Engenharia do Conhecimento e Sistemas Baseados em Conhecimento

Engenharia do Conhecimento

Ramo responsável pela aquisição e representação do conhecimento, é o processo de criação de construtos de Inteligência Artificial. O engenheiro do conhecimento deve encontrar meios de capturar, analisar e transformar o conhecimento na forma de regras.

Representação do Conhecimento

Forma de estruturar e codificar o que se sabe sobre uma determinada aplicação. Deve ser:

• Generalizável;
• Compreensível ao ser humano;
• Robusta;
• Abstraída dos detalhes do funcionamento do processador.

Classificação do Conhecimento

Segundo Giarratano e Riley (1998), existem três tipos: conhecimento procedural, conhecimento declarativo e conhecimento tácito. Já segundo Kendal e Creen (2007), temos: Procedural, Declarativo, Meta-conhecimento, conhecimento profundo e superficial.

• Conhecimento superficial: Mais dependente de uma tarefa; mais frágil por não conseguir generalizar para outros problemas; bastante efetivo para um tipo específico de tarefa.
• Conhecimento profundo: Mais complicado de se representar, menos dependente de uma tarefa específica, descreve melhor as relações do sistema e possui um nível abstrato mais bem definido.

Técnicas de Representação do Conhecimento

Incluem: Lógica proposicional, Regras de Produção, Redes semânticas, Frames, Orientação a Objetos, Orientação a Objetos Associada a Regras, Árvore de decisão, Algoritmo genético e Lógica fuzzy.

Adequação e Conveniência

Adequação lógica: Observa se o formalismo utilizado é capaz de representar o conhecimento desejado.
Conveniência notacional: Verifica-se as convenções de linguagens de representação.

Lógica Proposicional

Formada de proposições, pode ser verdadeira ou falsa. Uma proposição pode assumir apenas um valor (lei da não contradição). Podem ser classificadas em:

• Simples (atômicas): Contêm uma única proposição.
• Compostas: Contêm duas ou mais, ligadas por conectivos (não ¬, e ∧, ou v, se-então →, se e somente se ↔).

Inferências comuns: Modus ponens, Modus tollens, De Morgan, Silogismo hipotético e Silogismo disjuntivo.

Estruturas de Representação

• Regras de Produção: Inspiram-se na ideia de que a tomada de decisão humana pode ser modelada por regras do tipo: se... então... faça...
• Redes Semânticas: Utilizam grafos direcionados (nós e arcos) para representar a informação contextual. Facilitam a representação hierárquica, mas podem sofrer com problemas combinatórios.
• Frames: Estruturas para situações padrão, uma versão simplificada das redes semânticas. Permitem representar heranças e combinam conhecimento procedural e declarativo.
• Orientação a Objetos: Representa o conhecimento como conjuntos de objetos com comportamentos, organizados em classes hierárquicas.

Sistemas Baseados em Conhecimento (SBC)

São programas computacionais que usam conhecimento representado explicitamente para resolver problemas complexos que requerem especialização humana.

Componentes e Características

Um SBC é composto por uma Base de Conhecimento e um Mecanismo de Raciocínio (inferência). Segundo Jackson (1998), devem ser capazes de questionar o usuário, explicar seu raciocínio e conviver com erros.

Tipos de Aplicações

• Interpretação: Análise de dados (ex: reconhecimento de fala).
• Classificação: Determinação de falhas (ex: diagnóstico médico).
• Monitoramento: Observação contínua (ex: centrais nucleares).
• Planejamento: Sequência de ações (ex: robótica).
• Projeto: Especificações de objetos (ex: layout de circuitos).

Núcleo do Sistema (NSBC)

O NSBC controla a interação com o usuário e o processamento do conhecimento. A Memória de Trabalho armazena o estado atual, evita perguntas repetidas e otimiza o raciocínio.