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CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM ANÁLISE DE

AMBIENTE ELETROMAGNÉTICO

2º SEMESTRE 2008

EE - 09 Inteligência Artificial

Prof. Dr. Adilson Marques da Cunha

IA e a Teoria da Administração do Conhecimento

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Modelo de Administração do ConhecimentoModelo de Administração do Conhecimento

DADOS(FATOS)

INFORMAÇÃO(DADOS AGREGADOS)

DECISÕES(ESCOLHAS)

CONHECIMENTO(INFERÊNCIAS)

BANCO DECONHECIMENTOS

BANCO DE DADOS

looping

looping

looping

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Modelo de Administração do Conhecimento (Estrutura em Árvore para Visitas aos seus Elementos e Implementações)

DATA DATA DATA DATA

INFORMATION INFORMATION

KNOWLEDGE

DECISIONS

looping

... ...

...

......

...

...

looping

looping

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Ciências

ComputaçãoEletrônicaFísicaMatemática

Engenharia daInformação

Engenharia deSoftware

Engenharia doConhecimento

BD Hierárquico

BD Rede

BD Relacional

BD ObjetoRelacional

BD Orientado aObjeto

Ambientes CASE Ambientes CAKE

Ambientes RAD's

Ambientes deSimulação

OO

RNA

Lógica Nebulosa

Sistemas Especialistas

Robótica

LN

SR

NL

Agentes Inteligentes

Algorítmos Genéticos

Tecnologia de BDTecnologias de

CASE

Tecnologias deInteligência

Artificial

Tecnologias de CASE

Nív

el 1

Nív

el 2

Nív

el 3

Nív

el 4

Os Níveis: Ciências, Campos, Áreas e Tecnologias

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Sistemas Especialistas – SE:

• Definições e Estrutura Básica dos SE

• Principais Características e Exemplos

• Tendências e Perspectivas dos SE

• Heurísticas para Escolha de Aplicações de SE

• Metodologia Simplificada para Construção de SE

• Geradores de SE: PSE e Expert Sinta

• SE de Tempo Real

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Sistemas Especialistas (SE)

• SE - Definições e Conceituações:– É uma Área, do Campo da Inteligência Artificial – IA ou da

Engenharia do Conhecimento;– O que é um SE ?

• É um Programa de Computador, que pode se transformar num Software Semi-Inteligente ou até mesmo Inteligente, que se utiliza de conhecimentos ou de resultados dos processos de inferência para resolver problemas suficientemente complexos, que requereriam uma quantidade razoável de capacitação humana (expertise) para resolvê-los. (Definição adaptada de Feigenbaum)

• Um SE possui alguns Componentes:– Fatos;– Heurísticas (Regras Práticas);– Conhecimentos (Inferências); e– Um Mecanismo ou Máquina de Inferência.

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SE: Estrutura Básica

Interface de Linguagem

Natural

USUÁRIOS

Mecanismo deInferência

Base deConhecimentos

Memória de Trabalho

(Tradutor)

(Interpretador de Regras)

(Fonte do Conhecimento) (Status do Sistema)

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SE - Características Principais:

• Explicação;

• Justificativa;

• Operação com Dados Incompletos;

• Operação com Incertezas; e

• Comunicação em Linguagem Natural.

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SE – Categorias:

• Diagnóstico;

• Interpretação;

• Monitoração;

• Instrução;

• Projeto (Design);

• Predição; e

• Outras.

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Categorias de SE:

• Diagnóstico -

• Interpretação -

• Monitoração -

Tipos e Domínios de Aplicação dos SE:

• Medicina;• Mecânica;• Eletrônica;• Agricultura;• etc;

• Análise de Imagens;• Entendimento da Fala;• etc;

• Monitoramento de:– Usinas;– Refinarias;– Equipamentos Sofisticados;– etc;

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Exemplos de SE (1):

• Dendral -

– Categoria: Interpretação.

– Objetivo: Identificação de Compostos Químicos.

– Instituição: Stanford University, 1969.

• Caduceus -

– Categoria: Diagnóstico.

– Objetivo: Diagnóstico de Doenças/Medicina Interna.

– Instituição: University of Pittsburg.

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Exemplos de SE (2):

• Prospector -

– Categoria: Interpretação.

– Objetivo: Detecção de Depósitos Minerais.

– Instituição: Stanford Research Institute – SRI.

• XCON -

– Categoria: Projeto (Design).

– Objetivo: Configurar Sistemas de Computadores DEC/VAX.

– Instituição: Carnegie-Mellon University, DEC.

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SE: Tendências Futuras

• Representação do Conhecimento;

• Mecanismo da Inferência

• Processamento Paralelo;

• Máquinas que Aprendem Automaticamente;

• Sistemas Inteligentes;

• ...