aula 08 assunto da apostila: aplicaÇÕes...

ADS/REDES/ENGENHARIA PROF.CELSOCANDIDO

FUNDAMENTOS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

AULA 08

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ASSUNTO DA APOSTILA:

APLICAÇÕES EMPRESARIAISTECNOLOGIAS DE INTELEGÊNCIA ARTIFICIAL NOS

NEGÓCIOS

JAMES A. O’BRIEN

MÓDULO 01

Páginas 297 à 305



AULA 08

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INTELIGÊNCIA ARTIFICAL – IA



AULA 08Tecnologia de Inteligência Artificial nos Negócios

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Visa apresentar os conceitos e fundamentos sobre as redes neurais, lógicadifusa, algoritmos genéticos, realidade virtual e agentes inteligentes e comotirar proveitos destes componentes, visando à melhoria das operaçõesorganizacionais.

Depois de alguns tempo estacionado em apenas possíveis idéias de deixaruma máquina inteligente, IA está retornando ao cenário da tecnologia atual.

Seu retorno vem possibilitar uma nova abertura de aplicações que forjamnovas conexões entre pessoas, computador, conhecimento e o mundo físico.

Hoje atuam nas áreas de distribuição e recuperação de informações, DatabaseMining, projeto de produtos, administração de recursos complexos e demaisoutras aplicações que visam auxiliar o ser humano no desenvolvimento e noconhecimento de novos produtos que visam qualidade em TI.



AULA 08IA – Uma Visão Geral

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Mas como podemos compreender o significa IA?É como um campo da ciência e da tecnologia baseado em disciplinascomo:

Informática; Biologia; Psicologia; Linguística; Matemática; Engenharia.

Qual é o seu objetivo?Desenvolver computadores que consigam pensar, ver, ouvir, andar, falare sentir.



AULA 08IA – Uma Visão Geral

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É o desenvolvimento de funções computacionais normalmenteassociadas a inteligência humana, como:

Qual é o seu principal aspecto?

Aprender e compreender através de erros e acertos; Solucionar problemas, utilizando a razão; Raciocinar e Pensar; Aplicar e adquirir conhecimentos sozinho; Criar e imaginar; Lidar com situações complexas; Manipular informações; Outros assuntos relacionados a tomada de decisões, normalmente

só feitos por seres humanos.



AULA 08Domínios de IA

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A Inteligência Artificial possui o domínio do agrupamento de trêsgrandes áreas, para as aplicações:

1. Ciência Cognitiva – É baseada em pesquisa biológica, neurologia,psicologia, matemática e disciplinas afim.

Se concentra em pesquisar como o cérebro humano funciona ecomo os seres humanos pensam e aprendem, sendo usado em:

• Sistemas Especialistas;• Sistemas de Aprendizagem;• Lógica Difusa;• Algoritmos Genéticos;• Redes Neurais e Agentes Inteligentes.




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2. Robótica – Possui como disciplinas básicas a engenharia efisiologia.

Essa tecnologia produz máquinas‐robôs com faculdades físicassemelhantes às humanas, inteligência de computador e controlepor computador, como:

• Percepção Visual;• Tato;• Destreza;• Locomoção;• Condução.




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3. Interfaces Naturais – Principal área de aplicações IA, sendoessencial ao uso natural de computadores por seres humanos.

Essa tecnologia propõem sermos capazes de conversar com ocomputador e robôs na linguagem humana, hoje só possívelatravés da linguagem de máquina, binários, como:

• Linguagens Naturais;• Reconhecimento de voz;• Interfaces Multissensoriais;• Realidade Virtual.




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Também podemos definir alguns dos mais recentes avanços nasaplicações de IA:

Apoio à Decisão; Recuperação de Informações; Realidade Virtual; Robótica, mais como é conhecida.



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REDES NEURAIS



AULA 08Redes Neurais

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As Redes Neurais são sistemas computacionais modelados segundo a redeem forma de malha no cérebro como elementos de processamentointerconectados chamados de neurônios.

Comparadas ao cérebro humano, com mais de 100 bilhões de neurônios,em termos de quantidade de neurônios, as redes neuronais são muitosimples.

Entretanto, como o cérebro humano, os processadores interconectadosem uma rede neural operam em paralelo, interagindo dinamicamenteentre si e possibilitando que a rede “aprenda” a partir de dados que elamesma processa.

Por exemplo: Podemos treinar uma rede neuronal para aprender quecaracterísticas de crédito resultam em bons ou maus empréstimos.



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SISTEMA DE LÓGICA DIFUSA



AULA 08Sistemas de Lógica Difusa

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Lógica Difusa é um método de raciocínio que pode ser comparado aoraciocínio humano, pois permite:

Por exemplo: Os dados das escolhas binárias (sim/não).

Estabelecer valores; Fazer inferências aproximados (lógica difusa); Dados incompletos ou ambíguos (dados difusos), em vez de recorrer

apenas a dados claros.

Isso possibilita fazer cálculos e aproximações muito rápidos, capazes desuperar a habilidade humana nestes aspectos.



AULA 08Sistemas de Lógica Difusa

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Algumas regras que são utilizadas pela Lógica Difusa:

O risco dever ser aceitável.

Se a relação débito/patrimônio é muito alta, então o risco épositivamente aumentado.

Se a renda está crescendo, então o risco é um tanto reduzido.

Se as reservas de caixa são de baixas a muito baixas, então o risco émuito aumentado.

Se a relação lucro/patrimônio é boa, então o risco é geralmentereduzido.



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ALGORITMOS GENÉTICOS (GA)



AULA 08Algoritmos Genéticos (GA)

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Os algoritmos genéticos são em especial úteis em situações que precisaremosde milhares de soluções possíveis e que precisarão ser avaliadas para aescolha de uma solução que melhor se enquadrar.

Também representam uma das aplicações da Inteligência Artificial (IA) emcrescente uso no desenvolvimento de softwares para equipamentos robóticose modelos de uma multiplicidade de processos científicos, técnico eempresariais.

O software desenvolvido com base em algoritmo genético utiliza um conjuntode regras de processos matemáticos, que especificam como as combinaçõesde componentes ou etapas de processos devem ser formadas.

Uma definição para GA segundo John Holland (1970's), seria:

Algoritmos Genéticos são modelos computacionais que imitam os mecanismosda "evolução natural" para resolver problemas de otimização.




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Os algoritmos genéticos inicialmente foram utilizados para simularmilhões de anos na evolução biológica, geológica e de ecossistemas.

O software de GA utiliza conjuntos de regras de processo matemático(algoritmos) que especificam como as combinações de componentesou etapas de processo devem ser formadas.

Em geral esses processos (mutações) envolvem experimentarcombinações aleatórias desses processos, combinar partes de diversosprocessos eficazes, cruzando informações genéticas, e selecionar osconjuntos eficazes desses processos, descartando conjuntos deficientesda seleção, a fim de gerar soluções cada vez melhores.




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Definição de GENÉTICA: Estuda as leis básicas da hereditariedade; Informações biológicas escritas no DNA – Composto orgânico cujas

moléculas contêm as instruções genéticas que coordenam odesenvolvimento e funcionamento de todos os seres vivos e algunsvírus;

Cromossomos – Longa sequência de DNA, formado por váriosGenes;

Gene – Em genética clássica é a unidade fundamental dahereditariedade;

A Evolução atua sobre os Cromossomos.




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COMPONENTES DE ALGORITMO GENÉTICO: Um PROBLEMA para ser resolvido pelo algoritmo; Um método para codificar soluções do problema através de

CROMOSSOMOS; Uma FUNÇÃO DE AVALIAÇÃO que mede quão bem, cada solução é

capaz de resolver o problema; Um método para criar a POPULAÇÃO INICIAL de cromossomos; Um conjunto de PARÂMETROS para o algoritmo genético; Um conjunto de OPERADORES que atuam no processo de

reprodução



AULA 08



AULA 08

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REALIDADE VIRTUAL (RV)



AULA 08Aplicações de Realidade Virtual ‐ RV

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Realidade Virtual (RV) é outra área da IA que se encontra em rápidaexpansão e uso.

As aplicações de RV são voltadas para simular a realidade emambientes computacionais e desenvolver interfaces homem‐máquina.

A RV utiliza dispositivos multissensoriais com instrumentos de entradae saída (E/S), capazes de acompanhar e monitorar os movimentoshumanos, de forma que os mesmos possam ser imitados ou simuladospelas máquinas, permitindo que haja interação com objetos, entidadese ambientes simulados por computador, como se realmente existissem.




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As aplicações atuais da Realidade Virtual (RV) são muitos amplas eincluem:

Projeto auxiliado por computador através do CAD;

Diagnósticos e tratamento médico;

Experimentos científicos em diversas ciências físicas e biológicas;

Simulação de vôo para treinamento de pilotos e astronautas;

Simulação de velocidade em pista para pilotos da F1 e outros;

Simulador 3D e holográficos para demonstração de produtos;

Treinamento de funcionários;

Entretenimento, como videogames em 3D.




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A RV se torna de forma telepresente quando usuários precisam estarem qualquer lugar do mundo utilizando sistemas para trabalharem deforma individual ou em grupos de trabalho em um local distante.

Como exemplo podemos citar:

Cirurgia Virtual ou holográfica – O cirurgião e o paciente em geralestão em dois pontos distantes do planeta;

Uso remoto de equipamentos em ambientes de riscos – Comousinas químicas ou reatores nucleares.



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AGENTES INTELIGENTES



AULA 08Agentes Inteligentes

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Um Agente Inteligente seria um software substituto para um usuáriofinal ou um processo que preenche uma necessidade ou atividadesdeclaradas.

O AG em geral utiliza sua base inicial de conhecimento embutida eaprendida sobre uma pessoa ou processo para tomar decisões eexecutar tarefas de um modo que realize as intenções do usuário.

Um AG também pode receber uma representação ou personalidadegráfica, como:

De Einstein para aconselhamentos em ciências;

De Sherlock Holmes para um agente de procura de informações,etc.




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Tipos de Agentes Inteligentes:

Agentes de Interface com o Usuário:

o Interfaces Tutoriais – Contém ajuda sobre o sistema em uso;

o Agentes de Apresentação – Auxiliam com base naspreferencias do usuário sobre diversas informações sobre oequipamento computacional;

o Agentes de Navegação em Rede – Descobrem caminhos emaneiras de comunicação com usuário na rede;

o Agentes de Desempenho de Papéis – Realizam jogos desuposição e desempenham outros papéis de auxilio.




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Agentes de Gerenciamento de Informações:

o Agentes de Procura – Ajudam a encontrar arquivos e bancode dados;

o Corretores de Informação – Fornecem serviços comerciaispara descobrir e desenvolver recursos de informações que seajustem às necessidades das empresas ou pessoais dousuário;

o Filtros de Informação – Recebem, encontram, filtram,descartam, salvam, transmitem e notificam os usuários sobreprodutos recebidos ou desejados.




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Como exemplo de um agente inteligente, temos os assistentes(wizards) encontrados no Microsoft Office ou em outros conjuntos desoftwares, como da Oracle ou Autodesk.

Seu uso vem crescendo rapidamente como uma forma de simplificar: A utilização de softwares; Consultar websites na Web e intranets; Ajudar clientes a fazer cotações de compras entre os muitos sites de

e‐commerce.

Em futuro próximo estaremos utilizando AGs para executar tarefascomputacionais e os usuários passaram a gerenciar o desempenho dosAGs enquanto executam as tarefas.



AULA 08Sistemas Especialistas

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É uma das aplicações mais práticas e indispensáveis de IA nas empresasé o desenvolvimento de sistemas especialistas e de informaçãobaseados no conhecimento.

Uma definição para um Sistema Especialista (SE) seria:

Em geral os SE fornecem respostas a questões de uma área problemaespecífica, devendo ser capazes de explicar a um usuário o seuprocesso de raciocínio e conclusões, fornecem apoio à decisão naforma de conselho, como um consultor especialista em uma áreaespecífica de problemas.

“É um sistema de informação baseado no conhecimento que utiliza seu conhecimento sobre uma área de aplicação específica e complexa para

atuar como um consultor especializado para usuários finais.”




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Os componentes de um SE incluem: Base de Conhecimento, contém:

o Fatos sobre uma área temática especifica.• Por exemplo:

“João é um analista”.

o Heurística (princípios uteis) que expressa os procedimentos deraciocínio de um agente em relação ao assunto.• Por exemplo:

“SE João é um analista, ENTÃO, ele precisa de uma estaçãode trabalho”;

Recursos de Software, contém um utilitário de inferência e outrosprogramas para refinar o conhecimento e se comunicar.




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Existem quatro maneiras de representar o conhecimento na base deconhecimento de um sistema especialista:

Raciocínio Baseado em Casos, como exemplos de desempenho,ocorrências e experiências do passado.

Conhecimento Baseado em Quadros, é o acumulo deconhecimento sobre uma entidade que descreve seus atributos.

Conhecimento Baseado em Objetos, elemento de dados que incluidados como método ou processo que operam sobre esses dados.

Conhecimento Baseado em Regras, são declarações quenormalmente assumem a forma de uma premissa e um conclusãodo tipo: Se (condição), Então (conclusão).




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Os SE podem ser aplicados em: Gerenciamento de Declarações; Diagnósticos de Problemas de Operação; Projetos/Configuração; Seleção/Classificação; Monitoração/Controle de Processo.A maneira mais simples e fácil de desenvolver um SE é se utilizar deuma Shell de Sistemas Especialista como ferramenta dedesenvolvimento.Sendo que uma Shell de Sistemas Especialista seria um pacote desoftwares que consiste em um SE sem um núcleo, o que seria sua basede conhecimento. Como exemplo temos as APPs.



AULA 08

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AULAS DE APOIO

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