Sistemas Especialistas

Sistema Especialista (SE) é uma área da IA que faz extenso uso de conhecimento especializado para solucionar problemas no nível de um especialista humano [ GIARRATANO, 1994].

Podemos enumerar diversas áreas onde os sistemas especialistas podem ser aplicados, como: agricultura, negócios, química, comunicações, educação, eletrônica, engenharia, geologia, processamento de imagem, gerenciamento de informações, manufatura, matemática, medicina, meteorologia, área militar, sistemas de potência, ciência, tecnologia espacial, transporte entre outros [DURKIN, 1994].

Além de categorizar as aplicações dos sistemas especialistas por áreas de problemas, uma outra forma de classificar as aplicações dos sistemas especialistas, é através de paradigmas de solução de problemas. Especialistas apresentam um conjunto genérico de regras quando estão solucionando certos tipos de problemas, tal como diagnóstico ou planejamento. Independentemente da área de aplicação, dado o tipo de problema, o especialista reúne e raciocina com informações em caminhos similares. Os

sistemas especialistas são designados para realizar regras genéricas baseados no tipo do problema como ilustrado na tabela 2 [DURKIN, 1994].

TABELA 2 – TIPOS DE PROBLEMAS SOLUCIONADOS POR SISTEMAS ESPECIALISTAS Paradigma de Solução de Problemas Descrição Controle Projeto Diagnóstico Instrução Interpretação Monitoração Planejamento Predição Prescrição Seleção Simulação

Governando sistema de comportamento para encontrar especificações Configurando objetos sob restrições

Inferindo mau funcionamento de sistema de observações

Diagnosticando, debugando, e reparando comportamento de estudantes Inferindo descrição de situação de dados

Comparando observações a expectativas Planejando ações

Inferindo conseqüências prováveis de situações dadas Recomendando solução para mau funcionamento do sistema Identificando a melhor escolha de uma lista de possibilidades Modelando a interação entre componentes de sistema

Conforme tabela 2, o tipo de problema a ser resolvido pelo sistema especialista a ser desenvolvido nesta pesquisa é do tipo seleção, o qual deve identificar a melhor escolha ou a melhor rede industrial de uma lista de possibilidades, baseado nas características exigidas pela aplicação, confrontadas com as características de todas as RI armazenadas na base de conhecimento do SE.

Os SE iniciam a especificação do problema definido pelo usuário e tentam encontrar a solução que mais combina com esta especificação. Estes sistemas usualmente empregam uma técnica de raciocínio inexato ou uma função de avaliação de confrontamento quando estão formando suas seleções [DURKIN, 1994].

Segundo PATTERSON (1990), os Sistemas Especialistas diferem de sistemas computacionais convencionais em vários aspectos importantes.

SE usam conhecimento ao invés de dados para controlar o processo de solução. A maioria do conhecimento usado é naturalmente heurístico ao invés de algorítmico;

O conhecimento é codificado e mantido como uma entidade separada do programa de controle, ou seja, não é compilado junto com o controle do programa. Isto permite a adição e modificação (refinamento) incremental do conhecimento base sem recompilação do controle do programa. É possível em alguns casos usar diferentes bases de conhecimento com o mesmo programa de controle para produzir diferentes tipos de ambientes de SE. Tais sistemas são conhecidos como ambientes de SE desde que possam ser carregados com diferentes bases de conhecimento;

Os SE são capazes de explicar como uma conclusão particular foi alcançada, e por que a informação requisitada é necessária durante a consulta. Isto é importante pois possibilita ao usuário uma chance para acessar e entender a habilidade de raciocínio do sistema;

SE usam representações simbólicas para o conhecimento (regras, redes, ou “frames”) e representam sua inferência através de computações simbólicas que assemelham-se a manipulações da linguagem natural. (Uma exceção a isto é o SE baseado em arquiteturas de redes neurais);

SE freqüentemente raciocinam com metaconhecimento, isto é, raciocinam com conhecimento a cerca deles mesmo, seus próprios limites e capacidades.

Para construir um Sistema Especialista é preciso direcionar um domínio de conhecimento e habilidade em uma área de aplicação; este conhecimento é com freqüência vago ou parcialmente articulado. O engenheiro conhecedor deve traduzir o conhecimento de um especialista em uma linguagem formal.

Um especialista é um indivíduo que possui uma especialidade em uma certa área, isto é, o especialista tem conhecimento ou habilidades especiais que não são conhecidas ou disponíveis para a maioria das pessoas [GIARRATANO, 1994].

Há duas grandes características de um especialista que tenta-se modelar no sistema: o conhecimento do especialista e o raciocínio. Para realizar isto, o sistema precisa ter dois módulos principais: uma base de conhecimento e um motor de inferência [DURKIN, 1994].

A base de dados contém conhecimento altamente especializado na área do problema, fornecido pelo especialista. Isto inclui fatos problema, regras, conceitos e relações. Para codificar o conhecimento em uma base de conhecimento, são utilizadas técnicas de representação do conhecimento.

O motor de inferência aceita perguntas e respostas a questões através de I/O interfaces e usa estas informações dinâmicas, juntamente com o conhecimento estático (as regras e fatos) armazenados na base de conhecimento. O conhecimento na base de dados é usado para extrair conclusões acerca do caso ou situação corrente, como apresentado pela entrada do usuário [PATTERSON, 1990].

O valor da captura deste talento em um sistema especialista pode ser respondido pela comparação da tabela 3 abaixo, entre sistema especialista em software e um especialista humano [DURKIN, 1994].

TABELA 3 – COMPARAÇÃO DE UM ESPECIALISTA HUMANO EM UM SISTEMA ESPECIALISTA

Fator Especialista Humano Sistema Especialista Disponibilidade de tempo Geografia Segurança Perecível Performance Velocidade Custo Dia de trabalho Local Insubstituível Sim Variável Variável Alto Sempre

Disponível em qualquer local Substituível Não Consistente Consistente (usualmente veloz) Permitido

Da comparação da tabela acima aparecem duas razões gerais para se construir um sistema especialista: substituir um especialista ou ajudar um especialista.

Segundo DURKIN (1994), algumas das principais razões do desenvolvimento de um SE para substituir um especialista são:

• Tornar o especialista disponível após seu horário de trabalho ou na sua ausência;

• Automatizar uma regra rotineira que requer um especialista;

• O especialista é caro [DURKIN, 1994].

Segundo DURKIN (1994), algumas das principais razões para o desenvolvimento de um sistema especialista para ajudar um especialista são:

• Auxiliar o especialista em alguma regra rotineira para aumentar a produtividade;

•

Auxiliar o especialista em alguma regra difícil para efetivamente gerenciar as

• Tornar disponível ao especialista, informações que são difíceis de lembrar. De acordo com Joe Carter, sócio da Andersen Consuting Inc., 70 % dos custos de desenvolvimento em manufatura e 90% dos custos de serviços em atividades como aconselhamento financeiro são atribuídos ao homem tomando decisões [DURKIN, 1994].