Inteligência Artificial na Tomada de Decisão

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Administração 
de Sistemas de 
Informação 
Helcimara Souza 
Aula 7 
 
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Tomada de Decisão 
• Quem toma a decisão? 
É o homem ou é a máquina? 
 
• As tecnologias 
computacionais surgiram 
para favorecer ou para 
prejudicar o processo de 
tomada de decisão? 
 
Vamos refletir sobre isso nesta aula... 
O problema: 
Rico em dados ... 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
... pobre em informação! 
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O problema nas empresas: 
Ricas em dados ... 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
... pobres em informação! 
O caminho: 
Dados  Informação  Conhecimento... 
 
 
 
 
 
 
 
 
Conhecimento  Sabedoria  Inteligência 
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Dados, conhecimento 
... mas e a inteligência 
de negócios?! 
Inteligência Artificial 
• Os sistemas de inteligência artificial incluem: 
– pessoas; 
– procedimentos; 
– hardwares; 
– softwares; 
– dados; 
– conhecimento. 
 
7 
7 
• Os principais domínios de aplicação da 
Inteligência Artificial (IA) incluem ciência 
cognitiva, robótica e interfaces naturais. 
 
• As principais áreas de aplicação da IA 
compreendem: 
–Redes Neurais; 
–Lógica Difusa; 
–Algoritmos Genéticos; 
–Realidade Virtual Aumentada; 
–Agentes Inteligentes. 
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Inteligência Artificial 
Infraestrutura para gestão 
do conhecimento nas empresas 
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Sistemas Inteligentes 
Tentam simular a inteligência humana: 
• Sistemas Especialistas; 
• BI – Business Intelligence; 
• Raciocínio Baseado em Casos. 
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Inteligência Artificial nos negócios 
Business Intelligence (BI) 
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Inteligência de Negócios 
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Inteligência de Negócios 
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Como as tecnologias 
“inteligentes” podem 
responder a perguntas 
difíceis? 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Inteligência de Negócios 
Objetivo dos Sistemas Inteligentes 
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Quanto menos 
informação e análise, 
maior será o risco para 
tomada de decisões! 
Sistemas que usam técnicas mais complexas e 
computacionais para auxiliar este processo. 
Sistemas Inteligentes 
• A IA consiste em hardware e software 
(principalmente software) que visam simular o 
comportamento e os padrões humanos ou 
naturais, ambientais, etc. 
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A IA tem auxiliado diversas 
áreas do conhecimento, como 
por exemplo, a área médica, 
com sistemas inteligentes que 
simulam uma consulta médica. 
– Desenvolvimento de data mining 
– Controle de acessos restritos - biometria 
– Sistema de previsão de falhas e riscos 
– Sistemas de diagnóstico antecipado 
– Sequenciamento de produção 
– Análise de base de clientes 
– Previsão de cotações de ações nas Bolsas 
– Previsão de comportamentos de preços 
– Previsão de produção e consumo 
– Controle e avanço de plantas - engenharia 
 
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Aplicações de Sistemas Inteligentes 
Sistemas Especialistas 
• Já os Sistemas Especialistas: 
 
– Auxilia na tomada de decisão; 
– Diagnóstico do problema, e apontar soluções; 
– Capturam a experiência humana; 
– Transformam em regras e programa execução. 
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 Simulação de um Sistema Especialista 
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Raciocínio baseado em casos - CBR 
• Comumente, procuramos 
uma solução, ou uma 
explicação para um 
problema que enfrentamos, 
lembrando de situações 
passadas nas quais nos 
deparamos com o mesmo 
problema. 
 
Raciocínio baseado 
em casos (CBR) 
• Um sistema CBR solucionador de problemas tem 
como tarefa construir a solução para um novo 
problema usando casos passados. 
 
• Eles fazem isto adquirindo 
 o conhecimento destas pessoas 
 e transformando isto em 
 códigos de máquina (software). 
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Raciocínio baseado em casos 
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Enquanto os sistemas especialistas traduzem o 
conhecimento em regras do tipo se-então-senão, o 
RBC representa uma série de casos de sucesso e 
de Fracasso. 
 
Exemplo do livro... 
 
Percebe-se que os RBC também erram. 
Isto ocorre porque são programados por seres 
humanos e nós, também erramos. 
Por isto, o cuidado na utilização. 
Raciocínio baseado em casos 
24 
Arquitetura de um sistema baseado em caso 
Principais Fontes de conhecimento 
Raciocínio baseado em casos 
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Memória de Casos 
Recuperação de Casos 
Adaptação de Casos 
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São as experiências vividas pelos especialistas. 
Problemas que os especialistas já resolveram. 
Cada uma delas é representada como um caso. 
Objetivo é fazer uso dessas experiências para resolver novos 
problemas, identificados pelo que eles trazem de útil. 
Memória de Casos 
Principais Fontes de conhecimento 
Raciocínio baseado em casos 
 
Para resolver um novo problema, o sistema recupera da 
memória o caso que é mais similar à nova situação e toma 
a sua solução, ou o raciocínio usado, para auxiliá-lo na 
resolução. 
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Recuperação de Casos 
Principais Fontes de conhecimento 
Raciocínio baseado em casos 
28 
Principais Fontes de conhecimento 
Raciocínio baseado em casos 
 
Em geral, o caso recuperado não faz um casamento exato 
com a nova situação. Há diferenças entre eles que 
precisam ser consideradas. Ocorre a adaptação: 
 
- inclusão de alguma coisa nova na velha solução; 
- exclusão de alguma coisa da velha solução; 
- substituição do valor de algum item; ou, 
- transformação de alguma parte velha da solução. 
Adaptação de Casos 
Importante! 
• Raciocínio Baseado em casos; 
• Sistemas Inteligentes; 
• Sistemas Especialistas; 
• Redes Neurais; 
• ... 
• Simulações do nosso potencial cognitivo. 
• ... 
 
• As máquinas poderão nos substituir um dia? 
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Administração 
de Sistemas de 
Informação 
Helcimara Souza 
Atividade 7 
 
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Tomada de Decisão 
• Quem toma a decisão? 
É o homem ou é a máquina? 
 
• As tecnologias 
computacionais surgiram 
para favorecer ou para 
prejudicar o processo de 
tomada de decisão? 
 
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Tomada de Decisão 
• A decisão é tomada por aquele (ou aquela*) que 
estiver melhor preparado para analisar o cenário, 
perspectivas, riscos, oportunidades... 
 
• A máquina só tomará decisões (ou apontará 
melhor decisão) se ela estiver sendo operada 
por pessoas que estejam em níveis muito mais 
elevados em expertises. 
 
• A ideia está na tomada de decisão conjunta!