o EC precisa ser, sobretudo ético.

Rigorosamente respeitada as premissas citadas acima, o primeiro passo na fase de aquisição de conhecimento é exatamente a identificação do(s) especialista(s) e em seguida do(s) seu(s) domínio(s) de conhecimento[11].

As ferramentas usadas no processo de coleta das informações têm características particulares no que diz respeito à resposta a ser interpretada pelo EC. Isso significa que cada técnica usada retorna uma resposta que poderá ser confrontada e usada para dirimir dúvidas. Entrevistas, questionários, brainstorms. darão suporte a metodologias de especificação como ontologias.

Em linhas gerais serão vistos alguns passos a serem seguidos no processo de aquisição de conhecimento e suas recomendações.

Como já foi comentada acima a primeira iniciativa é identificar o domínio, ou seja, a área de problema que esteja associada à abordagem da solução.

Tomadas de decisão dentro do domínio tem importância fundamental que refletirão no momento do suporte e da implementação deste domínio.

O gerenciamento de custos e riscos de um SE19 é fato e deve ser levado em consideração, ou seja, uma engenharia de conhecimento utópica poderá ser desastrosa.

Um domínio deve ter uma certa estabilidade. As mudanças significativas devem ser previstas.

Quanto à seleção do EC, dois engenheiros no mínimo devem ser usados [11] e preferencialmente estes devem ser profissionais experimentados no desenvolvimento e implementação de sistemas especialistas; O EC deve ter uma visão holística e heurística acerca do domínio e primordialmente ter a habilidade de interpretar informações que formularão conhecimento e darão suporte à modelagem.

19

A identificação do especialista, via de regra fica a cargo da organização para a qual esta sendo desenvolvido o sistema.

Essas são as recomendações essenciais para a fase de coleta de conhecimento no processo de desenvolvimento da maioria dos SE. Elas conduzem o EC a um conjunto de elementos que facilitarão todo o processo de modelagem.

2.6.2 Conhecimento Bruto (CB)

Na realidade partindo-se do pressuposto que o conhecimento é proveniente da semântica construída pelos dados e as informações, e que o mote principal dos KBS é a geração de conhecimento nos mais diversos escopos, uma assertiva verdadeira é que todo o produto da coleta de conhecimento de fato representa no bojo informação a ser tratada ou interpretada. Somente o resultado deste tratamento dará origem ao processo de modelagem.

2.6.3 Representação do Conhecimento (RC)

Acredita-se que a representação do conhecimento possa ser argumentada de 05 maneiras [19] que conduzem o leitor a um conceito formal: (1) a representação do conhecimento pode ser vista como um substituto dos nossos próprios objetos ou entidades que determinam nossas ações; (2) a representação do conhecimento é um conjunto de relacionamentos ontológicos; (3) a representação do conhecimento é um fragmento da teoria do raciocínio inteligente, expressa através de uma árvore de componentes; (4) como uma computação eficiente e pragmática; (5) como as expressões intermediárias do ser humano.

Interpretando de maneira sensível as assertivas acerca da representação do conhecimento, se pode concluir que: (a) cada objeto ou entidade requer uma representação baseada nas suas características (propriedades); (b) os objetos ou entidades fornecem um

framework20 que caracteriza um conjunto de representações; (c) que, digamos os

“desarranjos” anteriores, na realidade fornecem um framework com uma variedade de representações; (d) e finalmente o que se pode afirmar é que a visão da representação do conhecimento reflete na fonte de pesquisa e na implementação pratica do modelo.

Como visto o cerne da representação do conhecimento é primordialmente refletir através de algum formalismo de representação o conhecimento que foi coletado de um domínio. Existem alguns destes formalismos que comentaremos em linhas gerais, até para que se tenha uma visão das limitações e vantagens de cada um deles na elaboração do modelo.

20

2.6.3.1 Object-attribute-value triplets (OAV)

É um formalismo no qual se representam dados em uma base de conhecimento e também fornece suporte para possíveis representações heurísticas.

O OAV se interessa em particular por entidades ou objetos específicos na representação e cada um deste deve ter seus respectivos atributos. Para cada atributo no OAV existe um valor ou conjunto de valores associados. Observa-se na Figura 2.11 um exemplo gráfico da representação deste formalismo.

José Rendimento R$10.000

has-an is

OAV network

Figura 2.11 Representação do formalismo OAV

Observe no diagrama acima (Figura 2.11), que o objeto é José, o atributo é o rendimento dele e o valor do rendimento dele é R$10.000.

2.6.3.2 Rede semântica

Podemos inclusive afirmar que sofreu uma certa influência estrutural do formalismo OAV. “A semantic network may be thought of as a network that is composed of multiple OAV triplets in network form” [11]. As redes semânticas podem representar vários objetos, assim como, vários atributos por objetos, criando inclusive uma certa relação hierárquica entre estes elementos. Na Figura 2.12 um exemplo de rede semântica.

Avião is-an pessoas can carry asas has-a voar can asas turbinas has-a has-a A300

É importante que se observe que o digrama das redes semânticas de fato fornece uma abordagem consistente para representação de associações entre entidades.

2.6.3.3 Frames

Observe que a impressão que nos passa é que todos esses formalismos são na realidade complementares um do outro – e na verdade são, dependendo obviamente da abordagem.

As redes semânticas fornecem a versatilidade de representarmos objetos e atributos de maneira ordenada, já os frames possibilitam a captura de detalhes ao nível de atributos e valores que as redes não permitem. “A frame contains an object plus (slots) for any and all information related to the object” [11]. Na Figura 2.13 um exemplo de frame:

PESSOA