IA_Aula08

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Inteligência Artificial
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Agenda - Aula 08
 Sistemas Especialistas
Baseado em Regras
Aprendizado
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Sistemas Especialistas
Sistemas Especialistas
Desenvolvimento de sistemas capazes de gerar soluções que sejam comparáveis a soluções obtidas por especialistas.
Comparáveis: não possam ser reconhecidas como soluções do sistema ou do especialista humano.
Várias formas de armazenamento do conhecimento humano. Grande Maioria baseado em regras.
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Sistemas Especialistas
Sistemas Especialistas
Como o próprio nome já diz não procura ser um sistema de amplo espectro.
Especialista sabe tudo de nada, enquanto o generalista não sabe nada de tudo.
Como reduzir dificuldades de desenvolvimento com esse tipo de característica.
Aprendizado contínuo
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Sistemas Especialistas
SE baseado em regras
Não reproduz a forma de raciocínio do ser humano. Processo cognitivo.
Baseia-se em raciocínios lógicos o que muitas vezes significa não haver necessidade de “entender” do problema em questão.
Existem três propriedades teóricas principais para sistemas de raciocínio lógico.
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Sistemas Especialistas
Sistemas de Raciocínio Lógico
Integridade: para estar confiante que a inferência é TRUE.
Integralidade: para se ter confiante que qualquer inferência cujo resultado é TRUE está sendo analisada.
Tratabilidade: para se estar confiante que a inferência realizada é factível.
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Idéia Básica
Editor Base Conhecimento
Interface
P/R
Menu
Gráfica
Ling. nat
BC
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Interessante
A separação da base de conhecimento e da máquina de inferência permite representar o conhecimento de forma mais natural. 
Alterações na base de conhecimento podem ser realizadas sem afetar outras partes do sistema.
O Shell pode ser utilizado para diversos problemas. 
O Engenheiro de conhecimento pode se dedicar à montagem da base. Parte de Maior Dificuldade, ao invés de se preocupar com a parte de inferência.
Base de Conhecimento --- Arquivos de Dados.
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Ciclo de Desenvolvimento
1- Início
2- Defina o problema e Objetivos
3- Projeto e Construção de Protótipo
4- Teste e Uso do Sistema
5- Análise e Correção de Problemas
6- Objetivos Iniciais Atendidos - Não: 3
7- Pronto para avaliação final - Não: 4
8- Passou Avaliação Final - Não: 5
9- FIM
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Vale a Pena desenvolver
A necessidade da solução justifica o custo e o esforço de construção do SE
Expertise Humana não é disponível em todas as situações onde é necessária.
O problema pode ser resolvido utilizando técnicas de raciocínio simbólico.
O problema não pode ser resolvido utilizando métodos tradicionais de computação.
Situações de grande probabilidade de erro humano.
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Regras
1- SE
 o motor puxa gaasolina E
 o motor gira
 ENTÃO
 o problema está nas velas.
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Apredizado SE 
Dois principais tipos: Indutivo e dedutivo
Indutivo: cria-se novas regras sobre o domínio do problema - não são derivadas de regras existentes.
Dedutivo: aumenta a eficiência da performance do sistema deduzindo regras adicionais do domínio conhecido do problema.
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Indutivo
Divide and conquer
1- inicialize o conjunto de regras VAZIO
2- Inicialize com uma regra geral: T  OK
3- Selecione um átomo para ser adicionado à regra. Existem vários métodos. i  OK.
4- Caso a regra ainda cubra instâncias negativas volte para 3.
5- Adicione a nova regra ao conjunto de regras.
6- Caso as regras desse conjunto cubram todas as instância positivas PARE. Senão volte para 2 para criar uma nova regra.