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IA Aula 01 (3)

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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Aula 3- Regras de Produção e Sistemas Especialistas
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Conteúdo programático desta aula
Modelos baseados em conhecimento declarativo
Conhecimento baseado em regras de produção
Estratégias de inferência
Incerteza em sistemas de regras de produção
Cálculos da influência da incerteza na inferência
Desenvolvimento de Sistemas Especialistas
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Limitações das representações por grafos de estados
Nos problemas com representações de grafos, todo o conhecimento está disponível (operadores e estados possíveis, estado inicial e estados finais).
Ocorre que muitos problemas são incompletos e precisam de mecanismos de inferência para gerar novos conhecimentos a partir dos existentes ou fazer perguntas aos usuários, ler sensores ou consultar bancos de dados. 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Regras de produção e Sistemas Especialistas
A representação do conhecimento que estudaremos nesta aula são os sistemas de Regras de Produção (com os quais se constroem aplicações chamadas de  Sistemas Especialistas). 
Esta técnica lida com duas entidades: 
os fatos (ou seja, as verdades ou informações que possuímos sobre um determinado contexto) e
a representação dos conhecimentos (que nesta técnica é feita por meio de regras de produção).
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Regras de produção
Uma regra é formada por uma premissa simples ou composta (usando operadores lógicos) e uma ou mais conclusões que são acionadas quando as premissas são verdadeiras. As premissas/conclusões são também chamadas de situação/ação ou de antecedente/consequente das regras.
	Se PREMISSA Então CONCLUSÃO
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplos de regras de produção
Se a temperatura é maior que 38 graus, então o paciente tem febre.
Se o paciente tem febre há mais de 3 dias, então o paciente tem uma infecção.
Se há tensão na entrada da fonte e não há tensão na saída da fonte, então o transformador está queimado
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lógica e estratégia
Os sistemas baseados em regras usam a forma lógica de argumento (silogismo) Modus Ponens.
Dado que o fato A é verdadeiro e que a implicação A→B é verdadeira, conclui-se que o fato B é verdadeiro.
Além da representação é necessário empregar alguma técnica de busca por fatos de interesse e por regras que possam gerar esses fatos, o que é conhecido como estratégia de busca. 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estratégias de busca
A ideia é lidar com os fatos e regras que se tem para encontrar e os fatos que se deseja descobrir.
Para escolher quais regras examinar e ativar, podemos empregar duas abordagens básicas:
Estratégia dirigida a dados (forward chain)
Estratégia dirigida a objetivos (backward chain).
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estratégia dirigida a dados
Aciona-se todas as regras que possam ser acionadas a partir dos fatos (dados) conhecidos, esperando-se que os fatos de interesse possam ser concluídos em algum momento (em algum ciclo de acionamento das regras). 
A cada ciclo novos fatos são gerados e que pode provocar o acionamento de outras regras no ciclo seguinte.
A estratégia funciona se os fatos de interesse são inferidos por alguma regra ou fracassa se um ciclo se completa sem que novos fatos sejam inferidos. 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Estratégia dirigida a objetivos
Investiga-se as regras que possuam na conclusão os objetivos que procuramos. Caso o fato da premissa da regra seja desconhecido, esse será o novo objetivo e passamos a buscar uma regra que o contenha na conclusão.
 O objetivo original é provisoriamente abandonado e será retomado quando a premissa original tiver sido encontrada. 
O procedimento é recorrente, isto é, os objetivos vão sendo abandonados e retomados, em uma cadeia de busca para trás (backward chain).
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplo
Conhecimentos gerados por um especialista: 
	Regra 1: 	Se a taxa de juros é baixa
 	Então a bolsa de valores está em alta
	Regra 2: 	Se a taxa de juros é alta
			Então a bolsa de valores está em baixa
	Regra 3: 	Se a cotação do Dolar está baixa
			Então a taxa de juros é alta
	Regra 4: 	Se a cotação do Dolar está alta
			Então a taxa de juros é baixa
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplo
Conhecimentos gerados por um especialista: 
	Regra 1: 	Se a taxa de juros é baixa
 	Então a bolsa de valores está em alta
	Regra 2: 	Se a taxa de juros é alta
			Então a bolsa de valores está em baixa
	Regra 3: 	Se a cotação do Dolar está baixa
			Então a taxa de juros é alta
	Regra 4: 	Se a cotação do Dolar está alta
			Então a taxa de juros é baixa
Considere também que conhecemos o seguinte fato:
 	Fato 1: 	a cotação do Dolar está baixa.
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Exemplo
Conhecimentos gerados por um especialista: 
	Regra 1: 	Se a taxa de juros é baixa
 	Então a bolsa de valores está em alta
	Regra 2: 	Se a taxa de juros é alta
			Então a bolsa de valores está em baixa
	Regra 3: 	Se a cotação do Dolar está baixa
			Então a taxa de juros é alta
	Regra 4: 	Se a cotação do Dolar está alta
			Então a taxa de juros é baixa
Considere também que conhecemos o seguinte fato:
 	Fato 1: 	a cotação do Dolar está baixa.
Queremos saber: "Qual a tendência da bolsa de valores?"
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta:Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
A taxa de juros é ALTA
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
R4
A taxa de juros é ALTA
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
R4
R1
A taxa de juros é ALTA
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
R4
R1
A taxa de juros é ALTA
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R2
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
A taxa de juros é ALTA
R3
R2
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R1
A taxa de juros é ALTA
R3
R2
R3
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R1
A taxa de juros é ALTA
R3
R2
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então ataxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R3
R2
R3
R2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Pergunta respondida!
R1: 	Se a taxa de juros é baixa Então a bolsa está em alta
R2:	Se a taxa de juros é alta Então a bolsa está em baixa
R3:	Se o Dolar está baixa Então a taxa de juros é alta
R4:	Se o Dolar está alta Então a taxa de juros é baixa
F1:	Dolar em baixa Pergunta: Como está a BOLSA?
Sequência de inferências na estratégia orientada a fatos:
Sequência de inferências na estratégia orientada a objetivos:
R1
R2
R3
R4
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R1
R3
R1
R2
A taxa de juros é ALTA
A bolsa está em BAIXA
R3
R2
R3
R2
Pergunta respondida!
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
No exemplo a seguir temos:
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
No exemplo a seguir temos:
Várias regras especialistas sobre FRUTAS
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
No exemplo a seguir temos:
Várias regras especialistas sobre FRUTAS
NENHUM fato conhecido inicialmente
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
No exemplo a seguir temos:
Várias regras especialistas sobre FRUTAS
NENHUM fato conhecido inicialmente
Um objetivo a descobrir: qual é a FRUTA?
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Agregando conhecimento
E quando o conhecimento (regras + fatos) é insuficiente?
Agregamos fatos de origem externa (fora do sistema)
Forma fácil: fazer perguntas
No exemplo a seguir temos:
Várias regras especialistas sobre FRUTAS
NENHUM fato conhecido inicialmente
Um objetivo a descobrir: qual é a FRUTA?
Vamos acompanhar a resolução passo-a-passo
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Orientado a objetivos
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS– AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
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Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
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Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
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Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
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Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃOfruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
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Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
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Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
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Resposta (fato): 3cm
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Novo fato: origem é árvore
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Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
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Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
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Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
suspensa
Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
falhou !
Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Fruta
4,5
falharam !
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
suspensa
Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
falhou !
Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
Fruta
4,5
falharam !
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
suspensa
Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
falhou !
Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Fruta
4,5
falharam !
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
suspensa
Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
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Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
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Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
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Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
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Fruta
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
6
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
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Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
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Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
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Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é bananaSe diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
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Fruta
6
Falhou !
Fruta
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
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Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
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Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
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Fruta
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Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
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Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
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Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
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Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
6
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Fruta
7
acionada
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
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Fruta
4
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Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
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Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
6
Falhou !
Fruta
7
Novo fato: fruta é cereja
acionada
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Se forma é longa E cor é amarela ENTÃO fruta é banana
Se diâmetro>10cm E forma é redonda ENTÃO origem é parreira
Se diâmetro<10cm E forma é redonda ENTÃO origem é árvore
Se origem é parreira E cor é verde ENTÃO fruta é melancia
Se origem é parreira E cor é amarela ENTÃO fruta é maracujá
Se cor é amarela E forma é redonda ENTÃO fruta é laranja
Se origem é árvore E cor é vermelha ENTÃO fruta é cereja
Objetivo	 Regra Efeito Pergunta	 Fato ou novo objetivo
Orientado a objetivos
Fruta
1
suspensa
Novo objetivo: forma
Forma, Fruta
-
Forma?
Resposta (fato): redonda
Fruta
1
falhou !
Fruta
4
suspensa
Novo objetivo: origem
Origem, Fruta
2
Novo objetivo: diâmetro
suspensa
Diâm., Origem, Fruta
-
Resposta (fato): 3cm
Diâmetro?
Origem, Fruta
2
falhou !
Origem, Fruta
3
Novo fato: origem é árvore
acionada
Fruta
6
suspensa
Novo objetivo: cor
Cor, Fruta
-
Cor?
Resposta (fato): vermelha
Fruta
4,5
falharam !
Fruta
6
Falhou !
Fruta
7
Conclusão: fruta é cereja
acionada
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Muitas respostas ou decisões estão ligadas a incertezas
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Muitas respostas ou decisões estão ligadas a incertezas
Os sistemas de produção em geral lidam com incertezas usando um Fator de Confiança (FC) para regras e fatos
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Muitas respostas ou decisões estão ligadas a incertezas
Os sistemas de produção em geral lidam com incertezas usando um Fator de Confiança (FC) para regras e fatos
Os operadores podem manipular o FC da seguinte forma:
Negação (Não) – o FC é complementado a 1
Conjunção (E) – os FC são multiplicados 
Disjunção (OU) – os FC são somados e do resultado se subtrai o produto dos FC
Implicação (ENTÃO) – o FC da premissa é multiplicado pelo FC da regra 
Se o mesmo fato possui  FC, aplicamos a conjunção
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB 
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissaTema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57 
Tema da Apresentação
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Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
R3: FCD+FCE - FCD*FCE 
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
R3: FCD+FCE - FCD*FCE = 0,57 + 0,9 – 0,57 x 0,9 = 0,95
Tema da Apresentação
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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
R3: FCD+FCE - FCD*FCE = 0,57 + 0,9 – 0,57 x 0,9 = 0,95 
 0,95 x 0,4 = 0,36 = FCF
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
R3: FCD+FCE - FCD*FCE = 0,57 + 0,9 – 0,57 x 0,9 = 0,95 
 0,95 x 0,4 = 0,36 = FCF
R4: FCpremissa = FCF = 0,38 < 0,5 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas
Ex: conhecemos os fatos A, C e E com FC=0,9 e as regras:
R1: 	se A então B (FC=0,7)
R2:	se B e C então D (FC=1)
R3:	se D ou E então F (FC=0,4)
R4:	se F então G (FC=1)
Resolvendo:
R1: FCA * FCRegra = FCB  0,9*0,7 = 0,63 = FCB
R2: FCB*FCC = FCpremissa = 0,63*0,9=0,57  0,57*1=0,57=FCD
R3: FCD+FCE - FCD*FCE = 0,57 + 0,9 – 0,57 x 0,9 = 0,95 
 0,95 x 0,4 = 0,36 = FCF
R4: FCpremissa = FCF = 0,38 < 0,5  regra NÃO é acionada 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Situação: O carro da de Madame M foi furtado e os suspeitos são o mordomo e o genro da vítima.
Conhecemos as seguintes regras sobre furtos de carros:
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Situação: O carro da de Madame M foi furtado e os suspeitos são o mordomo e o genro da vítima.
Conhecemos as seguintes regras sobre furtos de carros:
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
7. As chaves do carro de Madame M. foram deixadas no carro CF=1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. Ocarro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
7. As chaves do carro de Madame M. foram deixadas no carro CF=1
8. O mordomo não gostava de Madame M. CF=0,6
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
7. As chaves do carro de Madame M. foram deixadas no carro CF=1
8. O mordomo não gostava de Madame M. CF=0,6
9. O genro gostava de Madame M. CF=0,8
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
7. As chaves do carro de Madame M. foram deixadas no carro CF=1
8. O mordomo não gostava de Madame M. CF=0,6
9. O genro gostava de Madame M. CF=0,8
10. O mordomo estava assistindo TV quando o crime ocorreu CF=0.85
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Além das regras, a investigação produziu os seguintes fatos:
1. O carro do mordomo estava quebrado (ele precisava de transporte) CF=1
2. O carro do genro estava funcionando (não precisava de transporte) CF=1
3. As impressões digitais do mordomo estavam no carro de Madame M CF=1
4. As impressões digitais do genro de Madame M. não estavam no carro CF=1
5. As impressões digitais do mordomo não estavam na chave do carro CF=1
6. As impressões digitais do genro estavam na chave do carro CF=1
7. As chaves do carro de Madame M. foram deixadas no carro CF=1
8. O mordomo não gostava de Madame M. CF=0,6
9. O genro gostava de Madame M. CF=0,8
10. O mordomo estava assistindo TV quando o crime ocorreu CF=0.85
11. O genro estava dormindo quando o crime ocorreu CF=0,2
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Vamos resolver o problema usando a estratégia orientada a objetivos
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Vamos resolver o problema usando a estratégia orientada a objetivos
Podemos calcular a confiabilidade para qualquer coisa que queiramos descobrir (por ex.: se o mordomo é culpado, se o genro é culpado, se ambos são culpados, etc.)
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Vamos resolver o problema usando a estratégia orientada a objetivos
Podemos calcular a confiabilidade para qualquer coisa que queiramos descobrir (por ex.: se o mordomo é culpado, se o genro é culpado, se ambos são culpados, etc.)
Vamos, então, calcular a confiabilidade de o mordomo ser culpado.
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Lidando com incertezas - Exemplo
Vamos resolver o problema usando a estratégia orientada a objetivos
Podemos calcular a confiabilidade para qualquer coisa que queiramos descobrir (por ex.: se o mordomo é culpado, se o genro é culpado, se ambos são culpados, etc.)
Vamos, então, calcular a confiabilidade de o mordomo ser culpado.
Para tanto montaremos a tabela com as informações:
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Culpado
1
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: oportunidade 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: oportunidade 
Oportunid.,Culpado
4
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: oportunidade 
Oportunid.,Culpado
4
ativada
oportunidade = SIM 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Objetivo	 Regra Efeito Fato ou novo objetivo
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: motivo
Motivo, Culpado
5
ativada
motivo = SIM : CF = 0,6 x 0,5 = 0,3 
Culpado
1
suspensa
Novo objetivo: oportunidade 
Oportunid.,Culpado
4
ativada
oportunidade = SIM: CF = 1 x 0,9 = 0,9 
Tema da Apresentação
REGRAS DE PRODUÇÃO E SISTEMAS ESPECIALISTAS – AULA 3
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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