SBC são programas de computador que usam o conhecimento representado explicita- mente para resolver problemas. Eles manipulam conhecimento e informação de forma inteli- gente e são desenvolvidos para serem usados em problemas que requerem uma quantidade considerável de conhecimento humano e de especialização (REZENDE, 2004).
Newell (1982) sugeriu que o desenvolvimento de um SBC deveria conter a descrição do sistema sob duas perspectivas distintas: a do conhecimento, processável pelo homem e a
simbólica, processável pelo computador. Na perspectiva do conhecimento, a base restringe-se
em descrever o que o sistema deve fazer, enquanto a base deve indicar em termos simbólicos como o sistema irá proceder. Com esta distinção, Newell enfatizou a importância de separar
(i) a análise e modelagem do método de resolução do problema e (ii) a atividade de represen-
tar este método em um formalismo que seja computacionalmente eficiente.
A comunidade de IA tem atribuído algumas características específicas a um SI para chamá-lo de SBC (JACKSON, 1998). Em resumo, os SBC devem ser capazes de: (i) questio- nar o usuário, usando uma linguagem de fácil entendimento, para reunir as informações de que necessita; (ii) desenvolver uma linha de raciocínio a partir dessas informações e do co-
nhecimento nele embutido para encontrar soluções satisfatórias; (iii) explicar o seu raciocínio, caso seja questionado pelo usuário, e, por último, (iv) conviver com seus erros, isto é, tal co- mo um especialista humano, o SBC pode cometer erros, mas deve possuir um desempenho satisfatório que compense seus possíveis enganos.
Os SBC têm sido aplicados nos mais variados ramos, como negócios, medicina, ciên- cia e engenharia. Mas, para seu desenvolvimento, é necessário um estudo da viabilidade da aplicação dessa tecnologia no domínio em questão. Alguns fatores a serem considerados são: custo, habilidade desejada, disponibilidade do especialista e delimitações do domínio do co- nhecimento (REZENDE, 2004).
O primeiro SE em saúde, denominado MYCIN, foi desenvolvido no início dos anos 70 como um projeto da Universidade de Stanford (EUA), onde os dois principais realizadores foram Shortliffe, do Departamento de Medicina, e Buchanan, do Departamento de Computa- ção. O MYCIN (BUCHANAN, 1984) foi um SE desenvolvido para apoiar o diagnóstico de infecções bacterianas. Dentre as diversas formas de raciocínio emuladas e utilizadas ampla- mente pelos SE, inclusive pelo MYCIN, está o Raciocínio Baseado em Regras (WATTER- MAN, 1986).
Um modelo geral da arquitetura de SE simbólico pode ser visto na Figura 2 (BRASIL, 1999), onde sofre influências desde a generalidade pretendida até os objetivos que motivaram sua construção.
Especialista Engenheiro de Conhecimento Aquisição de Conhecimento Usuário do Sistema Máquina de Inferência Base de Conhecimento I N T E R F A C E
Figura 2 - Arquitetura básica de um SE simbólico (BRASIL, 1999)
A Base de Conhecimento contém a descrição do conhecimento necessário para a reso- lução do problema abordado na aplicação. Isto inclui asserções sobre o domínio de conheci- mento, regras que descrevem relações nesse domínio e, em alguns casos, heurísticas e méto- dos de resolução de problemas. A forma de representação desse conhecimento deve estar des- crita explicitamente por um formalismo processável computacionalmente, como por exemplo, lógica matemática, redes semânticas, regras de produção e frame (REZENDE, 2004).
A Máquina de Inferência é responsável pelo desenvolvimento do raciocínio baseado nos dados fornecidos pelo usuário do sistema, e do conhecimento armazenado em sua base de conhecimento. A máquina de inferência processa a linguagem de representação usada na Base de Conhecimento, gerando e percorrendo o espaço de busca sempre que necessário.
A Interface se constitui dos componentes que permitem a comunicação do sistema com o engenheiro de conhecimento (EC) e com o usuário final. As características da interface estão diretamente relacionadas com o tipo de problemas em consideração, isto é, dependem da natureza das informações, de como elas devem ser fornecidas e manipuladas, de como dese- jamos que as soluções obtidas sejam apresentadas, dos níveis de informações desejadas, etc. Normalmente, os "shells" ou ambientes para o desenvolvimento de SE, comercialmente dis- poníveis, quando adequadamente adotadas, fornecem a interface, ou opções para o seu desen- volvimento (LEMOS, 1996).
periência, conhecem profundamente um domínio específico e usam artifícios e cuidados para resolver problemas e tarefas.
Os traços dos especialistas que os caracterizam são os seguintes (HART, 1986): (i) o especialista pode utilizar o seu conhecimento para resolver problemas com uma porcentagem aceitável de sucesso; (ii) seu conhecimento é eficaz, não basta resolver somente os problemas, ele deve resolvê-los rapidamente e de maneira eficaz; (iii) os especialistas conhecem os seus limites, ele sabe com o que ele pode lidar e quando ele deve consultar algum outro especialis- ta.
O EC é uma figura central, tanto na construção do SE, vista sob o aspecto técnico, como na Aquisição de Conhecimento (AC). É ele quem prepara o conhecimento para ser ar- mazenado em uma forma própria, fornecendo as explicações necessárias dos conceitos utili- zados pelo SE (ROLANDI, 1986 apud ROJAS, 2004).
Um EC deve ter um preparo especial e até algumas qualidades inatas, tais como: (i) capacidade de comunicação, fazendo, se possível, o uso das expressões, normalmente, utiliza- das pelo especialista (LEMOS, 1996); (ii) não pode ser totalmente ignorante na área do espe- cialista e deve sentir-se bem trabalhando com profissionais da área (ROLANDI, 1986 apud ROJAS, 2004); (iii) empatia e paciência para permitir que o especialista desenvolva o seu raciocínio sem ser interrompido (WATERMAN, 1986); (iv) lógico e objetivo, isto irá refletir- se, diretamente, no desenvolvimento da base de conhecimento do SE (LEMOS, 1996).
AC é o processo de identificar, extrair, analisar e documentar o conhecimento obtido de um especialista de domínio, com o propósito de construir um SE (CHETUPUZHA, 1991,
apud BRASIL, 1994).
Uma definição mais atual de AC a encara como um processo de modelagem de pro- blemas e soluções pertinentes a tarefas em um domínio específico. Conhecimento sobre o domínio e sobre o problema, assim como sobre as estratégias de resolução, formam o material
observado e interpretado pelo EC para a criação do modelo computacional (REZENDE, 2004).
O processo de AC é dividido nos seguintes estágios: (i) decisão inicial do conhecimen- to necessário (análise inicial); (ii) obtenção do conhecimento vindo de especialistas humanos e sua interpretação (elicitação); (iii) representação do conhecimento pela sua codificação na linguagem interna do sistema (BRAGA JR., 2001).
A Elicitação do Conhecimento é a etapa mais importante, onde o EC extrai o conhe- cimento do domínio do especialista. Há várias técnicas de elicitação que têm sido desenvolvi- das conforme (CHETUPUZHA, 1991 apud BRASIL, 1994). Contudo, para o contexto deste trabalho algumas delas serão citadas a seguir:
• Entrevista – É uma técnica conhecida também como “questionamento”, uma vez que o
tipo principal de iteração é a colocação de perguntas pelo entrevistante (elicitante) e a resposta pelo entrevistado (especialista) (ROJAS 2003 apud NASSAR, 1992);
• Discussão Focalizada – É semelhante a técnica de entrevista, apenas diferenciando na
introdução de um terceiro elemento, o foco, que interage com o elicitante e a fonte hu- mana de conhecimento (ROJAS 2003 apud DIAPER, 1989);
• Análise de Protocolo – Requer que o especialista “pense em voz alta” enquanto solu-
ciona um problema (ROJAS 2003 apud BYRD, 1992);
• Geração de Matriz – É uma técnica que faz uso de tabelas (matrizes) quando do proces-
so de EC, em especialistas que costumam tabular seu conhecimento (ROJAS 2003 apud NASSAR, 1992);
• Análise Comportamental para Solução de Problema Clínico – Esta técnica simula uma
sessão clínica para obtenção da tomada da história de uma doença real (ROJAS 2003
apud KASSIRER, 1978).
mento e da maneira como ele maneja esse conhecimento, no domínio específico que se estuda (HART, 1986).
Neste trabalho serão utilizadas técnicas de elicitação do conhecimento e será mais de- talhado no capítulo quatro (4) referente a metodologia proposta para o EC.
Para utilizar o conhecimento de um especialista num sistema computacional, há a ne- cessidade de realizar uma estruturação do que será utilizado pelo sistema. Para tanto, utiliza- se uma representação do conhecimento. A representação do conhecimento (RC) tem as se- guintes características: (i) generalizável; (ii) passível de alteração; (iii) compreensível e (iv) utilizável (ALVES, 2002).
O método de RC em um SE, pode ser definido como a formalização e a estruturação do conhecimento adquirido no processo da AC. O método escolhido depende, fundamental- mente, da área de domínio do problema e do problema à resolver, podendo, dependendo do problema, serem utilizados métodos diferentes de representação ou, até mesmo, mais de um método de representação na resolução de um mesmo problema (LEMOS, 1996).
Como citado na seção 2.4.1, existem vários métodos ou técnicas para a RC. Neste tra- balho utilizaremos a metodologia RBC.