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2. REVISO DE LITERATURA

A tecnologia o ponto central de uma revoluo que tem como aliados a rede mundial, os softwares e os computadores. A tecnologia da informao e da comunicao derrubam as fronteiras entre pases, criando novas oportunidades de mercado e trazendo, atrelada a si, uma maior concorrncia. (Rezende 2003. Pg 04 )

Na era do conhecimento, que a era em que vivemos, o nvel de capacitao do indivduo e da empresa o fator determinante de sua sobrevivncia. A velocidade das mudanas promove rpida obsolncia das tecnologias, gerando necessidades de novos mecanismos que facilitem o acesso ao conhecimento. As pessoas precisam se atualizar permanentemente para no se tornarem inabilitadas e poderem continuar competindo no mercado, atendendo o mercado cada vez mais exigente em conhecimentos especializados.

Os avanos em hardware e software permitem que os computadores tenham aplicaes em reas pouco convencionais como no caso dos Sistemas Inteligentes. Esses (SIs) so sistemas que utilizam a tecnologia da informao para manipular conhecimentos especializados.

Conforme afirma Rezende (2003, pg 04), o comportamento e os atributos de um SI bem diferente dos sistemas tradicionais. Aplicaes tradicionais como bases de dados, programas grficos, programas de clculos e processadores de textos so ferramentas que utilizam abordagens manuais para resolver tarefas. J os SIs podem manipular smbolos que representam entidades do mundo real, eles so capazes de trabalhar eficazmente com o conhecimento.

Para uma melhor compreenso destes princpios necessrios fazer uma distino dos princpios: dado, informao e conhecimento.

Dado:

Define-se dado como uma seqncia de smbolos quantificados ou quantificveis. Portanto, um texto um dado. De fato, as letras so smbolos quantificados, j que o alfabeto por si s constitui uma base numrica. Tambm so dados imagens, sons e animao, pois todos podem ser quantificados a ponto de algum que entra em contato com eles ter eventualmente dificuldade de distinguir a sua reproduo, a partir da representao quantificada, com o original. muito importante notar-se que qualquer texto constitui um dado ou uma seqncia de dados, mesmo que no possa ser entendido pelo leitor. Como so smbolos quantificveis, dados podem obviamente ser armazenados em um computador e processados por ele. Em suma, um dado necessariamente uma entidade matemtica e, desta forma, puramente sinttica. Isto significa que os dados podem ser totalmente descritos atravs de representaes formais, estruturais. Dentro de um computador, trechos de um texto podem ser ligados virtualmente a outros trechos, por meio de contigidade fsica ou por ponteiros, isto , endereos da unidade de armazenamento sendo utilizada. Ponteiros podem fazer a ligao de um ponto de um texto a uma representao quantificada de uma figura, de um som, etc.

Informao :

Informao uma abstrao informal que representa algo significativo para algum atravs de textos, imagens, sons ou animao. Note que isto no uma definio - isto uma caracterizao, porque "algo", "significativo" e "algum" no esto bem definidos; assumimos aqui um entendimento intuitivo desses termos. Por exemplo, a frase "Paris uma cidade fascinante" um exemplo de informao - desde que seja lida ou ouvida por algum, desde que "Paris" signifique a capital da Frana e "fascinante" tenha a qualidade usual e intuitiva associada com aquela palavra (Setzer 99, pg3).

No possvel processar informao diretamente em um computador. Para isso necessrio reduzi-la a dados. No nosso caso, "fascinante" teria que ser quantificado, usando-se por exemplo uma escala de zero a quatro. Mas ento, a nosso ver, isto no seria mais informao. A representao da informao pode eventualmente ser feita por meio de dados. Nesse caso, pode ser armazenada em um computador. Mas, ateno, o que armazenado na mquina no a informao, mas a sua representao em forma de dados. Essa representao pode ser transformada pela mquina - como na formatao de um texto - mas no o seu significado, j que este depende de quem est entrando em contato com a informao.

Uma distino fundamental entre dado e informao que o primeiro puramente sinttico e o segundo contm necessariamente semntica. interessante notar que impossvel introduzir semntica em um computador, porque a mquina mesma puramente sinttica (assim como a totalidade da matemtica). Se examinssemos, por exemplo, o campo da assim chamada "semntica formal" das "linguagens" de programao, notaramos que, de fato, trata-se apenas de sintaxe expressa atravs de uma teoria axiomtica ou de associaes matemticas de seus elementos com operaes realizadas por um computador (eventualmente abstrato).

Conhecimento:

Conhecimento uma abstrao interior, pessoal, de alguma coisa que foi experimentada por algum. No mesmo exemplo, algum tem algum conhecimento de Paris somente se a visitou. Nesse sentido, o conhecimento no pode ser descrito inteiramente - de outro modo seria apenas dado (se descrito formalmente e no tivesse significado) ou informao (se descrito informalmente e tivesse significado). Tambm no depende apenas de uma interpretao pessoal, como a informao, pois requer uma vivncia do objeto do conhecimento. Assim, quando falamos sobre conhecimento, estamos no mbito puramente subjetivo do homem ou do animal. Parte da diferena entre ambos reside no fato de um ser humano poder estar consciente de seu prprio conhecimento, sendo capaz de descrev-lo parcial e conceitualmente em termos de informao, por exemplo, atravs da frase "eu visitei Paris, logo eu a conheo.

Nessa caracterizao, os dados que representam uma informao podem ser armazenados em um computador, mas a informao no pode ser processada quanto a seu significado, pois depende de quem a recebe. O conhecimento, contudo, no pode nem ser inserido em um computador por meio de uma representao, pois seno foi reduzido a uma informao. Assim, neste sentido, absolutamente equivocado falar-se de uma "base de conhecimento" em um computador. No mximo, podemos ter uma "base de informao", mas se possvel process-la no computador e transform-la em seu contedo, e no apenas na forma, o que ns temos de fato uma tradicional "base de dados". Associamos informao semntica. Conhecimento est associado com pragmtica, isto , relaciona-se com alguma coisa existente no "mundo real" do qual temos uma experincia direta. (Setzer 99, pg 4).

2.2 INTELIGNCIA INVISVEL

So, para Sabbatini, os sistemas baseados em IA que so colocados em um aparelho, mquina ou funo, e que desempenham suas atividades de forma contnua e transparente (o usurio nem sabe que o programa est l). Por exemplo, j existem desfibriladores que sabem decidir, pela anlise de alguns segundos do eletrocardiograma do paciente, se a cardioverso necessria ou no. Esto sendo usados a bordo de avies, como equipamento padro, pois no precisam mais de um mdico para serem operados.

Esta inteligncia invisvel tende a ser cada vez mais comum, principalmente nos equipamentos biomdicos de ltima gerao. Essa tendncia preocupante, no entanto, pois o potencial para falhas letais para o paciente grande. O controle e a responsabilidade no esto mais na mo dos mdicos. Por outro lado, a inteligncia invisvel tem inegveis benefcios em muitas situaes. Os programas costumam acertar mais do que o ser humano em situaes onde se exige velocidade de deciso e avaliao simultnea e precisa de dezenas de variveis.

2.3 PROVA DE TURING

A inteligncia artificial surge como elo de ligao para toda e qualquer cincia, porque com o grande avano tecnolgico que acontece dentro do contexto mundial, e poder colaborar para o desenvolvimento deste processo. Porm, esta cincia teve sua histria, atravs de Alan Turing, que no chamado Teste de Turing, um humano e um computador so colocados em compartimentos separados e interligados com um propsito de se comunicar.

Atualmente, o trabalho de programar um computador para passar na prova considervel. O computador conforme Mesquita (2002), deve ser capaz de executar os seguintes passos para obter sucesso:

Processar uma linguagem natural;

Representar o conhecimento;

Raciocinar automaticamente;

Auto-aprendizagem da mquina.

Para aprovar a prova total de Turing, necessrio que o computador esteja dotada de:

Viso;

Robtica.

Sem esses critrios, um computador no pode ser considerado Inteligente.

2.4 HISTRIA DA INTELIGNCIA ARTIFICIAL

Nos anos 50, conforme Fernandes (2001), quando se conseguiu realizar um sistema que teve certo sucesso, chamou-se Perceptron de Rossenblatt. Este era um sistema visual de reconhecimento de padres no qual se juntaram esforos para que se pudessem resolver uma grande variedade de problemas, mas estes esforos se dissolveram em seguida.

Foi nos anos 60, segundo o autor, quando Alan Newell e Herbert Simon, que trabalhando a demonstrao de teoremas e o xadrez por computador conseguem criar um programa chamado GPS (General Problem Solver, Solucionador Geral de Problemas). Este era um sistema no que, o usurio definia um meio em funo de uma srie de objetos e os operadores que se podiam aplicar sobre eles. Este programa era capaz de trabalhar com as torres de Hanoi, bem como com criptoaritmtica e outros problemas similares, operando, com microcosmos formalizados que representavam os parmetros dentro dos quais se podiam resolver problemas. O que o GPS no podia fazer era resolver problemas nem do mundo real, nem mdicos, nem tomar decises importantes. O GPS manejava regras heursticas (aprender a partir de suas prprias descobertas) que a conduziam at o destino desejado mediante o mtodo da tentativa e erro. Nos anos 70, uma equipe de pesquisadores, dirigido por Edward Feigenbaum comeou a elaborar um projeto para resolver problemas da vida cotidiana ou que se centrasse, ao menos, em problemas mais concretos. Foi assim que surgiu o Sistema Especialista.

O primeiro sistema especialista foi o denominado Dendral, um intrprete de espectrograma de massa construdo em 1967, mas o mais influente resultaria ser o Mycin de Edward Shortliffe em Stanford em 1974. O Mycin era capaz de diagnosticar alteraes no sangue e receitar a correspondente medicao. Seu objetivo era prover conselho a respeito de diagnstico e terapia de doenas infecciosas. Este tipo de aconselhamento era muito til, pois nem sempre o mdico responsvel era um especialista em infeces, principalmente em ambiente hospitalar. Os sistemas naquela poca foram utilizados em hospitais (como o Puff, variante de Mycin de uso comum no Pacific Medical Center de So Francisco).

2.5 AGENTES INTELIGENTES

Um agente tudo aquilo que pode considerar-se que percebe seu ambiente mediante sensores e que responde ou atua em tal ambiente por meio de receptores. Os agentes humanos tm olhos, ouvidos e outros rgos que lhe servem de sensores, bem como mos, pernas, boca e outras partes de seu corpo que lhe servem de receptores. No caso de agentes robticos, os sensores so substitudos por cmeras infravermelhas e os receptores so substitudos por motores. No caso de um agente de software, suas percepes e aes vm ser a corrente de bits codificados.

Agente racional: aquele que faz o correto, o correto se afirmar que que o agente tenha o melhor desempenho. O termo de medio de desempenho se aplica em como o critrio que serve para definir que to bem foi um agente. Visto que, no existe uma medida fixa que se possa aplicar por igual a todos os agentes porque suas respostas vo ser subjetivas, ento uma verdadeira medio de desempenho pode ser realizada por observadores externos.

2.6 ESTRUTURAS BSICAS DA INTELIGNCIA ARTIFICIAL

A inteligncia Artificial formada pelas seguintes estruturas, segundo Santana (2003):

1- Clculo Seqencial que decorre em ltima anlise, da lgica clssica, utilizando ao mximo o carter recorrente das contas, dos sistemas especialistas que copiam o comportamento humano, para compor letras e espaos para formar sentenas e distribu-las na rea retangular das pginas ou nas colunas de diagramao, competindo com imagens que se estendem, nas dimenses pretendidas

2- Redes neurais artificiais que se desenvolveram para reconhecer padres e diagnosticar tumores, denunciar pessoas quando vem, ainda que envelheam, mudem de penteado ou barba. Estabelece enfim semelhanas entre coisas no idnticas, com capacidade de aprender, quer por tutoria, quer com a experincia.

3- A lgica difusa, inventada na dcada de 1960 por Lufti, capaz de dar conta da natureza vaga das palavras em lnguas naturais, por exemplo, de que algum de 7 anos tipicamente criana e algum de 16 no tanto, embora seja um pouco.

4- Algoritmos genticos que imitam as leis de Mendel e a Teoria de Darwin, cruzando seqncias aproximadas para quando no houver condies de obter de sada um clculo exato, selecionar, entre os que mais se encaixam no que se pretende.

Muitos pesquisadores acreditam que a Inteligncia Artificial uma tecnologia chave para o software do futuro. Porm, para Santana (2003), as suas pesquisas esto relacionadas com reas de aplicao que envolvam o raciocnio humano, tentando imit-lo e realizando inferncias. Estas reas de aplicao que geralmente so includas nas definies de IA incluem:

Sistemas especialistas ou sistemas baseados em conhecimento;

Sistemas inteligentes/aprendizagem

Compreenso /traduo de linguagem natural

Compreenso/gerao de voz

Anlise de imagem e cena em tempo real

Programao automtica.

2.7 ANLISE HEURSTICA

Heurstica, segundo Carabajo (2001), so algoritmos que no buscam diretamente a otimizao pura, mas geram solues aceitveis (boas solues). So utilizadas por serem computacionalmente mais eficientes e/ou fceis de serem implementadas.

Entretanto, em alguns casos, elas podem no ser muito precisas ou previsveis. Mais ainda, elas ocasionalmente incorrem em falhas, devido escalabilidade do problema e/ou hipteses errneas que estejam sendo consideradas. Se um problema resolvido repetitivamente e os parmetros se alteram constantemente, as chances de falha de uma heurstica so consideravelmente maiores. Outra caracterstica de um algoritmo heurstico o de que ele sempre gera uma resposta para o problema, mas algumas vezes essas solues no so muito boas.

Basicamente, a anlise heurstica feita por um grupo de peritos em usabilidade que analisam e avaliam cada elemento de um interface segundo uma lista de princpios bsicos de usabilidade. Este mtodo poupa tempo e dinheiro porque rpido e com um pequeno grupo de utilizadores experientes consegue-se detectar um grande nmero de falhas ao nvel da usabilidade de um sistema.

2.10 SISTEMAS BASEADOS EM REGRAS

Sistemas baseados em regras para Bittencourt, consistem de um processo controlado por um conjunto fixo de centenas ou mesmo milhares de regras. De fato, sistemas baseados em regras compreendem sistemas heursticos. Geralmente geram boas solues, entretanto existem casos nos quais as regras demonstram uma performance ruim. Atualmente, esse tipo de tecnologia mais utilizada em sistemas de alarme e sistemas de correlao de informaes e filtragem de dados.

Existe um caso no qual sistemas baseados em regras sempre atingem uma otimizao real. Se tiver sido provado que as regras utilizadas sempre gerem uma soluo tima, para qualquer estado do processo, o sistema pode ser enquadrado dentro dos nveis de otimizao real. Infelizmente, essas provas normalmente transformam-se em problemas mais complexos que a aplicao original, inviabilizando essa concluso. Tipicamente o maior problema associado aos sistemas baseados em regras o da formulao correta e consistente das regras a serem aplicadas.

2.12.3 A Interface Com O Usurio

A Interface com o usurio final, para Mendes (1997) , talvez, o elemento em que os desenvolvedores de sistemas especialistas dedicam mais tempo projetando e implementando. Os procedimentos heursticos so informais. Um problema submetido a um sistema especialista endereado por estratgias de busca. O sistema sempre retm elementos de memria que permitam o encaixe e o desencadeamento com outra estratgia, sempre marcando o caminho percorrido. Para que isto ocorra, necessrio que a interface com o usurio seja bastante flexvel. Assim, a interao entre sistema especialista e usurio conduz um processo de navegao, eficiente, na base de conhecimento, durante o processamento das heursticas.

A interface com o usurio flexvel permite que o usurio descreva o problema ou os objetivos que deseja alcanar. Permite, ainda, que usurio e sistema adotem um modelo estruturado de consultas. Isto facilita o processo de recuperao do caminho percorrido pelo sistema em tentativas de solucionar o problema. Este caminho, denominado trace muito importante, pois a base de pesquisa para o desenvolvimento do processo de explanao segundo Mendes (1997).

O processo de explanao, para Mendes (1997), consiste na explicao, quando requerida pelo usurio, sobre o (porqu) e o (como) que o sistema chegou a determinada concluso, rumo soluo do problema analisado. Neste momento, o sistema realiza um processo inverso de busca, percorrendo as trilhas utilizadas e marcadas durante a sesso de consulta e apresentando todos os argumentos que o levaram soluo apresentada.

Este processo muito importante e proporciona ao usurio subsdios para julgar se adota ou no a soluo apresentada pelo sistema especialista. Ainda, pode-se considerar o processo de explanao como importante instrumento que poder ser utilizado para o treinamento do usurio, uma vez que apresenta conceitos tericos e aplicaes prticas.

A interface com o usurio pode assumir formas variadas, dependendo de como foi implementado o sistema especialista. De qualquer forma, a interface com o usurio procura tornar o uso de qualquer sistema fcil e agradvel, para a maioria dos usurios.

2.14 LINGUAGEM NATURAL

A compreenso da Linguagem Natural um problema muito complexo, que envolve, entre outros aspectos, segundo Mendes (1997), os seguintes:

reconhecimento do significado da mensagem;

mapeamento da mensagem em um modelo adequado, a partir do valor semntico das palavras, estrutura sinttica da frase e do conhecimento sobre o ambiente;

eliminao de rudos.

No caso de comunicao oral, a contribuio da entonao da voz, para o entendimento da mensagem, torna o problema da utilizao de linguagem natural em sistemas especialistas ainda mais complexo.

Considerando situaes mais restritivas, podemos amenizar o nvel de complexidade, que envolve a utilizao de linguagem natural, tornando a soluo do problema mais vivel e menos custosa. Por exemplo, podemos nos restringir compreenso da linguagem natural escrita, colocando a mensagem de forma que no haja perda de contedo pelo fato de a mensagem ser escrita. Outro fator a ser considerado a reduo do contexto de forma que o volume de conhecimento a ser considerado no adquira propores astronmicas. Com estes cuidados, reduzimos o problema a um processo de mapeamento da mensagem em um modelo conceitual adequado, utilizando o valor semntico das palavras, a estrutura sinttica da frase e o conhecimento armazenado, na base de conhecimento do sistema. Ainda estaremos considerando que a capacidade de compreenso tenha uma abrangncia bem delimitada, como por exemplo, um software que responde a perguntas relativas a dados contidos em uma base, conforme afirma Mendes (1997).