TÓPICOS DE I.A.RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS

Prof. Régis Albuquerque

RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINTRODUÇÃO

O que é inteligencia artificial?para feigenbaum, IA é a parte da ciencia da

computacao voltada para o desenvolvimento de sistemas de computadores inteligentes, isto é, sistemas que exibem caracteristicas, as quais associa-se com a inteligencia nos comportamento humanos - por exemplo: compreensao da linguagem, aprendizagem, raciocinio, resolucao de proclemas, etc.

A inteligencia e o conhecimentoo conhecimento é o que faz com que sejam

possiveis o encadeamento e desenvolvimento da inteligencia.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINTRODUÇÃO

Representacao do Conhecimentopara que o conhecimento possa ser

armazenado, é essencial que se possa representa-lo grande parte de esforco em inteligencia artificial tem se concentrado em buscar ou aperfeicoar formalismos para a representacao do conhecimento.

fatos: verdades em algum mundo relevante, essas sao as coisas que se quer representar

representacao de fatos: com algum formalismo escolhido esses sao as coisas que efetivamente serao capazes de manipular.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINTRODUÇÃO

Paradigmas de representacao de conhecimento - conhecimento procedural - redes - frames - logica - arvores de decisao - conhecimento estatistico - regras - processamento paralelo distribuido - esquemas hibridos - casos: usa experiencia passada,

acumulando casos e tentando descobrir, por analogia, solucao para outros problemas

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINTRODUÇÃOO que é o RBC?

é uma ferramenta de raciocinio da inteligancia artificial. a filosofia basica desta tecnica é a de busca a solucao para uma situacao atual atraves da comparacao com uma experiencia passada semelhante.

passos de um procedimento de RBC:-identificacao de um problema a ser resolvido (problema de entrada);-definicao das principais caracteristicas que identificam este problema;-busca e recuperacao na memoria de casos com caracteristicas similares;-selecao de uma ou mais dentre os casos recuperados;-revisao deste(s) caso(s) para determinar a necessidade de adaptacao;-reutilizacao do caso adaptado para resolver o problema de entrada;-avaliacao da solucao do problema de entrada;-inclusao do caso adaptado na memoria de casos (aprendizagem)

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINTRODUÇÃO

HISTÓRICOde acordo com lagemann(1998), a origem do RBC

data de 1977, devido a uma pesquisa na area da ciencia cognitiva, desenvolvida por schann e abelson. o desenvolvimento do RBC foi estimulado pelo desejo de com compreender como as pessoas conseguem recuperar recuperar informacoes e que as mesmas, frequentemente, resolvem problemas lembrando como solucionar casos similares no passado.

o primeiro sistema que pode ser consideredo de RBC é o CYBER, desenvolvido por JANET KOLODNER. este sistema foi baseado no modelo de memoria dinamica de schank e na teoria dos mop's para aprendizagem e solucao de problema

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSCONSIDERAÇÕES GERAIS

Os sereres humanos são considerados grandes resolvedores de problema. Muitas vezes resolvem problemas difíceis, apesar do conhecimento limitado e incerto. Além disso, com a experiência adquirida, a performance deles melhora cada vez mais. Todas estas qualidades são desejáveis em um sistema de Inteligência Artificial para o mundo real. (LEAKE, 1996)

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSCONSIDERAÇÕES GERAIS

RAZÕES PARA SE UTILIZAR RBC:

Aquisição do conhecimento Manutenção do conhecimento Eficiência crescente na resolução de

problemas Qualidade crescente nas soluções Aceitação do usuário

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSCONSIDERAÇÕES GERAIS

PRINCÍPIOS DA NATUREZA DO MUNDO:

Regularidade: como no mundo, na grande parte das vezes, é regular, as ações executadas nas mesmas condições tendem a ter resultados similares ou iguais.

Tipicalidade: os tipos de problemas possuem a tendência de repetir.

Consitência: mudanças pequenas ocorridas no mundo pedem apenas pequenas mudanças na forma de interpretá-lo. Consequentemente, exigem pequenas mudanças nas soluções de novos problemas

Facilidade de adaptação: as coisas não se repetem da mesmo forma. As diferença possuem a tendência de serem pequenas, e pequenas diferenças são fáceis de serem compensadas.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSETAPAS DO CICLO DE RBC

Representação dos casos Indexação Recuperação Ajuste da Situação Aprendizagem

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSETAPAS DO CICLO DE RBC

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSCASOS

Caso: É a forma de conhecimento contextualizado

representando uma experiência que ensina uma lição útil. (KOLODNER, 1993)

É uma abstração de uma experiência, que deve estar escrita em termos de conteúdo e contexto. Estas experìências precisam ser organizadas em unidades bem definidas, formando a base de raciocínio ou memória de casos. Os casos representam o próprio conhecimento no sistema. (Buta, 1997).

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSCASOS

PARTES DE UM CASO (segundo Kolodner, 1993): 1 – Descrição do problema

2 – Solução do problema

3 – Resultado da aplicação

Um experiência vivida a primeira vez é um caso. Nas demais vezes que for executada a mesma tarefa, é intuitivo que se use aquilo que foi aprendido na primeira vez, tornando-se uma rotina e deixando de ser um caso.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSREPRESENTAÇÃO DOS CASOS

Um caso pode ser representado de diferentes maneiras, mas a descrição através de atributos é a forma mais usual. Algumas aplicações necessitam um conhecimento profundo do domínio do problema, utilizando-se o conhecimento do especialista. A representação dos casos é uma das mais importantes etapas do processo de desenvolvimento de um sistema de RBC (RAMSAMY, 1999)

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSREPRESENTAÇÃO DOS CASOS

Exemplo de um caso:Tentar buscar solução para um acidente de

trânsito, o ponto de partida seria a identificação das causas do acidente. A modelagem poderia ser orientada tanto pelos agentes envolvidos no acidente, como pelos carros, pessoas e local.

A representação dos casos é uma tarefa complexa e importantíssima para o sucesso ou o fracasso de um sistema de RBC. O grande problema é decidir o que será armazenado e econtrar a estrutura ideal para descrever o conteúdo do caso.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSREPRESENTAÇÃO DOS CASOS

Lee (1996) diz que a representação dos casos é a representação do conhecimento. Há alguns momentos em que algum conhecimento especialista é representado em RBC, no entanto, nos casos é que está contido o conhecimento que servirá para sugerir uma solução para o problema.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSREPRESENTAÇÃO DOS CASOS

O que deve-se guardar de um caso?

Qual a estrutura apropriada para a descrição do mesmo?

Como a memória de casos deve ser organizada e indexada para efetuar-se satisfatoriamente a recuperação e reutilização?

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSMODELAGEM DOS CASOS

De acordo com Lee (1996), a representação de casos se dá por uma lista de atributos valorados.

As características de um determinado caso referem-se ao par atributo-valor.

Componentes básicos na representação dos casos: descrição do problema e a descrição da solução.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSMODELAGEM DOS CASOS - PROBLEMA

Descrição do Problema: é a atribuição de características que irão descrever o problema de entrada, podendo ter forma de nomes, números, funções ou textos, o que irá determinar a similaridade com outro caso.

Lagemann (1998) coloca que se pode utilizar arquivos e banco de dados para armazenar informações sobre os casos.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSMODELAGEM DOS CASOS - SOLUÇÃO

Solução nada mais é que a saída sugerida pelo sistema de RBC.

A solução pode ser descrita, através da metodologia da solução, que deve descrever a forma de implementação da solução, e deve ser acompanhada do porquê da escolha dessa opção.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSMODELAGEM DA MEMÓRIA

A memória compreende a base de casos. Modelos de memória nada mais são que

estruturas de organização de casos.

Tipos de memória: Memória Dinâmica

Usua uma estrutura hierárquica de pacotes de organização de memória (MOP – Memory Organization Packets), ou pacotes generalizados, que irão conter caracteristicas comuns.

Memória Prototípica A memória prototípica classifica um novo caso de

entrada dentro de umas das categorias representadas na mesma.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSORGANIZAÇÃO DOS CASOS

Alguns estilos de organização de casos, como cita Lee (1996), são: memória plana, memória hierárquica, banco de dados relacional, redes semânticas, redes discriminatórias, redes de características compartilhadas e árvores de decisão.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSINDEXAÇÃO

Os índices de um caso são tão importantes como os índices de livros em uma biblioteca. A indexação se faz necessário para que os casos possam ser recuperados, sendo que ela determina quais os atributos que devem ser comparados para se avaliar a similaridade entre o caso de entrada e o casos da base.

Definição de Índices: é o processo de identificação dos descritores para um caso particular.

Índices devem ser preditivos; Predições feitas devem ser úteis. Índices devem ser concretos o suficiente para

serem facilmente reconhecíveis em futuras situações.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSRECUPERAÇÃO

A recuperação é a etapa em que é disparada uma função para recuperar casos similares.

Essa função pode utilizar uma métrica, métodos de classificação e requer um limite de casos que podem ser recuperados.

Divisão da Recuperação: Identificação das características; Unificação inicial; Busca; Seleção.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSSIMILARIDADE

A avaliação da similiaridade do caso a ser solucionado se faz comparando-se com os casos candidatos, sendo o que torna um caso similar a outro é a semelhança das características que irão representar o conteúdo e o contexto da experiência.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSADAPTAÇÃO

A adaptação pode variar da substituição de um atributo da solução por outro, ou mesmo uma complexa e total modificação da solução.

Processo de adaptação: Inclusão de um novo comportamento à solução

recuperada. Eliminação de um comportamento da solução

recuperada. Substituição de parte de um comportamento.

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RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOSAPRENDIZAGEM

Acontece ao acumular-se novas experiências na memória do sistema de RBC e da correta indexação dos problemas.

Um sistema de RBC somente será eficiente ao conseguir aprender através de experiências passadas e correta indexação dos problemas.

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CONCLUSÃO Os Sistemas de RBC possibilitam a utilização do

conhecimento especialista no apoio a decisões administrativas, devido à compatibilidade natural desses sistemas com os sistemas de banco de dados institucionais. Eles permitem a extração, organização e reuso de conhecimento utilizado para tomada de decisões no passado, tornando explícitos os métodos utilizados e permitindo o seu aperfeiçoamento.

A utilização dessa técnica fica limitada apenas ao acesso às bases de dados completas, corretas e confiáveis que contenham entre as informações armazenadas, a descrição completa de problemas e das soluções que foram aplicadas em algum momento. Esta é a matéria prima inicial e básica para a construção de sistemas baseados em casos.

(WIKIPEDIA) 30

EXERCÍCIO DE FIXAÇÃO:

O que é IA? Na sua opinião existe inteligência sem

conhecimento? O que é RBC? Quais são as etapas de um sistema de RBC?

Esquematize. O que são casos e quais as partes de um caso? Com suas palavras exemplifique um caso.

Defina o problema, retire caracteristícas importantes e defina a solução do problema. (Pode usar experíencias próprias).

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