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Artigo:
 OS SISTEMAS ESPECIALISTAS E SISTEMAS DE APOIO A DECISÃO
Data:
 4/5/2006
Autor:
 Giovana Gonçalves Colletes
Texto do Artigo

OS SISTEMAS ESPECIALISTAS E SISTEMAS DE APOIO A DECISÃO Palavras Chave: Heurística; Sistemas Inteligentes; Inteligência Artificial. RESUMO Um sistema especialista é um programa inteligente que se utiliza de métodos dedutivos para a resolução de problemas técnicos e especializados. Por utilizar Inteligência Artificial, os sistemas especialistas interagem com seu usuário numa linguagem natural de perguntas e respostas, sugerindo e auxiliando na solução de problemas complexos. Introdução Para entender o que é e como funciona um Sistema Especialista, é necessário um conhecimento prévio de Inteligência Artificial. A Inteligência Artificial de um modo geral pode ser entendida como a construção, pelo homem, de sistemas computacionais que buscam a representação de conhecimentos e linguagens que são inerentes ao ser humano. A inteligência artificial é uma área da ciência que busca estudar e compreender a inteligência humana com intuito de modelar sistemas computacionais inteligentes. (STUART, NORVIG:2003) Sistemas Especialistas Os Sistemas Especialistas podem ser denominados sistemas de inteligência artificial, criados para resolver problemas e tomar decisões utilizando técnicas dedutivas e conhecimentos armazenados em seus bancos, problemas estes que eram resolvidos apenas por humanos com altos conhecimentos específicos. Segundo Feigenbaum (1981) os sistemas especialistas são sistemas que solucionam problemas que são resolvíveis apenas por especialistas humanos, ou seja, são criados para resolver problemas em uma determinada área cujos conhecimentos são fornecidos por pessoas que são especialistas naquela área. Um sistema especialista é projetado para atender uma aplicação limitada do conhecimento humano, é capaz de dar uma resposta de acordo com uma base de informações e através de uma busca heurística do mesmo modo que um especialista em uma determinada área. (HARMON, KING: 1988) Os sistemas especialistas são aplicados a quase todos os tipos de situações em que são requeridos raciocínios formais para sua solução, como por exemplo, diagnósticos médicos e de defeitos em equipamentos, previsões meteorológicas e outras situações que possuam um número muito grande de variáveis, estes sistemas podem ser úteis de dois modos diferentes: • apoio à decisão: ajuda o "tomador de decisões" a lembrar-se de tópicos ou opções; e • tomada de decisão: toma a decisão no lugar de uma pessoa (uso mais comum). Para que possa tomar uma decisão sobre um determinado assunto é necessário que o sistema possua em seu banco de dados conhecimentos prévios acumulados. O computador irá interagir com o usuário através de perguntas e chegará a uma conclusão através das respostas obtidas. (CHORAFAS, 1988) Um sistema especialista deve, além de deduzir conclusões, aprender e assim melhorar seu desempenho e a qualidade de suas decisões, através de comparação com respostas e hipóteses anteriores baseados nos fatos vai formulando novas hipóteses que irão influenciar nas próximas decisões. De modo geral os sistemas especialistas podem ser uma boa saída quando os problemas propostos são de processamento muito demorado ou não podem ser algoritmizados e também são uma ótima maneira de manter a integridade do conhecimento humano na área proposta. Entretanto o real propósito destes sistemas não é substituir o especialista, mas ampliar a sua experiência e conhecimentos. Isto porque à medida que novas situações forem sendo identificadas, o arquivo da base de conhecimento é realimentado. • Sistemas de Apoio a Decisão São sistemas de consulta que usam uma estatística populacional e um conhecimento especializado para oferecer informações aos especialistas. Estes sistemas têm como características: trabalham com problemas complexos tão bem quanto especialistas humanos, interagem com os humanos empregando às vezes até linguagem natural, raciocinam e manipulam descrições simbólicas, trabalham até com regras incertas ou dados incorretos, consideram várias hipóteses simultaneamente e justificam o porquê de suas decisões. Estes sistemas têm um potencial de melhorar a qualidade do atendimento e de diminuir os custos do atendimento auxiliando decisão na hora e no local que estas decisões devem ser tomadas, utilizando alertas para valores fora do normal. . Este método de análise está sendo cada vez mais utilizado para fornecer as opções mais simples dentro da enorme variedade de alternativas avaliadas. A criação de sistemas de computador com inteligência artificial tem sido um dos maiores desafios tecnológicos e são de grande uso nos mais variados campos da ciência. O sucesso de um sistema de apoio à decisão requer uma aproximação multidisciplinar, envolvendo cientistas, médicos, engenheiros e informática. O uso da Inteligência Artificial busca esta aproximação criando sistemas de computadores cujo comportamento seja igual ao dos humanos, não tendo o intuito de ser independente, mas de auxiliar o homem em vários aspectos. A Inteligência Artificial tem como objetivo prover ao profissional uma assistência a partir da manipulação de informações sobre dados e conhecimentos. Estes sistemas têm capacidade de aprender e lidar com as descobertas de um novo fenômeno por possuir um sistema de aprendizado e técnicas com potencial de alterar o curso de um conhecimento, cruzando dados e formulando hipóteses. Há vários tipos de tarefas onde pode ser aplicado um sistema baseado no conhecimento: • Geração de alertas e lembretes; • Assistência diagnóstica; • Crítica e planejamento terapêuticos; • Agentes para recuperação de informação; • Reconhecimento e interpretação de imagens. Aprendizagem de um Sistema Especialista A aprendizagem de um Sistema Especialista ocorre de diversas formas: • Análise estatística de dados (heurística); • Tentativa e erro (experiências); • Troca de experiências com outras pessoas. O aprendizado vem do processo de experiência, e de seus resultados experimentais. A capacidade de aprender do ser humano é o resultado de um conjunto de habilidades: habilidade de generalizar, de induzir, de fazer analogias e de receber instrução. Os Sistemas Especialistas devem ser capazes de aprender e aumentar o seu conhecimento básico sobre o assunto. Esta capacidade de aprender recebe o nome técnico de protopeiria. Ideal seria existir um engenheiro de conhecimento para preparar o conhecimento para ser armazenado de forma apropriada, fornecendo as explicações necessárias dos conceitos utilizados, e que o conhecimento possa ser adquirido diretamente pelo Sistema Especialista. Uma das formas de aprendizagem dos Sistemas Especialistas é através de textos. Um programa captura palavras chaves em um parágrafo do texto, podendo formatá-lo para um formato especial de armazenamento, para representação desse conhecimento; o aprendizado também pode ser feito a partir de conclusões sobre as informações mantidas pelo Sistema Especialista. Ele mantém um banco de casos já resolvidos onde a cada conclusão guarda os fatos que pesaram sobre a decisão e qual decisão foi tomada. O aprendizado é feito por comparação de dados à medida que o conjunto de dados cresce. Outra forma de aprendizado se dá pela interação direta com o especialista como em uma relação professor-aluno, o computador absorve o conhecimento através de uma interface adequada (editor inteligente). Fundamentalmente, verifica-se que o aprendizado vem do processo de experiência, e de seus resultados experimentais. Os Tipos de Problemas Solucionados pelos Sistemas Especialistas Os Sistemas Especialistas trabalham com problemas cada vez mais complexos. Deste modo, eles precisam usar todas as especialidades disponíveis da Inteligência Artificial, a fim de escolher o método mais cômodo para um determinado problema, é necessário analisá-lo em várias extensões. Existem vários tipos de problemas que os Sistemas Especialistas podem resolver: • Decomponíveis ou Não-decomponíveis – O problema pode (ou não) ser decomposto em conjuntos e subconjuntos de problemas mais fáceis. • Ignoráveis, recuperáveis ou irrecuperáveis – alguns passos para a solução do problema podem ser ignorados ou desfeitos, caso fiquem evidentes que são imprudentes, e a recuperabilidade tem papel importante na solução de problemas. • Previsíveis ou imprevisíveis – Planejamento para que o sistema tenha um resultado certo ou possivelmente certo. • Problemas que aceitam qualquer caminho ou somente o melhor caminho para chegar à solução. • Problemas que exigem conhecimento para resolver o problema ou o conhecimento são necessários apenas para limitar a busca. Não existe uma maneira exclusiva de resolver todos os problemas. Pelo contrário, se analisarmos os problemas atenciosamente e considerarmos os tipos de solução que se adaptam, será possível trazer para cada novo problema as experiências obtidas na solução de outros problemas semelhantes. Modos de Respostas Emitidas por um Sistema Especialista Os sistemas especialistas utilizam três modos diferentes para emitir suas respostas: No primeiro modo o sistema dá uma resposta ampla, geral sobre o tema a ser pesquisado. Ex: pelas características gerais de um solo o sistema consegue saber se há possibilidade de haver minérios, porém não pode precisar onde encontrar exatamente. No segundo modo o sistema tem a capacidade de emitir uma resposta mais precisa sobre o tema. Ex: detecção de doenças a partir de dados. No terceiro modo o sistema não emite resposta alguma, somente interage com o usuário. O funcionamento é como um diálogo entre profissionais, forçando o sistema a refletir sobre certas conseqüências que no final serão produtos de sua decisão. Sistema Especialista Ideal Um Sistema Especialista ideal é composto de: • Rascunho ou Quadro-Negro – É a área de trabalho do sistema, onde o sistema, por meio de avaliar as regras (escrever e de apagar), colocá-las em ordem para avaliação tira conclusões até chegar a um resultado final. • Base de Conhecimento – coleção de dados para pesquisa que reúne informações sobre determinadas áreas do conhecimento. • Processador de Linguagem Natural – Possibilita o reconhecimento e a concepção da linguagem. O processador de linguagem natural é um sistema especialista capaz de reconhecer a linguagem falada e escrita. • Justificador de Conhecimento – O justificador de conhecimento mostra ao usuário como o sistema chegou à determinada conclusão, ou por que está fazendo determinada pergunta. • Seqüenciador – O seqüenciador escolhe as seqüências de regras que serão selecionadas a partir de dados e suposições existentes e em qual ordem as regras serão avaliadas. • Interpretador – Avalia as regras, a partir das hipóteses e fatos existentes, criando novos fatos e hipóteses que também solucionarão novas regras até se chegar a um resultado final. • Reforçador da Consistência – Faz uma verificação da solução final, para certificar-se da consistência desta solução com as regras existentes na base de conhecimento, ou se já existe algum caso semelhante resolvido, e relacionar novos e suas conclusões. Diferença entre Sistemas Especialistas e Sistemas Convencionais Um sistema convencional está fundamentado em um algoritmo que, após um tempo, conduz a uma resposta. Ele é projetado para terminar emitindo um resultado final correto e processar volumes de dados de maneira repetitiva. Um sistema especialista está baseado em uma busca heurística e trabalha com problemas para os quais não existe uma solução convencional algoritmizada disponível ou é excessivamente demorada para fornecer uma resposta. Um processo heurístico normalmente conduz a soluções de maneira rápida, porém, pode inclusive não conduzir a solução alguma, ou pode chegar a uma solução errada. Exemplos de Sistemas Especialistas • Sistemas Especialistas Aplicados à Área Jurídica - sistema capaz de produzir uma resposta a um problema cotidiano na área jurídica, tem por objetivo auxiliar advogados e juízes em tomadas de decisões. • Sistemas Especialistas Aplicados à Medicina - os sistemas especialistas são utilizados para realização de diagnóstico em determinada área. Regras de inferência são aplicadas sobre uma grande base de conhecimento sobre sintomas e tratamentos possíveis, para que se possa identificar a doença e posteriormente oferecer um tratamento adequado. Estes sistemas são utilizados ainda como auxílio à tomada de decisão, e não como determinantes no diagnóstico definitivo. • Sistemas Especialistas para Sistemas de Potência - uma das aplicações dos sistemas especialistas em sistemas de potência é no treinamento de operadores de subestações e de despachantes nos centros de operações, pois além do seu processo de busca de solução ser similar ao humano, a sua capacidade de explicar como encontrou determinada solução para um problema torna este tipo de sistema particularmente didático. • Sistemas Especialistas Aplicados à Agricultura - o sistema apresenta-se como uma opção aos métodos tradicionais de gerenciamento, pois é uma ferramenta poderosa, integrando dados espaciais e seus atributos, possibilitando a simulação, a modelagem e a visualização de informações associadas aos mapas de áreas de cultivo e fornecendo subsídios ao processo de tomada de decisões. • Sistemas Especialistas Aplicados a Redes de Computadores – sistemas para avaliação de performance, detecção e isolamento de falhas em redes de computadores; usado também para planejar ações corretivas. Vantagens e Desvantagens A seguir têm-se as principais vantagens e desvantagens no uso dos Sistemas Especialistas. Vantagens • O Sistema de Apoio a Decisão Médica educa o paciente e facilita a entrada de informações sobre riscos e benefícios dos tratamentos disponíveis em cada caso. Este sistema foi criado visando aproximar médico e paciente na hora de decidir qual conduta trará maior satisfação e menos problemas e custos ao paciente. • O tempo gasto pelo médico com o paciente se torna melhor aproveitado, ou seja, mais produtivo e eficiente. • O sistema de aprendizado pode ser usado para aprimorar as bases de conhecimentos de sistemas especializados. • Pode-se estender esta capacidade para explorar áreas médicas ainda pouco compreendidas. Por exemplo, através de dados sobre um paciente ele pode construir modelos fisiopatológicos que descrevam a relação funcional entre os vários fatores envolvidos. • Se usado no início do atendimento ele pode fornecer hipóteses diagnósticas a serem pesquisadas. • Tem sido utilizado para descobrir novas drogas. Através da identificação de sua fórmula química e conhecimentos básicos sobre uma substância, ele sugere quais devem ser as alterações necessárias para se atingir a atividade farmacológica. Isto diminui o tempo e os gastos em pesquisas. • Tem o potencial de desenvolver guias clínicos analisando qual seria o melhor tratamento para um determinado caso. Desvantagens • Regras altamente heurísticas, falta de profundidade; • Não manuseiam falta de informação ou valores inesperados; • A explicação baseia-se na prova e não nas bases teóricas; • Apesar de ser muito prático usar a Inteligência Artificial na medicina, este sistema de aprendizado ainda está em fase experimental, tendo pontos que precisam ser corrigidos para sua maior aplicabilidade. • Os sistemas de apoio não excluem a responsabilidade do profissional, estão apenas auxiliando. • Os sistemas baseados no conhecimento necessitam de uma grande infra-estrutura e esforços adicionais por parte dos profissionais atarefados para aprenderem a lidar com a nova tecnologia. Conclusão Pode-se concluir que à medida que as pesquisas na área de Inteligência Artificial avançam, nos aproximamos cada vez mais das máquinas inteligentes, com comportamento parecido com os seres humanos. O computador revolucionou o mundo tecnológico em tão pouco tempo, e evoluiu tão rápido, tornando-se muito popular e comum. Os Sistemas Especialistas fazem uma grande parte do trabalho do profissional auxiliando-o em seus diagnósticos e chegando rapidamente a resultados muito confiáveis. Porém, apesar dos Sistemas Inteligentes estarem fazendo parte das diversas áreas do conhecimento atualmente, não vão substituir o trabalho humano por completo, estes sistemas estão presentes para auxiliar o homem em diversas áreas do conhecimento como uma ferramenta. Referências Bibliográficas CHORAFAS, Dimitri N. Sistemas Especialistas: aplicações comerciais. São Paulo: McGraw-Hill, 1988. FEIGENBAUM, Edward A. e Barr, Avron. The Handbook of Intelligence. New York: Cambridge University Press, 1981 HARMON, Paul, KING, David. Sistemas Especialistas. A inteligência artificial chega ao mercado. Rio de Janeiro: Campus, 1988. REZENDE, Solange O. Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. Barueri: Manole, 2002. RUSSEL, Stuart, NORVIG, Peter. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2003. On –line CRIPPA, Maurício. Sistemas Especialistas A Tecnologia Inteligente como Vantagem Competitiva (acessado em 04/08/2005) disponível em http://n27.udesc.br/demo/trabalhos/alunos/mc/se.html MULLER, Daniel Nehme. Introdução aos conceitos de Inteligência Artificial. (acessado em 04/07/2005) disponível em http://www.ulbra.tche.br/~danielnm/ia/defbas/de.html VIOLA, Dan Caraí Maia, INGHAM, Sheila Jean McNeill, FURUYAMA, Tatiana. Sistemas de Apoio a Decisão em Saúde - Escola Paulista de Medicina – Universidade Federal de São Paulo – (acessado em 27/07/2005) disponível em http://www.virtual.epm.br/material/tis/currmed/temas/med5/med5t31999/asd /pagina1.htm

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