egc6014 - fundamentos de engenharia do conhecimento
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EGC6014 - Fundamentos de Engenharia do Conhecimento. José Leomar Todesco Fernando A. O. Gauthier Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento. [email protected]. [email protected]. Florianópolis, 03 de março de 2010. Sumário. Apresentação da disciplina - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
EGC6014 - Fundamentos deEngenharia do Conhecimento
José Leomar Todesco Fernando A. O. Gauthier
Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento
Florianópolis, 03 de março de 2010.
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO JOSÉ LEOMAR TODESCO e FERNANDO GAUTHIER 2
Sumário
1. Apresentação da disciplina
2. Conceitos, histórico e evolução da EC
3. A natureza do conhecimento humano
4. Considerações finais
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO JOSÉ LEOMAR TODESCO e FERNANDO GAUTHIER 3
1. Apresentação da disciplina
FUNDAMENTOS DA ENGENHARIA DO CONHECIMENTO JOSÉ LEOMAR TODESCO e FERNANDO GAUTHIER 4
Objetivos da disciplina
Descrever os fundamentos teórico-metodológicos da Engenharia do Conhecimento, necessários para a concepção e desenvolvimento de Sistemas de Conhecimento para suportar os processos da Gestão do Conhecimento nas instituições (organizações, escolas, sociedade).
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Objetivos esperados
Interpretar os fundamentos conceituais associados a Engenharia do Conhecimento;
Compreender os processos envolvidos na construção de Sistemas de Conhecimento;
Desenvolver a modelagem do conhecimento organizacional, associado ao processo de engenharia do conhecimento;
Conhecer as principais metodologias da Engenharia do Conhecimento;
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Ementa
Conceitos gerais. Princípios e processos da engenharia do conhecimento. Histórico, evolução da área de engenharia do conhecimento. Os processos da engenharia do conhecimento: identificação, aquisição, formalização, representação, distribuição, implementação, avaliação e manutenção. Principais metodologias da engenharia do conhecimento.
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Formato da disciplina
A disciplina será ministrada semanalmente as quintas-feiras das 08h30min às 12h30min horas, no Auditório II do LED, durante 10 (dez) semanas. A estratégia metodológica a ser adotada será uma combinação de aulas expositivas, discussão de artigos de leitura obrigatória e seminários sobre as principais metodologias da engenharia do conhecimento.
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Avaliação 20% Participação em sala de aula: Cada aluno será avaliado por sua
participação em sala de aula, levando-se em consideração a sua presença e a sua participação nas discussões a serem realizadas sobre os artigos de leitura obrigatória, previstos para cada aula, que deverão ser sintetizados e disponibilizados aos alunos no formato de position paper;
20% Seminários em equipe: Os seminários serão apresentados em duplas, cada dupla se encarregará de apresentar uma metodologia empregada na engenharia do conhecimento (CommonKADs, KAON, NeOn, K-Aspects, XP.K e RapidOWL);
30% Redação de um artigo em equipe: Cada dupla, deverá redigir um artigo, conforme exigência da metodologia científica, sobre o tema tratado no seu respectivo seminário ou outro assunto relacionado. Este artigo deverá ter forma e conteúdo, do ponto de vista acadêmico, para ser submetido para apresentação em um evento de nível internacional ou para ser publicado em uma revista nacional qualis/CAPES A ou B.
30% Avaliação Individual: Avaliação sobre os conteúdos e seminários vistos em sala e questões referentes aos artigos lidos.
20% Participação em sala de aula: Cada aluno será avaliado por sua participação em sala de aula, levando-se em consideração a sua presença e a sua participação nas discussões a serem realizadas sobre os artigos de leitura obrigatória, previstos para cada aula, que deverão ser sintetizados e disponibilizados aos alunos no formato de position paper;
20% Seminários em equipe: Os seminários serão apresentados em duplas, cada dupla se encarregará de apresentar uma metodologia empregada na engenharia do conhecimento (CommonKADs, KAON, NeOn, K-Aspects, XP.K e RapidOWL);
30% Redação de um artigo em equipe: Cada dupla, deverá redigir um artigo, conforme exigência da metodologia científica, sobre o tema tratado no seu respectivo seminário ou outro assunto relacionado. Este artigo deverá ter forma e conteúdo, do ponto de vista acadêmico, para ser submetido para apresentação em um evento de nível internacional ou para ser publicado em uma revista nacional qualis/CAPES A ou B.
30% Avaliação Individual: Avaliação sobre os conteúdos e seminários vistos em sala e questões referentes aos artigos lidos.
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Conteúdo programático Aula 01: Fundamentos da EC (17/03/2011)
1.1 - Apresentação da disciplina 1.2 - Conceitos, histórico, evolução da Engenharia do Conhecimento
Aula 02: Introdução a Engenharia do Conhecimento(241/03/2011): 2.1 – EC e IA. 2.2 – Os processos da GC.
2.3 – As demandas da GC. Aula 03: Os processos da Engenharia do Conhecimento (31/03/2011)
3.1 – Identificação do conhecimento. 3.2 – Aquisição e organização do conhecimento. 3.3 – Formalização e representação do conhecimento. 3.4 – Implementação, avaliação e manutenção de sistemas de conhecimento.
Aula 04: Formalismos simbólicos para representação do conhecimento e Inferência (07/04/2011):
4.1 – Lógica 4.2 – Regras de produção 4.3 – Ontologias 4.4 – Inferência
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Conteúdo programático Aula 05: Técnicas de IA e SI utilizados na EC (14/04/2011)
5.1 - Abordagem simbólica (SE, RBC) 5.2 - Abordagem conexionista (Redes neurais artificiais) 5.3 – Abordagem evolucionário (Algoritmos genéticos, Programação evolutiva) 5.4 – Descoberta de conhecimento (KDD e KDT) 5.5 – Tratamento de incerteza (Lógica Difusa)
Aula 06: Aplicações (28/04/2011): 6.1 – Ver exemplos (A metodologia CommonKADs)
Aula 07: Seminários I (05/0452011): 7.1 - CommonKADs 7.2 - NeOn 7.3 - KAON
Aula 08: Seminários II (12/05/2011): 8.1 – K-Aspects 8.2 – XP.K 8.3 – RapidOWL
Aula 09: Avaliação Individual (26/05/2011):
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Grupos Seminarios
1. Temas a serem definidos
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2. Conceitos, histórico e evolução da engenharia do conhecimento
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Conceitos
O conhecimento que é agora considerado
conhecimento prova-se a si mesmo somente em
ação. O que significa conhecimento é a
informação efetiva em ação, a informação
focada nos resultados...
Peter Drucker
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Construção, manutenção e o desenvolvimento de sistemas
baseados em conhecimento é o objetivo principal da
engenharia de conhecimento (EC). Está bastante ligada a
engenharia de software, e é relacionado a muitos domínios
da ciência da computação tais como a inteligência artificial,
banco de dados, mineração dos dados, sistemas de apoio a
decisão e sistemas de informação geográficos. A
engenharia do conhecimento também é relacionada à lógica
matemática e ciência cognitiva.
Fonte: Wikipedia
Engenharia do Conhecimento
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Histórico da EC
A área de Inteligência Artificial (IA) nos seus primórdios buscava o desenvolvimento de sistemas que pudessem “pensar” e resolver problemas de forma tão inteligente quanto os seres humanos.
As primeiras tentativas foram feitas com a construção de sistemas de resolução de problemas gerais como o GPS (General Problem Solver), que falharam.
O conhecimento especializado é mais importante na solução de um problema específico que o conhecimento geral.
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Histórico da EC Pesquisadores da área começam a tentar
“transferir” o conhecimento do especialista para uma base de conhecimento, através de técnicas de aquisição e representação do conhecimento, originando assim, os chamados Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC).
A disciplina de Engenharia do Conhecimento originou-se da necessidade de metodologias e técnicas mais formais que auxiliassem no desenvolvimento de SBC.
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Histórico da EC
No desenvolvimento dos primeiros SBC o conhecimento era extraído dos especialistas através de entrevistas e posteriormente era codificado através de regras heurísticas. O conhecimento era representado de maneira uniforme.
Todo o conhecimento era representado num mesmo nível de abstração, dificultando o desenvolvimento de grandes sistemas no âmbito comercial, já que a manutenção dos mesmos se tornava difícil e custosa.
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Nos últimos 15 anos, muitos desenvolvedores e gestores começaram a perceber que uma abordagem estruturada para análise, projeto e gestão é tão necessária a sistemas de conhecimento quanto é para sistemas de informação.
Além disso, a arquitetura de sistemas de conhecimento se tornou muito mais complexa e dependente do contexto do que se imaginava na primeira geração dos sistemas especialistas.
Atualmente, esses insights são lugar comum.
de arte a disciplina
Resolvedor Geral de Problemas (GPS)
1a Geração de sistemas baseados em conhecimento (MYCIN, XCON)
Surgimento dos métodos estruturados (KADS)
MetodologiasMaduras (CommonKADS)
1965 1975 1985 1995
Histórico da EC
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Engenharia do Conhecimento Clássica
Aquisição de conhecimento Extração do conhecimento de suas diversas fontes
Representação de conhecimento Modelagem do domínio
Validação do conhecimento Verificação de consistência
Explicação e justificativa Recuperação e apresentação do raciocínio ao usuário
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Objetivos da EC
Transformar o processo ad hoc de construir sistemas baseados em conhecimento em uma disciplina da engenharia Métodos Linguagens Ferramentas
Com base nas disciplinas: administração, matemática, lingüística, computação, psicologia,
sistemas de informação, engenharia de software e toda e qualquer outra disciplina que possa contribuir na construção ou aplicação de SBC.
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Evolução da EC
Paradigma de transferência Especialista detém o conhecimento que deve ser
extraído e colocado no sistema.
Paradigma de modelagem Organização detém o conhecimento Conhecimento existente nas pessoas, arquivos e
sistemas e deve ser extraído e modelado em um formato computacional.
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Evolução da EC
Abordagem de modelagem: Modelos formais
Conceitos representados explicitamente
Métodos de solução representados explicitamente e
de modo abstrato
Compartilhamento de conceitos e métodos
Reuso do modelo.
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3. A natureza do conhecimento humano
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Dado, informação e conhecimento
CONHECIMENTO
COMPREENSÃO
ANÁLISE
SINTESE
INFORMAÇÃO
D A D O S
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Dado
Representação simbólica de um objeto ou informação do domínio sem considerações de contexto, significado ou aplicação. Ex.: 20 anos
Domínio: Qualquer conjunto relativamente circunscrito
de atividades.
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Informação
Reconhecimento dos objetos do domínio, suas características, suas restrições e seus relacionamentos com os outros objetos, sem ater-se a utilidade dessa informação. É o dado com o seu significado associado. Ex.: Idade de Maria = 20 anos
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Conhecimento
Segundo [Hayes-Roth; Waterman; Lenat, 1983] “consiste em (1) descrições simbólicas que caracterizam os relacionamentos
empíricos e definicionais em um domínio e
(2) os procedimentos para manipulação dessas descrições.”
Conhecimento inclui a informação sobre o domínio e a forma como essa informação é utilizada para resolver problemas. Ex.: Maria tem mais de 18 anos. Maiores de 18 anos são
responsáveis legais por seus atos. Maria será cobrada pelos danos.
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Dado, informação e conhecimento Uma decisão é o uso explicito de um conhecimento. O
conhecimento pode ser representado como uma combinação de estrutura de dados e procedimentos interpretativos que levam a um comportamento conhecido. Este comportamento fornece informações a um sistema que pode, então, planejar e decidir.
Tipos de conhecimento: Declarativo: descritivo e genérico sobre fatos e eventos (o que é) Procedural: prescritivo, difícil de expressar e explicar (como
funciona) Senso comum: declarativo e procedural (o julgamento do certo e
do errado. Heurístico: único para cada indivíduo, não pode ser obtido em
nenhuma fonte, envolve avaliação sistemática e o uso de regras heurísticas.
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Dado, informação e conhecimento O tipo de conhecimento necessário a solução dos
problemas existentes determina quais fontes de informação, e suas disponibilidades, serão utilizadas pelos indivíduos.
O pensamento humano atende a essa necessidade, por meio do processo cognitivo (obtenção de dados e manipulação de símbolos) e do processo associativo composto do raciocínio vertical ou lógico (movimento de um estado para outro por meio de passos justificados), e do raciocínio lateral (associativo, criativo e generativo).
A busca da viabilização da transferência desses processos para o computador constituiu o campo de pesquisa chamado IA, com a proposta de construir Sistemas Inteligentes capazes de simular ou emular o processo de decisão do ser humano.
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Representação de Conhecimento
Combinação de estruturas de dados e procedimentos de interpretação que, se utilizados do modo certo por um programa, irão levar um sistema a apresentar um comportamento inteligente.
Representação Conhecimento < >
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Nível de Conhecimento de Newell
Nível do Conhecimento
Nível Simbólico
Racionalizar
Implementar
Observador
Ambiente
AgenteComportamento
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Componentes do Modelo
Conhecimento: quais são os conceitos do
mundo e como se organizam
Objetivos: Qual o problema a ser resolvido
Ações: Como raciocinar sobre os conceitos
do mundo para atingir o objetivo
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Modelagem do Conhecimento
Nível do Conhecimento Visão HUMANA Modela o conhecimento
segundo a forma de solução de problemas do agente
Uma aproximação do especialista
Foco na semântica
Nível Simbólico Visão da MÁQUINA Modela o conhecimento
de forma que possa ser processável por computador
Uma aproximação da máquina
Foco na eficiência
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Componentes do Modelo
Conhecimento:
conceitos do mundo
Objetivos: problema a
ser resolvido
Ações: seqüências de
passos de inferência
Representações simbólicas ou ontologias
Modelo da tarefa
Métodos de solução de problemas ou padrões cognitivos
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4. Considerações finais
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Conclusões e pesquisas futuras Sistemas de conhecimento tem se tornado cada vez
utilizado e necessários frente ao aumento constante de dados e informações.
Evolução principalmente do hardwares e softwares tem possibilitado experimentar novos desafios antes custosos.
As organizações necessitam de um novo profissional, o engenheiro do conhecimento para apoiar a gestão do conhecimento.
Integração e interoperabilidade entre sistemas é o grande desafio.
Incorporar cada vez mais semântica nas soluções, de maneira a apoiar pessoas e organizações.
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[11] ISKMM e ISBI - http://www.stela.org.br/
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José Leomar TodescoFernando Gauthier
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