Resolução de problemas

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Resolução de problemas

Como o ser humano Resolve seus problemas ?

Quais são os conhecimentos, diariamente utilizando para resolver um problema ?• Basicamente são utilizados dos tipos de

conhecimentos :• provenientes de nossa experiência e• provenientes de um processo formal de

aprendizagem educação

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Qual é a importância dos conhecimentos provenientes de nossa experiência ?

• eles dão origem as heurísticas

OBS.:• Estes também são chamados de conhecimentos de

superfície e correspondem à resolução de “caso já visto”

Exemplo de modelagem • regras de produção

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Exemplos de regras :Se < chove > então eu pego meu guarda-chuvaSe < não encontro meu guarda-chuva > então eu procuro

minha impermeávelSe < está quente > então eu retiro minha blusa

Funcionamento : As regras são confrontadas à situações correntes fatos, e

uma ação correspondente é efetuada. Esse comportamento é facilmente reproduzido em

computadores nos sistemas especialistas ou ainda

sistemas a base conhecimentos.

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Qual é a importância dos conhecimentos provenientes de nossa de um processo formal educação ?

• são o resultado de aprendizagens das teorias gerais que devem ser colocadas em práticas nos raciocínios.

OBS.:• Estes também são chamados de conhecimentos de

profundos

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Arquitetura de um sistema a base de conhecimentos

Base de conhecimentos

Base de Fatos

Motor deinferência

Sistema Especialista

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Mecanismo e estratégia de inferência

Considerando uma regra:• Se as premissas estão contidas na Base de Fatos BF, • então aplica-se a regra i.e. insere-se as conclusões

BF• senão passa para a próxima regra• Quando detecta-se que um objetivo foi atingido ou que

mais nenhuma regra se aplica, o processo de raciocínio é encerrado

As variações nesse mecanismo estão relacionadas a escolha da primeira regra, a escolha próxima regra, . . .

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Exemplo de inferência

Regra 01: Se A então B & C Regra 02: Se B então D Regra 03: Se C então E Regra 04: Se D então G

A

B

C

D

C

E

A

B

C

D

C

E

1

3

4

52

Encadeamento para frente

Encadeamento para traz

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Exemplo de base de regras

Regra 01: Se distância > 5 km, pegaremos o carro

Regra 02: Se distância > 1 km e tempo < 15 minutos, pegaremos o carro

Regra 03: Se distância > 1 km e tempo > 15 minutos, iremos a pé

Regra 04: Se iremos de carro e o cinema é no centro da cidade, pegaremos um taxi

Regra 05: Se iremos de carro e o cinema não é no centro da cidade, pegaremos nosso próprio carro

Regra 06: Se iremos a pé e o tempo está ruim, pegaremos uma impermeável

Regra 07: Se iremos a pé e o tempo está bom, iremos em ritmo de passeio

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Cálculo de probabilidades no Expert SINTA

Caso 1: Quando queremos saber o valor final atribuído às variáveis na conclusão de um regra.

Seja c1 o grau de confiança atribuído ao resultado final da premissa de uma regra r.

• OBS.: Na conclusão de r, devemos ter expressões como var = value CNF c2, onde var é uma variável, value é um termo qualquer que pode ser atribuído a uma variável, c2 é um real pertencente ao intervalo [0; 100] que representa o grau de confiança da atribuição.

Mas, c2 é apenas uma referência, pois o valor final é dependente do resultado da premissa. Assim sendo, realizar-se-á a operação var = value CNF c1. c2.

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Exemplo de aplicação:• SE fumagina = sim

ENTÃO suspeita de praga = mosca branca, grau de confiança (CNF) 70%.

Cálculo:• Supondo que o grau de confiança da igualdade

fumagina = sim é 80%, teremos que à variável suspeita de praga será atribuído o valor mosca branca, com o respectivo grau de confiança 0.80 * 0.70 = 0.56 = 56%.

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Caso 2: Cálculo do grau de confiança com o operador E.

Cálculo : Se possuímos duas igualdades var1 = value1 e var2

= value2, com os respectivos graus de confiança c1 e c2, temos que a sentença var1 = value1 E var2 = value2 retornará como valor de confiança c1 x c2.

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Exemplo de aplicação:• SE estados das folhas = esfarelam facilmente

E presença de manchas irregulares = sim... Cálculo:

• Se o grau de confiança da igualdade estados das folhas = esfarelam facilmente é 80% e o grau de confiança da igualdade presença de manchas irregulares = sim é 70%, temos que a conjunção das duas sentenças retornará um valor CNF de 56%, pois esse é o produto dos dois valores.

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Caso 3: Cálculo do grau de confiança com o operador OU.

Cálculo :• Se possuímos duas igualdades

var1 = value1 e var2 = value2, com os respectivos graus de confiança c1 e c2, temos que a sentença var1 = value1 OU var2 = value2 retornará como valor de confiança c1 + c2 - c1 x c2.

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Exemplo de aplicação:• SE besouros vermelhos = sim

OU larvas marrons = sim ... Cálculo :

• Se o grau de confiança da igualdade besouros vermelhos = sim é 80% e o grau de confiança da igualdade larvas marrons = sim é 70%, temos que a disjunção das duas sentenças retornará um valor CNF de 0.70 + 0.80 - 0.70 * 0.80 = 1.50 - 0.56 = 0.94 = 94%.

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Exemplo de aplicação:• A variável doença possuía valor mofo preto com

grau de confiança 60%. Após a aplicação de outras regras chegou-se a uma outra atribuição doença = mofo preto, desta vez com CNF 50%.

Cálculo • O cálculo se dá de maneira semelhante à aplicação

da regra OU: doença terá como um dos valores mofo preto, com respectivo grau de confiança 0.60 + 0.50 - 0.60 * 0.50 = 1.10 - 0.30 = 0.80 = 80%.

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Caso 4: Quando uma variável recebe duas vezes o mesmo valor em pontos diferentes da consulta.

Cálculo:• Em momentos diferentes de uma consulta, uma mesma

variável var pode receber o mesmo valor v, sendo que até à penúltima instanciação ela possuía grau de confiança c1, e a última atribuiu um CNF c2. Sendo assim, temos que o valor final de confiança para var = v será dado pela fórmula ca + cn - ca * cn, onde ca representa o grau de confiança antes da última mudança e cn o último grau de confiança atribuído.

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Notas• O sistema admite 50% como valor mínimo de

confiança para que uma igualdade seja considerada verdadeira, mas esse valor pode ser modificado. O intervalo de grau de confiança varia de 0 a 100.

• Observe que as funções para conjunção e disjunção utilizadas seguem a Teoria das Possibilidades, não envolvendo nenhum tratamento estatístico mais aprofundado.

• É possível mudar as fórmulas utilizadas.

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Exercício 01

Representar através de um grafo as regras da base SECAJU• encadeamento para frente• encadeamento para traz

Exercitar a Shell SINTA usando as regras da base SECAJU

Entrar com as regras para escolher o meio de transporte para ir ao cinema na Shell SINTA

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