Programa de
Pos-graduação
em
Engenharia
de
Produção
MODELO
SIMPLIFICADO
BASEADO
Í
EM REGRAS
DE
PRODUÇAO
DE
SISTEMAS
ESPECIAEISTAS
PARA
PAGAMENTO
DE
DIVI
DAS
Verginia
Stella
Serenato
Dissertação
apresentada
ao
Programa de Pós-Graduação
em
Engenharia
de
Produção
da
Universidade
Federal
de
Santa
Catarina
como
'
'to 'al
requisi
parci
para
obtenção
do
titulode
Mestre
em
Engenharia
de
Produção.
Florianópolis
Verglnia
Stella
Serenato
|v|oDE|_o
s||\/|P|_n=loADo
BAsEAoo
EM
REGRAS
DE
PRoouçÃo
DE
s|sTE|v|As
EsPEo|A|_|sTAs
PARA
PAGAMENTQ
DE
oív|DAs
Essa
dissertação
foijulgada
e aprovada
para
a
obtenção
do
títulode Mestre
em
Engenharia
de Produção
no
Programa de Pós-Graduação
em
Engenharia
de
Produção
da
Universidade
Federal
d
Aanta
Catarina.
Florianópolis,
3
Qtubro
de
2001.
V
Prof.
Ricardo
lranda
Barcia,
PH.
D.
Coorendo
o
Curso
0 (D
BANCA
EXAMINADORA
Profa.
'e
Theresinha
Cybis
Pereira,
PhD
Orientadora
__Prof. Gil
on
Bršvião,
Dr.
Dedico
este
trabalhoa
minha
filha, Laura,e
ao
meu
esposo,
Ermínio.Laura,
o
presente
mais
perfeitoque
recebide
Deus.
Sei
que cada
hora
de
estudo
foi
um
sorriso delaque eu
perdi,foi
uma
palavra
nova
que
elaaprendeu
com
outrapessoa.
Mas
seitambém,
que
valeu este
sacrifício,por nós
duas.
Ermínio,
o
companheiro
maravilhoso,
que
me
proporcionou
muitos
bons momentos,
Agradecimentos
A
Deus,
fontede
conhecimento,
/uz,paz
e
amczr.Aos
meus
pais, Car/osie Gina,que
me
deram
a
vida,no seu mais
pleno
sentido:me
geraram,
me
protegeram,
me
amaram,
me
educaram,
sofreram
e
sorriramcomigo.
Ao
/ado
deles,espero
comemorar
muitas
outras vitórias.À
Professora
A/iceTheresinha Cybis
Pereira,pela
orientação
que
permitiua
realizaçãoe conclusão
deste
trabalho.Aos
Professores
GilsonBraviano
e
LuisFernando
Figueiredo,que
enriqueceram
este
trabalhocom
sugestões
feitas
durante
a
Banca
Examinadora.
Enfim,
àqueles
amigos que
me
auxiliaramLista de Figuras ... _. Lista
de
Tabelas ... _.Resumo
... _. Abstract ... _. 1INTRODUÇÃO
... _. 1.1 Motivação ... .. 1.2 Questão da Pesquisa ... __ 1.3 Objetivos ... __ 1.3.1 Objetivo Geral ... _. 1.3.2 Objetivos Especificos ... _. p 1.4 Justificativa ... _. 1.5 Delimitação ... _. 1.6 Metodologia ... _. 1.7 Estrutura da Dissertação ... _. p ~ 12
REVISAO
BIBLIOGRAFICA
DE
SISTEMAS
ESPECIALISTAS E
HIPERTEXTO
... __2.1 História dos
Computadores
... __2.2 Informática na
Educação
... _.2.3 Hipertexto ... ..Í. p
2.3.1 Caracteristicas
do
Ambiente Hipertexto ... .. 2.3.2 Vantagensem um
Modelo
Hipertexto, ... _. 2.3.3 Organizaçãodo Conteúdo
para Utilização'em um
AmbienteHipertexto ... ..
2.4 Inteligência Artificial ... ._ 2.4.1 Evolução
da
inteligência Artificial. ... _.2.4.2 Caracteristicas da Inteligência Artificial Simbólica ... _.
2.4.3 Aplicações da Inteligência Artificial. ... ._
2.5 Sistemas Especialistas ... ._ 2.5.1 Caracteristicas
de
um
Sistema Especialista ...__2.5.2.2 Motor
de
inferência ... ._ 2.5.2.3 Interfacecom
o usuário ... _. 2.5.3 Fases do Desenvolvimento deum
SE
... _. 2.5.3.1 ldentificação ... _. 2.5.3.2 Conceituação_ ... _. 2.5.3.3 Formalização ... _. 2.5.3.4 Implementação ... ._ 2.5.3.5 Teste e avaliação _________________________________________________________________________ ._ 2.5.3.6 Revisão ________________________________________________________________________________________ ._ 2.5.4 Vantagens e Desvantagensde
Sistemas Especialistas _________________ ._ 2.5.4.1 Vantagens ___________________________________________________________________________________ _. 2.5.4.2 Desvantagens ______________________________________________________________________________ ._ 2.5.5 Aplicaçõesde
Sistemas Especialistas ____________________________________________ _.2.6 Conclusão ... _.
3
REVISÃO
BIBLIOGRÁFICA
DE
SISTEMAS
DE
PAGAMENTO
DE
Div|DAs
____________________________________________________________________________________________________ _.3.1 Conceituação de Sistemas
de
Amortização. ... _. 3.2 Sistemasde
Pagamento
... _. 3.2.1 Sistema Francês ouPRICE
... ._ 3.2.2 Sistemade
Amortização Constante-
SAC
... _. 3.2.3 Sistemade
Amortização Americano ... __ 3.2.3.1 Sistemacom
Pagamento
Periódicode
Juros ______________________________ ._3.2.3.2 Sistema
de
Pagamento
no
Final ... ._3.2.4 Sistema
de
Amortizaçöes Variáveis ou Sistema Diferenciado3.3 Conclusão ... _.
4
REVISÃO
BIBLIOGRÁFICA
DE
TEORIAS
PEDAGÓGICAS
... _.4.1 Introdução ... __
4.2 Principais Teorias Pedagógicas ... _. 4.2.1
Método
Platônico ... __4.2.2.2 Burrhus Frederic Skinner ... _. p 4.2.3 Acorrentelnteracionista ... ._ p 4.2.3.1 Perspectiva socio-cultural
da educação
... _. p 4.2.3.2 Jean Piaget ... _. p 4.2.3.3 Lev Semyonovitch Vygotsky ... ._ p4.3
Educaçao
... __ p 4.3.1 Desenvolvimento ... .. p 4.3.2Aprendizagem
... _. p 4.3.3 Objetivos Educacionais ... _. p 4.3.4 Processamentode
informaçao ... ._ p 4.4 Conclusão ... .. p5
PLANEJAMENTO
E
DESENVOLVIMENTO
DO MODELO
... _. p5.1 Desenvolvimento
do
Modelo ... _. p 5.2 Regrasde
Produção do Modelo Computacional ... _. p5.2.1 Regras
de
Produção ... ... _. p 5.2.2Mecanismo
das Regrasde
Produçao ... _. p 5.3 Descriçaodo Modelo
Computacional ... ._ p6
APLICAÇÃO
E
ANÁLISE
DO
MODELO
COMPUTACIONAL
EM
SALA
DE
AULA
... _. p6.1 Desenvolvimento
do
Trabalho ... ._ p6.2 Avaliação
do
Trabalho ... __ p6.2.1 Avaliação dos Alunos ... _. p 6.2.2 Avaliação
do Modelo
Computacional pelos Usuários ... _. p6.2.3 Aprendizado
com
oModelo
Computacional,segundo
os Usuários ._ p6.3 Conclusão ... __ p
7
CONCLUSÃO
E
RECOMENDAÇÕES
... ._ p7.1 Conclusão ... ._ p
7.2
Recomendações
... _. pREFERÊNCIAS
e|BL|oGRÁF|cAs
... .. pEmpréstimos e Financiamentos ... ._ p. 122
ANEXO
ll-Modelo
Computacional ... _. p. 125ANEXO
lll- Avaliação dos Alunos ... .. p. 133ANEXO
IV- Avaliação doModelo
Computacional ... .. p. 137Figura 1- Sistema Francês ou
PRICE
... _.Figura 2- Sistema de Amortização Constante -
SAC
... __Figura 3- Sistema
Americano
com
Pagamento
Periódicode
Juros ... __Figura 4- Sistema
Americano
com
Pagamento
Final de Juros ... ._Figura 5- Regras
de
Escolha ... _.Figura 6- Tela do Modelo Computacional ... __
Figura 7- Tela do
Modelo
Computacional ... __Figura 8- Tela
do Modelo
Computacional ... __Figura 9- Tela
do Modelo
Computacional ... _.Figura 10- Tela
do Modelo
Computacional ... __Figura 11- Tela do
Modelo
Computacional ... __Figura 12- Tela do
Modelo
Computacional _______________________________________________ __Figura 13- Tela
do Modelo
Computacional _____________________________________________Figura 14- Tela
do Modelo
Computacional _______________________________________________ __Figura 15- Tela do
Modelo
Computacional _______________________________________________ __Figura 16- Tela do
Modelo
Computacional _______________________________________________ _.Figura 17- Tela
do Modelo
Computacional _______________________________________________ _.Figura 18- Médias Anteriores
X
Médias Atuais ________________________________________ __Figura 19- Avaliação do
Modelo
Computacional pelos Usuários _____________ __Figura 20- Aprendizado
com
oModelo
Computacional,segundo
osTabela 1-
PRICE -
Pagamento
Postecipado ... ._Tabela 2-
PRICE -
Pagamento
Antecipado ... ._Tabela 3-
PRlCE
com
Carência ... ._Tabela 4-
PRICE
com
Carência ... ..Tabela 5-
PRICE
com
Carência ... _.Tabela 6- Sistema
de
Amortização Constante-
SAC
... _.Tabela 7- Sistema de Amortização Constante
com
Carência ... ._Tabela 8- Sistema de Amortização Constante
com
Carência ... ..Tabela 9- Sistema
de
Amortização Constantecom
Carência ... _.Tabela 10- Sistema Americano
com
Pagamento
Periódico de Juros ... ..Tabela 11- Sistema Americano
com
Pagamento
Finalde
Juros ... ..Tabela 12- Sistema Diferenciado ... ..
Tabela 13- Médias Anteriores x Médias Atuais ... ..
Tabela 14- Avaliação
do
Modelo Computacional pelos Usuários ... ..Tabela 15- Aprendizado
com
oModelo
Computacional,segundo
os Usuários ... ..Resumo
SERENATO,
Verginia
Stella.
Modelo
Simplificado
Baseado
em
Regras de
Produção de
Sistemas
Especialistas para
Pagamento
de
Dívidas.
Florianópolis,
2001. Dissertação
(Mestrado
em
Engenharia de Produção)
-
Programa
de
Pós-
Graduação
em
Engenharia de
Produção,
UFSC,
2001.
A
dificuldadeque
muitos estudosexperimentam
em
entender e diferenciaras diversas formas
de
se pagaruma
divida, levouao
interessede
se criaruma
ferramentacapaz de
relacionar tecnologiacom
educação,
facilitandoa aprendizagem.
O
objetivo principal deste trabalho é oferecerao
alunouma
ferramenta eficazque, além de facilitar a aprendizagem, o coloque
em
contatocom
novastecnologias educacionais.
Neste trabalho, foi desenvolvido
um
protótipode
um
Modelo
SimplificadoBaseado
em
Regras de Produçãode
Sistemas Especialistas paraPagamento
de Dívidas.
O
Modelo
foi utilizadoem
Salade
Aula e, posteriormente, analisadopelos alunos.
A
avaliação aque
foram submetidos os usuários mostrouque
oModelo
foieficaz na aprendizagem
do
tema. Verificou-se aindaque
a maioria dos usuáriosconsiderou
que
o Modelo tornou mais interessante o conteúdo trabalhado.Palavras-chave:
modelo
simplificado,
regras
de
escolha,
aprendizagem;
hipertexto;
sistemas
de
Abstract
SERENATO,
Verginia
Stella.Modelo
Simplificado
Baseado
em
Regras de
Produção
de Sistemas
Especialistas
para
Pagamento
de
Dívidas.
~
Florianópolis,
2001. Dissertacao
(Mestrado
em
Engenharia de Produção)
- Programa
de
Pós-
Graduação
em
Engenharia de
Produção,
UFSC,
2001.
Students difficulty in understanding and differentiating the several forms of
paying a debt, took to the interest of creating a tool capable to relate technology
with education, facilitating the learning process.
The
main objective of this work is to offer the student an effective tool that,besides facilitating the learning, place him/her in contact with
new
educationaltechnologies.
ln this work, a prototype of a Simplified Model
was
developed based on Rulesof Production of Expert
Systems
forPayment
of Debts.The
Modelwas
used inClassroom and, later on, analyzed by the students.
The
evaluation theone
that the users were submitted itshowed
that the Modelwas
effective in the learning of the theme. ltwas
verified although most of theusers considered that the Model turned
more
interesting the worked content.Palavras-chave:
modelo
simplificado,
regras
de
escolha,
aprendizagem;
hipertexto;
sistemas
de
As
novas tecnologias e a globalização econômica estão produzindo muitasmudanças
em
todos os setores da nossa sociedade.A
economia
mundial, maiscompetitiva a cada dia, exige
ganho de
tempo,aumento de
produtividade equalidade
em
todas as áreas produtivas. Processosque
permitem oganho de
tempo
no acesso à informação e a capacidade de aprender são valorizados porindivíduos e organizaçoes.
O
mercado de
trabalho exige novas competências.Além de
conhecimentosespecificos, o indivíduo deve ter
uma
visão geral do mundo, deve ser critico,capaz
de
pensar, de trabalharem
grupo, de aprender sempre. Precisa estarpreparado para trabalhar situaçoes mutantes.
Segundo
QUARTIEIRO
( 1999, p. 70 ) “As grandesmudanças que
ocorreram na educação, e mais precisamente na teoria pedagógica, estão de certo
modo
ligadas às transformaçõesque
sederam
nos meios de comunicaçao: da 'educaçao realizada atravésda
oralidade eda
imitação, ao ensino através da linguagem escrita, tendo
como
seu principal suporte o livro impresso, aos recursos computacionais hoje*disponíveis.
Computadores
(hardware) cada vez mais poderosos permitem o surgimentode
ferramentas (softwares)de
apoioao
ensinocada vez mais sofisticadas,
como
sistemasde
autorias e sistemasde
1.1 Motivação
As
novas tecnologias de informação ecomunicação
começam
a provocar impactos no setor educacional,com
apromessa de
construçãode
cenáriosinovadores.
Novas
ferramentas pedagógicas, utilizando diversas técnicasde
aprendizado,
surgem
a cada dia. Entre as técnicasde
aprendizado destaca-seo treinamento,
onde
a teoria aprendida é colocadaem
prática fazendocom
que
a assimilação torne-se mais rápida e eficiente.
A
simulação constituiuma
tecnicade
treinamentoque
produz excelentesresultados
em
vários dominios.A
idéia éque
vários ambientespodem
tersituações hipotéticas simuladas
de
modo
que
o estudante aprenda praticando.A
simulação é a execução dinâmicade
um
modelo
previamente definido. Entreoutras formas
de
simulação, existem osmodelos
computacionaisque
suportamos eventos
que
podem
acontecer no ambiente.O
uso de técnicas de Inteligência Artificialtem
se tornado objetode
estudospor parte de pesquisadores da área
de
Informática Aplicada a Educação.Na
área de finanças, a inteligência Artificialpode
ser utilizada parasimulação, facilitando o processo ensino-aprendizagem, e
também
para1.2
Questão da Pesquisa
“O
emprego de
um
modelo
simplificadobaseado
em
regras de produção deSistemas Especialistas auxilia no processo ensino-aprendizagem de sistemas
de pagamento de
dívidas?”1.3 Objetivos
1.3.1 Objetivo Geral
Desenvolver
um
modelo
simplificadobaseado
em
regras de produçãode
Sistemas Especialistas para escolha
da
formade pagamento de
dividase
verificar se este facilita o aprendizado deste conteúdo
em
cursosde
Administração e Marketing.
1.3.2 Objetivos Específicos
o Verificar a eficácia
da
utilizaçãode
um
modelo
simplificadobaseado
em
regras
de
produçãode
Sistemas Especialistas paraPagamento de
Dívidasna aprendizagem
do
tema, pelos alunosdo
curso matutino e noturnode
Marketing e Administração da Universidade Tuiuti do Paraná;‹› Verificar a viabilidade da construção
de
um
Modelo
SimplificadoBaseado
em
Regrasde
Produção de Sistemas Especialistas paraPagamento de
o Avaliar o uso do hipertexto
como
ferramenta para a construção do modelosimplificado proposto.
õ Despertar o interesse do aluno
com
relaçãoao
assunto trabalhado, atravésdo uso
de
tecnologia.1.4 Justificativa
A
intenção deste estudo é avaliar se a utilização de tecnologia, através deum
Modelo simplificadobaseado
em
regrasde
Produção de SistemasEspecialistas
em
Pagamento de
Dívidas,pode
facilitar no processo ensino-aprendizagem dos alunos auxiliando para sua formação técnica.
No
desenvolvimentodo
modelo simplificadobaseado
em
regras deprodução, procurou-se observar alguns aspectos pedagógicos relevantes no processo ensino-aprendizagem.
O
modelo
foi concebidonuma
abordagem
construtivista, permitindo simulações para facilitar a aprendizagem.
Além
dassimulações, o
modelo
permiteque
o usuário faça suas escolhas,tome
suasdecisões, o
que
permite ao usuário verificar as diferenças entre os diversosSistemas
de Pagamento de
Dívida. Existem, ainda, as telasde
Ajuda,que
ousuário pode acessar
sempre que
tiver dúvidas quanto ao conceitos utilizadosno modelo.
Devemos
salientarque
aabordagem
construtivista não significa totalliberdade
do
aluno,nem
ausência de assistência.O
que
muda
é o graude
Existem no mercado, vários softwares para cálculos financeiros, nos quais o
usuário informa
dados
básicos para cálculo: valor, taxa e prazo, e defineatravés de
que
Sistema dePagamento
a divida será paga.Obtém como
resposta
uma
planilhacom
o valor e forma parapagamento
da dívida.A
proposta destemodelo
simplificadobaseado
em
regrasde
produção épermitir ao usuário fazer escolhas, entre as opções apresentadas e,
paralelamente, perceber quais são as diferenças entre os vários Sistemas
de
Pagamento de
Dividas.Como
conseqüência das escolhas do usuário éque
será definido o Sistema de
Pagamento
utilizado.1.5 Delimitação
Embora
existam várias formas diferentesde
se pagaruma
divida, nestetrabalho serão mostrados os mais utilizados no mercado: Sistema Francês,
Sistema de Amortização Constante, Sistema
Americano
e SistemaDiferenciado. Outras formas
não
mostradas aqui,podem
ser englobadas peloSistema Diferenciado. *
Quando
uma
dívida é feita amédio
ou longo prazo, acimade
24 meses, écomum
a aplicação de correção monetária sobre a dívida e pagamentos. NesteModelo
baseado
em
regras de produção de Sistemas Especialistas será desconsiderada a correção monetária, vistoque
para isso seria necessárioatualização constante dos indices utilizados para a correção.
O
modelo foi implementadoem
formade
hipertexto, oque
fezcom
que
osA
programaçao e implementaçaodo
Sistema Especialista exigiriaum
programador experiente. Devido à relação custo/benefício optou-se porum
modelo simplificado
onde
é feita a simulação deum
Sistema especialista.1.6 Metodologia
Esta pesquisa é de natureza aplicada, por utilizar
um
modelo
computacionalpara verificar a eficácia no processo ensino-aprendizagem dos alunos
de
Marketing e Administração na área
de
Pagamento
de DívidasEste trabalho esta
baseado
nas seguintes etapas metodológicas:- Revisão Bibliográfica sobre O3 temas distintos,
porém
interligados nestetrabalho: Sistemas Especialistas , Sistemas
de
Pagamento de
Dívidas e TeoriaPedagógica Aplicada.
° Sistemas Especialistas - Levantamento
de
conceitos e definiçõesde
Sistema Especialista, sua estrutura, histórico, aplicações e
vantagens/desvantagens.
‹› Sistemas
de
Pagamento de
Dívidas - Sistematização dos motivosque
levam
uma
pessoa ouempresa
a assumiruma
dívida. Definiçãode
algunstermos
que
serãoamplamente
utilizados no Sistema Especialista e, ainda,as diferentes formas de
pagamento de
uma
divida.o Teorias Pedagógicas -
As
teoriasde
aprendizagemde
forma a identificarqual delas é mais apropriada a este tipo
de
aplicação.- Construção
de
um
modelo
computacional simplificado utilizando as técnicasprodução de Sistemas Especialistas-, para a escolha
da
forma depagamento
de dividas, visando o aprendizado desta matéria.- Aplicação e Análise
do
Modeloem
salade
aula,com
03 turmas diferentes, ecom
diferentes formas de aplicação, dos cursosde
Administração (matutino)e
Marketing (matutino e noturno).
Após
a utilizaçãodo modelo
computacional, osalunos avaliaram o modelo e
também
foram avaliados. Paralelamenteuma
outra turma,
do
curso de Administração (noturno), trabalhará omesmo
conteúdo,
sem
auxílio deste Modelo.1.7 Estrutura
da
DissertaçaoEste trabalho encontra-se dividido
em
O7 capítulos.No
capítulo Introdução serão apresentados itenscomo
motivação,importância, objetivos e desenvolvimento
do
trabalho.No
capítulo Revisão Bibliográficade
Sistemas Especialistas e Hipertextosão colocadas informações sobre o tema, como: conceito, estrutura, histórico,
aplicações, vantagens e desvantagens, cuidados importantes na
implementação.
No
capítulo Revisão Biblioqráficade
Sistemasde Pagamento de
Dívidassão explicados, diferenciados e exemplificados vários Sistemas
de
Amortizaçãode Dívidas.
No
capítulo Revisão Biblioqráficade
Teorias Pedagógicas, será feita arevisão bibliográfica das principais teorias pedagógicas, especialmente daquela
modelo computacional
baseado
em
regras de produção de sistemasespecialistas para
pagamento de
dívidas, pretende trazer a experiência doespecialista nas
mãos
do
aprendiz de formaque
este possa analisar, refletir, inferir e traçar conclusoes por si próprio.No
capítulo Planeiamento e Desenvolvimentodo
Modelo Computacional sãoexplicados os passos para a construção deste
modelo
computacionalbaseado
em
regrasde
produção de Sistemas Especialistas, os conhecimentosnecessários e a forma de representação desses conhecimentos.
No
capitulo Aplicaçãoem
Sala de Aula e Análise é descrito o teste feitoem
sala de aula
com
omodelo
computacionalbaseado
em
regras. de SistemasEspecialistas,
bem
como
as conclusões relativas à sua utilização.No
capítulo Conclusao é feitauma
análise geraldo
trabalho, do modeloHIPERMIDIA
Inicia se este capítulo
com
alguns conceitos e informaçoes históricas sobre Informática, inteligência Artificial, Hipermídia e Sistemas Especialistas. Sobre otema
Sistemas Especialistas sao detalhadas informaçoes como:Características, Arquitetura, Fases de Desenvolvimento, Vantagens e
Desvantagens e, finalmente, Aplicaçoes de Sistemas Especialistas.
2.1 História
dos
Computadores
A
história dos computadores têm iníciocom
os 'primeirosmecanismos
artificiais construídos para marcar otempo
ou para simular o comportamentode
animais ou pessoas, os autômatos.Ao
longo dotempo
foram desenvolvidosrelógios, máquinas
de
calcular e, finalmente, computadores.Segundo
BITTENCOURT
(1998, p.47) “A primeira calculadora mecânica foicriada pelo
alemão
Wilhelm Schickardem
1623...O
final do século XIX assisteà rápida disseminaçao das máquinas
de
calcular”.Em
1890,Herman
Hollerith, fundador da Tabulating Machines Corporation,que
em
1924 transformar-se-ia na International Business Machines-
IBM,utiliza máquinas
baseadas
nos cartões perfurados para auxiliar no censoamericano. Essas máquinas são os primeiros processadores
de
informação.Ainda,
segundo
BITTENCOURT
(1998, p.48) “O computadormoderno
planos de John von
Neumann
parauma
novamáquina
de calcularque
pelaprimeira vez inclui, além
de
cálculos matemáticos, o processamento lógicode
informações”.
O
primeiro computador operacional foi construído por Alan Turingem
1940,para decifrar
mensagens
alemãs codificadas pelamáquina
Enigma.De
1945 a1950 foram construídos os primeiros computadores,
mas
apenas
no inicioda
década
de 50, o computador passa a ser comercializadoem
grande escala.O
UNIVAC
1 foi o primeiro computador para uso civil.Seu
projeto foi todo voltadopara aplicações
em
administração.2.2 Informática na
Educaçao
A
visão da utilizaçãode
computadores naeducação tem
uma
longahistória.
As
aplicações educacionais utilizando-se desta tecnologia sãodesenvolvidas
desde
os anos 60. Muitas são classificadascomo
InstruçãoAssistida por
Computador
(“CAl”,do
inglês “Computer-Assisted lnstruction”) eutilizam o paradigma da instrução programada, cujos
métodos
educacionaisapresentam
uma
forma expositiva centrada no professor.Com
a evolução das técnicasde
inteligência Artificial (IA) e das pesquisasno
campo
das ciências cognitivas, aumentou-se o grau de “inteligência” dossistemas educacionais e antigas dificuldades estão
sendo
aos poucossuperadas.
Uma
das principais motivações para as pesquisasem
InteligênciaArtificial na Educação, é o desenvolvimento
de
princípios pelos quais os ambientesde
aprendizagem computacionaispossam
ser concebidos-como
lugares
onde
os estudantespossam
ter experiências de aprendizagemindividualizadas, isto é, experiências
que
sejam fundamentais e benêficas paraeles,
sem
importar suas diferenças individuais, experiências anteriores, ououtras situações cognitivas.
Os
softwarespodem
ser divididosem
dois grupos: softwarecom
enfoquedo
tipo algorítmico e software
com
enfoquedo
tipo heurístico.‹› Software
Baseado
em
Algoritmos - Solução para problemas nos quais existe lógica e portanto pode haverum
conjuntode
passos determinadospara se chegar à(s) respostas(s).
ø Software
Baseado
em
Heurística - Soluçãode
problemas baseando-se naexperiência
do
especialista,onde
às vezesnão
existe lógica. Istotambém
pode
ser feitocom
algoritmos. -2.3 Hipertexto
Os
avanços tecnológicos têm auxiliado na popularização dos computadoresem
várias áreasdo
conhecimentohumano.
Em
ambientes educacionais, ocomputador
tem
potencial para seruma
ferramenta altamente eficaz.Uma
dastecnologias
de
interesse pesquisadacom
finalidades educacionais é a dossistemas hipertexto.
A
distinção entre os termos hipertexto e hipermídia torna-se cada vez maisvariadas tecnologias. Alguns autores preferem conceituar hipermídia
como
oresultado da integração de hipertexto
com
multimidia, distinguindo portanto asduas tecnologias.
Segundo
LEÃO
(1999, p. 15), “O hipertextoé~um
documento
digitalcomposto por diferentes blocos
de
informações interconectadas. Essasinformações são amarradas por meio
de
elos associativos, os links.Os
links permitem
que
o usuãrio avanceem
sua leitura naordem que
desejar...Hipermídia, por sua vez, e
uma
tecnologia que englobarecursos
do
hipertexto e multimidia, permitindo ao usuário anavegação
por diversas partes de
um
aplicativo, naordem que
desejar".Hipermídia
pode
ser vistacomo
uma
tecnologia para o gerenciamentode
informações
que
une textos, gráficos, sons, e outros.Fazendo
isto, permiteque
os usuários
naveguem
livremente pela basede
informação.O
livrotem
sido tradicionalmente o principal meio dearmazenamento do
conhecimento.
As
informações são geralmente ordenadasem
páginas seqüenciais paraserem
lidas demodo
linear.Ao
contrário dos livros, ossistemas hipertexto
podem
representaruma
coleção de arquivosinterconectados
em
uma
rede.Os
usuários são livres para progredir, ounavegar, através
do
conhecimentodo
sistema utilizando vários caminhosdistintos e não seqüenciais, cujas ligações foram
de alguma
maneiraestabelecidas pelo projetista.
Segundo
LEÃO
(1999, p. 19), “Os links do hipertexto possibilitamque
um
documento
possa ser consultadode
diversas maneiras, criandouma
arquitetura fundada
em
blocos interligados, o hipertexto representaum
fichário ativo, fácil
de
ser consultado”.Portanto, o ambiente hipertexto oferece novas possibilidades de acesso às
grandes e complexas fontes
de
informações.Um
documento
linear pode serlido somente na
ordem
em
que
foi composto.A
vantagem
essencial dodocumento
não
linear é a capacidadede
organizar objetosde
diversasmaneiras,
dependendo
das diferentes visões edemandas.
Ainda,segundo
LEÃO
(1999, p. 16),“O
leitorem
hipermídia éum
leitor ativo,que
está a todomomento
estabelecendo relaçoes próprias entre diversos caminhos.Como
um
labirinto a ser visitado, a hipermídia nos promete surpresas, percursos
desconhecidos...”
O
hipertextoque
foi inicialmente concebidacomo
uma
ferramenta para a recuperação de informações, atualmentetem
sido usadatambém como
uma
ferramenta para a aprendizagem, pois permite a comunicação entre o
homem
eo computador
com
fluxode
informação nos dois sentidos, tornando muito maislúdico e rápido o processo
de
buscade
informações e a aprendizagem, unindo recursos de imagem,som
, video, texto, etc.ã
2.3.1 Caracteristicas
do
Ambiente Hipertextoø
Um
sistema hipertextotem
um
componente
de
banco
de
dados. Objetosem
uma
telade
informação estão associadoscom
objetosarmazenados
em
um
bancode
dados. Portanto, os sistemas hipermídia proporcionamuma
nova e direta maneirade
acesso aos dados.Um
sistema hipertexto éum
esquema
de
representação, no qual a informação textual informal é misturadacom
os processos e operações mais formais e mecanizados.Um
sistema hipertexto deve apresentarum
componente
de
interfacecom
o
usuário.Em
geral, os sistemas hipermidiafazem
uso extensivode
janelas.
Uma
interface grafica auxilia o usuário a navegar atravésde
uma
grande quantidade de informaçao, ativando as Iigaçoes e
acessando
oconteúdo dos nós.
2 3.2 Vantagens
em um
Modelo
Hipertexto:Facilidade de seguir as ligações.
O
ambiente gráfico facilita anavegação
em
grandes espaçosde
informação.Segundo
LEÃO
(1999, p.16), “Atravésdessas estruturas interativas, o leitor percorre a trama textual
de
uma
forma única, pessoal.Um
dos recursosque
o usuário pode utilizar é o search(busca). Este recurso rastreia
um
extenso volumede
informaçõesem
questão de segundos”.
Facilidade de criar novas referências.
Os
usuáriospodem
simplesmentefazer comentários ou anotações
em um
documento, enquanto as demaisreferências continuam inalteradas.
Colaboração. Vários autores
podem
cooperar na criaçãode
um mesmo
documento
ou simplesmente adicionar e compartilhar comentários.Segundo
LEAO
(1999, p. 42), “Alguns pensadores jáchegam
a afirmarque
‹› Modularidade da informação.
Uma
vezque
partes domesmo
documento
podem
ser referenciadas de vários lugares, as idéiaspodem
ser expressascom
pouca
sobreposição ou duplicação.Segundo
LEÃO
(1999, p. 16), “Todobom
aplicativoem
hipermidiaoferece
uma
sériede
informações correlacionadasao
tema central, ampliando o potencial do conteúdo da leitura.Em
geral, os tituloscostumam
incluir anexos,que
podem
ser consultados tão facilmentequanto o corpo central. Essa trama hipertextual representa
uma
grandefacilidade
de
acesso a outras informações”.2.3.3 Organização do Conteúdo para Utilização
em um
Ambiente HipertextoA
aprendizagem, damesma
formaque
o pensamento, nao se fazcom
idéias isoladas,
mas
por relações significativas ou associação de idéias.O
ambiente hipermidia deverá funcionarcomo
o pensamento,sendo
uma
ferramenta
de
estruturação dopensamento
assimcomo
a linguagem.O
ambiente hipertexto deve ser voltado para o usuário, logo suaorganização
deve
obedecer a sua lógicade
utilizaçao.É
importanteque
sequestione:
‹›
Quem
são os usuários?0 Por
que
estão utilizando o ambiente hipertexto?‹›
Quanto
eles jásabem?
ø
Que
vocabulário técnico elescompreendem?
No
contexto da informática educativa, o desafio e propormodos
de
aplicação desses ambientes
que respondam
às questões pedagogicas, vistoque
compõem uma
tecnologia da inteligência.O
hipertexto favorece aexpressão
do
pensamento, omodo
de organização da informação e omodo
de
aprendizagem.
2.4 Inteligência Artificial
Inteligência Artificial é
um
ramo
da ciência da computação.Citando
RABUSKE
( 1995, p. 18 ) “inteligência é o processo continuo deaquisição, de triagem, de ordenação e
de
interpretação da informação.Raciocínio, aprendizado, memória, motivação, capacidade de se adaptar
e de resolver problemas são partes distintas da inteligência,
mas
que
trabalham harmoniosamente para a obtenção dos resultados".
Ainda,
segundo
RABUSKE
( 1995, p. 21 ), “Inteligência Artificial é oresultado da aplicação
de
técnicas e recursos, viabilizando a soluçãode
problemas
que
exigiriamdo
humano
certo graude
raciocinio ede
perícia".2.4.1 Evolução da Inteligência Artificial.
A
origem da IA é muito remota, pois foi construida a partir de idéiasherdadas
de
outras ciências. Porém,apenas
em
1956, surgiu oficialmente aprimeira
mençao
à expressao Inteligência Artificial,num
encontrode
Na
década
de 40, grupos independentes de cientistas ingleses e norte-americanos trabalhavam
numa
máquina eletrônica para executar cálculos numéricos complexos, oque
hoje se chamaria computador.Segundo
os ingleses, esta máquina deveria responder à operadores lógicoscapazes de manipular qualquer tipo de material simbólico, incluindo
afirmações
em
linguagem ordinária.Os
cientistas americanos decidiram usar operadoresnuméricos.
Logo
os ingleses seguiram esta decisão, oque
resultouem
poderosas
máquinas
de calcular.Porém,
um
pequeno
grupo de cientistas continuou a explorar a capacidade dos computadoresem
manipular simbolos não-numéricos. Paralelamente,psicólogos
buscavam
a resolução de problemas através de programasde
computador
que
simulassem o comportamentohumano.
Esses grupos, formaramuma
subdivisão da informáticaque
sechama
lnteligência Artificial.O
objetivoda
IAsempre
foi desenvolver programasque pudessem
em
algum sentido pensar, isto é, resolver problemas
de
uma
maneiraque
pudesseser considerada inteligente se realizada por
uma
pessoa.As
duas principais linhas de pesquisaem
lA sao a Conexionista e aSimbólica.
¢
A
linha ConexionistaVisa a
modelagem
da inteligênciahumana
através da simulação doscomponentes do
cérebro, isto é,de
seus neurônios, ede
suas interligações.O
Em
1943, McCulloch e Pitts descreveramum
modelo
simplificado,porém
poderoso, do neurônio real,
que
ainda se encontra em' uso na maioria dosmodelos de
Redes
Neurais Artificiais.Fatores
como
a faltade
equipamentos poderosos o suficiente, a dúvidasobre o funcionamento do cérebro e a falta
de
algoritmosde
treinamento adequados,fizeram
com
que
a linha conexionista fosse deixada para trás.Recentemente as pesquisas nesta área ressurgiram
com
força.Segundo
BITTENCOURT
(1998, p. 301), “As linhas conexionista esimbólica
nasceram
praticamente juntas...No
entanto, poruma
sériede
razões, as tecnicas simbólicas
de
IA, baseadas na lógica, tiverampreferência na epoca. Entre estas razões pode-se citar a falta de
computadores suficientemente potentes...Na
década
de 80, houveum
renascimento do interesse sobre o conexionismo. Este renascimento deve-se a diversos fatores, por exemplo, melhores conhecimentos
da
estrutura realdo
cérebro, melhores algoritmosde
treinamento edisponibilidade
de
computadores poderosos...".Existem algumas características
que
tornam interessante esta arquitetura.Sao
elas:a- a capacidade
de
aprender atravésde
exemplos ede
generalizar esteaprendizado
podendo
reconhecer padroes similaresque
nunca foramapresentados
como
exemplo;b-
bom
desempenho
em
tarefas mal definidas, pois não requerc- elevada imunidade ao ruido, isto e, o comportamento da rede não entra
em
colapsocom
informações erradas ou ausentes.Algumas
aplicações das redes neurais: reconhecimentos de padrõesem
geral (visão computacional, reconhecimento de voz, etc), processamento de
sinais, previsões
de
eventos, diagnósticode
falhas e identificação e controle deprocessos.
o
A
linha SimbólicaSegue
a tradição lógica.O
sucesso dos sistemas especialistas consiste namanipulação simbólica de
um
grandenúmero
de fatos especializados sobreum
dominio restrito.
A
linha simbólica investiga a manipulação do conhecimento através deformalismo e inferências focalizadas na solução
de
problemasbem
definidos.Há
uma
basede
conhecimento, constituidaem
fatos e regras eum
motor deinferência
que
trabalhacom
os conhecimentos ededuz
novos conhecimentos apartir de sua base. Este sistema é muito preciso,
mas
tem
adesvantagem
de não dar respostas a perguntasque
ele desconhece.Nas
quatro últimas décadas, a IA desenvolveu-se e obteve váriasconquistas.
Nos
anos 50 deu-se ênfase à pesquisaem
redes neurais. Nesta época,tentava-se simular as funções do cérebro
humano,
como
no Testede
Turing"1
Criado por Alan Turing, 0 leste é uma avaliação do desempenho dos computadores. Consiste em um inlerrogador que, qoós cinco minulos de comunicação (por terminais _) não possa identificar se 0 seu interlocutor é ou não uma
e o Perceptrong.
Também
foram abordados problemas de lógica, jogos e resolução de problemas.Na
decada
de 60 foidada
uma
maior ênfase na heurística e surgiramprogramas
que
solucionavam problemasde
logica elementar, xadrez e álgebraalém de responder a questões.
Foram
desenvolvidos programas de integraçãosimbólica alem de primeiros trabalhos na area de linguagem natural. Marcos
dessa
época
foram os programas Eliza3 eDENDRAL4
.Durante a
década de
70, cientistas concentraram esforçosem
técnicascomo
aRepresentação
, isto é,um
modo
de
formular o problema de maneiraa
tornar sua solução mais fácil,
como
controla-la inteligentemente dentroda
capacidade
de memória
do computador.No
final dadecada
fizeram adescoberta mais importante: o poder
do
programaem
resolver problemasdepende
mais do conhecimentoque
possui do quedo
formalismo ouesquema
de inferência empregado. Esta realização levou ao desenvolvimento
de
programas
de
computador de propósito particular, sistemasque
são peritosem
alguma área limitada. Estes programas sãochamados
Sistemas Especialistase
um
novocampo
se iniciou. *3
() Perceptronjbi desenvolvido como uma primeira tentativa de se reprodtair asfitnções da retina humana através
de um mecanismo básico de reconhecimento de padrões
j
O
Eliza simulava 0 cäálogo de um psiquiatra com seu cliente por intermédio de um mecanismo de casamento de padrões.'
4 O DENDRAL desenvolvido pela Universidade de Starƒord a pedido da NASA, tinha por objetivo desenvolver
Nos
anos 70 foi projetado o primeiroSE
de
sucesso no mundo: o Mycin5.Outros sistemas especialistas dessa
época
foram: o Prospectorô, oCASNET7,
0 PUFF8, Q R19 e Q AcE?°.
Nos
anos 80 deu-se enfoque a Engenharia do Conhecimento através métodos estruturados de aquisição e representação do conhecimento,bem
como
ferramentasde
apoio. Entre 1980 e 1981, os SE'scomeçaram
a surgircomercialmente.
Os
SE's, apos terem se desenvolvido por 15 anoscomo
mera
curiosidadede IA aplicada
em
laboratórios de pesquisa, tornaram-se aivo de significativosesforços de desenvolvimento. Estes sistemas
empregam
o computador demaneira mais diversa que o processamento de
dados
convencional, abrindonovas e importantes oportunidades.
Grandes
descobertas futurasem
lAdependem
de vários fatores, talcomo
ocrescimento do
número
de cientistas envolvidos nas pesquisas e avançosprincipalmente nas áreas da ciência da
computação
e da ciência cognitiva.Um
sistema inteligente não e capazsomente de armazenamento
emanipulação de dados,
mas também
da aquisição, representação, emanipulação
de
conhecimento.5 Criado em 1973. o M_vc1`n diagnostico certas in/ècções bacteriológicas. Ele utiliza regras derivadas do domínio
médico para raciocinar a partir de uma lista de sintomas de alguma doença em particular.
° Criado em 1978. o PR()SPECT()R prevê a possibilidade de certos recursos minerais serem encontrados em
determinada região.
1
Criado em 1978, o (.`ASNl¬.`I`fa:: aíagnóstica/terapia de glaucoma
'S
( Íriado em 1980. o Pl/FF_fa: testes deƒiinções pulmonares.
9
Criado em 1983. o R1 jaz configuração de computadores.
Uma
das idéias mais úteisque
emergiram das pesquisasem
lA, êque
fatose regras,
conhecimento
declarativo,podem
ser representadosseparadamente dos algoritmos
de
decisão,conhecimento
procedimental.lsto teve
um
efeito profundo tanto na maneira dos cientistas abordarem osproblemas, quanto nas tecnicas de engenharia .utilizadas para produzir sistemas inteligentes.
As
questões principais na construção deum
sistemainteligente são: aquisição, representação e manipulação de conhecimento e,
geralmente,
uma
estratégiade
controle oumáquina
de inferência quedetermina os itens
de
conhecimento aserem
acessados, asdeduçoes
aserem
feitas, e a
ordem
dos passos aserem
usados.2.4.2 Características da Inteligência Artificial Simbólica
° Manipulação
de
simbolos ao invés de números;~
A
utilizaçãode
inferências ededuções
a partirde
informações disponiveis;ø
A
aplicaçãode
conhecimentos na resoluçãode
problemas e utilização deconhecimento
em
forma de regras associadas para limitar o crescimentoexponencial
que
ocorreem
situações complexas domundo
real.2.4.3 Aplicações da Inteligência Artificial.
Atualmente as aplicações da IA, e consequentemente dos SE's,
vêm
expandindo muito, nas mais diversas áreas,
embora
ainda enfrentem algunsPode-se exemplificar as principais aplicações da IA em:
Processamento de linguagem natural
RABUSKE
(1995, p.28) “É,sem
dúvida,um
dos grandes desafiosde
IA.Em
alguns países mais avançados, já estão
em
uso dispositivosque fazem
atradução automática de
uma
língua para outra.A
linguagem escrita estádominada
em
certos aspectos, persistindo, contudo, problemas sérios notocante a linguagem figurada, dupla interpretação e outros...”
Reconhecimento
de
PadrõesRABUSKE
(1995, p.28) “Reconhecer odono
deuma
impressão digital,validar a assinatura
num
cheque
bancário, ler e digitalizarum
texto escrito.São
tarefasque
envolvem reconhecimento de padrões”.Robótica
RABUSKE
(1995, p.29) “Há robôsmeramente
mecânicos, capazesapenas
de reproduzir tarefas e movimentos implícitos
em
sua construção. Há,contudo, robôs
que complementam
a parte mecânicacom
dispositivosde
suporte (eletrônicos), constituindo
um
cérebro, onde sãoarmazenados
conhecimentos, os quais
podem
dar certo grau de autonomia a estesengenhos. Este último tipo
de
robôtem
sido usado,em
geral, nas tarefasexecutadas
em
ambientes hostis ao humano”.Bases de Dados
InteligentesRABUSKE
(1995, p.29) se for associada aoDBMS
uma
basede
conhecimentos capaz
de
fazer raciocínios, produzindo resultadosimpossiveis
de serem
obtidosde
outra foram, ter-se-á, então,uma
basede
bases de
dados
e oaumento
da produtividade e funcionalidade dossistemas de informação, o
que
requer o tratamento da informaçãocomo
sefosse conhecimento, alem do acréscimo
de
tecnicas de lA para raciocinar epara resolver problemas”.
Prova de
Teoremas
RABUSKE
(1995, p.29) “Prova de teoremas euma
aplicação tipicamentematemática,
mas
que
temum
alcance bastante vastocomo
metodologiade
solução de problemas.Não
requerapenas
a habilidade de levantarhipóteses,
mas tambem
exige perícia intuitiva, buscando resultadosprovados anteriormente, ajudando, assim, na prova do teorema principal.
A
dedução
nos ajuda a entender melhor algunscomponentes
do raciocinio".Jogos
RABUSKE
(1995, p.30) “a ciência procurou, nos jogos,um
campo
propíciopara teste
de
suas teorias.Os
jogostêm
em
geralum
número pequeno de
regras,
que
poucomudam,
euma
grande possibilidadede
combinação ereaplicação destas regras, o que os torna complexos.
Um
dos jogos maisestudados e experimentados
em
computador é o xadrez”. 5Sistemas Especialistas
RABUSKE
(1995, p.30) “São sistemasque
fornecem conclusões peritas2.5
Sistemas
EspecialistasSistemas Especialistas são programas
de
IAque
capacitamum
computadora auxilia-lo
num
processo detomada de
decisão.Sua
principal característica éuma
Base
deConhecimento que
refere-se ao dominioem
que
o problema seinsere. Esta base de conhecimento e repassada ao computador por
especialistas que, enriquecem o sistema
com
suas informações especializadas.Os
SE's oferecem sugestõesde
decisões a tomar e justificam o posicionamentoque tomam.
Um
SE
nãopode
ser construidosem
o auxilio deum
especialista humano,que devera transferir seu conhecimento para o sistema.
RABUSKE
(1995, p.72) citando
Jonhson
(1983),“Um
especialista éuma
pessoa que, devido aotreino e experiência, e capaz de executar coisas
que
os outros nãoconseguem...”
No
processode
construção de sistemas especialistas, tenta-se captar erepresentar o conhecimento sobre o assunto de forma a manipula-lo por
um
sistema computacional. Desta forma, o conhecimento adquire
um
caráter nãoperecível, ainda
que
não seja usadode
forma criativa,como
no caso doespecialista
humano.
O
sistema especialista nunca irá atingir a capacidade cognitiva do especialistahumano,
mas, na ausência deste, se constituinuma
importanteferramenta de resolução de problemas. Porém,
em
algumas áreas deconhecimento, existem sistemas especialistas
com
desempenho
igual ou2.5.1 Características de
um
Sistema Especialistao habilidade para trabalhar ao nível
do
especialista;o representar o conhecimento específico da maneira
que
o especialistapensa;
0 incorporar o processo
de
explanaçao e formas de manipulaçao deincerteza;
0 raciocinam heuristicamente; usando o que os peritos consideram
efetivamente regras práticas;
ø interagem
com
usuárioshumanos
utilizando inclusive linguagem natural;o
manipulam
e raciocinam sobre descrições simbólicas;ø
contemplam
hipóteses múltiplas simultaneamente;o explicam porque estao fazendo determinada pergunta;
o justificam suas conclusões.
2.5.2 Arquitetura
de
um
Sistema EspecialistaOs
sistemas especialistas mais simples são compostos poruma
basede
conhecimentos,
um
mecanismo de
inferência e interface.o
Base
de Conhecimentos, para armazenar o conhecimento específicode
uma
determinada área,baseado
em
fatos e regras;ø Motor' de lnferência, programa
que
explora o conhecimento armazenado;2.5.2.1
Base
de conhecimentosA
Base
de Conhecimentospode
ser consideradaum
conjunto de fatos eregras, baseadas no conhecimento e experiência do especialista.
O
sucessode
um
Sistema Especialistadepende
muito da formacomo
oconhecimento é representado e dos
mecanismos
para a exploração deste conhecimento.A
linguagem deve ser expressiva para permitir a representaçãodo conhecimento a respeito do domínio escolhido de maneira completa e
eficiente.
Para saber qual o tipo de Representação do Conhecimento que deverá ser usado
em um
determinado problema, considera-se o uso final doconhecimento,
que pode
ser aquisição de mais conhecimento, recuperação de conhecimento ou raciocinio sobre esse conhecimento para se obteruma
solução.
Os
principaismecanismos
de representação do conhecimento são: a lógicade primeira ordem, os frames, redes semânticas, regras de produção e
sistemas híbridos.
o Lógica
É
a base para a maioria dos formalismos de representação doconhecimento. Para o uso da lógica,
assume-se
um
conjunto de proposiçõescomo
verdadeiras ( axiomas ).E
a partir destas proposições,podemos
deduzirlogicamente todos os teoremas,
embora
sem
levarem
conta a verdade ouo
Frames
Os
frames, ou quadros, foram introduzidos paraque
as propriedades dosobjetos ficassem internas a eles e os conceitos de herança e composição
persistissem.
Em
geral,um
frame consisteem um
conjunto de atributos que,através de seus valores,
descrevem
as características do objeto representadopelo frame.
Uma
característica interessante e muito discutida de processamentobaseado
em
Frames
é a habilidade deum
Frame
determinar se ele próprio éaplicável
em
uma
dada
situação.Um
Frame
é selecionado para auxiliar noprocesso de entendimento da situação corrente (diálogo, cena, problema) e
este
Frame
tenta se unificarcom
osdados
para descobrir se é ou nãoaplicável.
Se
não for, ele transfere o controle para outroFrame
maisapropriado.
O
objetivo básico da teoria dos frames é permitir a implementação,em
computadores,
do
raciocínio conhecidocomo
senso-comum, que
consistede
um
modulo de
conhecimentoque
se torna ativoem
uma
situação apropriada, eserve para oferecer interpretaçoes e novas previsoes (expectativas),daquela
situação.
‹›
Redes
semânticas
São
usadas para representar sistemas heterogêneos atravesde
nodos conectados por arcos. Nestes arcos são representados heranças,Foram
desenvolvidascomo
um
modelo
explicitamente psicológico dememória
associativa humana, e tornaram semétodo
padraode
representaçãopara inteligência Artificial e Sistemas Especialistas.
=
Sistemas
de produção
Existe
um
banco
de regras etambém
um
interpretador que, para tentarresponder
uma
pergunta, procura nas regras todasque
são aplicáveis àpergunta.
E
vai repetindo este processo até que nada mais possa ser aplicado.As
regrasprovêm
um
modo
formal de representar recomendações, diretivasou estratégias. Muitas vezes são apropriadas
quando
o domínio do conhecimento resultade
associações empíricas desenvolvidas através de anosde experiência
em
resoluçãode
problemas na área.As
Regras de Produção apresentamcomo
vantagens a sua simplicidadesintática e seu apelo intuitivo. Entretanto
Bases
de Conhecimentoque
utilizamapenas
Regrasde
Produçãocomo
formalismo de Representaçãode
Conhecimento
tendem
a apresentarum
baixodesempenho
quando
onúmero
de regras torna-se grande.
ø
Sistemas
híbridos ,Problemas de eficiência, associadas aos
metodos
gerais de representaçãode conhecimento, levaram à idéia de representação múltiplas. Esta posição,
contrária ao ponto de vista que considera
um
único formalismo uniformesuficiente,
tem
sido consideradadesde
os anos 70,mas
apenas
recentemente2.5.2.2 Motor de inferência
O
Motor de Inferência manipula o conhecimento, utilizando informaçõesarmazenadas
naBase de
Conhecimentos, para resolver problemas. Torna-senecessário
uma
linguagem na qual o conhecimento possa ser expresso,permitindo o raciocinio ou inferência.
A
Segundo
BITTENCOURT
(1998, p. 271), “Existem basicamente doismodos
de raciocínio aplicáveis a regras de produção:
encadeamento
progressivo ouencadeamento
a frente eencadeamento
regressivo ouencadeamento
paratras”.
‹›
Encadeamento
para frenteTambém
conhecidocomo
raciocinio dirigido por eventos, ou ascendente.Método onde
dispomos deum
conjuntode
fatos básicos a partir dos quaisrealiza-se a aplicação sequencial de
um
conjunto de regras atéque
se obtenhaum
novo conjuntode
fatos.O
sistema partede
uma
evidência para encontraruma
solução.Sem um
fato específicocomo
meta a alcançar,deduz
tudo o queé possível deduzir
em
cima das regrasque
serão aplicadas. Isto pode serum
motivo
de
perdade
tempo.ø
Encadeamento
para trásTambém
conhecidocomo
raciocinio dirigido a metas, ou descendente. Partede
uma
conclusao e procura evidênciasque
a comprovem,somente
as regras2.5.2.3 Interface
com
o usuárioA
finalidade da Interface é facilitar a comunicação entre oSE
e o usuãrio,possibilitando ao usuário o acesso ao sistema,
podendo
responder dúvidas sobre o sistema, atualizarabase
de
conhecimento e ainda mostrar o raciocinioutilizado para a solução. "
Num
projetode
interface deve ser considerada a facilidade de uso.A
interface ideal seria aquela
que
permitisseuma
linguagem natural.Embora
issoainda não seja possível, as interfaces
têm
evoluído muito, tornando amáquina
mais amigável.
As
interface maiscomumente
difundidasem
sistemas especialistas são asinterfaces tipo texto. Estas interfaces apresentam
menus
rudimentares emostram apenas
o necessário ao usuário,sem
uma
preocupação maiorcom
relaçao a forma
que
os dados serao apresentados.2.5.3 Fases do Desenvolvimento de
um
SE
Quando
sechega
a fase de desenvolvimento deum
sistema especialistaentra-se
em um
ciclo que vai do projeto conceitual à avaliação eque
é repetidovarias vezes
num
processode
refinamento sucessivo até que o sistema sejaavaliado
