2. revisão de literatura



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2. REVISÃO DE LITERATURA
“ A tecnologia é o ponto central de uma revolução que tem como aliados a rede mundial, os softwares e os computadores. A tecnologia da informação e da comunicação derrubam as fronteiras entre países, criando novas oportunidades de mercado e trazendo, atrelada a si, uma maior concorrência.” (Rezende 2003. Pg 04 )

Na era do conhecimento, que é a era em que vivemos, o nível de capacitação do indivíduo e da empresa é o fator determinante de sua sobrevivência. A velocidade das mudanças promove rápida obsolência das tecnologias, gerando necessidades de novos mecanismos que facilitem o acesso ao conhecimento. As pessoas precisam se atualizar permanentemente para não se tornarem inabilitadas e poderem continuar competindo no mercado, atendendo o mercado cada vez mais exigente em conhecimentos especializados.

Os avanços em hardware e software permitem que os computadores tenham aplicações em áreas pouco convencionais como no caso dos Sistemas Inteligentes. Esses (SIs) são sistemas que utilizam a tecnologia da informação para manipular conhecimentos especializados.

Conforme afirma Rezende (2003, pg 04), o comportamento e os atributos de um SI é bem diferente dos sistemas tradicionais. Aplicações tradicionais como bases de dados, programas gráficos, programas de cálculos e processadores de textos são ferramentas que utilizam abordagens manuais para resolver tarefas. Já os SIs podem manipular símbolos que representam entidades do mundo real, eles são capazes de trabalhar eficazmente com o conhecimento.

Para uma melhor compreensão destes princípios é necessários fazer uma distinção dos princípios: dado, informação e conhecimento.

Dado:


Define-se dado como uma seqüência de símbolos quantificados ou quantificáveis. Portanto, um texto é um dado. De fato, as letras são símbolos quantificados, já que o alfabeto por si só constitui uma base numérica. Também são dados imagens, sons e animação, pois todos podem ser quantificados a ponto de alguém que entra em contato com eles ter eventualmente dificuldade de distinguir a sua reprodução, a partir da representação quantificada, com o original. É muito importante notar-se que qualquer texto constitui um dado ou uma seqüência de dados, mesmo que não possa ser entendido pelo leitor. Como são símbolos quantificáveis, dados podem obviamente ser armazenados em um computador e processados por ele. Em suma, um dado é necessariamente uma entidade matemática e, desta forma, puramente sintática. Isto significa que os dados podem ser totalmente descritos através de representações formais, estruturais. Dentro de um computador, trechos de um texto podem ser ligados virtualmente a outros trechos, por meio de contigüidade física ou por ponteiros, isto é, endereços da unidade de armazenamento sendo utilizada. Ponteiros podem fazer a ligação de um ponto de um texto a uma representação quantificada de uma figura, de um som, etc.

Informação :

Informação é uma abstração informal que representa algo significativo para alguém através de textos, imagens, sons ou animação. Note que isto não é uma definição - isto é uma caracterização, porque "algo", "significativo" e "alguém" não estão bem definidos; assumimos aqui um entendimento intuitivo desses termos. Por exemplo, a frase "Paris é uma cidade fascinante" é um exemplo de informação - desde que seja lida ou ouvida por alguém, desde que "Paris" signifique a capital da França e "fascinante" tenha a qualidade usual e intuitiva associada com aquela palavra (Setzer 99, pg3).

Não é possível processar informação diretamente em um computador. Para isso é necessário reduzi-la a dados. No nosso caso, "fascinante" teria que ser quantificado, usando-se por exemplo uma escala de zero a quatro. Mas então, a nosso ver, isto não seria mais informação. A representação da informação pode eventualmente ser feita por meio de dados. Nesse caso, pode ser armazenada em um computador. Mas, atenção, o que é armazenado na máquina não é a informação, mas a sua representação em forma de dados. Essa representação pode ser transformada pela máquina - como na formatação de um texto - mas não o seu significado, já que este depende de quem está entrando em contato com a informação.

Uma distinção fundamental entre dado e informação é que o primeiro é puramente sintático e o segundo contém necessariamente semântica. É interessante notar que é impossível introduzir semântica em um computador, porque a máquina mesma é puramente sintática (assim como a totalidade da matemática). Se examinássemos, por exemplo, o campo da assim chamada "semântica formal" das "linguagens" de programação, notaríamos que, de fato, trata-se apenas de sintaxe expressa através de uma teoria axiomática ou de associações matemáticas de seus elementos com operações realizadas por um computador (eventualmente abstrato).

Conhecimento:

Conhecimento é uma abstração interior, pessoal, de alguma coisa que foi experimentada por alguém. No mesmo exemplo, alguém tem algum conhecimento de Paris somente se a visitou. Nesse sentido, o conhecimento não pode ser descrito inteiramente - de outro modo seria apenas dado (se descrito formalmente e não tivesse significado) ou informação (se descrito informalmente e tivesse significado). Também não depende apenas de uma interpretação pessoal, como a informação, pois requer uma vivência do objeto do conhecimento. Assim, quando falamos sobre conhecimento, estamos no âmbito puramente subjetivo do homem ou do animal. Parte da diferença entre ambos reside no fato de um ser humano poder estar consciente de seu próprio conhecimento, sendo capaz de descrevê-lo parcial e conceitualmente em termos de informação, por exemplo, através da frase "eu visitei Paris, logo eu a conheço.

Nessa caracterização, os dados que representam uma informação podem ser armazenados em um computador, mas a informação não pode ser processada quanto a seu significado, pois depende de quem a recebe. O conhecimento, contudo, não pode nem ser inserido em um computador por meio de uma representação, pois senão foi reduzido a uma informação. Assim, neste sentido, é absolutamente equivocado falar-se de uma "base de conhecimento" em um computador. No máximo, podemos ter uma "base de informação", mas se é possível processá-la no computador e transformá-la em seu conteúdo, e não apenas na forma, o que nós temos de fato é uma tradicional "base de dados".


Associamos informação à semântica. Conhecimento está associado com pragmática, isto é, relaciona-se com alguma coisa existente no "mundo real" do qual temos uma experiência direta. (Setzer 99, pg 4).
2.2 INTELIGÊNCIA INVISÍVEL
São, para Sabbatini, os sistemas baseados em IA que são colocados em um aparelho, máquina ou função, e que desempenham suas atividades de forma contínua e transparente (o usuário nem sabe que o programa está lá). Por exemplo, já existem desfibriladores que sabem decidir, pela análise de alguns segundos do eletrocardiograma do paciente, se a cardioversão é necessária ou não. Estão sendo usados a bordo de aviões, como equipamento padrão, pois não precisam mais de um médico para serem operados.

Esta inteligência invisível tende a ser cada vez mais comum, principalmente nos equipamentos biomédicos de última geração. Essa tendência é preocupante, no entanto, pois o potencial para falhas letais para o paciente é grande. O controle e a responsabilidade não estão mais na mão dos médicos. Por outro lado, a inteligência invisível tem inegáveis benefícios em muitas situações. Os programas costumam acertar mais do que o ser humano em situações onde se exige velocidade de decisão e avaliação simultânea e precisa de dezenas de variáveis.


2.3 PROVA DE TURING
A inteligência artificial surge como elo de ligação para toda e qualquer ciência, porque com o grande avanço tecnológico que acontece dentro do contexto mundial, e poderá colaborar para o desenvolvimento deste processo. Porém, esta ciência teve sua história, através de Alan Turing, que no chamado Teste de Turing, um humano e um computador são colocados em compartimentos separados e interligados com um propósito de se comunicar.

Atualmente, o trabalho de programar um computador para passar na prova é considerável. O computador conforme Mesquita (2002), deve ser capaz de executar os seguintes passos para obter sucesso:



  • Processar uma linguagem natural;

  • Representar o conhecimento;

  • Raciocinar automaticamente;

  • Auto-aprendizagem da máquina.

Para aprovar a prova total de Turing, é necessário que o computador esteja dotada de:

  • Visão;

  • Robótica.

Sem esses critérios, um computador não pode ser considerado Inteligente.
2.4 HISTÓRIA DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Nos anos 50, conforme Fernandes (2001), quando se conseguiu realizar um sistema que teve certo sucesso, chamou-se Perceptron de Rossenblatt. Este era um sistema visual de reconhecimento de padrões no qual se juntaram esforços para que se pudessem resolver uma grande variedade de problemas, mas estes esforços se dissolveram em seguida.

Foi nos anos 60, segundo o autor, quando Alan Newell e Herbert Simon, que trabalhando a demonstração de teoremas e o xadrez por computador conseguem criar um programa chamado GPS (General Problem Solver, Solucionador Geral de Problemas). Este era um sistema no que, o usuário definia um meio em função de uma série de objetos e os operadores que se podiam aplicar sobre eles. Este programa era capaz de trabalhar com as torres de Hanoi, bem como com criptoaritmética e outros problemas similares, operando, com microcosmos formalizados que representavam os parâmetros dentro dos quais se podiam resolver problemas. O que o GPS não podia fazer era resolver problemas nem do mundo real, nem médicos, nem tomar decisões importantes. O GPS manejava regras heurísticas (aprender a partir de suas próprias descobertas) que a conduziam até o destino desejado mediante o método da tentativa e erro. Nos anos 70, uma equipe de pesquisadores, dirigido por Edward Feigenbaum começou a elaborar um projeto para resolver problemas da vida cotidiana ou que se centrasse, ao menos, em problemas mais concretos. Foi assim que surgiu o Sistema Especialista.

O primeiro sistema especialista foi o denominado Dendral, um intérprete de espectrograma de massa construído em 1967, mas o mais influente resultaria ser o Mycin de Edward Shortliffe em Stanford em 1974. O Mycin era capaz de diagnosticar alterações no sangue e receitar a correspondente medicação. Seu objetivo era prover conselho a respeito de diagnóstico e terapia de doenças infecciosas. Este tipo de aconselhamento era muito útil, pois nem sempre o médico responsável era um especialista em infecções, principalmente em ambiente hospitalar. Os sistemas naquela época foram utilizados em hospitais (como o Puff, variante de Mycin de uso comum no Pacific Medical Center de São Francisco).
2.5 AGENTES INTELIGENTES
Um agente é tudo aquilo que pode considerar-se que percebe seu ambiente mediante sensores e que responde ou atua em tal ambiente por meio de receptores. Os agentes humanos têm olhos, ouvidos e outros órgãos que lhe servem de sensores, bem como mãos, pernas, boca e outras partes de seu corpo que lhe servem de receptores. No caso de agentes robóticos, os sensores são substituídos por câmeras infravermelhas e os receptores são substituídos por motores. No caso de um agente de software, suas percepções e ações vêm ser a corrente de bits codificados.

Agente racional: É aquele que faz o correto, o correto se afirmará que é que o agente tenha o melhor desempenho. O termo de medição de desempenho se aplica em como é o critério que serve para definir que tão bem foi um agente. Visto que, não existe uma medida fixa que se possa aplicar por igual a todos os agentes porque suas respostas vão ser subjetivas, então uma verdadeira medição de desempenho pode ser realizada por observadores externos.



2.6 ESTRUTURAS BÁSICAS DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

A inteligência Artificial é formada pelas seguintes estruturas, segundo Santana (2003):

1- Cálculo Seqüencial – que decorre em última análise, da lógica clássica, utilizando ao máximo o caráter recorrente das contas, dos sistemas especialistas que copiam o comportamento humano, para compor letras e espaços para formar sentenças e distribuí-las na área retangular das páginas ou nas colunas de diagramação, competindo com imagens que se estendem, nas dimensões pretendidas

2- Redes neurais artificiais – que se desenvolveram para reconhecer padrões e diagnosticar tumores, denunciar pessoas quando vêem, ainda que envelheçam, mudem de penteado ou barba. Estabelece enfim semelhanças entre coisas não idênticas, com capacidade de aprender, quer por tutoria, quer com a experiência.

3- A lógica difusa, inventada na década de 1960 por Lufti, capaz de dar conta da natureza vaga das palavras em línguas naturais, por exemplo, de que alguém de 7 anos é tipicamente criança e alguém de 16 não é tanto, embora seja um pouco.

4- Algoritmos genéticos – que imitam as leis de Mendel e a Teoria de Darwin, cruzando seqüências aproximadas para quando não houver condições de obter de saída um cálculo exato, selecionar, entre os que mais se encaixam no que se pretende.

Muitos pesquisadores acreditam que a Inteligência Artificial é uma tecnologia chave para o software do futuro. Porém, para Santana (2003), as suas pesquisas estão relacionadas com áreas de aplicação que envolvam o raciocínio humano, tentando imitá-lo e realizando inferências. Estas áreas de aplicação que geralmente são incluídas nas definições de IA incluem:


  • Sistemas especialistas ou sistemas baseados em conhecimento;

  • Sistemas inteligentes/aprendizagem

  • Compreensão /tradução de linguagem natural

  • Compreensão/geração de voz

  • Análise de imagem e cena em tempo real

  • Programação automática.

2.7 ANÁLISE HEURÌSTICA
Heurística, segundo Carabajo (2001), são algoritmos que não buscam diretamente a otimização pura, mas geram soluções aceitáveis (boas soluções). São utilizadas por serem computacionalmente mais eficientes e/ou fáceis de serem implementadas.

Entretanto, em alguns casos, elas podem não ser muito precisas ou previsíveis. Mais ainda, elas ocasionalmente incorrem em falhas, devido à escalabilidade do problema e/ou hipóteses errôneas que estejam sendo consideradas. Se um problema é resolvido repetitivamente e os parâmetros se alteram constantemente, as chances de falha de uma heurística são consideravelmente maiores. Outra característica de um algoritmo heurístico é o de que ele sempre gera uma resposta para o problema, mas algumas vezes essas soluções não são muito boas.

Basicamente, a análise heurística é feita por um grupo de peritos em usabilidade que analisam e avaliam cada elemento de um interface segundo uma lista de princípios básicos de usabilidade. Este método poupa tempo e dinheiro porque é rápido e com um pequeno grupo de utilizadores experientes consegue-se detectar um grande número de falhas ao nível da usabilidade de um sistema.
2.10 SISTEMAS BASEADOS EM REGRAS
Sistemas baseados em regras para Bittencourt, consistem de um processo controlado por um conjunto fixo de centenas ou mesmo milhares de regras. De fato, sistemas baseados em regras compreendem sistemas heurísticos. Geralmente geram boas soluções, entretanto existem casos nos quais as regras demonstram uma performance ruim. Atualmente, esse tipo de tecnologia é mais utilizada em sistemas de alarme e sistemas de correlação de informações e filtragem de dados.

Existe um caso no qual sistemas baseados em regras sempre atingem uma otimização real. Se tiver sido provado que as regras utilizadas sempre gerem uma solução ótima, para qualquer estado do processo, o sistema pode ser enquadrado dentro dos níveis de otimização real. Infelizmente, essas provas normalmente transformam-se em problemas mais complexos que a aplicação original, inviabilizando essa conclusão. Tipicamente o maior problema associado aos sistemas baseados em regras é o da formulação correta e consistente das regras a serem aplicadas.



2.12.3 A Interface Com O Usuário
A Interface com o usuário final, para Mendes (1997) é, talvez, o elemento em que os desenvolvedores de sistemas especialistas dedicam mais tempo projetando e implementando. Os procedimentos heurísticos são informais. Um problema submetido a um sistema especialista é endereçado por estratégias de busca. O sistema sempre retém elementos de memória que permitam o encaixe e o desencadeamento com outra estratégia, sempre marcando o caminho percorrido. Para que isto ocorra, é necessário que a interface com o usuário seja bastante flexível. Assim, a interação entre sistema especialista e usuário conduz um processo de navegação, eficiente, na base de conhecimento, durante o processamento das heurísticas.

A interface com o usuário flexível permite que o usuário descreva o problema ou os objetivos que deseja alcançar. Permite, ainda, que usuário e sistema adotem um modelo estruturado de consultas. Isto facilita o processo de recuperação do caminho percorrido pelo sistema em tentativas de solucionar o problema. Este caminho, denominado trace é muito importante, pois é a base de pesquisa para o desenvolvimento do processo de explanação segundo Mendes (1997).

O processo de explanação, para Mendes (1997), consiste na explicação, quando requerida pelo usuário, sobre o (porquê) e o (como) que o sistema chegou a determinada conclusão, rumo à solução do problema analisado. Neste momento, o sistema realiza um processo inverso de busca, percorrendo as trilhas utilizadas e marcadas durante a sessão de consulta e apresentando todos os argumentos que o levaram à solução apresentada.

Este processo é muito importante e proporciona ao usuário subsídios para julgar se adota ou não a solução apresentada pelo sistema especialista. Ainda, pode-se considerar o processo de explanação como importante instrumento que poderá ser utilizado para o treinamento do usuário, uma vez que apresenta conceitos teóricos e aplicações práticas.

A interface com o usuário pode assumir formas variadas, dependendo de como foi implementado o sistema especialista. De qualquer forma, a interface com o usuário procura tornar o uso de qualquer sistema fácil e agradável, para a maioria dos usuários.

 

2.14 LINGUAGEM NATURAL


A compreensão da Linguagem Natural é um problema muito complexo, que envolve, entre outros aspectos, segundo Mendes (1997), os seguintes:

  • reconhecimento do significado da mensagem;

  • mapeamento da mensagem em um modelo adequado, a partir do valor semântico das palavras, estrutura sintática da frase e do conhecimento sobre o ambiente;

  • eliminação de ruídos.

No caso de comunicação oral, a contribuição da entonação da voz, para o entendimento da mensagem, torna o problema da utilização de linguagem natural em sistemas especialistas ainda mais complexo.

Considerando situações mais restritivas, podemos amenizar o nível de complexidade, que envolve a utilização de linguagem natural, tornando a solução do problema mais viável e menos custosa. Por exemplo, podemos nos restringir à compreensão da linguagem natural escrita, colocando a mensagem de forma que não haja perda de conteúdo pelo fato de a mensagem ser escrita. Outro fator a ser considerado é a redução do contexto de forma que o volume de conhecimento a ser considerado não adquira proporções astronômicas. Com estes cuidados, reduzimos o problema a um processo de mapeamento da mensagem em um modelo conceitual adequado, utilizando o valor semântico das palavras, a estrutura sintática da frase e o conhecimento armazenado, na base de conhecimento do sistema. Ainda estaremos considerando que a capacidade de compreensão tenha uma abrangência bem delimitada, como por exemplo, um software que responde a perguntas relativas a dados contidos em uma base, conforme afirma Mendes (1997).


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