formas variadas, dependendo
de como foi implementado o sistema especialista.
� De qualquer forma, a interface com o usuário procura tornar o uso do
sistema fácil e agradável, eliminando-se as complexidades.
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EXEMPLOS DE SISTEMAS ESPECIALISTAS
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ARQUITETURA PARA O SISTEMA ESPECIALISTA PARA
GERENCIAMENTO DA INFORMAÇÃO (SEGI)
Um sistema de gerenciamento da informação, deverá ser
construído a partir da integração dos seus elementos
básicos: interface com o usuário, base do
conhecimento e motor de inferência, que podem ser
visualizados no diagrama apresentado, na figura a seguir:
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Diagrama de Contexto de um sistema especialista para 
gerenciamento de informações
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Sistema Especialista para Consultório Médico
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Sistema Especialista para Diagnóstico de falhas Internet 
(Utilizando software EXPERT SINTA)
Expert SINTA é uma ferramenta visual para criação de sistemas
especialistas.
A arquitetura mais comum de sistemas especialistas é a que envolve
regras de produção (production rules). Essas regras são simplesmente
um conjunto de condições no estilo SE... ENTÃO..., com a
possibilidade de inclusão de conectivos lógicos relacionando os
atributos no escopo do conhecimento e o uso de probabilidades, como
vemos no exemplo a seguir:
SE carne = vermelha
E cor preferida = tinto
OU temperatura = ambiente
ENTÃO
melhor vinho = exemplo CNF 70;
O Software Expert Sinta considera estas regras.
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SISTEMA PROPOSTO: DIAGNÓSTICO FALHAS CONEXÃO
INTERNET
Metodologia: Problemas na conexão com a internet ocorrem
diariamente, e geralmente os usuários iniciantes e intermediários do
computador ficam sem saber como resolver o problema.
Proposta: orientar o usuário iniciante frente a situações extremamente
simples para quem é da área de informática, onde normalmente seria
desnecessária a intervenção de um técnico, mas que para estes
usuários é um problema.E no caso de ser algo que sozinho este usuário
não possa resolver, orientá-lo a procurar ajuda.
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Sistema Especialista para Diagnóstico de falhas Internet 
(Utilizando software EXPERT SINTA)
SISTEMA PROPOSTO: DIAGNÓSTICO FALHAS CONEXÃO INTERNET
Perguntas - Interfaces 
� O cabo está conectado? 
� Tem um triângulo amarelo no ícone da internet próximo a hora? 
� Aparece a mensagem: não foi possível se conectar? 
� Aparece a mensagem: acesso negado ao cache ou url invalida? 
� Você sabe o que é proxy? 
� Qual navegador você usa? 
� É só um site em específico que você não consegue acessar? 
� Execute a solução de problemas do Windows (botão direito no ícone 
que mostra a internet conectada->solução de problemas). Deu problema 
no IP? 
� Você sabe o que é IP? 
� Apareceu problema no DNS? 
� A Internet está lenta? 
� Você está fazendo download? 
� O seu problema foi questionado? 
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SISTEMA PROPOSTO: DIAGNÓSTICO FALHAS CONEXÃO 
INTERNET
Variáveis 
�Univaloradas: cabo, conectividade, erro, acesso negado, proxy, site, 
problema ip, ip, dns, lenta, download e outro. 
�Multivalorada: navegador (chrome, ie, Firefox, outro) 
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Sistema Especialista para Diagnóstico de falhas Internet 
(Utilizando software EXPERT SINTA)
SISTEMA PROPOSTO: DIAGNÓSTICO FALHAS CONEXÃO INTERNET
Variável - objetivo
A única variável-objetivo utilizada no sistema é diagnóstico,
com os valores a seguir relacionados: conecte o cabo;
ligue para o responsável de sua internet; altere o proxy;
Chrome (configurações -> avançadas -> rede -> alterar
proxy); IE (ferramentas>opções da internet->conexões-
>configurações de lan); Firefox (editar->preferências-
>avançado->rede); tente abrir com outro navegador;
verifique se o ip não está fixo; chame um técnico; está
lenta por causa o download.
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Sistema Especialista para Diagnóstico de falhas Internet 
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SISTEMA PROPOSTO: DIAGNÓSTICO FALHAS CONEXÃO INTERNET
Regras - Ao total do sistema foram utilizadas 15 regras relacionadas abaixo: 
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