OS SISTEMAS INTELIGENTES E APRENDIZAGEM

SISTEMAS INTELIGENTES E APRENDIZAGEM

Uma pesquisa sobre conceitos de Sistemas Especialistas e Aquisição de Conhecimento

 

2016

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SISTEMAS INTELIGENTES E APRENDIZAGEM

Uma pesquisa sobre conceitos de Sistemas Especialistas e Aquisição de Conhecimento

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2016

1. Aquisição do conhecimento

A aquisição do conhecimento não acontece de uma só vez, ela é um processo cíclico e possui quatro etapas: coleta, interpretação, análise e projeto [RABELLO, 2003].

 - Coleta: é nesta etapa que o conhecimento do especialista é adquirido. Exige que o engenheiro de conhecimento tenha treinamento, técnicas de entrevista, bom ferramentas de intercomunicação pessoal e habilidade para obter a cooperação do especialista.

 - Interpretação: as informações coletadas são interpretadas e as peças chave do conhecimento são identificadas.

- Análise: as peças chave do conhecimento são estudadas.

Esta etapa relaciona a formação de teorias na organização sobre o conhecimento e estratégias de resolução de problema.

- Projeto: nesta última etapa do ciclo o engenheiro de conhecimento já possui um novo conhecimento do problema, mas desse novo conhecimento ele precisa identificar novos conceitos e estratégias que necessitam de maior investigação, para começar um novo ciclo de aquisição do conhecimento.

 As principais dificuldades na aquisição do conhecimento são [RABELLO, 2003]:

 - Inconsciência do conhecimento: o especialista pode esquecer de informar fatos importantes na descrição dos métodos de resolução de problemas ou fornecer informações inconscientes.

- Dificuldade de verbalizar o conhecimento.

 - Aquisição de informações irrelevantes para a resolução dos problemas.

 - Conhecimento incompleto: o próprio especialista pode não saber a resolução completa do problema.

- Conhecimento incorreto: as informações fornecidas pelo especialista podem estar incorretas.

 Como já foi visto, o sucesso de um sistema especialista depende da qualidade das informações contidas na base de conhecimentos, e para se ter uma base de conhecimento de 24 qualidade é necessário que a aquisição do conhecimento também seja de qualidade, e isso depende da formação de uma equipe de trabalho com indivíduos habilidosos e cooperativos.

A sobreposição de tarefas dos integrantes da equipe e a necessidade de muita interação devem ser consideradas [RABELLO, 2003].

2. Sistema Especialista

Sistema Especialista é uma aplicação da Inteligência Artificial que é capaz de adquirir e disponibilizar o conhecimento operacional de um especialista, solucionando problemas que são resolvíveis apenas por pessoas especialistas que, durante anos, acumularam conhecimento exigido na resolução destes problemas [MANCHINI, 2003].

Um Sistema Especialista é projetado e desenvolvido para atender a uma aplicação específica e limitada do conhecimento humano. Apoiado no conhecimento justificado da base de informações é capaz de emitir uma decisão. Além disso, deve ser capaz de aprender novos conhecimentos, melhorando a qualidade das decisões [MANCHINI, 2003].

 Embora Sistemas Especialistas e Especialistas Humanos possam desempenhar tarefas idênticas, suas características são criticamente distintas e, mesmo havendo vantagens evidentes dos Sistemas Especialistas eles não serão capazes de substituir os especialistas humanos em todas as situações [MANCHINI, 2003].

 Os especialistas humanos têm altos salários. Eles podem reorganizar as informações de que dispõem e usá-las para sintetizar novos conhecimentos, manusear eventos inesperados usando imaginação ou novas abordagens, mas são imprevisíveis, podem sofrer alterações no humor, e isto pode afetar no diagnóstico. Possuem o conhecimento advindo do senso comum, ou seja, se ele for questionado sobre informações que não disponha ou não existam na mesma hora ele responde que não sabe ou que tal coisa não existe [MANCHINI, 2003].