Aula 5

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Aula 5: TECNOLOGIAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SISTEMAS ESPECIALISTAS
 
AULA 05 (Aulas 8 e 9)
 
TECNOLOGIAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA) E SISTEMAS ESPECIALISTAS (SE)
Ensino Superior
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Objetivos desta aula 
Ao final desta aula, você será capaz de:
1. Entender os conceitos básicos sobre as redes neurais, realidade virtual e agentes inteligentes.
 
2. Explicar como estes componentes podem ser utilizados nos negócios.
3. Entender os conceitos básicos de sistemas especialistas.
4. Explicar e exemplificar como os sistemas especialistas podem ser utilizados nas mais diversas situações.
 
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Ensino Superior
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Síntese da aula
Nesta aula, iremos mostrar as tecnologias de inteligência artificial (IA) nos negócios.
Veremos, ainda, os Conceitos Básicos de Sistemas especialistas (SE). 
Saiba mais
Leia o tópico 9.2 - Tecnologias de Inteligência Artificial nos negócios e tópico - Sistemas Especialistas: componentes, aplicações e o valor dos sistemas especialistas, do capítulo 9 do Livro Sistemas de Informação e as Decisões Gerenciais na Era da Internet - 2006
 Pesquise nos sites de busca da Internet artigos sobre o tema estudado.
 Faça as buscas usando as seguintes palavras chave: “sistemas especialistas” e “Data Mining”.
O que vem na próxima aula
Na próxima aula, vamos apresentar os conceitos e fundamentos sobre as redes neurais.
Explicar como esses componentes podem ser utilizados nos negócios, visando à melhoria das operações organizacionais.
Ensino Superior
Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Ensino Superior
Na aula anterior 
Mostramos o apoio às decisões de e-business e Sistemas de Apoio às Decisões.
Vimos também os Sistemas de Apoio às Decisões e de Informação Executiva (SAD/SIE). 
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Nesta aula 
Iremos mostrar as tecnologias de inteligência artificial (IA) nos negócios.
Veremos, ainda, os Conceitos Básicos de Sistemas especialistas (SE). 
Ensino Superior
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Ensino Superior
O que é Inteligência?
É uma capacidade, uma possibilidade humana
Os computadores já são capazes de pensar?
Sim. 
Eles evoluíram tanto que são, hoje, capazes de inúmeros feitos nunca dantes imaginados.
Qual o objetivo da Inteligência Artificial (IA)?
Fazer com que os computadores e seus respectivos sistemas aplicativos possam fazer uso dos cinco sentidos:
Ver, ouvir, falar e sentir, além de Pensar (raciocinar) e Agir.
Já existem computadores com olfato?
Nariz Digital Em 1985, cientistas começaram a trabalhar em um projeto para produzir um nariz eletrônico. O dispositivo está pronto e suas aplicações são geralmente de cunho científico, servindo para diagnosticar doenças como: Tuberculose Pneumonia Infecções urinárias
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Aplicações da IA
Objetivo da IA
Aplicações em uso
Ensino Superior
Utilização de recursos computacionais baseados em conhecimentos e não mais em sistemas de informações gerenciais
A decisão fica a cargo dos sistemas dotados de “inteligência”
Os tomadores de decisão contarão com a sua própria experiência e com a experiência de outros especialistas cujos conhecimentos estarão armazenados nos computadores, conforme as técnicas de I.A.
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Aplicações da IA
Objetivo da IA
Aplicações em uso
Ensino Superior
Tornar os computadores e respectivos sistemas capazes de tomar decisões de forma parecida com as do ser humano
Estudar técnicas de representação de conhecimentos, heurísticas (arte ou ciência do descobrimento - soluções de problemas), raciocínios lógicos e nebulosos que darão boas, mas nem sempre, soluções ótimas
Principal objetivo da IA  propiciar o desenvolvimento de ferramentas capazes de melhorar as operações empresariais e aumentar a sua vantagem competitiva
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Aplicações da IA
Objetivo da IA
Aplicações (exemplos) em uso
Ensino Superior
. Sistemas Especialistas
. Processamento da linguagem natural
. Reconhecimento de imagem (medicina)
. Reconhecimento de voz
- Empresas de cartões de crédito para tomar decisões rápidas de aprovação de transações individuais dos clientes;
- Corretor ortográfico
- Aplicações de chatting, que lidam com conversas com seres humanos (chatting robot)  Telefonia
- Scanner usa software OCR (Optical Character Recognition)
Censo por telefone (EEUU)
VoiceType (IBM) - permitir a emissão de comandos para o computador
Ver Robô ED em:
http://www.ed.conpet.gov.br/br/converse.php
Ver Artigo “Reconhecimento de Imagem para Robô de Montagem”: http://www.dcce.ibilce.unesp.br/spd/pubs/sbai.pdf
TV com comando por voz e gestos "acaba com controle remoto"
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
APLICAÇÕES (DOMÍNIOS) DA IA
Áreas de aplicações da IA que merecem destaque:
Ensino Superior
Sistemas Especialistas
Lógica Difusa
Algoritmos Genéticos
Redes Neurais
Agentes inteligentes 
Percepção Visual
Locomoção
Condução
Robótica
Linguagens Naturais
Reconhecimento de voz
Realidade Virtual
Reconhecimento de imagem
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
APLICAÇÕES (DOMÍNIOS) DA IA
Áreas de aplicações da IA que merecem destaque:
 Sistemas Especialistas  simular conhecimento e tomada de decisão humana
Redes neurais  simular a estrutura física do cérebro
USAM:
 Algoritmos genéticos.
 Lógica difusa  Admitir valores entre o 0 (falso) e o 1 (verdadeiro) como o 0,5 (talvez) 
 Agentes inteligentes.
Sistemas perceptivos  simular sentidos humanos
Robótica  desempenhar tarefas físicas
 Linguagem natural (falada e escrita).
 Realidade virtual (simulação de realidade futura e observação do comportamento).
A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma extensão da lógica booleana que admite valores lógicos intermediários entre o FALSO (0) e o VERDADEIRO (1); por exemplo o valor médio 'TALVEZ' (0,5).
Isto significa que um valor lógico difuso é um valor qualquer no intervalo de valores entre 0 e 1.
Ensino Superior
Designam o estudo científico da mente ou da inteligência
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Qual tecnologia deve ser usada? 
Data Warehouse
(Armazém de Dados)
Banco de dados que armazena dados sobre as operações da empresa.
Transforma-os em informações
Oferece um enfoque histórico
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Fonte
Fonte
Fonte
Data Warehouse
Transformação dos dados
Integração dos dados
Usuário
Usuário
Usuário
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
D Marts (repositório de dados) é sub-conjunto de dados de um Data warehouse (armazém de dados)
ou Metainformação
são dados sobre outros dados
Certificação Scrum Master (Gerenciamento do Projeto (ciclo de produção do SW)
Customer Relationship Management
Gerenciamento do Relacionamento com o Cliente
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Três Formas:
Ad hoc é uma expressão latina cuja tradução literal é "para isto" ou "para esta finalidade".
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. KDD
Knowledge-Discovery in Databases 
(Descoberta de Conhecimento em banco de Dados) 
Processo de extração de dados 
. Consultas Ad Hoc - OLAP
Processamento Analítico On Line 
 Consultas para esta finalidade – Agrupando, Desagregando ou fatiando os dados (como visto na aula anterior)
. Data Mining - Mineração de Dados 
Importante ferramenta para gestão da 
 tomada de decisão
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Processo de extrair conhecimento através de um grande volume de dados
 Coleta maciça de dados
 Computadores com multiprocessadores de alta potência
 Algoritmos de data mining
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 Grande volume de dados consolidados e relações complexas
 Analisam relações entre muitos elementos de negócios – dimensões (vendas, produtos, regiões, canais)
 Envolvem dados agregados ao longo do tempo – mensais, trimestrais, anuais
 Apresentam dados sobre diversas perspectivas vendas como por exemplo: por região, vendas por produto, produto por canal, produto por região
 São capazes de reagir rapidamente a solicitações novas e não-estruturadas
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
 Recebeu esse nome devido a semelhança da pesquisa de informação de valor e a garimpagem em busca de minérios valiosos.
 Os Dados são armazenados em repositórios dos Data Warehouse ou Data Mart e extraídos com ferramentas de Data Mining.
 Os Data Marts são construídos para responder prováveis perguntas de um tipo específico de usuário.
 Exemplo: um Data Mart financeiro poderia armazenar informações consolidadas dia-a-dia para um usuário gerencial e em periodicidades maiores (semana, mês, ano) para um usuário no nível da diretoria.
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Ver: ETL - Extração, Transformação e Carga de Dados
http://www.datawarehouse.inf.br/etl.htm
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 OLAP
Bases de dados multidimensionais
 Data mining
- ajuda as organizações a capturar o conhecimento “desconhecido” que está residente em grandes bases de dados
- fornece aos gestores novos instrumentos (insights) para melhorar a performance dos negócios
- importante ferramenta para gestão da tomada de decisão
 Data Warehouse
é um BD que armazenam dados atuais e históricos de potencial interesse para gestores
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Neural é um adjetivo derivado de neurônio.
Idéia  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 interconexão da rede neural permite o processamento em paralelo e a interação dinâmica.
 A rede pode “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.
As redes neurais visam solucionar problemas através da simulação do cérebro humano, inclusive em seu comportamento (aprendendo, errando e fazendo descobertas)
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Voltando as Áreas de Atuação
Exemplo de aplicação:
- softwares de reconhecimento de voz, que precisam aprender a conhecer a voz de determinadas pessoas.
- Também são usados em rôbos que desarmam bombas.
- Se você já usou um scanner para retirar um texto de um jornal, por exemplo, saiba que o software de OCR (Optical Character Recognition), que é responsável por isso, precisa aprender a reconhecer caracteres da imagem.
Ver em: Como funciona o reconhecimento de voz?
www.tecmundo.com.br
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Lógica de Aristóteles  trata com valores "verdade" das afirmações, classificando-as como verdadeiras ou falsas.
Muitas das experiências humanas não podem ser classificadas assim. Analise as perguntas abaixo:
 É aquele homem alto ou baixo? 
 A taxa de risco para aquele empreendimento é grande ou pequena? 
Um sim ou um não como resposta a essas questões é, na maioria das vezes, incompleta.
Entre a certeza de ser e a certeza de não ser, existem infinitos graus de incerteza.
Esta imperfeição representada numa linguagem natural tem sido tratada matematicamente no passado com o uso da teoria das probabilidades.
 
A Lógica Difusa, com base na teoria dos Conjuntos Nebulosos, tem se mostrado mais adequada para tratar imperfeições da informação do que a teoria das probabilidades. 
O Japão é um dos maiores usuários da lógica difusa em seus equipamentos. Como exemplos podemos citar:
Metrô: abertura de porta, aceleração e frenagem.
Logística de funcionamento de elevadores
Avaliar a temperatura  quente, morno, médio
EXEMPLO
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Outros exemplos de emprego de sistemas Fuzzy:
• aplicações eletrônicas para o lar;
• vídeo câmeras;
• Automobilística;
 Aviões poderão pousar automaticamente usando lógica fuzzy
Usando um tipo de lógica voltada para o tratamento de incertezas, pesquisadores estão desenvolvendo um sistema de pouso automático para grandes aviões, como o Boeing 747.
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
São úteis para situações nas quais milhares de soluções são possíveis e precisam ser avaliadas para a escolha de uma solução ótima. 
O software de algoritmo genético utiliza um conjunto de regras de processo matemático que especificam como a combinação de componentes deve ser feita.
Exemplo:
Suponha um algoritmo para determinar o valor mínimo dentre os pixels de uma imagem, armazenada segundo uma certa estrutura de dados, e dentre um conjunto de objetos, representados em uma outra estrutura. 
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Um sistema com bom desempenho em um ambiente dinâmico, geralmente exige soluções adaptativas 
Exemplos de sistemas adaptativos:
-Controle de Sistemas Dinâmicos; 
-Indução e Otimização de Bases de Regras; 
-Encontrar Novas Topologias Conexionistas: 
	Engenharia de Sistemas Neurais Artificiais; 
	Modelagem de Estruturas Neurais Biológicas; 
-Evolução; Evolução Interativa de Imagens; 
-Composição Musical.
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
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Exemplo (continuação):
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. 
Algoritmos Genéticos (AG), são utilizados em processos de
 resolução de problemas de otimização de difícil resolução 
 por técnicas tradicionais (maximização)
Os AGs são apropriados para problemas de otimização complexos, que envolvem muitas variáveis e um espaço de soluções de dimensão elevada
O software de algoritmo genético utiliza um conjunto de regras de processo matemático que especificam como a combinação de componentes deve ser feita.
Aplicações
Algoritmo genético aplicado a trajetória de um braço robô
Processo de fluxo de
fábrica em máquinas sequenciais (cada máquina se ocupa com uma tarefa)
Jogos, como o xadrez.
Soluções para
Minimizar o custo de um produto
Maximizar as vendas
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
As aplicações de realidade virtual (RV) são voltadas para simular a realidade em ambientes computacionais e desenvolver interfaces homem-máquina.
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:
indústria automobilística onde carros são projetados em salas de realidade virtual aumentada (sobreposição de objetos virtuais tridimensionais).
Jogos em 3D
Filmes: matrix
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
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.
Exemplo:
-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
-Agente de reconhecimento de fala  tem um conjunto pré-definido de padrões, mas pode aprender o sotaque de um novo usuário
 
O uso de agentes inteligentes tem se delineado como uma tendência de mercado.
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
AGENTES DE BUSCA
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
CONCEITOS BÁSICOS DE SISTEMAS ESPECIALISTAS (SE)
Os Sistemas Especialistas (SE) são aplicações da IA, representadas por softwares que simulam o comportamento de um especialista para a solução de problemas.
Os problemas que podem ser solucionados por um sistema especialista são do tipo que seria atendido por um especialista humano - um médico ou outro profissional (na maioria dos casos).
Diagnóstico de um médico.
 O paciente chega ao consultório e relata os sintomas de sua possível doença.
 O médico solicita determinados exames laboratoriais.
 Com base no próprio conhecimento acumulado sobre os sintomas descritos e nos resultados dos exames, o médico, consultando sua base de conhecimentos (internos), faz o diagnóstico da doença , por exemplo.
EXEMPLO (não informatizado)
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Partes de um Sistema Especialista (Funcionamento geral)
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
Partes de um Sistema Especialista (Arquitetura)
Ensino Superior
ELEMENTOS
. Base de Conhecimento: 
	Memória de trabalho; Base de regras.
. Motor de inferência. 
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
É a parte de um sistema especialista que contém o conhecimento do domínio.
O conhecimento é armazenado sob a forma de regras, conforme abaixo exemplificado.
 
 Tarefa do engenheiro de conhecimento
obter o conhecimento do especialista e codificá-lo em uma base de conhecimento usando uma dada técnica de representação (e.g. regras). 
Exemplo de regras:
SE <Situação> ENTÃO <conclusão ou ação>
 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 
Ensino Superior
VER Exemplo de
Base de Conhecimento
http://suporte.alfatransportes.com.br/knowledgebase.php
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
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.
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Comentário:
É o elemento que armazena o conhecimento concreto, ou seja, os fatos antes do processo de inferência e as conclusões seguintes
Esta memória é de caráter transitório pois, novos fatos estão sendo acrescentados continuamente ou fatos existentes são apagados
Exemplo: duram somente durante o processo de consulta, até que se chegue a uma conclusão
Armazenam as perguntas já respondidas – evita responder a mesma pergunta 2x
Armazena a linha de raciocínio usada 
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
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.
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Comentário: 
O mecanismo de inferências (MI) é o processador ou interpretador de conhecimento, sendo considerado o coração do SE . 
Este é responsável por buscar, selecionar e avaliar as regras que foram pegas na base de conhecimento. 
A sua principal função é combinar o conhecimento abstrato contido na base de regras, com o conhecimento concreto armazenado na memória de trabalho, inferindo conclusões e gerando novos fatos.
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Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
 O M.I. trabalha com os fatos contidos na memória de trabalho e o conhecimento de domínio contido na base de conhecimento para derivar uma nova informação. Ele procura as regras para um casamento entre as suas premissas e as informações contidas na memória de trabalho. Quando o M.I. encontra um casamento, adiciona a conclusão da regra na memória de trabalho e continua.
 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, as regras e a heurística que compõem a base de conhecimento são aplicados no processo de resolução do problema. 
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 Considerando uma regra:
Se as premissas estão contidas na memória de trabalho 
Então aplica-se a regra, adicionando as conclusões MT
Senão passa para a próxima regra
Quando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio é encerrado 
Comentário: 
As variações nesse mecanismo estão relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha próxima regra, . . . 
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Exemplo: 
Aplicações típicas de sistemas especialistas são atividades que envolvem diagnósticos (Médicos e Empresas).
Inicia-se com a consulta de algumas fontes de conhecimento  livros, manuais, relatórios técnicos e a experiência e o conhecimento dos especialistas.
O processo de coleta e estruturação do conhecimento é chamado de aquisição de conhecimento.
Se o conhecimento é obtido entrevistando o especialista, o processo é denominado de elicitação do conhecimento.
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É a tarefa de comunicar-se com os usuários e clientes para
determinar quais são os requisitos.
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Desvantagens:
Difícil absorção de todo conhecimento necessário aos especialistas
Falta de flexibilidade
Impossibilidade de explicar detalhes aos usuários – limitado ao conhecimento expresso no sistema
Limitada capacidade de aprendizado
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SISTEMAS ESPECIALISTAS – HUMANO X SISTEMA 
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RESUMO
 Que existe uma evolução muito grande no uso da I. A., através de vários tipos de aplicação como em Ciência Cognitiva, Robótica e Realidade Virtual (RV)
 Os computadores tendem a realizar as funções do cérebro humano.
As principais áreas de soluções em técnicas IA (conceitos e aplicações práticas
Rede Neural
Logica Difusa ou fuzzy
Algoritmos genéticos
Realidade Virtual
Agentes inteligentes
 Para que este processo se torne viável, são necessárias ferramentas específicas como DW – Data Warehouse.
 Que os S.E. – Sistemas Especialistas, simulam o comportamento de um “especialista” para a solução de um problema, usando também a Base de Conhecimento e o Motor de Inferência como “processador” deste S.E..
Ensino Superior
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dúvidas
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EXERCÍCIOS DE AUTOCORREÇÃO
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Para que serve um Data Mining? 
( 1 ) Para obter informações sobre os clientes.
( 2 ) Para aprender como os clientes se comportam.
( 3 ) Para procurar informações ocultas.
( ) Apenas as respostas 1 e 2 estão corretas
( ) As respostas 1, 2 e 3 estão corretas.
Aula 5: Tecnologias de inteligência artificial (IA) e Sistemas Especialistas (SE)
( x ) As respostas 1, 2 e 3 estão corretas.
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OBRIGADO