Resolução de problemas

1. Resolução de problemas • Como o ser humano Resolve seus problemas ? • Quais são os conhecimentos, diariamente utilizando para resolver um problema ? • Basicamente são utilizados dos tipos de conhecimentos : • provenientes de nossa experiência e • provenientes de um processo formal de aprendizagem  educação 

2. Resolução de problemas Qual é a importância dos conhecimentos provenientes de nossa experiência ? • eles dão origem as heurísticas OBS.: • Estes também são chamados de conhecimentos de superfície e correspondem à resolução de “caso já visto” Exemplo de modelagem • regras de produção

3. Resolução de problemas Exemplos de regras : Se < chove > então eu pego meu guarda-chuva Se < não encontro meu guarda-chuva > então eu procuro minha impermeável Se < está quente > então eu retiro minha blusa Funcionamento : • As regras são confrontadas à situações correntes fatos, e uma ação correspondente é efetuada. • Esse comportamento é facilmente reproduzido em computadores nos sistemas especialistas ou ainda sistemas a base conhecimentos.

4. Resolução de problemas Qual é a importância dos conhecimentos provenientes de nossa de um processo formal  educação  ? • são o resultado de aprendizagens das teorias gerais que devem ser colocadas em práticas nos raciocínios. OBS.: • Estes também são chamados de conhecimentos de profundos

5. Arquitetura de um sistema a base de conhecimentos Sistema Especialista Base de conhecimentos Base de Fatos Motor deinferência

6. Mecanismo e estratégia de inferência Considerando uma regra: • Se as premissas estão contidas na Base de Fatos BF, • então aplica-se a regra i.e. insere-se as conclusões BF • senão passa para a próxima regra • Quando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio é encerrado As variações nesse mecanismo estão relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha próxima regra, . . .

7. A A 1 4 B B C C 2 5 D D E E 3 C C Exemplo de inferência Regra 01: Se A então B & C Regra 02: Se B então D Regra 03: Se C então E Regra 04: Se D então G Encadeamento para traz Encadeamento para frente

8. Exemplo de base de regras Regra 01: Se distância > 5 km, pegaremos o carro Regra 02: Se distância > 1 km e tempo < 15 minutos, pegaremos o carro Regra 03: Se distância > 1 km e tempo > 15 minutos, iremos a pé Regra 04: Se iremos de carro e o cinema é no centro da cidade, pegaremos um taxi Regra 05: Se iremos de carro e o cinema não é no centro da cidade, pegaremos nosso próprio carro Regra 06: Se iremos a pé e o tempo está ruim, pegaremos uma impermeável Regra 07: Se iremos a pé e o tempo está bom, iremos em ritmo de passeio

9. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA • Caso 1: Quando queremos saber o valor final atribuído às variáveis na conclusão de um regra. • Seja c1 o grau de confiança atribuído ao resultado final da premissa de uma regra r. • OBS.: Na conclusão de r, devemos ter expressões como var = value CNF c2, onde var é uma variável, value é um termo qualquer que pode ser atribuído a uma variável, c2 é um real pertencente ao intervalo [0; 100] que representa o grau de confiança da atribuição. • Mas, c2 é apenas uma referência, pois o valor final é dependente do resultado da premissa. Assim sendo, realizar-se-á a operação var = value CNF c1. c2.

10. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Exemplo de aplicação: • SE fumagina = simENTÃO suspeita de praga = mosca branca, grau de confiança (CNF) 70%. Cálculo: • Supondo que o grau de confiança da igualdade fumagina = sim é 80%, teremos que à variável suspeita de praga será atribuído o valor mosca branca, com o respectivo grau de confiança 0.80 * 0.70 = 0.56 = 56%.

11. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Caso 2: Cálculo do grau de confiança com o operador E. Cálculo : • Se possuímos duas igualdades var1 = value1 e var2 = value2, com os respectivos graus de confiança c1 e c2, temos que a sentença var1 = value1 E var2 = value2retornará como valor de confiança c1 x c2.

12. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Exemplo de aplicação: • SE estados das folhas = esfarelam facilmenteE presença de manchas irregulares = sim... Cálculo: • Se o grau de confiança da igualdade estados das folhas = esfarelam facilmente é 80% e o grau de confiança da igualdade presença de manchas irregulares = sim é 70%, temos que a conjunção das duas sentenças retornará um valor CNF de 56%, pois esse é o produto dos dois valores.

13. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Caso 3: Cálculo do grau de confiança com o operador OU. Cálculo : • Se possuímos duas igualdades var1 = value1 e var2 = value2, com os respectivos graus de confiança c1 e c2, temos que a sentença var1 = value1 OU var2 = value2retornará como valor de confiança c1 + c2 - c1 x c2.

14. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA • Exemplo de aplicação: • SE besouros vermelhos = sim OU larvas marrons = sim ... • Cálculo : • Se o grau de confiança da igualdade besouros vermelhos = sim é 80% e o grau de confiança da igualdade larvas marrons = sim é 70%, temos que a disjunção das duas sentenças retornará um valor CNF de 0.70 + 0.80 - 0.70 * 0.80 = 1.50 - 0.56 = 0.94 = 94%.

15. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Exemplo de aplicação: • A variável doença possuía valor mofo preto com grau de confiança 60%. Após a aplicação de outras regras chegou-se a uma outra atribuição doença = mofo preto, desta vez com CNF 50%. Cálculo • O cálculo se dá de maneira semelhante à aplicação da regra OU: doença terá como um dos valores mofo preto, com respectivo grau de confiança 0.60 + 0.50 - 0.60 * 0.50 = 1.10 - 0.30 = 0.80 = 80%.

16. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA • Caso 4: Quando uma variável recebe duas vezes o mesmo valor em pontos diferentes da consulta. • Cálculo: • Em momentos diferentes de uma consulta, uma mesma variável var pode receber o mesmo valor v, sendo que até à penúltima instanciação ela possuía grau de confiança c1, e a última atribuiu um CNF c2. Sendo assim, temos que o valor final de confiança para var = v será dado pela fórmula ca + cn - ca * cn, onde ca representa o grau de confiança antes da última mudança e cn o último grau de confiança atribuído.

17. Cálculo de probabilidades no Expert SINTA Notas • O sistema admite 50% como valor mínimo de confiança para que uma igualdade seja considerada verdadeira, mas esse valor pode ser modificado. O intervalo de grau de confiança varia de 0 a 100. • Observe que as funções para conjunção e disjunção utilizadas seguem a Teoria das Possibilidades, não envolvendo nenhum tratamento estatístico mais aprofundado. • É possível mudar as fórmulas utilizadas.

18. Exercício 01 • Representar através de um grafo as regras da base SECAJU • encadeamento para frente • encadeamento para traz • Exercitar a Shell SINTA usando as regras da base SECAJU • Entrar com as regras para escolher o meio de transporte para ir ao cinema na Shell SINTA