fudamentos de sistemas- aula 8 e 9 av2

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Tecnologias de inteligência artificial 
(IA) nos negócios e Sistemas 
Especialistas (SE) 
Aula 8 e 9 
Fundamentos de sistemas da 
informação 
 
Introdução 
• A inteligência é uma capacidade, uma 
possibilidade humana, apenas. 
• Porém, os computadores evoluíram tanto que 
são, hoje, capazes de inúmeros feitos nunca 
dantes imaginados. 
• O objetivo da IA é fazer com que os 
computadores e seus respectivos sistemas 
aplicativos possam pensar, raciocinar, agir, ver, 
ouvir, falar e sentir, ou seja, fazer uso dos cinco 
sentidos e das qualidades cognitivas do homem 
(raciocinar, aprender e solucionar problemas). 
Aplicações da IA 
• Utilização de recursos computacionais baseados em 
conhecimentos e não mais em sistemas de 
informações gerenciais onde o homem estuda todas as 
informações e, com sua própria experiência, toma 
decisões. 
• A ideia é que a decisão fique a cargo dos sistemas 
dotados de “inteligência”. 
• Como? 
– Além de sua própria experiência, os tomadores de decisão 
contarão com a experiência de outros especialistas cujos 
conhecimentos estarão armazenados nos computadores 
de acordo com as técnicas de Inteligência Artificial. 
Objetivos da IA 
• Estuda técnicas que tornam os computadores e 
respectivos sistemas capazes de tomar decisões de 
forma parecida com as do ser humano. 
• Estudam-se técnicas de representação de 
conhecimentos, heurísticas (soluções de problemas), 
raciocínios lógicos e nebulosos que darão soluções e 
linguagens especiais para trabalhar com 
conhecimento. 
• O principal objetivo da IA é propiciar o 
desenvolvimento de ferramentas capazes de melhorar 
as operações empresariais e aumentar a sua vantagem 
competitiva. 
Aplicações da IA 
• Sistemas Especialistas. 
• Processamento de linguagem natural. 
• Reconhecimento de imagem (Muito utilizado 
pela Medicina). 
• Reconhecimento de voz, e etc. 
Aplicações da IA 
• Um exemplo 
– Grandes corporações como o Mastercard e Visa, 
empresas líderes no segmento de cartões de crédito: 
• Usam o conceito de redes neurais para reduzir as fraudes no 
uso de cartões de crédito: estudo do perfil (histórico de 
uso) e acompanhamento de uso do cartão pelo usuário. 
• Se for identificado algum uso inconsistente com o histórico 
de transações, a ação pode ser o simples bloqueio do crédito 
ou envio do prognóstico a um analista humano que poderá 
requerer mais informações (como por exemplo, entrar em 
contato com o usuário e confirmar a transação). 
Domínios da IA 
• Aplicações da ciência cognitiva 
– Sistemas especialistas (simular conhecimento e 
tomada de decisão humana). 
– Redes neurais (simular a estrutura física do 
cérebro). 
– Algoritmos genéticos. 
– Agentes inteligentes. 
Domínios da IA 
• Aplicação da robótica 
– Sistemas perceptivos (simular sentidos humanos). 
– Robótica (desempenhar tarefas físicas). 
– Aplicação de interfaces naturais 
Domínios da IA 
• Aplicações de interface naturais 
– Linguagem natural (falada e escrita). 
– Realidade virtual (simulação de realidade futura e 
observação do comportamento). 
Redes neurais 
• Neural é um adjetivo derivado de neurônio. 
• A ideia, então, é montar uma rede de neurônios de 
forma a simular o funcionamento do cérebro humano, 
ou seja, é implementado um modelo computacional 
onde os elementos de processamento são 
interconectados em uma malha neural. 
• A rede pode, então, “Aprender” a partir dos dados 
processados. 
• O sistema computacional aprende a reconhecer 
padrões e relações nos dados que processa. 
• Quanto mais dados de entrada, melhor é o 
aprendizado. 
Algoritmos genéticos 
• Os algoritmos genéticos são úteis para 
situações nas quais milhares de soluções são 
possíveis e precisam ser avaliadas para a 
escolha de uma solução ótima. 
• O algoritmo genético utiliza um conjunto de 
regras de processo matemático que 
especificam como a combinação de 
componentes deve ser feita. 
• Baseados em seleção natural 
Realidade virtual 
• As aplicações de realidade virtual (RV) são voltadas para simular a 
realidade em ambientes computacionais e desenvolver interfaces 
homem-máquina. 
• A RV utiliza dispositivos multissensoriais com instrumentos de 
entrada e saída capazes de acompanhar e monitorar os 
movimentos humanos de forma que os mesmos possam ser 
imitados ou simulados pelas máquinas. 
• A simulação surge como uma maneira eficaz de representar 
sistemas, plantas, ou as políticas propostas para o teste preliminar 
antes de desenvolver protótipos caros, testes de campo ou 
execuções reais. 
• Exemplos práticos ocorrem na indústria automobilística onde carros 
são projetados em salas de realidade virtual aumentada. 
Agentes inteligentes 
• Os agentes são programas de software que realizam tarefas 
específicas, repetitivas e procedurais para o ser humano: 
percebem o ambiente e agem sobre ele. 
• O agente inteligente é aquele que adota a melhor ação 
possível diante de uma situação. 
• Hoje, a internet conta com diversas iniciativas que utilizam 
agentes, desde sites que comparam preços de produtos 
para compra até mecanismos de busca inteligentes que 
navegam dentro das páginas Web, apresentando o 
resultado da busca classificado pelo grau de acerto e 
relevância dos assuntos. 
• O uso de agentes inteligentes tem se delineado como uma 
tendência de mercado. 
Sistemas especialistas 
Sistema 
Especialista 
Sistemas especialistas 
• Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC), 
os quais aplicam mecanismos automatizados 
de raciocínio para a representação e inferência 
de conhecimento. 
 Especialista Humano Sistema Especialista 
Sistemas especialistas 
• Logo 
Um Sistema Especialista (SE) é definido como um 
programa que possibilita a utilização dos 
conhecimentos de um especialista humano através 
de uma máquina que permita o armazenamento e 
o sequenciamento de informações e a 
autoaprendizagem. 
 
Sistemas especialistas 
• Um SE deve ser capaz de processar 
informações não numéricas, apresentando 
conclusões sobe um determinado tema desde 
que devidamente orientado e “alimentado”. 
• Outra característica comum nos sistemas 
especialistas é a existência de um mecanismo 
de raciocínio incerto que permita representar 
a incerteza a respeito do conhecimento do 
domínio. 
 
Sistemas especialistas 
• Então, os SE’s empregam o conhecimento 
humano para resolver problemas que 
requererem a presença de um especialista. 
• Algumas utilidades 
– Capacitar não-especialistas 
– Servir de assistente para especialistas 
– Servir de repositório de conhecimento “valioso” 
para a empresa 
Sistemas especialistas 
• 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 e 
representação do conhecimento especializado, 
bem como a implementação e refinamento do SE. 
 
Sistemas especialistas 
• Arquitetura básica 
Sistemas especialistas 
Arquitetura detalhada 
• Arquitetura detalhada 
Sistemas especialistas 
Base de Conhecimento Clássica 
• É a parte de um sistema especialista que contém o 
conhecimento do domínio. 
• O conhecimento é escrito em uma linguagem de 
representação, necessário para a formulação e solução 
do problema 
• Conhecimento ontológico (regras, redes semânticas, ... ) 
– O homem é um animal 
• Regras (estrutura de inferência) 
– Todo animal tem uma mãe 
• Fatos 
– Existem muitos meninos abandonados 
• Heurísticas (para resolução de conflitos)– Prefira a regra disparada mais recentemente 
 
Sistemas especialistas 
Base de Conhecimento Clássica 
• Exemplos de regras: 
Regra 01: 
Se o carro não ligar 
Então o problema pode estar no sistema elétrico. 
Regra 02: 
Se o problema pode estar no sistema elétrico 
E a voltagem da bateria está abaixo de 10 volts 
Então a falha é uma bateria ruim. 
Sistemas especialistas 
Memória de trabalho 
• Parte de um sistema especialista que contém os sintomas 
do problema que são descobertos durante a sessão de 
consulta. 
• Contém todas as informações sobre o problema que são 
fornecidas pelo usuário ou inferidas pelo sistema. 
• Volátil 
• Registra 
– Descrição do problema em particular (instância) 
– Hipóteses e decisões intermediárias, sub-objetivos, 
etc. 
– Hipóteses e alternativas que o sistema já tenha 
produzido 
Sistemas especialistas 
Motor de inferência 
• É o processador em um sistema especialista que 
confronta os fatos contidos na memória de trabalho com 
os conhecimentos de domínio contidos na base de 
conhecimento para tirar conclusões sobre o problema. 
• Controla a atividade do sistema, a qual ocorre em ciclos, 
cada ciclo consistindo em três fases: 
• Correspondência de dados, onde as regras que satisfazem a 
descrição da situação atual são selecionadas; 
• Resolução de conflitos, onde as regras que serão realmente 
executadas são escolhidas dentre as regras que foram 
selecionadas na primeira fase, e ordenadas; 
• Ação, a execução propriamente dita das regras. 
Sistemas especialistas 
• Passos para o desenvolvimento de um SE: 
1) Construção da base de conhecimento 
• Aquisição de conhecimento! 
• Representação de conhecimento (formalização) 
2) Implementação 
• Codificação 
• Construção do sistema de explicação, interface, etc. 
3) Refinamento e validação 
 
Um SE capaz de 
diagnosticar possíveis problemas em um carro. 
• Definição das variáveis: 
– Carburador tem gasolina (uni valorada) 
– Diagnostico (multivalorada) 
• Bateria ou cabos 
• Ignição 
• Carro sem combustível 
• Mangueira bloqueada 
• Vela de ignição 
– Faróis ligam (uni valorada) 
– Motor liga (uni valorada) 
– Tanque vazio (uni valorada) 
 
Um SE capaz de diagnosticar possíveis problemas em um carro. 
Um SE capaz de 
diagnosticar possíveis problemas em um carro. 
Um SE capaz de 
diagnosticar possíveis problemas em um carro. 
• Interface (VARIAVEIS COM PERGUNTAS) 
– Carburador tem gasolina = O carburador tem 
gasolina ? 
– Faróis ligam = Os faróis ligam ? 
– Motor liga = O motor liga ? 
– Tanque vazio = O tanque esta vazio? 
Ferramenta 
• Expert-Sinta 
– http://www.lia.ufc.br/~bezerra/exsinta/ 
Exercício 
• Proponha um S.E. que sugere ao usuário um 
sistema operacional, entre as opções: ubuntu; 
windows 7; windows xp; fedora; mac os. 
• Este Sistema deve ter no mínimo os seguintes 
requisitos: 
– 4 variáveis; 
– 1 objetivo (multivalorado); 
– 6 regras; 
– 5 categorias (possíveis problemas) 
 
Exercícios 
• Livro O’BRIEN 
– Sistemas de apoio a decisão (Cap. 9) 
• Processando a informação – pg.314 e 315 
• SIGa em frente – pgs. 315 a 316 – questões 1 a 10