LIDIA - uma linguagem para desenvolvimento de sistemas especialistas com tratamento de incertezas: projeto e implementação parcial.

LIMA

iJ; 'A L TNbUAGEM PARA DESENVOLVTMENTP

DE SISTEMAS ESPECIALISTAS

COM • 1ATAMENTO DE ]NCFRTEZAS

PROJETQ E IMPLEMENTACaO PARCIAL

JOSs ULISSES FERREIRA JUNIOR

L I D I A - UMA L I N G U A G E M PARA D E S E N V O L V I M E N T O DE SISTEMAS E S P E C I A L I S T A S COM TRATAMENTO DE I N C E R T E Z A S

PROJETO E I M P L E M E N T A C S O P A R C I A L

J O S E U L I S S E S F E R R E I R A J U N I O R

Dzssertacac apresentada ao Cur

SO de

fiES TRADO Efi INFORM4 TIC A da Urtzversxdade

Federal da Faraida, ea> cuorpr i men to

as

exigencias para obtencao do Grau de

ftestre.

AREA DE CQN~!ENTRACaO:

C l i N C I A DA COMPUTACSO

PEDRO S E R G I O N I C O L L E T T I

O r i e n t ado'

H E L I O DE MENEZES S I L U A

C o - O r i e n t ador

C A M P I N A GRANDE JUNHO -

i??<t

LIDIR: UMR LINGURGEM PRRR DE5ENV0LVIMENTO DE 5I5TEMR5 COM

TRHTR-MENTO T

r

1NCERTEZR5: PROJETO E IMPLEMENTRCRO PRRCIRL.

JOSE ULI55E5 FERREIRR JUNIOR

DI55ERTRCR0 RPROVRDR EH 08.06.1990

PEDRO SERGIO NICOLLETTI - M.Sc

P r e s i d e n t e

HELIO DE MENE2ES 5ILVR - M.Sc

Componen *

5ERGICN]E HELLO SCHNEIDER - Dr.

Componente as Bancs

6IU5EPPE -MOWS IOVI - M.Sc

Coinponente

G S Banc*

AGRADFCIMFNTDfi

ADS O r i e n t a d o r e s Pedro S e r g i o N i c o l l e t t i (o P e t e r ) e

H e l i o de Menezes S i l v a p e l a atencao e amizade, bem como

p e l a s i d e i a s e c o n t r i b u i c o e s i n c o r p o r a d a s ao nosso t r a b a l h o

A Isaque Alves de Lyra p e l a p a c i e n c i a em t i r a r algumas

diividas e e x p l i c a r - m e c func ionament o do seu t r a b a l h o

( I n t F o r B a y e s ) t a o i n t e r e s s a n t e , bem como pelas horas

dedicadas a discussoes re-Ferentes aos nossos t r a b a l h o s

h baiana C l a u d e t e

'

M . S. Alves (CPD/UFBA). p e l a

competencia, c a r m h o e amizade, sem medo de s e r -Feliz Alem

de toda ajuda que tern me dado durante esse p e r i do, desde a

obtencao de uma c a i x a de f o r m u l a r i o s a t e os maiores

i n c e n t i v e s e apoios t e c n i c o s .

Um "obrigadao" a Marta Chianca (UFPB), p e l a p a c i e n c i a

em r e v i s a r todo e s t e t e x t c , e a L u i z C l a u d i o (CPD/UFBA) p e l s

r e v i s a o do

abstract

A T a t i a n a B e l l i n i Rolemberg. da A l l i a n c e Francaise de

S a l v a d o r , p e l a atencao, amizade e p e l a q u a l i d a d e do s u p o r t e

dado em tudo que se

refere

a l i n g u a f r a n c e s a M p r c i , T a t a ,

ca va b i en.

Ao p r o f e s s o r e pesquisador Rodolfo Miguel B a c c a r e l l i

(CPqD/Tele?bras> que sempre f o i o meu "Guru" AgraderD a

voce, Bacca, p e l a amizade, e s p i r i t o de cooperacao,

h n n e s t i d a d c , i n t e g r i d a d e , competencia e simp 1 i c i d a d e .

q u a l i d a d e s

ue urn grande educador.

Ao: c ortip an h e i ro s do CPD/UFBA

mis me deram a

o p o r t u n i d a d e de morar em o u t r o estado a f i m de a p r i m o r a r c

meu conhecimento t e c n

I C D - C l e n t i f i c o , c cae t r a r a b e n e f f c i o s

i n e s t i m a v e i s ao nosso Centro e a comunidade l o c a l Tambem

aqueles cue lutam para a m p l i a r o espaco da pesquisa no

CPD/UFBA Aos colegas do CPD que ajudaram, de uma forma ou

de o u t r a , na r e a l i z a c a c c s t e t r a b a l h c

Aos amigos de Campina Grande que me acolheram muito

calorosamente nes*<_a c i d a d e , uma das mu:tas c o i s a s que ' os

n o r d e s t i n o s sabem muito bem f a z e r . Aquele abraco a ^imone,

Salome, Norma, I v a n i l d e , Neuma, L i n d a , Ed, Marcos S M a r c i a ,

Fatima £ Brunc , Anmha & Jacques, Antao, J o b e r t o e toda a

turma Aos colegas da UFPB que cont r ibuiram,. oe alguma

forma Para a r e a l i z a c a o deste p r o j e t c

F i n a l m e n t e . nao p o d e r i a d e i x a r de agradecer a minha

f a m i l i a , em p a r t i c u l a r a minha mae Ana M a r i a . Com c e r t e z a ,

sem esta a j u d a , d i f i c i l m e n t e c h e g a r i a a estudar em ume

U n i v e r s i d a c > .

BUMdRIO

C a p i t u l o 1

- IntrodacSo i

C a p i t u l o 2 - C o n c e i t o s da Lmguagem LIDIA ... ... 15

2.1 - Tratamento de I n c e r t e z a s 15

2 2 - E s t r u t u r a s de Grupos 36

2 3 - Modulos E s p e c i a i s 36

C a p i t u l o 3 - D e f i n i c a o da Lmguagem 41

3.1 - Met a - L i nguagem 41

3.2 - Elementos Easicos 43

3 3 - E s t r u t u r a de Programa 49

3 4 - Declaracao de Procedimentos Externos .... 51

3.5 - D e f i n i c a o de Procedimentos 52

3.6 - D e f i n i c a o de E v i d e n c i a s 54

3.7 - D e f i n i c a o de Hipoteses 56

3.8 - A P a l a v r a SELF 64

3.9 - D e f i n i c a o de Grupos 65

3 10 - D e f i n i c a o dos Modulos E s p e c i a i s 66

3.11 - Comandos 67

3.12 - Expressoes 78

C a p i t u l o 4 - E s p e c i f i c a c a o do Codigo Objeto LTDIA 84

4.1 - Pool de L i t e r a l s 84

4.2 - Tabela de Objetos 85

4.3 - Tabela de E v i d e n c i a s 86

4 4 - Tabela de Dominios de S t r i n g s 91

4 5 - Tabela de Constantes Reais 92

4.6 - Tabela de Constantes 92

4.7 - Tabela de H i p o t e s e s 93

4.8 - Tabela de D c o r r i n c i a s de Dperadores 95

4.9 - Tabela de Comendos 96

4 . i e - Tabela de Arcos 97

4- 11 - A Funcao C a l l f u n c 9<?

C a p i t u l o 5 - A Maquina de Execucao LIDIA 100

5.1 - A r q u i t e t u r a da Mexel 10C

5.2 - Codigos de Operacao 104

5.3 - Operandos 104

5 4 - R e p e r t o r i o de I n s t r u c o e s 105

C a p i t u l o 6 - Imp 1ementacao dc Compilador 121

6.1 - I n t r o d u c a c 121

6.2 - A n a l i s a d o r L e v i c c 124

6.3 - Tabelas de Sir,.bolos 125

6 .A - A n a l i s a a o r S i n t a t i c c 132

6.5 - Acoes S e m a n t i c a l 133

6 6 - Mensagens de E r r o 139

6.7 - Geracac de Codigo 141

C a p i t u l o 7 - Conclusoes e Sugestoes 143

R e f e r e n c i a s B i b l i o g r a f i c a s 14B

A o i n d i c e A - Exemplo de urn Programa em LIDIA 152

Apendice B - Urn Exemplo de Codigo Objeto 155

Apendice C - G l o s s a r i o de Termos Tecnicos 166

V I 1

iNDICF DE FT HI IRAS

E l - C I a s s i f i c a c a o dos Objetos LIDIA . 16

2 . l a - G r a f i c o da Equacao 2 2 b 18

2.2 - Trecho de uma Rede de I n f e r e n c i a s 19

2.3 - G r a f i c o da Equacao 2.3 20

2 4 - Fstados ce uma Hipotese 23

2.5 - Operador de I n f e r e n c i a 30

2.6 - Operador I AND 31

2.7 - Operador IOR 32

2.8a - Menu P r i n c i p a l 37

2.8b - Menu Secundario 37

3.1 - Reconhecimento da P e r s o n a l i d a d e Tipc

5a-g i t a r i o 6?

3.2 - Compatibi1idade de

T I P O S

de Dados 71

4.1 - Pool de L i t e r a l s 85

4.2 - R e g i s t r o de urn Objeto 86

4 3 - Exemplo de Tabela de Dominios de S t r i n g 91

A A - Tabela de Constantes 93

5.1 - A r q u i t e t u r a da Mexel 100

6.1 - Passos na Producao do Programa E x e c u t i v e 1 122

6.2 - P a r t e s do Compilador 122

6.3 - Organizacao da TPR 126

6.4 - Pool de L i t e r a l s 128

6.5 - Tabela de I d e n t i f i c a d o r e s 129

6.6 - Nodo da Tabela de I d e n t i f i c a d o r e s 129

6.7 - Nodos da Classe Funcac 134

6.8 - Nodo da Classe Hipotese 135

6.9 - Nodo da Classe E v i d e n c i a 136

6.10 - L i s t a de Nodos da Classe Grupo 13?

6.11 - 0 Nodo da Classe Opr rador 13B

V 3 J 3

LJL5JL&_I1E APJBEiLL^.gftS

AL A n a l i s a d o r L e x i c o

AS A n a l i s a d o r S i n t a t i c o

CA Chance Atual

CP Chance a

priori

Fig F i g u r s

FN Fat or do Nac

FS F a t o r d o S i m

GC G r a u d e C e r t e z a

LOO Lmguagem O r i e n t a d a a Objetos

Mexel Maquina de Execucao LIDIA

MI Maquina de I n f e r e n c i a s

NL Numero de V a r i a v e i s L i v r e s

PQO Programacao O r i e n t a d a a Objetos

PA P r o b a b i l i d a d e Atual

PF Probabi1idade a

priori

Prob. P r o l a b i l i d a d e

SE Sistema E s p e c i a l i s t a

SEs Sistemas E s p e c i a l i s t a s

SO Sisteir.a Gperaciona;

Somat Somatorio

TPR Tabela de P a l a v r a s Res^rvadas

1 K

RESUm

Este t e x t o canto c o n s i s t e da d e f i n i c a o de uma linguageir:

de programacao ( L I D I A ) o r i e n t a d a para Sistemas

E s p e c i a l i s t a s , como da d e s c r i c a o da imp1cmentacao do seu

p r i m e i r o c o m p i l a d o r . LIDIA e uma l.a.nguagem de f a c i l

programacao que f o r n e c e t r a t a m e n t o de i n c e r t e z a s i n s p i r a d o

no modelo bayesiano e p e r m i t e a d e f i n i c a o de p r o c e d i m e n t o s ,

expressoes booleanas e a r i t m e t i c a s , bem como a a t i v n c a o de

funcoes e

p r o c e d

1

mentos e x t e r n o s LIDIA

P O S S U I ,

em seu

Mecanismo de I n f e r e n c i a s , encadeai .ento p r o g r e s s i v e e

r e g r e s s i v o P o s s i b i l i t a ao u s u a r i c a t r i b u i r e r e a t r i b u i r ,

l i v r e m e n t e , v a l o r e s a auaiquer v a r i a v e l do sistcma

( e v i d e n c i a ) . 0 compilador LIDIA f o i e s c r i t o tendo como

o b j e t i v o a producao de s i s t e m a s l e g i v e i s , p o r t a t e i s ,

independentes e e f i c i e n t e s . A t u a l m e n t e , e l e se e n c o n t r a em

versao academica, gerando codigo em C, linguagem na qua!

sera d e s e n v o l v i d a a Maquina de I n f e r e n c i a

BjkSVM

Ce t e x t e non seulement c o n s i s t e de l a d e f i n i t i o n d'un

langage de programmat ion ( L I D I A ) o n e n t e e pour des Systemes

Spec i a l i s t es, niais a u s s i , de l a d e s c r i p t i o n du developpement

f a i t par son premier c o m p i l a t e u r LIDIA.„ est un langage de

programmation f a c i l e q u i f o u r n i t un t r a i t e m e n t d ' i n c e i t u d e s ,

selon l a l o g i q u e Bayesiane et permet l a d e f i n i t i o n de

procedes, expres? ior.5 booleanes et ar i t met i ques , a u s s i bien

que 1 ' a c t i v a t i o n de f o n c t i o n s et procedes e x t e r n e s LIDIA s

dans son Mecanisme d " I n f er ?nces un enchamement p r o g r e s s i f

et r e g r e s s i f Permet a 1'usuaire d ' a t t r i b u e r l i b r e m e n t des

v a l e u r s a n ' i m p o r t e q u e l l e v a r i a b l e du systeme ( e v i d e n c e ) .

Le c o m p i l a t e u r LIDIA a e t e e c r i t ayant comme but ( o b j e c t i f )

l a p r o d u c t i o n de systemes l i s i b l e s , p o r t a b l e s , independents

et e f f i c i e

r

s . I I p r o d u i t un cede en C, langage dan. l e q u e l

TKis t e x t comprises t h e d e f i n i t i o n o f an Expert System

O r i e n t e d Programming Language ( L I D I A . ) and a l s o d e s c r i b e s

t h e i m p l e m e n t a t i o n o f i t s f i r s t c o m p i l e r . LIDIA i s an

easy-co-program language t h a t p r o v i d e s u n c e r t a i n t y management

proceeding from t h e bayesian model, and a l l o w s p r o c dure

d e f i n i t i o n s , boolean and a r i t h m e t i c e x p r e s s i o n s , as ^ e l l as

e x t e r n a l f u n c t i o n / p r o c e d u r e c a l l s . LIDIA has forward and

backward c h a i n i n g i n i t s i n f e r e n c e machine The user i s f r e e

t o a s s i g n and r e a s s i g n v a l e s t o any system v a r i a b l e ( c a l l e d

e v i d e n c e ) . This LIDIA c o m p i l e r was w r i t t e n t o produce

r e a d a b l e , p o r t a b l e and e f f i c i e n t s t a n d - a l o n e systems I t ' s

c u r r e n t l y implemented as an academic v e r s i o n which i s ready

t o use and generates code i n C, language i n which t h e

I n f e r e n c e hachme u i l l be w r i t t e n .

1

CAPrfTULO I

UCSfl

Um u s u a r i o que preienda desenvcJver um sistema

e s p e c i a l i s t a (SE) devera -faze-lo a t r a v e s de uma lmguagem de

programacao ou a t r a v e s de uma f e r r a m e n t a para c o n s t r u c a o de

SEs Normal ment e, ui a lmguagem de programacao requer que

seus u s u a r i o s sejant mais e s p e c i a l i z a d o s que os das

f e r r a m e n t a : For o u t r o l a d o , as -ferramentas geralmente

o-Ferecem r enos r e c u r s o s cue as 1 inguagens de progr: uacac

Alpuns sistemas e s p e c i a l i s t a t -Foraw desenvol v i d o s em

l i n g u a g e n s de p r o p d s i t o s g e r a i s de i r c e i r a geracao, como e

o case da linguagem C CKERN 783. I s t o . devioo ao f a t o de que

nao h a v i a ainda imp 1ementacces e f i c i e n t e s ot linguagens

Prolog e LISP, que sao mais a p r o p r i a b a s para I A . Ate 1986,

por exemplo, programas e s c r i t o s em linguagens para IA eram

executados de -forma muito mais e - f i c i e n t e em sistemas

o p e r a c i o n a i s e s c r i t o s em uma linguagem para IA Assim, LISP

era muito bem a c e i t a em uma maquina LISP onde o SO e r a

e s c r i t o na mesma linguagem. Os japoneses tern d e s e n v o l v i d o

recentementc maquinas Prolos Que destacam si?temas

2

o p e r a c i o n a i s Prolog e que sao C S P e c 1 a l m e n t e projetados para

e x e c u t a r P r o l o g CHARM 88

1

LTSP e quase t a o a n t i g a quanto a lingeagem FORTRAN e e

amplamente usada nos Estados Unidos. F o i i n v e n t a d a por John

McCarthy. As i d e i a s b a s i c a s do LISP sao

1. I amputacao cnvolvendo expressoes ' s i m b o l i c a s em vez

oe numeros.

2. Processamento dr l i s t a s ; i s t o e, r e p r e s e n t a c a o de

dados como e s t r u t u r a s de l i s t a s encadeadas na

maqu: na e como l i s t a s de v a r i o s n i v e i s r-ara o

programador.

3. E s t r u t u r a de c o n t r o l e baseada r.a composicao de

funcoes para formar funcEes mais complexes.

4.. Recursao, como um metodo de d t s c r x c a o de processes e

prob1emas

5. Representacao de prcgramas LISP mternamente como

l i s t a s encadeadas e externamente como l i s t a s de

v a r i o s n i v e i s , i s t o e, na mesma -forma cm que os

dados sao r e p r e s e n t ados

6. A funcao EUAL, c s c r i t a no p r d p r i o LISP, serve como

um i n t e r p r e t s r i o r para o LISP e come uma d e f i n j r S o

fn'-mal ds 1 ir._ urgem

LISP nao faz d i s t i n c a o c?ntre pro-gramas e r.ados, c que

p e r m i t e f a c i l m e n t e que um SE m o d i f i q u e l i n h a s do seu p r o p r i o

codigo durante a sua execucao.

A linguagem P r o l o g -Foi riersen vol v i d a por v o l t a de 1970

por A l a i n Colmerauer e sua equipe da Universide.de de

Marselha. 0 P r o l o g implements uma versao- simpl i-Ticada do

c a l c u l o de p r e d i c a d o s . De -forma simp 1 i -Ficada, pode-se

a f i v nar que programar em P r o l o g e orogramar em L o s i c a . 0

Prolog e amplamente u t i l i z a d o em programas de simulacao de

i n t e l i g e n c i a , i n c l u i n d o os sistemas e s p e c i a l i s t a s , bancos ce

dados d e d u t i v o s , processamento de linguagem n a t i r a l i

c o n t r o l e de rc os

Outra c l a s s ? de l i n g u a r e n s que vem ganhando em

p o p u l a r i d a d e na c o n s t r u c a o de S i t t e n a s E s p e c i a l i s t a s e a das

linguagens o r i e n t a d a s a o b j e t o s CBfTE B 6 J . 0 c o n c e i t o de

programacao orientada a objetos

(POO) -foi i n t r o d u z i d o

a t r a v e s da linguagem S m a l l t a l k CBYTE 813. Esta linguagem Foi

desenvolvida no i n i c i o dos anos 70, por Alan Kay r Dan

I n g a l l s da Xerox, no Centro de Pesquiras Palo A l t o (PARK),

C a l i f o r n i a . As linguagens o r i e r t a d a s a o b j e t o s sao mais

c o n c e i t u a i s cue LISP e Prolog Elas possuem

abstrs.cao de

dados, amarracso dinamica (di/naipic binding,*

CGHE2 85D e

heranca.

*lguns exemplo , alem da S m a l l t a l k , sao: Object

P a s ~ a l , Object Logo, O b j e c t i v e - C , C++ e Neon.

As (erramentas de

software

para cc-nst rucao de C~s,

podem s e r c

1

a s s i f i c a d a s como

indutivas, baseadas em regras

simples, em regras estruturadas, ferramentas hi'bridas e dc

dominios especificcs ZHARM BB1.

As f e r r a m e n t a s j n d u t i v a s geram r e g r a s a p a r t i r de

exemplos. Estas ferramentas sao derivadas--de exper i met t os ei*

aprendizado a u t r m a t i c o

(machine learning)

Elas operam eir

mini e microcomoutadores

As -ferramentas baseadas em r e g r a s simples usam r e g r a s

do t i p o

se-entao

para r e p r e s e n t a r o conhecimento. Estas

ferramentas sao muito e f i c i e n t e s para o u s u a r i o que pretenca

c e s e n v o l v e r Sistemas E s p e c i a l i s t a s que contenham menos de

500 r e g r a s . Elas sao s i r ^ l e s , comparadas aos sistemas de

regras est r u t u r a d a s , e nao constam de

an-ores de contexto

nem o u t r a s f a c i l i e ~ i d e s de e d i c a o , que normalmente fazem

p a r t e das f e r r a m e n t a s baseadas em r e g r a s est r u t u r a d a s .

As ferramentas baseedas em r e g r a s e s t r u t u r a d a s tendem a

o f e r e c e r

arvores de contexto, instanciacao multipla, fatores

de certesra

semelhantes aos do EMYCIN e e d i t o r e s mais

poderosos. Estas ferramentas usam regras

se-entao

agrupadat

em

conjuntos.

Estes c o n ; u n t s sao como bases de conhecimcnto

separsc' i s . Um c o n j u n t o de r s g r a s pode herdar uma informacao

que f o i a d q u i r i d a quando o o u t r o c o n j u n t o de r e g r a s estava

sendo examinado.

As " c r r a n e n t a s h i b r i d a s repvesentam cs ambientes de

desenvolvimento de Sistemas E s p e c i a l i s t a s mais complexos,

atualmente d i s p o n i v e i s . Ate recentemente, estas ferramentas

eram d i s p o n i v e i s apenas em LISP e eram executadas apcnas em

maqumas LISP e estacoes de t r a b a l h o VAX/UNIX, c o n f i g u r a d a s

para LISP. Estas f e r r a m e n t a s usam tec i c a s de POD para

r e p r e s e n t a r e*ementos de cada problems, que o s: sterna

t r a t a r a como o b j e t o s . Um o b j e t o , por sua vez, contem f a t o s ,

r e g r a s

se-entao 01

apontadores para o u t r o s o b j e t o s . Estas

ferramentas sao muito mais d i f i c e i s de serem usadas e,

t i p i c a m e n t e , neceseitam de algum conh.cimento do LISP, alem

de um computador de maior p o r t e .

As f e r r a m e n t a s de daminios e s p e c i f i c o s sao

espec i a 1 merit e p r o j e t a d a s para serem usadas apenas para

desenvolver sistemas e s p e c i a l i s t a s para um dominio

p a r t i c u l a r Elas podem i n c o r p o r a r qualquer das t e c n i c a s

l i s t a d a s acima e, assim, podem ser c l a s s i f i c a d a s d e n t r o das

c a t e g o r i e s expostas a n t e r i o r m e n t e . Contudo, estas

f e r r a m e n t a s proveem metodos e i n t e r f a c e s que p o s s i b i 1 i t am o

desenvolvimento de um sfstema e s p e c i a l i s t a , em um dominio

p a r t i c u l a r t i a i s rapidamente cue as f e r r a m e n t a s l i s t a d a s

a c i i . a . ''or i s s o , e l a s tern uma e a t e c o r i a e s p e c i a l . Pode-se

6

esperar que i t a c s t e g o n a se e x p a n d i r a rap idament c , nos

proximos anos

Este t r a b a l h o t r a t a do p r o j e t o de uma linguagem de

programacao para Sistemas E s p e c i a l i s t a s - LIDIA - e sua

p r i m e i r a imp 1ementacao. Eventualmente, a imp 1ementacao de

LIDIA podera s e r ampliada de modo .que se tenha uma

f e r r a m e n t a com edicao de t e x t o ; compilaceo e depuracao de

programas, a r v o r e s de c o n t e x t o e explanacao m t e g r a d o s em um

tin i c o amb l e n t e

A i d e i a de l a z e r este t r a b a l h o nasceu da fusao de duas

vontades: a p r i m e i r a , conhecer f e r r a m e n t a s para Sistemas

E s p e c i a l i s t a s e I n t e l i g e n c i a A r t i f i c i a l , em termos mais

a b r a n c - n t e s . A segunda, desenvc v e r um c o m p i l a d o r . A i c i i a

i n i c i a l e r a imp 1"mentar uraa • errament? semelhante ao

VP-EXPERT CHARM 883, imp 1 emeni ..noo m e l h o i i a s onde e l a s fossem

n e c e s s a r i a s Surgiram, porem, novas ide:as que mudariam

s i g n i f i c a t i v a m e n t e a e s t r u t u r a da linguagem Essas i d e i a s

vieram da p r o p o s t a de se desenvolver uma -ferramenta que

usasse a Maquina de I n f e r e n c i a s do IntForBayes CLYRA 893 Cum

shell

d e s e n v o l v i d o no DSC/UFPB para Sistemas E s p e c i a l i s t a s

L-_._ = ianos de caminhamento p r o g r e s s i v e e cue buses f a z e r

:-?rgunt as ao " s u a r i o segundo um c r i t e r i o " i nt e l i g e n t e" > . A

p r o p o s t a f o i a c e i t a , amp 1iandc-se-est a maquina de modo que a

n-iesma pudesse t r a b a l h a r tambem com p r o c e d i & e r i t o s ,

7

expressoes, e t c CFERR 883. V e r i f i c o u - s e que uma linguagem de

programacao en mais e x p r e s s i v a e poderosa que uma

f e r r a m e n t a i n t e r a t i v a , d e v i d o ao f a t o de e l a p o s s u i r , e n t r e

o u t r o s r e c u r s o s , seqiiencias de romandos e chamadas a

p r o c e d i m e i i t o s . Assim, sceu LIDIA (uma linguagem de n i v e l

v

p r o f i s s ; o n a l o r i e n t a d a para sistemas com base m

conhec iment o) e c seu p r i m e i r o compilador.^

Um Jos f a t o r e s que motivaram o p r o j e t o f o i o f a t o de j

se t e r d e s e n v o l v i d o na UFPB alguns sistemas e s p e c i a l i s t a s e

f e r r a m e n t a s i n t e r a t i v a s para desenvolvimento de SEs.

Entendemos que e s t e t r a b a l h o e, para nos, um passo

i f r e n t e

no dominio da t e c n o l o g i a do desenvolvimento de SEs. LIDIA

u t i l i z o u - s e da e x p e r i e n c i a do Sindromus CNICO 873, um

Sistema E s p e c i a l i s t a . ayesiano para d i a g n o s t i c o de s i n d r ^ n e s

de malformacoes c o n g e n i t a s , e do I n t F o r B a y e s .

A linguagem LIDIA tern a p l i c a c a o em d i v e r s a s areas do

conhecimento: nas

Ciencizs da Sadde,

a t r a v e s do d i a g n o s t i c o

e monitoracao de p a c i e n t e s em ;-ma UTI; na

I n d d s t r i a , a t r a v e s

do c o n t r o l e de processos; na

Gsologia

a t r a v e s da

i d e n t i f i c a c a o de t e r r e n o s p r o p i c i o s a um c e r t o m i n e r a l ; na

BjLtjiogia,

atrav.?s da i d e n t i f i c a c a o de animals e p l a n t as; na

Fmputacao,

a t r a v e s da i d e n t i f i c a c a o e c o r r e c a o de f a l h a s

numa rede de computadores; na

heteorologia>

a t r a v e s da

p r e v i s a o do tempo; na

Literatura,

a t r a v r s da i d e n t i f i c a c a o

B

de e s t i l o s e s u t o r e s ; na

Fszcalogia, a t r a v e s da a n a l i s e da

g r a f i a ; na

ErfucacSa,

a t r a v e s do estudo de bases de

conhecimentos e s p e c i a l i z a d a s , e t c .

A linguagem LIDIA possui v a r i a s c a r a c t e r i s t i c a s que a

d i s t i n g u e m das demais. Os p a r a g r a f o s s e g u i n t e s expoer. t a i s

c a r a c t e r i s t i c a s e -Fazem comparacoes com o u t r a s l i n g u a g e n s .

A m a i o r i a dos sistemas e s p e c i a l i s t a s f o r i

d e s e n v o l v i d o s em LISP, P r o l o g , linguagens o r i e n t - d a s a

o b j e t o s (como SmallTalk e C++), linguagens p r o c e d i m e n t a i s

(como Pascal e C) e -Ferramentas e s p e c i f i c a s para construcao

de SEs CUIATE 8 6 3 . LIDIA e mais simples que LISP e P r o l o g

L F E R R 8 8 3 .

Assemelha-se, em alguns a s p e c t o s , as l i n g u a g e n s

o r i e n t a d a s a o b j e t o s , mas ainda e ben mais s i m p l e s . Por

o u t r o l a d o , LIDIA nao se assemelha a linguagens como Pascal

e C, mesmc p e r m i t i n d o d e f i n i c o e s de procedimentos. Pode s e r

c 1 assi-ficada como no n i v e l das -Ferramentas e s p e c i f i c a s para

SEs, embora h a j a d i f e r e n c a s em muitos aspectos quanto as

e x i s t e n t e s no mercado.

LIDIA, alem de p r o v e r d i v e r s o s procedimentos

paarociizados, p e r m i t e a l i g a c a o com o u t r o s programas do

uso^< -o, e s c r i t o s em cualquer linguagem. Essa l i g a c a o e

a t r a v e s de chamadas a proced iment os e Funcoes e x t e r n a s

- i

CGHEZ 853. 0 programador deve d e c l a r a r os procedimentos

e x t e r n o s com suas r e s p e c t i v a s l i s t a s de t i p o s 6L p a r a m e t r o s .

lima i m p o r t a n t e c a r a c t e r i s t i c a da linguagem LIDIA

( e x i s t e n t e tambem em l i n g u a g e n s como A r i t y e Tui

»o P r o l o g ) e

a p o s s i b i l i d a d e da geracao de sistemas e s p e c i a l i s t a s

independentes de um ambiente i n t e g r a d o de execucao. Dessa

•Forma, podemos f e r maior e-Ficiencia quanta ao tamanho do

programa a s e r executado.

Linguagens como P r o l o g C CASA 873 e LISP CUINS 813 sao

muito poderosas mas nao possuem, em s i , r e c u r s o s e s p e c i ' i c o s

para t r a t a m e n t o de i n c e r t e z a s CGRAH b83, a exemplo das

inguagens o r i e n t a d a s para Sistemas E s p e c i a l i s t a s . LIDIA e

uma linguagem que, apesar de nao s e r t a o f l e x i v e l como

aquelas duas, ' i n c o r p o r a i m p o r t a n t e s - f a c i l ir"ades para o

programador do SE, e a t r e as quais destaca-se o t r a t a m e n t o de

i n c e r t ezas.

A n a i o r i a das l i n g u a g e r i e ferramen as o r i e n t a d a s para

s i iemas e s p e c i a l i s t a s ( i n c l u i n d o P r o l o g , EXSYS, I n s i g h t E e

VP-EXPERT [HARM 883) u t i l i z a m

regras de infereneia

do t i p o

"se

antecedente

entao

consequente".

LIDIA nao usa r e g r a s ,

embora se possa -Faze - uma c o r r e s p o n d e n c i a . 0 conhecimento do

e s p e c i a l i s t a e r e p r e s e n t a d o a t r a v e s de

redes de znferenria

c o n c e i t o s r e l a t i v e s de

nd-pai

e

na-filho.

Numa rede de

i n f i r e n c i a s

L I D I A ,

um i 6 tambem e chamado de o b j e t o .

Em l i n g u a g e n s como P r o l o g e f e r r a m e n t a s como VP-L"

::,

ERT,

a escolha da r e g r a que p o s s u i o antecedente a s e r provado e

f e i t a dt forma d e t e r m i n i s t a : escolhe-se a p r i m e i r a r e g r a , de

cima para b a i x o . LIDIA f a z a escolha e q u i v a l e n t e ( e s c o l h a do

o b j e t o - p a i a s e r provado) baseando-se em graus dinamicos de

i m p o r t a n c i a dos antecedentes ( o b j e t o s - f i 1 h o s do o b j e t o a ser

provado) CFERR 893.

LIDIA f a z uso de o b j e t o s g l o b a i s ( v a r i a V c i s ) ,

expressoes booleanas, a r i t m e t i c a s e de i n f e r e n e i a ,

operadores de i n f e r e n e i a , comandos, modulos e agrupamento de

o b j e t o s em n i v e i s h i e r a r q u i c o s . Em L I D I A , p o r e n , nao ha

casamento de padroes

solucaa)

CGENE 873

CJHIO

ha

.em

P r o l o g , p o r exemplo. Nao ha

recursao

CABEi 853, como nas

linguagens

L - I S P ,

Pascal e

C ,

e nem ha o c o n c e i t o de

heranca,

e x i s t e n t e nas l i n g u a g e n s o r i e n t a d a s a o b j e t o s .

Como sera v i s t o na secao 3.8, LIDIA p o s s u i o c o n c e i t o

de

simbolo

3e

escape dinawico

CGHEZ 853. Alem da

p o s s i b i l i d a d e de d e c l a r a r o I i p o do o b j e t o (no caso do

o b j e t o s e r uma e v i d e n c i a ) , pode-se d e c l a r a r o dominio dos

v a l o r e s que podem s e r a t r i b u f d o s ao mesmo. Ao c o n t r i v i a de

algumas f e r r a m e n t a s como VPEXPERT, nao ha em LIDIA m u l t i

-11

i n s t a n c i a m e n t o . Uma e v i d e n c i a ou e s t a l i v r e (nao

i n s t a n c i a d a ) ou e s t a i n s t a n c i a d a com apenas um v a l o r .

Comparada a o u t r a s l i n g u a g e n s para SEs, LIDIA f a z o

caminhamento nos d o i s s e n t i d o s (progressiva e regress

iva).

Uma explanacao d e t a l h a d a sobre este assunto e n c a n t r a - s e nas

secoes 2.1.1 e 2.1.2. 0 c o n c e i t o de

caminhamento

aqui

empregado e s i m i l a r , mas nao segue o mesmo a l g o r i t m o t

encadeamento

[NILS 82D usado na grande m a i o r i a dos o u t r o s

sistemas e f e r r a m e n t a s . Em P r o l o g , EXSYS, VP-EXPERT e

I n s i g h t 8, no e n t a n t o , so e p r o v i d o i n t e r n a m e n t e o

encadeamento r e g r e s s i v e

As f e r r a m e n t a s EXSYS, VP-E„PERT e I n s i g h t 2.

i n s p i r a r a m - s e no modelo do

E M Y C I N

EBUCH BSD. LIDIA nao

t r a b a l h a com e s t e mooelo: u t i l i z a o mc- e l o bayesiano c o i

algumas m o d i f i e s 5 e s .

Os SEs gerados podem s e r executados em

microcomputadores do t : p o PC, o que f a c i l i t a z s u i

disseminacao. Alem d i s s o , es'ao d i s p o n i v e i s t r e s c o n j u n t o s

de p a l a v r a s r e s e r v a d a s : em l i n g u a .-• »• <gi'2sa, France a e

i n g l e s a . I s t o tambem v i s a f a c i l i 3 disseminacao da

ferramenta e n t r e u s u a r i o s nao prog-,:~adores. Nos exemplos

desta d i s s e r t a c a o , u t i l i z a - s e p a l a v r r-- rvadas do I n g l e s

-sra f a c i l i t a r a d i s t i n c a o e n t r e as p a l a , -s da linguagem e

12

as d e f i n i d a s p e l o prograraador, que e s t a o e s c r i t a s em

p o r t ugues.

Os programas em LIDIA podem c o n t e r a t e q u a t r o modulos

e s p e c i a i s : i n i c i a l i z a c a o , c o n s u l t a , v o l u n t a r i a m e n t o p

t e r m i n o . Esses modulos sao apresentados detalhadamente nas

sscoes 2.3 (modulos e s p e c i a i s ) e

3.3 ( e s t r u t u r a de

programa). Com excecao do v o l u n t a - i a m e n t o , esses modulos sac

a t i v a d o s aut naticamente d u r a n t e a execucao do SE

E s t r u t u r a s h i e r a r q u i c a s de menus sao f a c i l m e n t e d e f i n i d a s

p e l o prog: aiv.ador e apresentadas de forma padrao para o

u s u a r i o .

E mostrado no c a p i t u l o 2 o modelo c o n c e i t u a l , a c l u i n d o

uma d e s c r i c a o do mecanismo de i n f e r e n e i a e de todo o

t r a t a m e n t o de i n c e r . e z a s da linguagem. 0 l e i t o r que q u e i r a

conhecer a f i l o s o f i a da linguagem sem e n t r a r nos d e t a l h e s

(expostos no c a p i t u l o 3 ) , p dera l e r apenas o c a p i t u l o S.

A linguagem e d e s c r i t a no c a p i t u l o 3. Sao mostrados

seus elementos b a s i c o s e como e l e s se r e l a c i o n a m . A s i n t a x e

e d e f i n i d a formalmente enquanto que cs o»'l.'OS componentes,

c mo a d e s c r i c a o l e x i c a dos simbolos • semantica dos

comandos, sao d e f i n i d o s em Portugues -,rr=nte. 0 l e i t o r que

q u e i r a aprender a programar em LIDlP., devera l e r o segundo

c p i t u l o , antes de l e r o t e r c e i r o .

13

0 c a p i t u l o

A apresenta a esp ec i < 1 c ac ao do codigo o b j e t o

L I D I A , n e c e s s a r i a par a compreensao da imp1ementacao da

mesma. Sao mostrad as ,as est r u t ur;.

-

s geradas pel o c r m p i l a d o r e

suas 1 i g a c o f s .

O.Sistema de Execucao LIDIA e e s p e c i f i c a d o no c a p i t u l o

5. Este s i s t e m a ainda nao e s t a imp 1ementado, de modo que a

sua espec i-f i c acao e p a r t i c u l a r m e n t e u t i l para um t r a b a l h o

post e r i o r .

Os aspectos g e r a i s do c o m p i l a d o r , i n c l u i n d o a sua

e s t r u t u r a g e r a l ; o funcionamento do A n a l i s a d o r L e x i c o ; a

a n a l i s e s i n t a t i c a ; e as p r i n c i p a l s acoes semanticas do

c o m p i l a d o r sao apresentados no s e x t o c a p i t u l o , que n o s t r a

tambett a e s t r u t u r a das t a b e l a s de s i m b o l o s do c o n p i l a d o r .

F i n a l m e n t e , o c a p i t u l o 7 e r e s e r v a d o as conclusoes e

sugestoes acerca do t r a b a l h o .

No apendice "A", e mostrado um pequeno exemplo de

programa e s c r i t o em L I D I A . Este programa tern como o b j e t i v o

a p r e s e n t a r o uso de algumas d e f i n i c o e s e comandos da

1inguagem.

No apendice "B", e apresentado romo i l u s t r a c a o o c o d i g o

gerado p e l o exemplo c i t a d o no apendice "A".

1

A

0 apGndice "C" c o n s i s t e de um g l o s s a r i o de t e r I D S

t r i c n i c o s usados no d p c o r r e r da d i s s e r t ac ao .

OBSERV.'lCSD IKPORTANTE:

Em todos os cxemplos c a n t i d o s nesta d i s s e r t ac: ao , nao

houve nenhuna preocupacao em corresponded o conhccimentc

r e p r e s e n t a d o com o mundo r e a l . Os exemplos tern como o b j e t i v o

apenas a: 'dar o l e i t o r na compreensao do t e x t o .

15

I ' ?JTl»LQ I I

CONCEITOS DA LINGUAPEH I !> I1T A

Este c a p i t u l o descreve c o n c e i t o s da- linguagem LIDIA

tratarr. n t o de i n c e r t e z a s , operaoores e funcoes de

i n f i r e n c i a , e s t r u t u r a s de g r u p o s , modulos e s p e c i a i s , e t c .

2.1 TRATAMENTO DE INCERTEZAS

Em s i s t e m a s baseados em conhecimento, a i n c e r t e z a pode

ser i n e r e n t e aos dados ou ao processo de i n f e r e n e i a . E n t r e

as d i v e r s a s t e c n i c a s conhecidas de i n f ~ r i n c i a sob

i n c e r t e z a s , podemos c i t a r CNEWT 873 a t t o r i a de

Dempster-Shafer sobre -Funcoes de c r e n c a , o modelo MYCIN de

c o n f i r m a c a o , a t e o r i a dos c o n j u n t o s nebulosos de Zadeh e a

t e o r i a da p r o b a b i l i d a d e b a y e s i a n a , que e um dos a s i u n t o s

c ^ s t a secao. Como examplo de um sistema e s p e c i a l i s t a bem

s u c e d i d o , que usa e s t e modelo, podemos c i t a r o PROSPECTOR

CFIRE 883 d e s e n v o l v i d o p ^ r a r e s o l v e r problemas de e x p l o r a c a o

m i n e r a l .

um

objeto

em LIDIA pode s e r um f a r o ou um

operador. Um

f a t o F^de s e r uma

hipotese

ou uma

evidencia..

Diz-se que

1 6

e v i d t i . c i a e um f a t o pergunt ave"; , enquanto que h i p o t e s e e um

f a t o d e d u t i v e l a p a r t i r de o u t r o ( s ) f a t o ( s ) . Ueja a f i g u r a

2.1:

. h i p o t e s e ( f a t o d e d u t i v e l )

/

. f a t o -<

/ \

ob;

;

eto -< * e v i d e n c i a ( f a t o p e r g u n t a v e l )

\

* operador de i n f e r e n e i a

f i g 2.1 - c l a s s i f i c a c i o dos o b j e t o s LIDIA

Associado a um f a t o , tem-se o seu

grau de certeza,

que

e r e p r e s e n t a d o por um v a l o r r e a l e n t r e -1 (negacao a b s o l u t a )

e +1 ( c o n f i r m a c a o a b s o l u t a ) . Ao i n i c i a r a execucao de um

programa, os graus de c e r t e z a das h i p o t e s e s assumem o v a l o r

© izero)

para i n d i c a r que nada se sabe a r e s p e i t o das

mesmas. Quanto as e v i d e n c i a s , seus graus de c e r t e z a sao

f o r n e c i d o s d i r e amente p e l o u s u a r i o (ou i n s t r u m e n t o

m e d i d o r ) . 0 programa em L I D I A , no i n i c i o da sua execucao,

"marcam" esses graus de c e r t e z a como i n d e f i n i d o s para

i n d i c a r que as e v i d e n c i a s ainda nao f o r a n i n s t a n c i a d a s .

Assim, a proporcao em que o sistema v a i obtendo graus de

c e r t e z a das e v i d e n c i a s , as h i p o t e s e s consequentes vao tendo

os seus graus de c e r t e z a a t u a l i

-

ados, segundo o

caminhamento

progressiva.

17

Conceitua1 mente, toda h i p o t e s e em LIDIA tern duas

P rob ab i 1 i c adr _> a s s o c i a d a s : a

priori e atual.

No i n i c i o da

execucao de um programa, a p r o b a b i 1 i d a d e a t u a l de cada

h i p o t e s e e i g u a l a p r o b a b i l idade a

priori

da inesma, p o i s nao

se tern nenhum conh.ec iment o novo acerca das h i p o t e s e s

I n t e r n a m e n t e , porem, e mais e f i c i e n t e t r a b a l h a r er

termos de

chance

do que p r o b a b i 1 i d a d e , como pode ser

observado na apresentacao das -Formulas deste c a p i t u l o .

Nem o programador LIDIA nem o u s u a r i o dos sistemas

precisam conhecer o c o n c e i t o de

chance.

Este c o n c e i t o e

u t i l i z a d o apenas p e l o imp 1ementador do compilador LIDIA e da

maquina de in-Ferencia. A chance e a probab i l idade de uma

mesma h i p o t e s e se r e l a c i o n a m de acordo com as s e g u i n t e s

equacoes CLYRr 893:

chance = ; r o b a b i l i d a d e / ( i - p r o b a b i l i d r d e )

p r o b a b i l idade = chance / ( 1 + chr.nce)

(equacao 2.1)

E i a c i l n o t a r que a chance tern um v a l o r p o s i t i v o na

f a i x a de aero a i n - F i n i t o . Assim como tem-se,

c o n e s i t u a l mente, a p r o b a b i 1 i d a d e a

priori

e a p r o b a b i l i d a d e

a t u a l - am-se i n t e r n a m e n t e , armazenadas em cada h i p o t e s e , a

sua ' -e a

priori

(CP) e a chance a t u a l ( C A ) .

2.1.1 CaminKamento P r o g r e s s i v e

0 grau de c e r t e z a ( G O de uma h i p o t e s e e sempre

c a l c u l a d o no cai,.inhamento p r o g r e s s i v e , segundo a equacao

2.2.a (em -Tuncao das chances) e 2 . 2 b (em funcao das

p r o b a b i 1 i d a d e s ) , c u j o g r a f i c o e apresentado na f i g u r a 2.1.a

C L Y R A 8 9 J : GC = (

.A -

C P ) /

( 1

+ C A ) ,

se

CA > = CP

GC =

( C A - C P ) / ( C P *

( 1

+ C A ) ) ,

se

CA < CP

(equacao 2.2.a)

GC = ( P A - P P ) /

( 1

- P P ) ,

se

PA > = P P GC = ( P A - P P ) / P P ,

se

PA < PP

(equacao 2.2.b)

0

modelo da linguagem

L I D I A

t r s b a l h a com redes de

e r i n c i a s bayesianas CPEAR

8 6 3 ,

usando o c o n c e i t o de

area

19

que r e p r e s e n t s uma r e l a c a o de dependencia e n t r e um o b j e t o c

o u t r o . Assim, d i z - s e que o -fato A e

pai do f a t o B ;e e

somente se e x i s t e um arco 1igando esses d a i s o b j e t o s , que

i n d i c a a r e l a c a o "A depende de B". Neste caso, d i z - s e ta bem

que B e

filho de A Tal r e l a c a o e apresentada a t r a v e s da

forma B -> A

A f i g u r a 2.B mostra um t r e c h o de uma ede de

i n f e r e n c i a s que corresponde ao c o n j u n t o de r e g r a s "se B

entao A", "se C entao A" e "se D entao A". Cada arco tern

seus a t r i b u t o s que permit em d e f i n i r , e n t r e o u t r a s

i n f o r m a c o e s , quanto o f i l h o c o n t r i b u i para o aumento ou

d i m i n u i c a o do grau de c e r t e z a do p a i . I s t o e dado p e l o

f i p . 2 . 2 - t p e e h s im m&m. n i l Am i rtf t r - S n c ! m*

fator do sim ( F S >

e p e l o

fator do nao ( F N ) .

0 f a t o r do sim e

o v a l o r que s e r a usado ( a t r i b a j d o ao

fator atu:!)

se o

o b j e t o - f i l h o t i v e r o grau de c e r t e z a + i . Por o u t r o l a d o , se

o o u j e c o - f i l h c t i v e r o greu de c e r t e z a - 1 , usa-se o f a t o r do

2 0

nao. Para um o b j e t o - f i l h o com grau de c e r t e z a i n t e i m e d i a r i o ,

o mecanismo de i n f e r e n c i a s LIDIA faz a i n t e r p o l a c a o l i n e a r ,

de acordo com a funcao abaixo C LYRA 893, c u j o g r a f i c o e

apresentadn na f i g u r a 2.3.

f a t o r . a t u a l = (FS - 1) * GC + i , se GC >= 6;

f a t o r _ a t u a l = <i - FN) * GC + i,..se GC < G.

(eouacao 2.3)

Assim, do exemplo da f i g u r a 2.2, a chance a t u a l da

h i p o t e s e A e a sua chance a priori m u l t i p l i c a d a pelos

f a t o r e s a t u a i s de todos os arcos r e l a c i o n a d o s com seus

f i l h o s , no caso, B, C e D.

F 8 '

•

§

/ i

f

i T

i

9

_m

hi " i F K i 1

j

i 1

i

1 _{1 g r a t i s d e c a r t a s *} * i - 1 i • J t i g 2 . 3 - j p r i f i o e 2 « t f u c ^ S e 2 . 3

Supondo-se que o f a t o B tenha o seu grau de c e r t e z a

a l t e r a d o ( i n s t ~ n c i a d o com um novo v a l o r ) , como o f a t o A

depenc do f a t o B, e n e c e s s a r i o a t u a l i z a r o grau de c e r t e z a

de A Para t a n t o , d i v i d e - s e a sua chance a t u a l p e l o f a t o r

21

a t u a l da r e l a c a o B -> A, e r e c a l c u l a - s e o •Fator a t u a l da

mesma r e l a c a o , a t r a v e s da equacao 2.3. F e i t o i s t o , a t u a l i z a

-.se a chance de A, a t r a v e s do cotnando de a t r i b u i c a o "CA := CA

* f a t o r _ a t u a l " . F i n a l m e n t e , obtem-se o novo grau de c e r t e z a

de A a t r a v e s da equacao 2.2. Toda vez que se i n s t a n c i a

oi-a l t e r oi-a o groi-au de c e r t e z oi-a de umoi-a e v i d e n c i oi-a , r e p e t e - s e este

processo r e c u r s i v a m e n t e para todos os p a i s dos o b j e t o s que

t i v e r e m os seus r e s p e c t i v o s graus de c e r t e z a a t u a l i z a d o s ,

ate chegar as

raizes,

ou s e j a , aos f a t o s que nao possuem

p a i s .

Os f a t o r e s do sim e do nao de uma r e l a c a o e n t r e os

o b j e t o s A ( p a i ) e B ( f i l h o ) sao constantes f o r n e c i d a s p e l o

programador do S E , em funcao das s e g u m t e s p r o b a b i l i d a d e s

c o n d i c i o n a i s

C G E N E 8 8 3 :

FS<B,A) = P(B:A> / P(B.~A)

FN(B.A) = ( 1 - P(B:A)) / ( 1 - P(B:~A))

(equacao 2 . 4 )

onde P(B:A) e a p r o b a b i l i d a d e de B dado A; e P<B:~A) e

a p r o b a b i l i d a d e de B dado nao A

0 motor de i n f e r e n c i a s L I B I A , alem de c a l c u l a r e

armazenar as chances e t u a i s das h i p o t e s e s , tambem f a z o

mesmo com os v a l o r e s minimos e maximcs que essas chances

podem a l c a n c a r . Esse t i p o de p r e v i s a o p e r m i t e ao sistema

22

a n t e c i p a r d e c i s o e s , d i m i n u i ndo c o n s i d e r a v e l roente , o [.umero

de p e r g u n t a s e, consequentemente, o tempo de r e s p o s t a a uma

c o n s u l t a . Chamamos entao de

piso alcancavel,

ou simplesmente

pisa,

o f..enor v a l o r que a chance da h i p o t e s e podera a l c a n c a r

no f u t u r o e de

teto alcancavel,

ou

teto

simplesmente, o

maior v a l o r que essa mesma chance podera a l c a n c a r . Para se

c a l c u l a r o t e t o de uma h i p o t e s e , b a s t a

;

s u p o r que todas as

e v i d e n c i a s nao m s t a n c i a d a s , r e l a c i o n a d a s a e l a d i r e t a m e n l e

ou nao, passem a t e r graus de c e r t e z a maximos ( + 1) 0 mesmo

e f e i t o para o p i s o , porem, supondo que a q u r l a s e v i d e n c i a ;

passem a t e r v a l o r e s minimos ( - 1 ) . Assim, ao ir. - t a n c i a r uma

e v i d e n c i a , serao c a l c u l a d o s ascendentemente todos os t e t o s e

p i s o s das h i p o t e s e s dependentes ( d i r e t a ou i n d : etamente)

daquela e v i d e n c i a , juntamente com as chan-es a t u a ; 5 , a t e

a l c a n c a r as r a i z e s . Katurr mente, o t e t o sempre tem um v a l o r

maior ou i g u a l ao p i s o de uma h i p o t e s e .

Para cada h i p o t e s e , o programador LIDIA pode

e s t a b e l ecer o

limiar de aceitacao

(ou simplesmente

limiar),

um v a l o r de p r o b a b i 1 i d a d e a p a r t i r do qual a h i p o t e s e e

c o n s i d e r a d a v e r d a d e i r a . A esse v a l o r , c o n v e r t i d o em chance,

de acordo com a equacao 2 . 1 , chamamos de

limzar interno de

aceitacao,

ou simplesmente

limiar interno.

Assim, uma

h i p o t e s e pode e s t a r em

disputa

(se o l i m i a r i n t e r n o e s t i v e r

e n t r e o p i s o e o t e t o alcanca e l , i n c l u s i v e ) ,

classificada

(se o p i s o -for maior nu i g u a l que o l i m i a r i n t e r n o ) ou

A f i g u r a 2 4 n o s t r a os 3 estados p o s s i v e i s . Se o l i m i a r de

aci i t a c a o nao f o r e s p e c i f i c a d o p e l o u s u a r i o , assume-se o

v a l o r i , que corresponde a p r o b a b i 1 i d a d e de 50%

— 1 *

-M a l a r tig 2 . 4 . * — K t f o t i a t mm V i t f u i « p i s o t e t o H u l a *

tiw Z.A.% - Kipoteaa C l a e s I H c a a a

piso toto

k k

liatiar

f l j j 2.4.e — K i p c t e a a B e a s t i c a i f l c U t

Para se o b t e r c t e t o e o p i s o de uma h i p o t e s e , deve—«e

I' er um c a l c u l o p a r a l e l o ao da rhance a t u a l da mesma. Para

x s t o , tem-se tambem o

-Fator do piso

e o

fator do teto,

associados aos a r c o s - f i 1 h o s da h i p o t e s e . Esses f a t ores sao

c a l c u l a d o s segundo a equacao 2.3, sendo que em vez de serem

c a l c u l a d o s em funcao do grau de c e r t e z a , sao c a l c u l a d o s em

funcao do

minima

e do

maxima graus de certeza,

r e s p e c t i v a m e n t e . 0 minimo grau de c e r t e z a . e c a l c u l a d o ,

a p l i c a n d o a equacao 2.2, em funcao do p i s o a l c a n c a v e l do

o b j e t o - f i 1 ho. 0 maximo grau de c e r t e z a e c a l c u l a d o , a t r a v e s

dessa mesma f o r m u l a , em funcao do t e t o a l c a n c a v e l do mesmo

o b j e t o - f i 1 ho.

2 4

P.i.2 Caminhamento Regressivo

A P O S

o

voluntariamento

(secao 2 . 3 . 2 ) , em que e f e i t o o

caminhamento p r o g r e s s i v o , os graus de c e r t e z a das h i p o t e s e s

r a i z e s podem s e r apresentados ao u s u a r i o , que podera a

qualquer momento apontar qua] dessas h i p o t e s e s sera

e x p l o r a d a ou c i x a r que o sistema escolha a h i p d t e e que

t i v e r em d i s p u t a com o maior GC. F e i t a e s t a e s c o l h a , f a i - s e

agora o caminhamento r e g r e s s i v o a t e e s c o l h e r qual das

e v i d e n c i a s sera pedida ao u s u a r i o . Esse caminhamento pode

s e r f e i t o escol hendo-se sempre ou o - f i l h o ou o arco mais

i m p o r t a n t e (a medida

global

ou

local,

r e s p e c t i v a m e n t e > , a

depender da e s t r a t e g i a a s e r adotada p e l o programador do

sistema ( e s t a u l t i m a , a • a d r a o ) . A i m p o r t a n c i a de um f a t o

-f i l h o F e uma medida h e u r i s t i c a , c a l c u l a d a p e l a segui t e

funcao

C L Y R A 8 9 3 :

imp(F) = SomatC P C p a i : t e t o ( F ) ) - P ( p a i : p i s o ( F ) ) 3

(equacao 2.5)

onde Somat e o somatorio para todos os p a i : de F. am

d i s o n t a . P ( p a i : t e t o ( F ) ) e a p r o b a b i 1 i d a d e do r a i dado que o

fat>^ F a t i n j a o seu t e t o . P( p a i : p i so (F>) e ; probab i 1 i dade

do - i dado que o f a t o F a t i n j a o seu p i .o. 0 s e g u i n t e

al- . i i o e x p l i c a de uma o u t r a forma o c a l c u l o da

•«rr; ' " ^ c i a de F, representada pela v a r i a v e l imp.

2 5

imp : = 0;

para cada no e m - d i s p u t a ( p a i ( F ) ) , f a c a ;

p : = P i s o - a l c a n c a v e l ( F ) ;

t := t e t o - a l c a n c a v e l ( F ) ;

PP := p r o b a b i l i d a d e ( p a i ( F ) ,p> •,

pt := p r o b a b i 1 i d a d e ( p a i ( F ) , t > ;

imp := imp + ( p t - p p ) ;

m.

tim-para

Para a e s t r a t e g i a de escolha do arco mais i m p o r t a n c e ,

temos o c o n c e i t o de

importancia da area,

que e '. ambem uma

medida h e u r i s t i c a , de-Finida a s e g u i r :

imp = 0, se NL = 0

imp = (FS * p i s o ( p a i ) - FN * t e t o < p a i > ) / NL, se NL > 0

(equacao 2.6)

onde FS e FN sao os f a t o r e s t o sim e do nao,

r e s p e c t i v a m e n t e , para o arco em questao. p i s o ( p a i ) e

t e t o ( p a i ) sao o p i s o e o t e t o , r e s p e c t i v a m e n t e , do o b j e t o

-pai do mesmo a r c o . NL e o numero de e v i d e n c i a s l i v r e s (nao

i n s t a n c i a d a s ) que i n t e r f e r e m neste a r c o , i s t o e, o numero de

e v i d e n c i a s l i v r e s subordinadas ao mesmo.

Na equacao 2.6, se NL e 0 ( z e r o ) , entao nao ha mais o

que e x p l o r a r abaixo do arco e, por i s s o , a i m p o r t a n c i a do

arco se t o r n a 0 ( z e r o ) Caso c o n t r a r i o (NL > 0 ) , imp cresce

26

na medida em que e menor NL (menos perguntas a f a z e r ) e em

que e maior a

sensibiIidade

do o b j e t o - p a i em r e l a c a o ao

a r c o . Esta s e n s i b i 1 i d a d e e s t a representada p e l o i j m e r a d o r da

•fracao. Quanto maior -for FS, maior se t o r n a r a o

P I S O

do

o b j e t o - p a i e, consequentemente, a sua s e n s i b i 1 i d a d e e a

i m p o r t a n c i a do a r c o . Por o u t r o l a d o , Quanto menor f o r FN,

menor se t o r n a r a o t e t o do o b j e t o - p a i consequent emente,

maior sera a sua s e n s i b i l i d a d e e a i m p o r t a n c i a do a r c o . Pela

mesma equacao, quanto maior e s t i v e r o p i s o a t u a l do o b j e t o

-pai e menor e s t i v e r o t e t o a t u a l do mesmo, mais f a c i l m e n t e o

o b j e t o - p a i d e i x a r a de e s t a r em d i s p u t a e, p o r t a n t o , maior

sera a i m p o r t a n c i a do a r c o .

A i m p o r t a n c i a do f a t o - f i l h o e tomuda como t a s e na

capacidade qu-L tern e s t e f i l h o de i n f l u e n c i a r todos os se.s

f a t o s - p a i s e, por i s t o , e uma medida g l o b a l . Esta medida e

im;>ortante quando se que- que os f a t o s a l t e r e m , de forma

r a p i d a , as r a i z e s da rede de i n f e r e n c i a s . Nests caso, he, uma

t e n d e n c i a do sistema a f a z n r perguntas um t a n t o desconexas,

i s t o e, -iazer uma pergunta r e l a c i o n a d a a uma sub-arvore e,

logo em s e g u i d a , f a z e r uma o u t r a pergunta r e l a c i o n a d a a uma

c u t r a s u b - a r v o r e . Esta e s t r a t e g i a pode s e r l i t i l e deve s e r

usada quando a entrada de dados f o r o b t i d a a t r a v e s de

ec ipamer t o s .

Um exemplo de a p l i c a c l o em que deve s e r adotada a

e s t r a t e g i a de escolha dos f a t o s - f i l h o s mais import a n t e s , e o

2 7 f i i o n i t o r a m e n t o s i m u l t a n e o d e v a r i o s p a c i e n t e s em urn h o s p i t a l . C a d a q u a r t o c o r r e s p o n d e a urn p a c i e n t e e , c o n s e q u e n t e m e n t e , a u m a o u m a i s h i p o t e s e s - r a i z e s d o s i s t e m a . A c a d a h i p o t e s e , c o r r e s p o n d e uma a c a o e s p e c i f ' c a ( p o r e x e m p l o , uma m e n s a g e m a o t e r m i n a l d a s a l a d e c o n t r o l e ) . A s e v i d e n c i a s s a o o b t i d a s a p a r t i r d e a p a r e l h o s d e m e d i c a o , i n s t a l a d o s n o s p a c i e n t e s , e i n f l u e n c i a m d i r e t a m e n t e a s h i p d t e s e s E s t a s m e d i d a s s a o o b t i d a s em i n t e r v a l o s r e g u l a r e s d e t e m p o , p r e v i a m e n t e e s t a b e l e c i d o s . C a d a v e z q u e uma e v i d e n c i a e i n s t a n c i a d a ( u m a m e d i c a o f e i t a em urn p a c i e n t e ) , o p r o c e s s a m e n t o e i n t e r r o m p i d o e f a z - s e a a t u a l i z a c a o d a r e d e p r o g r e s s i v a m e n t e , d a m e s m a f o r m a q u e , em urn o u t r o s i s t e m a , urn i n s t a n c i a m e n t o p o d e s e r f e i t o v o l u n t a r i a m e n t e p e l o u s u a r i o a p a r t i r d o t e c l a d o ( s e c a o 2 . 3 . 2 ) . C o n t u d o , e n t r e d u a s m e d i c c e s r e g u l a r e s , o s i s t e m a p o d e v e r i f i c a r q u a l o j a c i e n t e q u e n e c e s s i t a d e m a i o r a t e n c a o , i s t o e , ; u a l a m e d i c a o e x t r a o r d i n a r i a q u e d e v e s e r f e i t a . S e , n o n o s s o m o d e l o , u m a m e d i d a p o d e i n f l u e n c i a r m a i s d e u m a h i r n t e s e , e n t a o e m e l h o r q u e s e F a c e u s o d a e s t r a t e g i a g l o b a l , d a e s c o l h a d o f i l h o m a i s i m p o r t a n t e A m e d i d a d o a r c o m a i s i m p o r t a n t e e t o m a d a c o r n b a s e n a c a p a c i d a d e d e urn f i l h o i n - F l u e n c i a r o s e u p r d p r i o p a i em a v a l i a c a o . P o r t a n t o e u m a m e d i d a l o c a l e t e n d e a e s c o l h e r o c a m i n h o q u e f a z m e n o s p e r g u n t a s , uma v e z q u e e c o n s i d e r a d o o -""O d e e v i d e n c i a s l i v r e s s u b o r d j a d a s a o a r c o .

2 6 Um e n e m p l o d e a p l i c a c £ . o em q u e e s t a u l t i m a e s c o l h a e m a i s a d e q u a d a e um s i s t e m a q u e s u g e r e a o u s u a r i o uma c i d a d e p a r a o n d e e l e i r a p a s s a r a s f e r i a s . P a r a e f e i t o d e s ! mp 1 i -F i c a c a o , h a o s e r a o a p r e s e n t a d o s , n o e x e m p l o , o s g r a u s d » c e r t e z a d a s r e s p o s t a s . Em um d e t e r m i n a d o i n s t a n t e , o s i s t e m a r e s o l v e e x p l o r a r a h i p o t e s e " S a l v a d o r " ( q u e t e r n uma a l t a p r o b a b i l i d a d e a priori) e -Faz a s s e g u i n t e s p e r g u n t a s :

- 0 usuario gosta de cidade grande?

- s i m !

- O usuario gosta de i r a praia?

- s i m ! !

- Gosta de comer frutos do mar?

- s i m ! !

- Gosta de tomar agua-de-coco?

- s i m ! ! !

As r e s p o s t a s p o s i t i v e s d o u s u a r i o a u m e n t a m a c h a n c e d a h i p o t e s e " S a l v a d o r " . E n t a o , o s i s t e m a c o n t i n u a a s u a

i n v e s t i g a c a o :

- Deseja conhecer belas igrejas?

- S i m !

- Aprecia a arquitftura colonial?

2 9 A s d u a s u l t i m a s r e s p o s t a s a u m e n t a m a c h a n c e d a h i p o t e s e " S a l v a d o r " e t u d o l e v a a c r e r q u e o u s u a r i o e s t a m e s m o d e c i d i d o a c o n h e c e - l a . M a s e s t a s m e s m a s r e s p o s t a s a u m e n t a m a i n d a m a i s a h i p o t e s e " O u r o P r e t o " q i . e e uma c i d a d e i n t e i r a m e n t e t o m b a d a c o m o P a t r i m o n i o H i s t o r i c o d a H u m a n i d a d e . D e s s e m o d o , a h i p o t e s e " O u r o P r e t o " p a s s a a t e r uma c h a n c e m a i o r <;ue a d a h i p o t e s e " S a l v a d o r " . 0 s i s t e m a q u e a d o t a a e s t r a t e g i a d a m e d i d a l o c a l j a m a i s p e r g u n t a r a , em s e g u i d a , s e o u s u a r i o q u e r c o n h e c e r a h i s t o r i a d? I n c o n f i d e n c i a M i n e i r a o u s e e l e q u e r f a z e r p a s s e i o s d e t r e m , a m e n o s q u e o u s u a r i o i n t e r - F i r a , p e d i n d o p a r a q u e o s i s t e m a e x p l o r e e s t a n o v a o p c a o . 0 s i s t e m a , s e b e m p r o j e t a d o , p o d e u t i l i z a r o u t r o s r e c u r s o s p a r a d e s c a r t a r h x p d t e s e s e p e r g u n t a s . 2 . 1 . 3 O p e r a d o r e s d e I n f e r i n c i a L I D I A t e r n um o p e r a d o r e s p e c i a l , o operador de in-ferencxa , q u e o p e r a d i r e t a m e n t e n a r e d e d e i n f e r e n c i a s . S u a f u n c a o e a c e n t u a r o u a b r a n d a r a i n f l u e n c i a c u l e t i v a d o s f i l h o s d e um o b j e t o . A f i g u r a 2 . 5 m o s t r a um t r e c h o d e uma r e d e c o m um o j - e r a d o r d e i n f e r e : - » c i a e n t r e a h i p o t e s e A e o s - F a t o s B , C e D . C o p e r a d o r f u n r i o n a d a s e g u i n t e m a n e i r a : s e t o d o s o s " a t c s f i l h o s d o o p e r a d o r f o r e m %'erdadeiros, a h i p o t e s e A • e r a c a n t o o s f a t o r e s d o s i m d e E , C e D c o m o o - F a t o r d c s i m

3G

d o o p e r a d o r e , n e s t e c a s o , d i z - s e q u e o r e s u l t a d o d a o p e r a c a o e verdadeiro. P o r o u t r o l a d o , s e t o d o s o s f a r o s f i l h o s d o o p e r a d o r f o r e m falsos, a h i p o t e s e A t e r a t a n t o o s • F a t o r e s d o n a o d e B , C e D c o m o o f a t c r d o n a o d o o p e r a d o r . N e s t e c a s o , d i z - s e q u e o r e s u l t a d o d a o p e r a c a o e falsa. Numa c o n d i t i o i n t e r m e d i i ' r i a , n a o e n t r a r a o n o c a l c u l o d a c h a n c e d e A o s f a t o r e s d o o p e r a d o r , m a s a p e n a s d o s ; s e u s f i l h o s , c o m o s e o o p e r a d o r n a o e s t i v e s s e e n t r e o s o b j e t o s p a i e f i l h o ( s > . N e s t e c a s o , d i z - s e q u e o r e s u l t a d o d a o p e r a c a o e

int*. rmedidrio. C h a m a - s e d e -fato verdadsiro a u m a h i p o t e s e

c l a s s i f i c a d a , o u a utna e v i d e n c i a c u j o g r a u d e c e r t e z a e m a i o r o u i g u a l a 0 . 7 , o u a i n d a a um o p e r a d o r d e i n - ! ? r e n c i a u j o r e s u l t a d o e v e r d a G e i r o P o r o u t r o l a d o , um faio false p o d e s e r u m a h i p o t e s e d e s c 1 a s s i f i c a d a , uma e v i d e n c i a c u j o g r a u d e c e r t e z a e m e n o r o u i g u a l a - 0 . 7 , o u a i n d a u « o p e r a d o r d e i n f e r i n c i a c u j o r e s u l t a d o e f a l s o .

3:

Na c o n d i t i o e s p e c i a l d e um o p e r a d o r d e i n f e r e n c i a t e r o f a t o r d o n a o i g u a l a um e o f a t o r d o s i m m a i o r q u e um ( p o r e x e m p l o , a f i g u r a 2 . 6 ) , d i z s e q u e e s t e o p e r a d o r e um £ " D -d e - i n f e r e n c i a e , p a r a f a c i l i t a r a c l a r e z a -d o p r o g r a m a , o u s u a r i o p o d e r s a r a p a l a v r a r e s e r v r d a I A N D f t p Z . 6 - C p s r t d o r le.Kt 0 Q R ~ d e - i n f e r e n c i a e c o n s t i t u i d o q u a n d o s e t e r n - um o p e r a d o r c u j o f a t o r d o s i m e i e o f a t o r d o n a o e t n e n o r q u e i ( p o r e x e m p l c , a f i g u r a 2 . 7 ) . l e s t e c a s o , o p r o g r a m a d o r p o d e u t i l i z a r a p a l a v r a r e s e r v a d a I O R .

f i f 2.7 - fF« r t l o r IOR A s p a l a v r a s I N F O P , I A N D e I O R s a o s i n o n i m a s , i s t t p o s s u e r o m e s t n o e - F e i t o n a e x e c u c a o d o p r o g r a m a . A e s c c l h i n o m e a p r o p r i a d o f a c i l i t a a l e i t u r a e o e n t e n c m e n t o d o s p r o g r a m a s -2 . 1 . 4 D u t r c r O p e r a d o r e s L I B I A p o s s u i um c o n j u n i o d e o p e r a d o r e s d e e x p r e s s a o l o g i c a , r e ] i c i o n a l e a r i t m e t i c a , a l e m d e F u n c o e s p r e -d e - f i n i -d a s e ^ o s s i b i 1 i -d a -d e -d e c h a m a -d ? - s a - F u n c o e s e x t e r n a s . No e n t a n t o , e s r a s o p e r a c o e s n a o m a n i p u l a m i i c e r t e z a s , s e n d o , p o r t a n t o , uma l i m i t ^ c a o d a l i n g u a g e m . R e m o v e r e s t a l i m i t a c a o e , p o r e m , uma t a r e - F a m u i t o c o m p l e x a . E i s um e x e m p l o s i m p l e s e t i p i c o : S e j a o a r c o r e p r e s e n t a d o p e l a e x p r e s s a o " s e a l t u r a >= 1 . 8 0 s n t a c h o m e m _ a l t o " . S u p o e - s e s g o r a que a e v i d e n i a

a l t u r a r e c a b a o v a l o r 1 . 7 9 .om o g r a u d e c e r t e z a 0 . 5 N a t u r a l m e n t e , i s t o n a o e s u f i c i e n t e p a r a s e c a l c u l a r o y r a u d e c e r t e z a d o h o m e m s e r a l t o . P a r a i s t o , s e r i a n e c e s s a r i e s i n t r o d u z i r n a l i n o u a g e m o c o n c e i t o d e d i s t r i b u i c a o d e p r o b a b i l i d a d e . Em v e z d e s e t e r - F a t o r e s d o s^m e d o n a o a s s o c i a d o s a o a r c o , t e r - s e - i a u m a funcao de probabiIidatie D e v i d o a s i m p l i c i d a d e d o e x e m p l o d a d o , e s t a f u n c a o a p a r e n t a s e r s i m p l e s , p o r e m , s e t o r n a e x t r e m a m e n t e c o m p l i c a d a q u a n d o s e t r a t a d e e x p r e s s o e s m a i s c o m p l e x a s . P o r e s t a r a z a o f o i e l i m i n a d o , em p r i m e i r a i n s t a n c i a , o u s o d e i n c e r t e z a s c o m v a r i a v e i s n u m e r i c a s A s e x p r e s s o e s r e l a c i o n a i s e / o u l o g i c a s , q u a n d o s a t i s f e i t ^ , p a s s a m a t e r g r a u d e c e r t e z a + 1 e , q u a n d o n a o s a t i s - F e i t a s , p a s s a m a t e r g r a u d e c e r t e z a - 1 . E m b o r a n a o s e j a r o v i d a p e l a l i n g u a g e m a m a n i p u l a r a o d a i n c e r t e z a c o m o p e r a d o r e s l o g i c o s , r e l a c i o r a i s e a r i t m e t i c o s , o p r o g r a m a d o r L I B I A p o d e ( a t r a v e s d e f u n c o e s e x t e r n ; q u e r e c e b a m , c o m o p a r a m e t r o , e n d e r e c o ( s ) d e o b j e t o ( s ) d a r e d e d e m f e r e n c i a s ) c o n s t r u i r o p e r a d o r e s q u e t r a t e m i n c e r t e z a d a •Forma d e s e j a d a . 2 . 1 . 5 A r c u i v o d e C o n t e x r o e um a r q u i v o d e f o r t , a t o t e x t o em q u e s a o a r r . a z e n a d o s o s e s t a d o s i n t e r n e s ( v a - i a v e i s ) d o s o b j e t o s d a t s d e , t a i s c o m o g r a u s d e c e r t e z a o u c o n t e u d o s d a s e v i d e n c i a s ; g r s s d e c e r t e z a , c h a n c e s e probab:'.1 l d a d e s d e h i p o t e s e s e i n d i c a c l o