TÓPICOS DE I.A.REVISÃOProf. Mário Dantas

No que consiste a técnica de busca em espaço de estados?

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É uma técnica de I.A. que “... proporciona um meio de solucionar problemas complexos, para os quais não há disponível uma abordagem mais direta nem uma estrutura na qual qualquer técnica direta disponível possa ser inserida” (FERNANDES, 2005).

De que é composto um grafo? Defina cada um dos itens.

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Os NÓS representam os Estados, por exemplo, o resultados de inferência lógicas ou as diferentes configurações de um tabuleiro;

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Os ARCOS representam as transições entre estados, por exemplo, as inferências lógicas ou movimentos válidos de um jogo.

Como é representado um espaço de estados?

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Um espaço de estado é representado pelo conjunto {N, A, S, DO}, onde:

N representa os nós ou estados do grafo. Eles correspondem aos estados de um processo de solução de problema;

A representa os arcos entre os nós. Eles correspondem aos passos de um processo de solução de problema;

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S representa um subconjunto não vazio de N, contém o(s) estado(s) inicial(is) do problema;

DO representa um subconjunto não vazio de N, contém o(s) estado(s) objetivo(s) do problema.

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Quais as características de uma busca em profundidade?

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Na busca em profundidade, quando um estado é examinado, todos os seu filhos e os descendentes de seus filhos são examinados antes de qualquer um de seus irmãos;

Apenas quando não forem encontrados descendentes de um estado é que seus irmãos são considerados.

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Nesse algoritmo os estados descendentes são adicionados e removidos a partir do final esquerdo da lista de abertos. Assim nessa implementação a estrutura de dados usada é a pilha (LIFO). Com isso a busca é direcionada para os estados gerados mais recentemente, produzindo uma ordem que avança em profundidade;

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Quais as características de uma busca em amplitude?

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A busca em amplitude explora o espaço nível por nível, apenas quando não houver mais estados a serem explorados num determinado nível é que o algoritmo se moverá para o próximo.

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Garante que o caminho mais curto entre o estado inicial e o objetivo será encontrada, caso exista;

Pode-se manter outras informações nas listas de estados, como os ancestrais junto a cada estado, com isso pode-se refazer o caminho percorrido até o estado meta;

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O que devemos levar em consideração ao escolher entre a busca em profundidade e a busca em amplitude?

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Entre as características mais significativas da escolha entre as duas abordagens se incluem: A importância de se encontrar o caminho mais curto

até o objetivo; Fator de ramificação de espaço; Disponibilidade de tempo computacional e de

recursos de memória; A média de comprimento dos caminhos até o objetivo; Se queremos todas soluções ou apenas a primeira

encontrada.

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O que é heurística?

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De acordo com Polya (1945), heurística é “o

estudo dos métodos e das regras de

descoberta e invenção”.

No que consiste um busca heurística?

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Consiste na formalização de regras para escolher aqueles ramos (estados) que tem maior probabilidade de levarem a uma solução aceitável para o problema.

Quando devemos usar uma busca heurística?

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As heurísticas são usadas basicamente quando: Um problema pode não ter uma solução exata por

causa das ambigüidades inerentes na formulação do problema ou pela disponibilidade de dados. Ex.: medicina e visão;

Um problema pode ter uma solução exata, mas o custo computacional de encontrá-la pode ser proibitivo. Ex.: jogo de xadrez.

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Que tipo de problema pode ocorrer em uma busca heurística?

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Pode levar um algoritmo encontrar uma solução sub-ótima ou não levá-lo a encontrar a solução de um problema, isto é inerente das heurísticas;

Como é constituída uma busca heurística?

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Os algoritmos heurísticos são constituídos de duas partes:

Medida heurística;

Algoritmo (parte que usa as medidas).

Diferencie um programa de I.A., um sistema baseado em conhecimento e um sistema especialista.

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Programas de I.A.

Sist. Baseados em Conhecimento

Sistemas Especialistas

Apresentam comportamento inteligente através da aplicação de heurísticas

Tornam o domínio do conhecimento explícito e o separam do resto do sistema

Aplicam conhecimento especialista em problemas reais e complexos

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Quais os elementos essenciais de um sistema especialista?

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Expertiseconhecimento especializado adquirido por longo

treinamento, leitura e experiência.Especialista

Quem possui o conhecimento, experiência, métodos e a habilidade de aplicá-los para dar conselhos e resolver problemas.

Engenheiro de conhecimentoGuia a aquisição, representação do conhecimento

especializado, bem como a implementação e refinamento do SE.

Cite pelo menos 3 (três) características que uma representação do conhecimento deve ter.

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Deve ser de fácil compreensão ao ser humano, para que a representação possa ser interpretada;

Não deve conter detalhes sobre o funcionamento do processador de conhecimento que o interpretará;

Ser robusta, ou seja, capaz de executar suas funções mesmo sem o conhecimento de todas as situações possíveis;

Ser generalizável, para que possa ser associada a várias situações e interpretações; esta característica contraria o conhecimento humano, que é pessoal e individualizado;

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Cite 5 (cinco) modelos de representação do conhecimento.

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1. Conhecimento procedural;2. Redes ou Redes Semânticas;3. Frames;4. Orientação a Objetos;5. Orientação a Objetos Associada a Regras;6. Lógica;7. Árvores de Decisão;8. Conhecimento Estático;9. Regras de Produção;10. Processamento Paralelo Distribuído ou conexionista;11. Esquemas híbridos;12. Ontologias;13. Casos.

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O que é engenharia do conhecimento?

É a área responsável pela aquisição do conhecimento explícito do especialista (coleta, seleção, decomposição, composição e modelagem) e sua integração com o conhecimento implícito, existente em bases de dados relacionadas ao escopo deste especialista. Seu objetivo final é a criação de sistemas inteligentes que auxiliem e/ou substituam especialistas humanos em suas tarefas.

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Quais os participantes da fase de aquisição do conhecimento?

Engenheiro do Conhecimento, Especialistas e Usuários comuns;

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A fase de aquisição do conhecimento é divida em quais partes?

Identificação;Conceituação;Formalização;Implementação;Testes.

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O que é metaconhecimento?

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1. Conhecimento sobre o conhecimento do sistema;

2. É adquirido e representado da mesma forma que o conhecimento do sistema;

Cite 3 (três) funções de um sistema especialista.

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• Resolver problemas de grande porte com a mesma eficiência ou melhor que humanos;

• Possuir raciocínio heurístico, utilizando regras práticas;

• Interagir com os usuários pelos meios que forem possíveis, como linguagem escrita ou falada;

Quais os componentes da arquitetura de um sistema especialista?

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1. Base de Conhecimento;2. Quadro-negro ou memória de trabalho;3. Máquina de Inferência;4. Subsistema de aquisição de conhecimento;5. Subsistema de explicações;6. Interface com o usuário.

Fale sobre a máquina de inferência.

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Examina o conteúdo da base de conhecimentos, escolhendo a ordem de análise das inferências;

Utiliza o Metaconhecimento; Transfere os fatos e as regras para o quadro-

negro; Suas principais funcionalidades são:

método de raciocínio (encadeamento progressivo ou regressivo);

estratégia de busca; resolução de conflito; representação de incerteza. 35

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Qual o objetivo do Subsistema de explicação?

ensinar o usuário sobre o assunto; mostrar que sua conclusão é consistente; lembrar o usuário elementos importantes da

análise que levam o sistema a determinada conclusão

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Cite 5 (cinco) categorias de sistemas especialistas.

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1. Interpretação;2. Diagnóstico ou Classificação;3. Monitoramento;4. Predição;5. Planejamento;6. Projeto;7. Depuração;8. Reparo;9. Instrução;10. Controle.

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Cite 4 (quatro) benefícios do uso de sistemas especialistas.

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1. Criação de repositório de conhecimento;2. Crescimento de produtividade e qualidade;3. Habilidade de resolver problemas

complexos;4. Flexibilidade e modularidade;5. Operação em ambientes arriscados; 6. Credibilidade;7. Habilidade de trabalhar com informações

incompletas ou incertas;8. Fornecimento de treinamento.

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Cite pelos menos 3 (três) problemas ou dificuldades do uso de sistemas especialistas.

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1. Avaliação de desempenho difícil;2. É difícil extrair conhecimento especialista;3. Só trabalham muito bem em domínios

estreitos;4. Engenheiros de Conhecimento são raros e

caros;5. Transferência de conhecimento está sujeito

a um grande número de preconceitos;6. Falta de flexibilidade do sistema;

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