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São sistemas de inteligência artificial que utilizam um conhecimento pré-definido sobre o mundo para tomar decisões e realizar ações. Eles são capazes de raciocinar sobre esse conhecimento para alcançar objetivos específicos.

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Processo de execução de agentes baseados em conhecimento

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Processo de execução de agentes baseados em conhecimento

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1. Fontes de Conhecimento: O conhecimento pode ser adquirido de diversas fontes, incluindo especialistas humanos, livros, artigos científicos, bases de dados, etc.

2. Representação do Conhecimento: O conhecimento adquirido precisa ser representado de forma que o agente possa utilizá-lo. Isso pode ser feito através de lógica proposicional, lógica de predicados, regras de produção, ontologias, etc.

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O conhecimento é armazenado em uma base de conhecimento (KB - Knowledge Base). Essa base de conhecimento deve ser organizada de maneira eficiente para facilitar a recuperação e o raciocínio.

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1. Inferência: O agente utiliza um motor de inferência para processar o conhecimento na base de conhecimento e tirar conclusões. Esse motor de inferência pode usar diferentes métodos, como encadeamento para frente (forward chaining), encadeamento para trás (backward chaining), resolução, etc.

2. Resolução de Problemas: O agente aplica técnicas de resolução de problemas para encontrar soluções para as questões ou problemas apresentados, utilizando o conhecimento disponível.

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O conhecimento pode precisar ser atualizado conforme novas informações são adquiridas. Isso pode incluir a adição de novos fatos, a revisão de regras existentes, ou a remoção de informações obsoletas.

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Após o raciocínio, o agente decide qual ação deve ser tomada. Esta ação pode ser uma recomendação, uma tomada de decisão, ou a realização de uma tarefa específica.

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Embora nem todos os agentes baseados em conhecimento tenham capacidades de aprendizado, alguns podem aprender com a experiência, melhorando suas bases de conhecimento e seus processos de raciocínio ao longo do tempo.

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Vantagens:

Capacidade de tomar decisões complexas baseadas em um vasto conjunto de conhecimento.

Consistência nas decisões tomadas, já que seguem as regras e o conhecimento codificado.

Desvantagens:

Dependência de uma base de conhecimento precisa e abrangente.

Atualização contínua do conhecimento é necessária para manter a relevância e precisão.

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1. Objetivo: Definir claramente o problema que o sistema de conhecimento precisa resolver.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Suponha que o problema a ser resolvido é diagnosticar falhas em circuitos eletrônicos complexos.

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1. Objetivo: Coletar o conhecimento necessário para resolver o problema. Isso pode envolver a consulta de especialistas, análise de documentos, manuais, e outros recursos.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Entrevistar engenheiros eletrônicos, consultar manuais de manutenção de circuitos, e analisar bancos de dados de falhas e correções em circuitos.

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1. Objetivo: Estruturar o conhecimento de forma que possa ser processado pelo sistema. Isso pode envolver a criação de ontologias, regras, redes semânticas, etc.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Criar um conjunto de regras baseadas em lógica proposicional, como "Se o componente X não está conduzindo corrente, então verificar a solda no ponto Y".

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1. Objetivo: Planejar a arquitetura do sistema de conhecimento, definindo como as diferentes partes do sistema interagirão e quais tecnologias serão utilizadas.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Decidir que o sistema será uma aplicação web que permite a entrada de sintomas de falhas e retorna possíveis diagnósticos e soluções.

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1. Objetivo: Codificar o sistema de acordo com o projeto definido na etapa anterior.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Programar a aplicação web, implementando a interface de usuário, o motor de inferência e a base de conhecimento com as regras de diagnóstico.

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1. Objetivo: Verificar se o sistema funciona corretamente e se resolve o problema conforme especificado. Isso pode envolver testes unitários, testes de integração e validação com dados reais.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Testar o sistema com uma série de falhas conhecidas em circuitos e verificar se as recomendações de diagnóstico são corretas e úteis.

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1. Objetivo: Atualizar e melhorar continuamente o sistema para garantir que ele permaneça útil e preciso. Isso inclui a adição de novo conhecimento, a correção de erros e a adaptação a novas necessidades.

2. Exemplo em Circuitos Eletrônicos: Continuar a adicionar novos casos de falhas e soluções à base de conhecimento, melhorar a interface de usuário com base no feedback dos engenheiros, e atualizar as regras de inferência conforme novas tecnologias e componentes são introduzidos.

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Processo de construção da base de conhecimento

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Processo de construção da base de conhecimento

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Fontes: Livros, artigos, especialistas, bases de dados.

Técnicas: Entrevistas, questionários, mineração de texto, análise de dados.

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Escolha da Linguagem: Decidir a melhor linguagem para o tipo de conhecimento.

Formalização: Estruturar o conhecimento na linguagem escolhida.

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Ferramentas: Usar softwares específicos como Protégé (para ontologias), editores de regras, etc.

Implementação: Inserir o conhecimento em um sistema de gestão ou especialista.

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Verificação: Checar a consistência e a precisão do conhecimento codificado.

Validação: Confirmar que a base de conhecimento funciona conforme esperado no domínio específico.

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Atualização: Incluir novos dados e remover informações obsoletas.

Revisão Contínua: Avaliar periodicamente a base para garantir sua precisão e relevância.

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Lógica: Proposicional e de Predicados (ou Primeira Ordem)

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Lógica: Proposicional e de Predicados (ou Primeira Ordem)

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Sintaxe: Utiliza proposições simples que podem ser verdadeiras ou falsas, conectadas por operadores lógicos (e, ou, não, implica).

Exemplo: P→Q (Se P, então Q).

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Lógica de Predicados (ou Primeira Ordem)

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Lógica de Predicados (ou Primeira Ordem)

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Sintaxe: Inclui variáveis, quantificadores (∀ para todos, ∃ para existe), e relações entre variáveis.

Exemplo: ∀x(Gato(x)→Mamífero(x))(Todo gato é um mamífero).

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Fundamento Teórico: Fornece a base teórica para a formalização do raciocínio e da inferência.

Expressividade: Permite a representação clara e precisa de conhecimentos complexos.

Inferência: Habilita a derivação de novas informações a partir de fatos conhecidos, essencial para sistemas de raciocínio automatizado.

Verificação: Permite a verificação formal de sistemas, garantindo a correção lógica dos processos.

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O mecanismo de inferência é a parte de um sistema de IA responsável por derivar novas informações a partir do conhecimento existente. O mecanismo de inferência, juntamente com a base de conhecimento, permite a criação de sistemas inteligentes capazes de raciocinar sobre o conhecimento disponível e tomar decisões informadas.

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Deriva conclusões logicamente necessárias a partir de premissas conhecidas. Exemplo: Se sabemos que "Todos os homens são mortais" e "Sócrates é homem", então inferimos que "Sócrates é mortal".

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Generaliza a partir de exemplos específicos para regras gerais. Exemplo: Observando que "O sol nasceu todos os dias até agora", inferimos que "O sol nascerá amanhã".

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Propõe a melhor explicação possível para um conjunto de observações. Exemplo: Se vemos uma mancha de óleo sob o carro, podemos inferir que "O carro está vazando óleo".

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Utilizam regras do tipo "se-então" para inferir novas informações. Exemplo: Se Temperatura > 100°C, então Estado = Gás.

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Utilizam grafos probabilísticos (como redes bayesianas) para fazer inferências com base em probabilidades. Exemplo: Dado um conjunto de sintomas, calcular a probabilidade de diferentes doenças.