Portfólio de Inteligência Artificial

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AGENTE RACIONAL

Para McCarthy & Hayes, Newell segue o princípio da racionalidade dada uma sequência perceptiva, o agente escolhe, segundo os seus conhecimentos, as ações que satisfazem melhor o seu objetivo. Portanto:

Racional NÃO É onisciente;

Racional NÃO É clarividente;

Racional NÃO É necessariamente bem sucedido;

Existem limitações de: Sensores. Atuadores.

Raciocinador (conhecimento, tempo, etc.).

Agir para obter mais dados perceptivos é racional.

PROPRIEDADES DOS AGENTES

As propriedades dos agentes segundo Wooldridge e Jennings devem apresentar

Autonomia: agentes que operam sem a mediação de humanos ou outros, e possuem algum tipo de controlo sobre as suas ações e estado interno; Pró Atividade: agentes que não se limitam a agir em resposta ao seu ambiente. Eles são capazes de tomar a iniciativa e exibir comportamento direcionado por objetivos.

Reatividade: agentes que têm a percepção do seu ambiente e respondem rapidamente às alterações que nele ocorrem;

Habilidade Social: agentes que são capazes de interagir com outros agentes (e possivelmente com humanos) através de uma dada linguagem decomunicação de agentes.

Existem também outras propriedades desejáveis como, por exemplo:

Mobilidade. Capacidade de um agente se movimentar de um local para outro. Usualmente esta capacidade é mencionada no contexto de agentes de software e como tal a movimentação verifica-se no interior de uma rede de computadores.

As aplicações dos agentes inteligentes

Os agentes inteligentes podem ser utilizados pela empresa em muitas áreas, incluindo:

- e-Reputação

- Gestão de riscos

- Inteligência territorial

- Lançamento de produtos

- Inteligência competitiva

- Monitoramento de líderes de opinião e de lobby

- Acompanhamento das tendências

Por exemplo, em bancos, empresas de viagens ou companhias aéreas estão sendo usados agentes inteligentes para completar formulários on-line no lugar do cliente. Objetivo: testar inúmeras combinações para monitorar os preços.

Um agente inteligente também pode proporcionar uma solução para a detecção de vulnerabilidades e falhas de funcionamento oriundas de uma, ou várias máquinas. Ao analisar uma grande quantidade de informações sobre um determinado período.

A definição do agente requer um certo conhecimento em informática. Os provedores de soluções geralmente incluem treinamentos para a venda de seus produtos.

2) Faça um resumo sobre Sistemas especialistas: definição, arquitetura, exemplos. Incluir um exemplo implementado usando o EXSinta .

Resumo de Sistemas Especialistas

São softwares que gravam e manuseiam o conhecimento que normalmente são feitos por um perito humano, dentro de um domínio específico. São utilizados para dar suporte a diagnósticos médicos, aconselhamentos financeiros, recomendações diversas, resoluções de problemas específicos, entre outros...

O sistema recebe a informação sobre a característica do problema e consulta o seu banco de representação do conhecimento e decide qual o melhor caminho para a resolução do problema.

As vantagens de um Sistema Especialista são:

O aumento da disponibilidade.

Redução de custo.

Especialidade constante (ao contrário de humanos que podem ter vários contratempos que podem o afastar do trabalho).

Esclarecimento: um sistema especialista pode fornecer detalhes sobre ocaminho que processou para levar à resolução do problema.

Confiabilidade: sem os vários problemas que um ser humano pode ter para contribuir num possível erro de conclusão, torna-se um sistema especialista bem mais seguro em qualquer diagnóstico.

Rapidez nas respostas, informações completas e isenção de situações emocionais indesejadas de um ser humano.

A arquitetura de um sistema especialista consiste em uma base de informações, que contenha todo o conhecimento relevante sobre o assunto e um conjunto de métodos para a manipulação desses conhecimentos (mecanismos de inferência).

O Expert SINTA

É uma ferramenta computacional que utiliza técnicas de

Inteligência Artificial para geração automática de sistemas especialistas. Criada pelo Grupo SINTA (Sistemas Inteligentes Aplicados) do Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) da Universidade Federal do Ceará, esta ferramenta utiliza um modelo de representação do conhecimento baseado em regras de produção e probabilidades, tendo como objetivo principal simplificar o trabalho de implementação de sistemas especialistas através do uso de uma máquina de inferência compartilhada, da construção automática de telas e menus, do tratamento probabilístico das regras de produção e da utilização de explicações sensíveis ao contexto da base de conhecimento modelada. Um sistema especialista baseado em tal tipo de modelo é bastante útil em problemas de classificação. O usuárioresponde a uma sequência de menus, e o sistema se encarregará de fornecer respostas que se encaixem no quadro apontado pelo usuário. Como exemplos, temos sistemas de diagnósticos médicos e configuração de redes de computadores.

O Expert Sinta já possui uma máquina de inferência na própria ferramenta, o que faz que nos preocupemos apenas com a representação do conhecimento, cabendo a ele interpretá-lo e executá-lo.

Entre outras características inerentes ao Expert SINTA, temos:

•utilização do encadeamento para trás (backward chaining); •utilização de fatores de confiança;

•ferramentas de depuração;

•possibilidade de incluir ajudas on-line para cada base.

Exemplo