Loading

Alison's New App is now available on iOS and Android! Download Now

Study Reminders
Support
Text Version

Set your study reminders

We will email you at these times to remind you to study.
  • Monday

    -

    7am

    +

    Tuesday

    -

    7am

    +

    Wednesday

    -

    7am

    +

    Thursday

    -

    7am

    +

    Friday

    -

    7am

    +

    Saturday

    -

    7am

    +

    Sunday

    -

    7am

    +

Sistema de Informações de Gestão Prof. Kunal Kanti Ghosh Vinod Gupta School of Management Indian Institute of Technology, Kharagpur Week-10 Módulo-04 Lecture-49 Expert Systems Hi, bem-vindo ao quarto módulo da décima semana em nosso curso "Sistemas de Informação em Gestão"! O tema tema da discussão de hoje é "Sistemas Especialistas". Nesta palestra, vamos dar-lhe no exterior introdução a sistemas de especialistas.
(Consulte O Slide Time: 00:41) Agora, o sistema de especialistas é basicamente um sistema de computador que emula a capacidade de tomada de decisão de um especialista. Baseados em inteligência artificial, esses sistemas contam com técnicas inteligentes para captura de conhecimento principalmente tácito que é o conhecimento não documentado em um domínio muito específico e limitado da expertise humana.
Esses sistemas captam basicamente o conhecimento de funcionários qualificados na forma de um conjunto de regras em um sistema de software que pode ser usado por outros na organização; principalmente, este é usado para o tipo de diagnóstico de problemas.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 02:01) Então, o sistema de especialistas é basicamente sistemas de informação baseados em conhecimento, contém certos conhecimentos sobre uma área de aplicação complexa específica. E, às vezes, esses sistemas atuam como um consultor especializado para acabar com os usuários. Você já deve ter ouvido falar sobre o famoso sistema de especialistas MYCIN; ok.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 02:39)
Esse sistema de especialistas é basicamente usado na área de cuidados de saúde, particularmente no diagnóstico de que tipo de doença um paciente em particular tem. E, em seguida, recomenda os vários tipos de medicamentos antes que o paciente esteja sendo levado para um quarto de médico. Então, o MYCIN é muito popular.
Da mesma forma, existem sistemas de especialistas que são amplamente utilizados no tipo de manutenção de atividades.
Por exemplo, você conhece esses diferentes sistemas de elevador que estão lá, se algo der errado é muito difícil para uma nova pessoa de manutenção diagnosticar a falha e retificar o sistema dentro de um curto período de tempo. Então, esses sistemas de especialistas carregam ou essa gente de manutenção eles transportam seus sistemas de especialistas em laptop que basicamente os ajudam a se basear nos sintomas que eles observam para diagnosticar a falha real e retificar-a dentro de um curto espaço de tempo.
Agora, olhemos primeiro para os diferentes componentes de um sistema de especialistas. Os sistemas de especialistas basicamente contém uma base de conhecimento que é o componente principal de um sistema de especialistas. O que é essa base de conhecimento? A base de conhecimento basicamente contém fatos sobre uma área de assunto específica e também contém certas regras de polegar que são conhecidas como heurísticas que expressam os procedimentos de raciocínio de um especialista.
Por isso, lá na base de conhecimento há fatos sobre uma determinada área de assunto e regras de polegar ou heurísticas que são usadas por especialista na resolução de problemas. Por isso, a base de conhecimento está no centro de qualquer sistema de especialistas.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 05:49) O próximo componente importante é o recurso de software. Agora, quando eu falo de recursos de software; ele compreende de um motor de inferência. Este motor de inferência processa o conhecimento e recomenda um curso de ação. Além disso, este motor de inferência quais são os outros recursos de software? Principalmente há um programa de interface do usuário.
Este programa de interface com o usuário ajuda o usuário final a se comunicar com o sistema porque, ele requer algum tipo de interação. E então eles exigem programas de explicação, basicamente para explicar os processos de raciocínio para o usuário final. Assim, os recursos de software compreende o motor de inferência, os programas de interface do usuário e os programas de explicação.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 07:13) Em seguida, temos que saber que a base de conhecimento que contém fatos sobre uma área de assunto específica ok, esta na base de conhecimento como o conhecimento é representado. Então, precisamos conhecer os vários métodos de representação do conhecimento. Entre os métodos de representação de conhecimento utilizado popularmente, o amplamente utilizado é a representação de conhecimento baseada no caso.
O que é representação de conhecimento baseado em casos? Neste aqui o conhecimento é organizado sob a forma de casos. O que é este caso? Os casos são exemplos de desempenho passado, ocorrências e experiências. As experiências reunidas por pessoas em sua vida real são documentadas através de casos e esses casos são usados na representação do conhecimento.
Próximo o método de representação para conhecimento que é muito popular é o método de representação de conhecimento baseado em quadro. O que é esse método de representação de conhecimento baseado em quadro? No aqui o conhecimento é organizado em uma hierarquia ou rede de quadros. Agora o que é esse quadro?
Um quadro é basicamente uma coleção de conhecimentos sobre específica ou uma determinada entidade constituída por um pacote complexo de valores de dados descrevendo a característica, as propriedades ou os atributos dessa entidade. Mais uma vez repito, um quadro é uma coleção de conhecimento sobre uma entidade e este quadro consiste em um pacote complexo de dados que descreve as propriedades características da entidade.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 10:07) O próximo método de representação do conhecimento é baseado em objeto ok. Aqui o conhecimento é representado como uma rede de objetos. Agora em contexto de programação orientada a objetos, um objeto é um elemento de dados que inclui tanto os dados quanto os métodos ou os procedimentos que atuam sobre esses dados. Um objeto é um elemento de dados que inclui tanto os dados como os procedimentos ou os métodos que atuam sobre esses dados para resolver ou para processá-lo.
E, o conhecimento é representado através de uma rede de tais objetos e, em seguida, o próximo método de representação para conhecimento é baseado em regra. O que é representação de conhecimento baseado em regra? Aqui o conhecimento é representado na forma de regras e declarações de fato; particularmente esta se algo acontecer então este é o curso de ação.
Então, se então estrutura, as regras são basicamente afirmações que tipicamente tomam a forma de uma premissa e uma conclusão baseada nessa premissa se ela for verdadeira. Basicamente, um conjunto de se algo acontece então esta é a inferência ou este é o conjunto de ação que devemos tomar. Então, se então regra é muito comumente usada em qualquer tipo de linguagem de programação.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 12:23) Sistemas de especialistas executam principalmente tarefas muito limitadas. Por exemplo, eu já mencionei em tipo de manutenção de atividades para diagnóstico de falha de máquinas quando ocorre um detalhamento ou para encontrar falhas em máquinas particulares quando elas estão com mau funcionamento. Também os sistemas de especialistas são amplamente utilizados em empresas de seguros ou mesmo em bancos para determinar se um pedido de empréstimo, pedido de empréstimo deve ser concedido ou não; determinar se deve conceder crédito para um empréstimo.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 13:37) No entanto, ao capturar conhecimento humano em sistemas de especialistas em áreas limitadas, os sistemas de especialistas oferecem muitos benefícios assim, ajudando as organizações a tomarem decisões de alta qualidade com menos mão-de-obra.
Hoje, esse tipo de sistemas de especialistas é amplamente utilizado em negócios em situações de tomada de decisão altamente estruturada. Decisão altamente estruturada tornando situações meios, situações de tomada de decisão, em que os objetivos são muito bem definidos e são procedimentos bem estabelecidos para a resolução de tais problemas.
Os sistemas de especialistas têm certas limitações; não pode ser usado para tipo de problemas não estruturados ou semi-estruturados. Em caso de problemas não estruturados, o gestor tem que decidir o que deve ser feito com base em sua experiência, intuição, julgamento, sabedoria. E, você já observou que para os gestores de problemas semi-estruturados eles tomam a ajuda de sistemas de apoio à decisão sobre os quais já discutimos.
Mas, no contexto dos sistemas de especialistas a área de problemas amplamente utilizada é basicamente problema de decisão estruturada.
(Consulte O Slide Time: 15:59) Agora, vamos ver como esses sistemas de especialistas funcionam. Agora, se os sistemas de especialistas têm de trabalhar então já dissemos que captamos o conhecimento sobre a sua área específica na base de conhecimento e este conhecimento é captado de especialistas ou seres humanos. Então, esse conhecimento humano deve ser modelado ou esse conhecimento humano tem que ser representado de uma forma que um sistema de computador possa processar.
Por isso, sistemas de especialistas modelam o conhecimento humano principalmente como um conjunto de regras, que são coletivamente a essência de uma base de conhecimento. Essas regras que são capturadas e mantidas na base de conhecimento estão reunidas através de cuidadosamente entrevistando um ou vários especialistas que possuem um comando minucioso da base de conhecimento para o sistema.
Ou, às vezes, essas regras são captadas através de documentação de regras de negócio que são encontradas em livros, vários relatórios, manuais que vêm com as máquinas. Todas essas regras que estão documentadas por lá, elas são traduzidas e capturadas na base de conhecimento.
(Consulte Slide Time: 18:36) Especialista sistema tem milhares de regras em um extremo, no outro pode ter dizer até mesmo 20 ou 100 regras, dependendo da complexidade do problema. Essas regras estão interligadas e podem ser representadas na forma de representação aninhada. A estratégia que é usada para pesquisar através da base de conhecimento é basicamente o que é conhecido como motor de inferência.
Este motor de inferência basicamente procura a base de conhecimento para chegar a uma conclusão. Há, principalmente, duas estratégias que são comumente usadas para chegar a uma conclusão. Estas duas estratégias são o método de chaining forward e o método de chaining backward.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 20:21) No método de chaining forward, o motor de inferência começa com as informações que estão sendo digitadas pelo usuário. Após o usuário ter inserido as algumas informações como uma entrada, o motor inferência do sistema procura a base de conhecimento ou a base de regras para chegar a uma conclusão. A estratégia é basicamente realizar certas ações quando o baseado na entrada que o usuário colocou em uma determinada condição torna-se true.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 21:34) Deixe-nos olhar para a figura no próximo slide. Veja aqui o usuário dá uma entrada. E se a renda do usuário for maior do que dizer cem mil, então uma série de regras se ativam com base no que é verdadeiro ou não. Por exemplo: nesta figura ok, se a renda do usuário for maior que 50.000 então o sistema perguntará ao usuário sobre alguns pagamentos relacionados ao seu carro.
Uma cadeia de regras é ativada, você vê se essa condição é verdadeira A então ela leva à condição B; onde diz que se o pagamento relacionado ao carro for inferior a 10 de sua renda então o sistema fará perguntas sobre seu pagamento de hipoteca; caso contrário, sairá, sair. Então essa regra fica alterada, se troque com a regra C, B é alterada para C, C é alterada para D.
O que é regra C? A regra C está perguntando que se o pagamento de hipoteca é inferior a 20 de sua renda? Se essa é a situação então o crédito está sendo concedido, como esta a cadeia de eventos acontecer com base em alguma condição tornando-se verdadeira ou não.
(Consulte Slide Time: 23:45) No sistema de chaining backward, a estratégia para pesquisa da regra começa com uma suposição e então procede fazendo perguntas ao usuário sobre fatos selecionados; até que essa suposição seja confirmada ou desprovada, novamente, se você se referir ao, você sabe, o diagrama que está aí neste próximo slide; ok.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 24:20) Você verá aqui o processamento começar da direita, aqui eles estão perguntando que se o nome da pessoa deve ser adicionado em seu banco de dados ou não? (Consulte o Tempo do slide: 24:40) Então, ele faz perguntas e ela procede da direita. Se o usuário disser neste caso o que está acontecendo com certeza se a renda é maior do que algo, então se o seguro de vida enviar representante de vendas ou se for dado um representante de vendas ou termo de seguro ou aconselhamento financeiro, então procure os bancos de dados. Como esta a base de regras é processada.
Se o usuário então inserir informações indicando que o mesmo cliente possui estado real, então outras partes da base de regras acontecem. Se estado real então basicamente a empresa enviará consultor financeiro e se a assessoria financeira for dada então prepare kit de vendas para esse cliente. Assim, se você olhar para o slide em detalhes você vai conhecer o que está acontecendo no método de chaining backward.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 25:54) Então, quais são os benefícios do sistema de especialistas? Os sistemas de especialistas capturam a expertise de um especialista ou grupo de especialistas em um sistema de informação baseado em computador. A vantagem aqui é que o processamento é rápido em comparação com um especialista. E o mais importante é não só mais rápido, mas mais consistente. Ele contém conhecimento de múltiplos especialistas para que não haja viés; ok.
Outra coisa importante é que o sistema não se cansa ou aflita ou distraia mesmo e ali encontra-se a consistência. A qualquer hora e a cada vez, o mesmo curso de ação será recomendado e o sistema ajuda a preservar e reproduzir o conhecimento de múltiplos especialistas humanos.
(Consulte Slide Time: 27:42) Os benefícios de negócio que chegam de sistemas de especialistas compreende de você sabe erros reduzidos, redução de custos. Ele reduz o tempo total que é tomado para pauar o treinamento e garante alto nível de serviço para uma determinada área de assunto.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 28:23) Claro, há certas limitações. Embora esses sistemas de especialistas carecem da inteligência geral dos seres humanos, mas se entenderem suas limitações então as organizações realmente podem derivar muito benefício. Em primeiro lugar precisamos entender que os sistemas de especialistas podem resolver apenas certas classes de problemas, nem tudo e particularmente esses problemas têm de ser estruturados.
A próxima limitação é que todos os sistemas de especialistas bem-sucedidos, lidam com problemas de classificação em domínios limitados de conhecimento; onde há relativamente poucos resultados alternativos. E, esses possíveis resultados já são conhecidos com antecedência porque esses conhecimentos estão sendo capturados a partir dos especialistas.
(Consulte Slide Time: 29:48) Sistemas de especialistas são muito menos úteis para lidar com problemas não estruturados, particularmente aqueles problemas que os gestores enfrentam na solução de dizer estratégia. Muitos sistemas de especialistas, exigem muito tempo e os esforços de desenvolvimento associados a esses sistemas de especialistas também são muito caros; isso também é uma coisa a ser mantida em mente.
(Consulte O Slide Time: 30:28) Contratar e treinar mais especialistas podem ser menos caros do que construir um sistema de especialistas às vezes. Geralmente, o ambiente em que um sistema de especialistas opera está continuamente mudando. Então, que se o sistema de especialistas tiver que dar ou sugerir uma solução de vida real prática então esses sistemas de especialistas precisam ser continuamente atualizados com as condições de mudança.
Alguns sistemas de especialistas especialmente, os maiores são tão complexos que, em alguns anos de tempo, os custos de manutenção para esses gradativos e a mudança das regras são tão custosos que pode ser igual ao custo de desenvolvimento desses sistemas. Por isso, nesse caso, você sabe que manter esses tipos de sistemas de especialistas pode não ser de qualquer benefício real.
(Consulte O Tempo De Deslizamento: 32:24)
Estas são as referências que utilizamos na compilação desta palestra em particular. Você pode passar por esses livros como referências o que lhe dá muita explicação detalhada sobre 'sistemas de especialistas'.
Obrigado a todos pela paciência!