Inteligência Artificial. Sistema Especialista. Aula I Introdução

Sistema Especialista Aula I – Introdução

Universidade Estadual do Oeste do Paraná

Curso de Bacharelado em Ciência da Computação http://www.inf.unioeste.br/~claudia/IA2017.html

Roteiro



Alguns conceitos e objetivos dos SEs

Benefícios



_{Histórico dos SEs}



_{Funcionamento Geral}

_{Exemplo (Seamed)}

“São programas que simulam o

comportamento humano em domínios

de problemas bem definidos”

(Alexandre Dantas – UFRJ).

“Os sistemas especialistas

solucionam problemas

que normalmente

são solucionados por especialistas humanos”

(Elaine Rich).

Solução de problemas

O principal objetivo dos Sistemas Especialistas

“é, a partir do conhecimento capturado

junto a um especialista em uma área

particular do conhecimento humano

e representado em uma estrutura

modular e expansível,

transferi-lo para outros usuários deste domínio”

Transferir conhecimento para outros usuários

“São uma classe de sistemas de IA

desenvolvidos para servirem como consultores

na tomada de decisões que envolvam áreas

restritas da ciência, normalmente

apenas dominadas por especialistas humanos”

(Mara Abel – UFRGS).

Atuam como consultores na tomada de decisões

“São programas de computadores

que analisam dados em uma forma que,

se feito por humanos,

seria considerada inteligente”

(Alexandre Dantas – UFRJ).

Noção de inteligência

Sistemas Especialistas

“A potência de um sistema especialista

deriva do conhecimento que ele possui

e não dos formalismos e esquemas específicos

que ele emprega.”

(Feigenbaum)

Sistemas Especialistas

“

O termo especialista frequentemente leva as

pessoas a terem expectativas irrealistas do

desempenho de um SE.

É importante lembrar que o termo especialista

originalmente representa uma

limitação na

capacidade de representação e armazenamento

de conhecimento

do sistema

(Álvaro Guarda - UFOP)

Sistemas Especialistas



Os especialistas humanos são capazes de atingir

um alto desempenho na medida em conhecem

muito bem as suas áreas de especialização.

Sistemas Especialistas



Um Sistema Especialista (SE) é um programa de

computador que utiliza conhecimento específico

do domínio de um problema e

emula

a

metodologia e desempenho de um especialista

para obter soluções de problemas neste domínio.



Emulação (computação)

: processos em que o

comportamento de um sistema, associado a

determinado suporte material, é reproduzido em

outro.

Sistemas Especialistas



O conhecimento inerente a um Sistema

Especialista é o ponto chave na sua construção, e é

normalmente definido por engenheiros do

Sistemas Especialistas



Quanto ao procedimento, são consultados

especialistas no domínio do problema e tenta-se

codificar numa linguagem formal (representação

de conhecimento) todo o conhecimento que estes

adquiriram ao longo da sua experiência (em

Sistemas Especialistas



Os Sistemas Especialistas não imitam

necessariamente a estrutura da mente humana,

nem os mecanismos da inteligência.



_{São programas práticos que usam estratégias}

heurísticas desenvolvidas por humanos na

Sistemas Especialistas



São uma classe de programas na área da

Inteligência Artificial, e têm contribuído para o

sucesso desta área através de vários produtos

comerciais desenvolvidos e aplicações.

Sistemas Especialistas



Um sistema especialista deve ser capaz de

explicar seu comportamento e decisões para o

usuário, permitindo melhor avaliação da

Histórico: GPS (1960s)

General Problem Solver (GPS)



_Motivação:

 _{Leis do pensamento + máquinas poderosas}



_{Funcionamento:}

  _{planejamento + sub-objetivos}

 _{ex. estou com fome => comer => pedir pizza =>}

telefonar



_{Em geral, GPSs não funcionam}

 Problemática da representação do conhecimento  _{Humanos são bons só em domínios restritos}

Histórico: Primeiros SEs

(1960s-1970s)

DENDRAL

 _{Inferir estrutura molecular de componentes}

desconhecidos dadas a massa espectral e a resposta nuclear magnética

 _{Conhecimento especializado poda a busca por possíveis}

estruturas moleculares – “receita de bolo”

 _{Fez sucesso: publicações científicas}

 Representação procedimental de conhecimento

Alguns resultados de análises realizadas pelo sistemas foram considerados melhores do que os obtidos por especialistas humanos e publicados em revistas.

Histórico: Primeiros SEs

(1960s-1970s)

 _MYCIN

 _{Diagnosticar rapidamente meningite e outras infecções}

bacterianas, e prescrever tratamento

 _{Representação de conhecimento baseada em regras}

probabilísticas (em torno de 500)

 _{Fez sucesso: acima de 90% de acerto}

 _{introduziu explicação e boa interface com usuário}  Exemplo de regra

if the infection is meningitis and

the type of infection is bacterial and the patient has undergone surgery and

the patient has undergone neurosurgery and the neurosurgery-time was < 2 months ago and the patient got a ventricular-urethral-shunt

Histórico: 1970s e 1980s



_{1970s: Esforço para desenvolver SEs melhores e}

mais especializados



_{Linguagens de representação de conhecimento}

Mecanismos de inferência



_{1980s: Grande boom dos SEs}

CATS-1

 _{Problema da General Electric:}

 _{Aposentadoria de David Smith: engenheiro especialista}

em falhas de motores elétrico-diesel de locomotivas

 _{Custo deste tipo de engenheiro}  _{Solução convencional}

 _{Treinamento de engenheiros novatos}  _{1980: Construção de CATS-1 (DELTA)}

 _{Meses de entrevista, 3 anos p/ primeiro protótipo}  _{Permite diagnóstico em poucos minutos}

Outros Sistemas Especialistas

famosos



_{XCON(R1): projetava computadores VAX; Até}

1983 tinha 3000 regras.



_{CADUCEUS: SE da área médica que conhecia}

sobre 500 doenças;



TAXMAN: SE jurídico para os casos de cobranças;

PROSPECTOR: SE que ajuda na previsão de

depósitos de minerais;

Caracterização dos SEs (rev)

As áreas mais favoráveis para derivarem SEs possuem as seguintes características:

 O conhecimento necessário para a tomada de decisão é

razoavelmente bem delimitado;

 Pessoas especialistas encontram soluções precisas muito

mais rapidamente do que pessoas não especialistas (sendo de áreas =);

 _{Há valor considerável em se atingir soluções precisas}

rapidamente, para justificar o esforço da automatização do processo de decisão;

 _{Os dados necessários como consulta para a decisão podem}

Benefícios dos SEs

Os principais benefícios para o usuário final, associados ao uso de SEs podem ser:

 _{Aumento da rapidez do trabalho humano profissional;}  _{Redução de custos internos, como resultado de melhoria}

de qualidade pela introdução do SE;

 _{Aumento da qualidade na tomada de decisões;}

 Preservação do conhecimento especialista, de indivíduos

que se apresentam ou deixam as organizações, ou para manter o “know-how” para ser aplicado em outros

Alguns aplicações para SEs

 _{Instrução: diagnose, depuração e reparo para deficiência}

de estudantes/iniciantes;

 _{Controle: interpretação, predição, reparo e monitoramento}

O “ambiente” dos SEs

Dois momentos distintos:

1) Construção: coleta de conhecimento,

organização, implementação e testes;

2) Utilização: geralmente, por usuários não

especialistas no assunto.

Componentes básicos dos SEs

Existe um certo consenso sobre a arquitetura geral

mínima de um sistema especialista:

1) Base de conhecimento;

2) Motor de Inferência

Componentes básicos dos SEs

 _{É a parte principal do SE;}

 _{Contém a representação do conhecimento;}

 _{O conhecimento é extraído de um ou mais especialistas;}  _{Idealmente o conhecimento está em forma de declarações}

Componentes básicos dos SEs

 _{Responsável pela manipulação da base de conhecimento}

durante a resolução do problema;

 _{Usa o conhecimento da base e os fatos relativos a uma}

consulta para obter conclusões;

 _{No caso do Prolog, o formalismo de representação é a}

“lógica de primeira ordem”;

Componentes básicos dos SEs

 _{Os SEs são interativos;}

 _{Existe um componente para gerenciar a interação entre o}

usuário e o sistema;

 _{A interação básica consiste no sistema perguntar questões}

relevantes, apresentar respostas;

Representação do conhecimento

Para representar o conhecimento é selecionado um dos modelos/técnicas

 _Lógica

 _{Regras de produção}  _{Redes semânticas}

 _{Quadros e Roteiros (Frames/Scripts)}  _{Árvores de Decisão}

 _OO

Representação do conhecimento

 _{SE o paciente tem dor torácica;}

 _{E a dor é opressiva;}

 _{E a dor inicia rapidamente;}

 _{E a dor aumenta com o tempo}

Representação do conhecimento

Exemplo – sistema de produção c/probabilidade = fator de certeza (idem Mycin):

 _{SE a infecção é no aparelho respiratório;}

 _{E o paciente teve contato com uma pessoa gripada;}

 _{E há dores musculares;}

 _{E há dores de cabeça;}

 _{E há coriza;}

Exemplo de SE: Seamed

 _{O projeto SEAMED foi integrado por especialistas da área}

médica e por profissionais da Ciência da Computação interessados em desenvolver Sistemas Especialistas.

 _{Este trabalho iniciou-se em 1989, com o desenvolvimento}

de um sistema para diagnóstico de depressão (LYSSA).

 Em 1994 foi concluído o sistema “Seta V2.0” para apoio

Seamed (justificativa)

 _{Existe uma alta incidência de transtornos afetivos (como}

depressão) na sociedade ocidental e freqüentemente ocorre a ausência de psiquiatras em postos de saúde para

atendimento da população carente, assim como em

pequenas cidades do interior, cabendo ao clínico geral a incumbência de prescrever um tratamento farmacológico ao paciente.

Seamed (justificativa)

 _{O mercado farmacêutico possui uma gama de produtos que}

podem ser utilizados no tratamento dos distúrbios do

humor, apresentando diferentes perfis farmacológicos que devem ser considerados no momento da prescrição.

Seamed

 O sistema “Seta V2.0” chegou ao mercado sem grande

planejamento comercial, no entanto em poucos meses, vendeu 122 cópias.

 _{A divulgação realizada para este sistema resumiu-se em}

notas na Revista da Associação Brasileira de Psiquiatria e apresentações em congressos científicos da área

Seamed

 _{O SE oferece apoio ao clínico na escolha das drogas}

utilizadas em transtornos afetivos (ou distúrbios do humor) ou hipertensão no idoso.

 _{Para fazer a escolha o SE leva em conta as seguintes}

características do paciente:

 _{diagnóstico, idade, perfil sintomático, uso prévio de}

antidepressivos e doenças e/ou problemas físicos concomitantes.

 Oferece um laudo, sugerindo a droga mais conveniente,

sua posologia, e as precauções que devem ser tomadas no seu uso.

Seamed

 _{Justifica a escolha e orienta sobre as drogas que não}

devem ser usadas.

 _{Pode ainda interagir com o usuário, caso este não concorde}

com a escolha feita pelo Sistema, oferecendo informações adicionais sobre o raciocínio utilizado para estabelecer a conclusão.

Seamed: solução

 _{1) As informações são fornecidas ao sistema, pelo usuário,}

que responde a questões do tipo SIM ou NÃO, escolha de uma ou mais entre várias opções ou ainda entra algum dado pelo teclado

 _{2) Para cada informação prestada, o sistema percorre a}

base de conhecimentos, onde se encontram armazenadas as regras de preferência que selecionam as drogas mais

apropriadas ou excluem as contra-indicadas. As regras de preferência, por sua vez, possuem diferentes pesos, que são gerados através da combinação dos conhecimentos clínico e farmacológico do especialista.

Seamed: solução

 _{3) Se o sistema possui mais alguma pergunta a fazer ao}

usuário, vai para 1.

 _{4) Aplicar as regras de preferência, multiplicadas pelo grau}

de importância que cada uma possui individualmente, classificando os fármacos através da combinação de

evidências positivas (indicações) e evidências negativas (contra-indicações), o que leva à escolha do(s) fármaco(s).

Seamed: solução

 5) Constrói o laudo final sob a forma de um texto, empregando uma linguagem coloquial, mais próxima da linguagem utilizada no dia a dia pelos médicos em geral.

 6) Permite que o usuário questione o resultado do sistema através da indicação de um outro resultado. O sistema confronta os dois

resultados, apresentando sua justificativa, deixando que o usuário faça seu próprio julgamento.

Exercício

 Em duplas, ler a respeito e identificar exemplos de sistemas

especialistas, se possível, para download.

 Postar no Moodle, até 23/08  Apresentar indicando:

 _{1) Título e autores;}

 2) objetivo

 3) público alvo

 4) informações técnicas (linguagem, Rep.Conhec., etc)

Referências

 RIBEIRO, ALEXANDRE D. Sistemas Especialistas.

UFRGS.

 FLORES, Cecília D. Fundamentos dos sistemas

especialistas. In: Sociedades Artificiais. Porto Alegre: Bookman, 2003.

 RABUSKE, R.A. Inteligência Artificial.

Florianópolis, 1995.

 http://www.inf.ufrgs.br/~dflores/seamed