t Ópicos de i.a. raciocÍnio baseado em casos prof. régis albuquerque
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TÓPICOS DE I.A.RACIOCÍNIO BASEADO EM CASOS
Prof. Régis Albuquerque
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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
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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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