aritgo - sistemas especialistas um estudo de caso com o expert sinta

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SISTEMAS ESPECIALISTAS: UM ESTUDO DE CASO COM O

EXPERT SINTA

Lennon Petrik Spirlandelli 1 [email protected]

Guilherme Henrique Dias dos Santos 2

[email protected]

Luciano Rodrigues 3 [email protected]

Melissa Franchini Cavalcanti Bandos 4

[email protected]

RESUMO Esse artigo tem o objetivo de apresentar os Sistemas Especialistas (SEs) por meio de uma linguagem simples, usando o sistema Expert SINTA com exemplo prtico. Assim, inicialmente, foi realizado um levantamento bibliogrfico do tema a partir de dados secundrios, descrevendo os principais aspectos dos SEs e, posteriormente, apresentado o software livre Expert SINTA desenvolvido pelo grupo SINTA da Universidade Federal do Cear (Brasil). Este grupo desenvolvedor de outros SEs acessveis a pessoas que no tem conhecimento na rea de computao. Aps anlise, verificou-se que o Expert Sinta um software que pode oferecer a qualquer pessoa iniciante, resultados precisos para sanar sua problemtica, alm de ensinar os especialistas, meios de programao, de acordo com sua necessidade. Palavras-chaves: Sistemas Especialistas, Software Livre, Expert SINTA ABSTRACT This article aims to present the expert systems through a simple language, using the Expert System SINTA as an example. So, initially, this article was based on a literature research through secondary data, describing the main aspects of expert systems, and later presented the free software Expert System SINTA developed by the SINTA Group from Universidad Federal do Cear (Brazil). This software is a developer of other expert systems and is accessible to people who do not have knowledge in computer science or information systems. After analysis, it was found that the Expert SINTA is good software, which can offer to beginner accurate results to solve problems, in addition, teaches experts according to their needs media programming. Keywords: Expert Systems, Free Software, Expert SINTA _________________

1,2,3 Discente do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informao do Centro Universitrio de Franca Uni-FACEF 4 Docente do Curso de Bacharelado em Sistemas de Informao do Centro Universitrio de Franca Uni-FACEF


1. INTRODUO

Este artigo o resultado de uma pesquisa sobre os sistemas de informao

com foco nos softwares adequados s reas especficas do conhecimento.

Programas criados para o auxlio de pessoas especializadas em determinadas

funes, sendo assim, chamados de Sistemas Especialistas (SEs).

Xavier Py (2009) esclarece que o conceito no qual se baseiam os SEs est

em permitir que a mquina, por meio do armazenamento e sequenciamento de

informaes e auto-aprendizagem, possibilite o uso de um conhecimento

especializado e solucione problemas vinculados a esse conhecimento, por meio de

um programa ou software.

Esses softwares possuem nvel de conhecimento semi-equivalente aos

especialistas, trazendo resultados estticos, permitindo o usurio checar qual

resposta possui maior percentual e maior importncia tambm. Com isso, alm de

aumentar a agilidade do trabalho exercido, tambm menos susceptvel a erros,

pois ao contrrio de um ser humano, a mquina no erra segundo os dados

trabalhados e a tcnica utilizada.

Assim, os SEs so sistemas que pretendem substituir ou auxiliar um

especialista em uma rea especfica do conhecimento, como por exemplo, na rea

de diagnsticos mdicos. O sistema MYCIN, por exemplo, auxilia no diagnstico e

terapias de doenas infecciosas.

Esse artigo, portanto, tem o objetivo de apresentar os Sistemas Especialistas

(SEs) por meio de uma linguagem simples, usando o sistema Expert SINTA,

desenvolvido pelo Grupo SINTA da Universidade Federal do Cear, como exemplo

prtico. Trata-se de um software desenvolvido no Laboratrio de Inteligncia Artificial

da Universidade Federal do Cear, visando auxiliar pessoas com menor

conhecimento na rea de computao a desenvolver seu prprio sistema

especialista, de acordo com suas necessidades.


Para isso, inicialmente, realizada uma pesquisa bibliogrfica esclarecendo

os conceitos de SEs e os principais aspectos em torno do tema, para posteriormente

ser feita uma apresentao sobre as aplicaes do software livre Expert SINTA.

Verifica-se que o artigo trata-se de um estudo preliminar que visa delinear algumas

consideraes sobre os SEs a partir da experincia do Grupo SINTA da

Universidade Federal do Cear.

Assim, aps essa introduo, apresenta-se a fundamentao terica do tema,

em se discute aspectos da inteligncia artificial, sistemas baseados no

conhecimento e sistemas especialistas. Na sequncia, apresentam-se exemplos

prticos de SEs, discute-se a metodologia usada para redao do artigo, e aps,

relatam-se os aspectos principais e as aplicaes do Expert Sinta. E ao final, so

elaboradas as consideraes finais e apresentadas as referncias.

2. FUNDAMENTAO TERICA

Antes de tratar de forma especfica dos SEs necessrio fazer referncia aos

termos inteligncia artificial e sistemas baseados no conhecimento.

O termo Inteligncia Artificial (IA) surge oficialmente em 1956, conforme nos

apresenta Xavier Py (2009), durante uma conferncia de vero em Dartmouth

College , nos Estados Unidos. Xavier Py (2009) citando Barr e Feigenbaum (1981)

apresentam a IA como parte da cincia da computao que compreende o projeto

de sistemas computacionais que exibam caractersticas associadas, quando

presentes no comportamento humano, inteligncia. Verifica-se, portanto, uma

tentativa de transpor mquina habilidades antes exclusivas ao ser humano.

No universo da inteligncia artificial, Xavier Py (2009) enuncia duas linhas de

pesquisa para construo de sistemas inteligentes: a linha conexionista e a linha

simblica. Segundo a mesma autora, a linha conexionista visa a simulao de

componentes do crebro, como os neurnios, para modelar a inteligncia humana e

a linha simblica visa a manipulao simblica de fatos especializados sobre um

domnio restrito para a construo de sistemas inteligentes.


Os SEs, foco desse artigo, so oriundos da linha simblica que se segue da

tradio lgica, tendo como principais pesquisadores McCarthy e Newell. Os

princpios dessa linha de pesquisa so apresentados no artigo Physical symbol

systems de Newell, conforme descreve Xavier Py (2009). A autora continua

afirmando que o sucesso dos SEs, a partir da dcada de setenta, estabeleceu-se em

razo da manipulao simblica de um grande nmero de fatos especializados

sobre um domnio restrito como o paradigma corrente para a construo de sistemas

inteligentes do tipo simblico.

Ao tratar dos SEs, tambm se deve fazer referncia aos Sistemas Baseados

no Conhecimento (SBC) ou Knowledge-based Systems que so

sistemas que aplicam mecanismos automatizados de raciocnio para a representao e inferncia de conhecimento. Esses sistemas costumam ser identificados como simplesmente de inteligncia artificial aplicada e representam uma abrangente classe de aplicaes das quais todas as demais seriam aproximadamente subclasses (XAVIER PY, 2009).

Assim, os Sistemas Especialistas so subrea da Inteligncia Artificial e uma

forma de Sistema Baseado no Conhecimento, com o objetivo de apresentar

concluses sobre determinado tema. Assim, os SEs devem possuir uma base de

conhecimento formada de fatos, regras e heursticas sobre determinado assunto

especializado, como a pessoa especializada (ser humano) e ser capaz de oferecer

sugestes, conselhos e solues para os problemas apresentados pelos usurios,

alm de permitir novos conhecimentos com essa interao (FLORES, 2003 apud

XAVIER PY, 2009).

Ao ilustrar a arquitetura do Sistema Especialista, a figura 1 a seguir,

apresenta os seguintes componentes: Base de conhecimento (base de regras),

Mecanismos de inferncia (motor de inferncia), Quadro Negro e Memria de

Trabalho.

1. Base de conhecimento ou base de regras: armazena-se todos os

conhecimentos deixados pelo especialista da rea, sendo moldada conforme os

objetivos ou metas que se espera alcanar do Sistema Especialista (FLORES, 2003


apud XAVIER PY, 2009). Xavier Py (2009) enuncia que o conhecimento do sistema

pode ser representado de trs formas: lgica, redes semnticas ou quadros.

Figura 1: Arquitetura de um sistema especialista Fonte: XAVIER PY, 2009

Lgica: a base para a maioria dos formalismos de representao de conhecimento, seja de forma explcita, como nos sistemas especialistas baseados na linguagem Prolog, seja mascarada na forma de representaes especficas que podem facilmente ser interpretadas como proposies ou predicados lgicos (MINSKY, 1975 apud XAVIER PY, 2009). Redes semnticas: um nome utilizado para definir um conjunto heterogneo de sistemas. Em ltima anlise, a nica caracterstica comum a todos estes sistemas a notao utilizada: uma rede semntica consiste em um conjunto de nodos conectados por um conjunto de arcos. Os nodos, em geral, representam objetos, e os arcos representam relaes binrias entre esses objetos. Mas os nodos podem tambm ser utilizados para representar predicados, classes, palavras de uma linguagem, entre outras possveis interpretaes, dependendo do sistema de redes semnticas em questo (XAVIER PY, 2009). Quadros: (frames), e sua variao, os roteiros (scripts), foram introduzidos para permitir a expresso das estruturas internas dos objetos, mantendo a possibilidade de representar herana de propriedades como as redes semnticas. As idias fundamentais destes mtodos foram introduzidas por Marvin Minsky, em seu artigo. A framework to represent knowledge (MINSKY, 1975 apud XAVIER PY, 2009).

Usurio

Interface/Usurio Memria de trabalho

Base de regras

Ao Recomendada

Motor de inferncia

Quadro Negro


2. Motor de inferncia: relaciona-se com a base de regras, emitindo informaes

para o sistema e recebendo novas informaes, garantindo-lhe novo aprendizado.

o responsvel por enviar as informaes destinadas ao usurio de forma algortmica,

permitindo conversar com a interface do usurio e com a base de conhecimento. Ele

poder, tambm, desenvolver o aprendizado do usurio informando-lhe a resposta

ou as alternativas que deseja alcanar, como o aprendizado do sistema,

realimentando-o com novas informaes ou regras. As regras informadas pelo

usurio, podero ser tanto afirmativas, como negativas, ou de natureza duvidosa, ou

interrogativa (novas perguntas). So caractersticas do motor de inferncia: mtodo

de raciocnio, estratgia de busca, resoluo de conflito e representao de

incerteza (XAVIER PY, 2009).

a) Modo de raciocnio: existem basicamente dois modos de raciocnio

aplicveis as regras de produo: encadeamento progressivo ou encadeamento

frente (do ingls, forward chaining), e encadeamento regressivo ou encadeamento

para trs (do ingls, backward chaining).

No encadeamento progressivo, tambm chamado encadeamento dirigido por dados, a parte esquerda da regra comparada com a descrio da situao atual, contida na memria de trabalho. As regras que satisfazem a esta descrio tm sua parte direita executada, o que, em geral, significa a introduo de novos fatos na memria de trabalho. No encadeamento regressivo, tambm chamado encadeamento dirigido por objetivos, o comportamento do sistema controlado por uma lista de objetivos. Um objetivo pode ser satisfeito diretamente por um elemento da memria de trabalho, ou podem existir regras que permitam inferir algum dos objetivos correntes, isto , que contenham uma descrio deste objetivo em suas partes direitas. (XAVIER PY, 2009).

b) Estratgia de busca: aps definido o tipo de encadeamento, o motor de

inferncia precisa de uma estratgia de busca para guiar a pesquisa na memria de

trabalho e na base de regras. Este tipo de problema conhecido como busca em

espao de estados. Este tpico foi um dos primeiros estudados em IA, no contexto

de soluo de problemas (do tipo quebra-cabeas) e jogos por computador

(XAVIER PY, 2009).

c) Resoluo de conflitos: aps a busca, o motor de inferncia possui um

conjunto de regras que satisfazem situao atual do problema, o chamado


conjunto de conflitos. Caso o conjunto seja vazio, a execuo terminada; caso

contrrio, deve-se escolher que regras sero realmente executadas e em que

ordem.

Os mtodos de resoluo de conflito mais utilizados ordenam as regras de acordo com os seguintes critrios: prioridades atribudas estaticamente; caractersticas da estrutura das regras como complexidade, simplicidade e especificidade; caractersticas dos dados associados s regras como o tempo decorrido desde sua obteno, sua confiabilidade ou seu grau de importncia; e, finalmente, seleo ao acaso (XAVIER PY, 2009).

3. Quadro Negro: ferramenta utilizada para armazenar as respostas de natureza

duvidosa ou negativa. So respostas oriundas da interface, e trazidas pelo motor de

inferncia. Assim, por meio do motor de inferncia o quadro negro armazena a

informao no banco de conhecimentos, sendo a principal ferramenta para o

processo de aprendizagem do sistema e uma das mais importantes para o

prosseguimento do algoritmo, quando este se depara com essas duas naturezas de

resposta.

4. Memria de trabalho: ferramenta importante nesse processo algortmico,

entretanto no tanto quanto o motor de inferncia ou a base de conhecimento. Na

memria de trabalho o motor de inferncia realiza o processo de comparao,

analisa a informao recebida com as informaes presentes no banco de

conhecimento, permitindo a tomada de deciso em seguida, na qual o motor de

inferncia d andamento ao programa em si.

Como visto, os SEs tem aplicao em diversas reas do conhecimento.

Gilson (2001) explica que so reas que exigem conhecimento de um especialista

humano e que utilizam de um conjunto de regras, como por exemplo, na explorao

de petrleo, automao de manufatura, controle industrial, entre outros. Os SEs tm

o seu desempenho julgado em funo de como conseguem imitar o especialista

humano nas suas decises. Gilson (2001) continua esclarecendo que medida que

as funes tornam-se rotineiras, os sistemas aprendem, e armazenam em bancos

de dados, tornando-se cada vez mais automticas.


Podem-se destacar, nesse momento, algumas aplicaes de SEs em vrias reas,

como: o NIACIN, o MYCIN, o DENDRAL, o PROSPECTOR, entre outros como o

EXPERT SINTA, que ser objeto de tpico a parte.

O NIACIN, conforme explicao de Silva et al (2004), trata-se de um sistema

shell voltado para rea mdica que pode trabalhar com diferentes bases de

conhecimento. Originalmente, o sistema foi escrito em Quick-Basic e Visual Basic e,

posteriormente, seus principais cdigos foram transformados em HTML e Javascript.

Segundo os autores o sistema permite as opes de ver os sintomas de um

determinado diagnstico, os diagnsticos de um determinado sintoma e uma

consulta propriamente dita. Esse SE foi introduzido em um site chamado

Cyberdoctor.

O MYCIN, citado no incio desse artigo, foi um dos primeiros sistemas

especialistas, com o objetivo de aconselhar o usurio a respeito de diagnstico e

terapia de doenas infecciosas. O sistema foi desenvolvido para uso mdico e

capaz de estabelecer um diagnstico e propor uma terapia adequada ao paciente

(XAVIER PY, 2009).

O DENDRAL, projeto desenvolvido nos EUA a partir de 1965 na Universidade

de Standford com o objetivo de desenvolver programas capazes de determinar

automaticamente o conjunto de estruturas moleculares, constitudas de tomos

conhecidos, capazes de explicar dados provenientes da anlise espectrogrca de

uma molcula desconhecida (XAVIER PY, 2009).

O PROSPECTOR, desenvolvido nos EUA com o objetivo de auxiliar

geologistas envolvidos em prospeco mineral, com a funo determinar a

correspondncia entre dados que descrevem uma determinada situao com

modelos que descrevem classes disjuntas de situaes possveis. Os modelos so

descries formais dos tipos mais importantes de depsitos minerais e os dados de

entrada se referem s observaes geolgicas de superfcie (XAVIER PY, 2009).


3. METODOLOGIA

A seguir apresentada a metodologia usada para esse artigo. Com o objetivo

de apresentar os sistemas especialistas por meio de uma linguagem mais simples

usando o exemplo prtico do Expert SINTA desenvolvido pela Universidade Federal

do Cera, usou-se metodologia compatvel com a investigao proposta.

Assim, foi realizando um levantamento terico sobre o assunto, baseando-se

exclusivamente em dados secundrios, pois a inteno foi trazer uma discusso

preliminar do tema para o curso de Sistemas de Informao do Centro Universitrio

de Franca Uni-FACEF, permitindo que os alunos do primeiro e segundo ano do

curso, interessem-se pelo assunto, e tenham um ponto de partida para se

aprofundar em estudos sobre o tema. Nesse sentido, obteve-se uma viso geral do

assunto, proporcionando material para pesquisas posteriores. .

Trata-se, portanto, de uma pesquisa exploratria qualitativa com a inteno

de desenvolver, esclarecer e modificar conceitos e idias, tendo em vista a

formulao de problemas mais precisos ou hipteses pesquisveis para estudos

posteriores (GIL, 1999). Foi escolhida a pesquisa qualitativa como o mtodo mais

adequado, pois nesse momento a preocupao central entender a natureza do

fenmeno e no quantific-lo.

Denzin e Lincoln (2000) esclarecem que a palavra qualitativa implica na

nfase na qualidade das entidades e nos processos e significados que no so

experimentados ou medidos em termos de quantidade, montantes, intensidade ou

freqncia. Vieira (2002) destaca a pesquisa exploratria como um mtodo que

proporciona ao pesquisador maior familiaridade com o problema em estudo,

buscando torn-lo mais explcito dado a sua complexidade, permitindo a construo

de hipteses mais adequadas.


4. O EXPERT SINTA

Foi utilizado para ilustrar o artigo um exemplo de SEs feito pelo laboratrio de

inteligncia artificial da Universidade Federal do Cear (LIA-UFC), o programa

Expert SINTA. Trata-se de um software livre, gratuito, que pode ser usado por

especialistas em qualquer rea, com o objetivo de criar seu prprio sistema

especialista, mesmo sem o conhecimento em linguagem de programao, disponvel

em1

.

O Expert SINTA uma ferramenta computacional que utiliza tcnicas de

Inteligncia Artificial para gerao automtica de sistemas especialistas, tendo como

objetivo simplicar o trabalho de implementao de sistemas especialistas.

O SINTA foi criado de maneira que o prprio analista de conhecimentos

possa programar a base desejada, assim, o usurio no necessita do menor

conhecimento em programao, apenas noes de como interagir em ambientes

visuais (GILSON, 2001).

Visando a compreenso do Expert SINTA, a figura 2 a seguir, ilustra a

arquitetura do software.

1 http://www.lia.ufc.br


Figura 2: Arquitetura simplificada do Expert SINTA. Fonte: Manual Expert SINTA (1998).

Assim, verifica-se no Manual do Expert SINTA que:

Base de conhecimentos: representa a informao (fatos e regras) que um

especialista utiliza, representada computacionalmente;

Editor de bases: o meio pelo qual a shell permite a implementao das bases

desejadas;

Mquina de inferncia: a parte do SE responsvel pelas dedues sobre a base

de conhecimentos;

Banco de dados global: so as evidncias apontadas pelo usurio do sistema

especialista durante uma consulta.

O objetivo do Expert SINTA simplificar ao mximo as etapas de criao de

um SE completo (Manual Expert SINTA, 1998). Para tanto, j oferece uma mquina


de inferncia bsica, fundamentada no encadeamento para trs (backward

chaining).

Foi visto na fundamentao terica que o encadeamento para trs, destaca-

se em problemas em que um grande nmero de concluses podem ser atingidas,

mas o nmero de meios pelos quais elas podem ser alcanadas no grande.

Tambm, pode ser usado em problemas que no se pode reunir um nmero

aceitvel de fatos antes de iniciar-se a busca por respostas.

O fato que o encadeamento para trs, torna-se mais intuitivo para o

desenvolvedor, pois est fundamentado na recurso (um meio elegante e racional

de programao, para onde a prpria Programao em Lgica se direcionou).

Os SEs gerados pelo SINTA so utilizados por vrios tipos de regras como

apresentado na figura 3:

Figura 3: Regra de Produo. Fonte: Manual Expert SINTA (1998)

Denominam-se os consequentes de uma regra como as cabeas da regra e

os antecedentes, caudas. Esta notao proveniente da linguagem PROLOG, na

qual as concluses encabeam as clusulas.

Para o projetista do conhecimento que cria bases utilizando o Expert SINTA,

deve seguir o seguinte critrio para definies de assertivas:

(I). A estrutura de cada cauda (premissa) deve obedecer ao seguinte modelo:


Conectivo um dos elementos utilizados na lgica clssica: NO, E, OU. Sua

funo unir a sentena ao conjunto de premissas que formam a seo de

antecedentes de uma regra.

Atributo uma varivel capaz de assumir uma ou mltiplas instanciaes no

decorrer da consulta base de conhecimentos. Cabe ao desenvolvedor definir o

tipo de atributo. Um atributo uma entidade totalmente abstrata, capaz de

armazenar listas de valores cujo significado depende do contexto da base. Por

exemplo, um atributo doena, no SECAJU, capaz de ser instanciado a qualquer

um ou vrios elementos da lista de valores pr-definida [mofo preto, oidio,

antracnose]. Nmeros tambm podem ser atribudos a variveis;

Operador um elo entre o atributo e o valor da premissa que define o tipo de

comparao a ser realizada. So operadores relacionais: =, >,


Grau de confiana uma porcentagem indicando a confiabilidade daquela

concluso especfica da regra. O grau de confiana varia de 0% a 100% (Manual

Expert Sinta).

Visando exemplificar uma aplicao do Expert SINTA, destaca-se nesse

momento, o SECAJU. Trata-se de um SE destinado a produtores de caju,

extensionistas rurais, pesquisadores e estudantes das reas de entomologia e

fitopatologia.

Com o auxlio do Software SINTA, foi desenvolvido um sistema especialista

baseado no conhecimento das pessoas da regio do mesmo. De acordo com o

Ajuda do programa SINTA, este sistema rene, de forma aplicvel, o conhecimento

de especialistas em pragas e doenas da cultura do cajueiro. O objetivo do SECAJU

realizar diagnsticos de ps de caju que possam estar afetados com doenas e

prover as recomendaes de controle fitossanitrio.

As pragas que podem ser diagnosticadas pelo SECAJU so: Traa das

castanhas, Broca das pontas, Pulgo das inflorescncias, Eriofideo das flores,

Trips, Lagartas desfolhadoras (saia justa, verde, das folhas e vu de noiva),

Besouro vermelho, Mosca branca, Larva do broto terminal, Cigarrinha. Alm, trs

doenas tambm podem ser diagnosticadas: Antracnose, Mofo preto e Oidio (Ajuda

do Secaju, 1998).

Com a implantao desse sistema, o diagnstico de doenas nos Cajueiros

tornou-se mais gil e fcil e assume-se, ento, a dependncia dessa regio com o

software. Sendo notvel a melhora de antes em relao atualidade com o uso do

sistema.


CONSIDERAES FINAIS

Esta pesquisa apresentou, definiu, e divulgou a origem e o princpio de

funcionamento de Sistemas Especialistas, enfatizando-se o software do Laboratrio

de Inteligncia Artificial da Universidade Federal do Cear (LIA-UFC), Expert SINTA.

Entre as principais caractersticas deste ltimo est a facilidade de interao do

software com o usurio.

Os principais resultados obtidos referem-se a benefcios e facilidades gerados

pelos Sistemas Especialistas, bem como a implantao dos mesmos. Dentre os

benefcios, destacam-se as principais ideias e o conhecimento de um especialista

em uma determinada rea dentro de um nico software, capaz de auxiliar nas

tomadas de deciso, e identificaes de problemas em certas reas. Dentre as

facilidades, o software Expert SINTA tem uma imensa facilidade com sua

programao, em que sua linguagem adaptvel as pessoas sem o conhecimento

na rea de softwares, podendo utiliz-lo em diversas reas.

importante ressaltar que Sistemas Especialistas no possuem uma boa

relao custo beneficio, pois so softwares com custos altos em relao a outros

tipos de sistemas, desta forma, inacessveis a pequenas empresas, e a pessoas

com pouco poder aquisitivo. No entanto, tendo como exceo o Expert SINTA, que

pode ser obtido por meio da internet gratuitamente.


REFERNCIAS

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California:Sage Publications, 2000.

EXPERT SINTA, Manual do desenvolvedor, desenvolvido pelo Laboratrio de

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EXPERT SINTA, Manual do usurio, desenvolvido pelo Laboratrio de Inteligncia

Artificial da Universidade Federal do Cear (1995 - 1998).

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GILSON, Marc. Um Sistema Especialista para identificar insetos pode ser um

agende num sistema multiagentes para Administrao de Recursos naturais.

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Tecnologia. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (2001).

SECAJU, Ajuda do Secaju, Software desenvolvido atravs do Expert Sinta

desenvolvido pelo Laboratrio de Inteligncia Artificial da Universidade Federal do

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XAVIER PY, Mnica. Sistemas especialistas: uma introduo. Instituto de

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