SE: Sistemas Especialistas

São programas constituídos por uma série de regras que analisam informações sobre uma classe específica de problema.

Um sistema especialista é uma forma de sistema baseado no conhecimento especialmente projetado para emular a especialização humana de algum domínio específico. Um SE irá possuir uma base de conhecimento formada de fatos e regras sobre o domínio, tal como um especialista humano faria, e devem ser capazes de oferecer sugestões e conselhos aos usuários.

Os sistemas especialistas trabalham com problemas cada vez mais difíceis, assim eles necessitam usar todas as técnicas disponíveis de Inteligência Artificial.

O problema pode ser decomposto em um conjunto (ou quase isto) de subproblemas independentes, menores e mais fáceis?

- Decomponíveis;

- Não-decomponíveis.

• Certos passo em direção à solução podem ser ignorados ou pelo menos desfeitos caso fique provado que são imprudentes?

- Ignoráveis: as etapas para a solução podem ser ignoradas. Exemplo: demonstração de teoremas;

- Recuperáveis: as etapas para a solução podem ser desfeitas. Exemplo: quebra-cabeça de 8;

- Irrecuperáveis: as etapas para a solução não podem ser desfeitas. Exemplo: xadrez.

• A recuperabilidade de um problema tem papel importante na determinação da complexidade da estrutura de controle necessária para a solução do problema.

- Ignoráveis: estrutura de controle simples que nunca retrocede;

- Recuperáveis: estrutura de controle ligeiramente mais complicada (utilizará o retrocesso com uma estrutura de pilha na qual as decisões de pilha na qual as decisões são gravadas se precisarem ser desfeitas mais tarde), que às vezes comete erros;

- Irrecuperáveis: sistema que depende muito esforço para tomar decisões (sistema de planejamento no qual toda uma seqüência de passos é analisada de antemão, para descobrir onde levará, antes do primeiro passo ser realmente tomado), já que são definitivas.

• O universo do problema é previsível?

- Com resultado certo: podemos usar planejamento para gerar uma seqüência de operadores que certamente levará a uma solução. Exemplo: quebra-cabeça de 8;

- Com resultado incerto: podemos usar planejamento para, na melhor das hipóteses, gerar uma seqüência de operadores com boas chances de levar a uma solução. Exemplo: bridge, truco, canastra. Para solucionar problemas desse tipo precisamos permitir que um processo de revisão de planos ocorra durante a execução do plano e que seja fornecida a realimentação necessária.

• Uma boa solução para o problema pode ser considerada óbvia sem haver comparação com todas as soluções possíveis?

- Aceitam qualquer caminho: podem ser solucionados em tempo razoável através do uso de heurísticas que sugerem bons caminhos a serem explorados. Exemplo: lógica de predicados para saber se Marcos ainda vive;

- Só aceitam o melhor caminho: não existe a possibilidade de usarmos qualquer heurística que possa prever a melhor solução, portanto, será realizada uma busca mais exaustiva. Exemplo: problema do Caixeiro Viajante, encontrar a rota mais curta.

• A solução desejada é um estado do mundo ou um caminho pra um estado?

- A solução é um estado do mundo. Exemplo: a compreensão da linguagem natural;

- A solução é um caminho para um estado. Exemplo: o problema das jarras d'água.

• Há necessidade absoluta de grande quantidade de conhecimento para resolver o problema, ou o conhecimento é importante apenas para limitar a busca?

- Muito conhecimento é importante apenas para restringir a busca. Exemplo: xadrez.

- Muito conhecimento é necessário até mesmo para que se possa reconhecer uma solução. Exemplo: folhar jornais diários para decidir qual deles apoia o governo e qual apoia a oposição nas próximas eleições.

• Um computador que simplesmente receba o problema tem condições de retornar a solução, ou esta exige a interação entre o computador e a pessoa?

- Solitário: o computador recebe a descrição de um problema e produz uma resposta sem nenhuma comunicação imediata e sem pedir nenhuma explicação sobre o processo de raciocínio.

  Exemplo: demonstrar um teorema;

- Conversacional: existe comunicação intermediária entre uma pessoa e o computador, para proporcionar assistência adicional ao computador ou para proporcionar informações adicionais ao usuário, ou ambos.

 Exemplo: produzir um diagnóstico médico.

OBJETIVOS

O objetivo do sistema especialista é bastante restrito, considerando o objetivo dos modelos psicológicos: os SE's são conhecidos para reproduzir o comportamento de especialistas humanos na resolução de problemas do mundo real, mas o domínio destes problemas é altamente restrito.

APLICAÇÃO

Se por um lado sistemas especialistas se destacaram na pesquisa em IA por achar aplicação prática no mundo real, por outro lado essa aplicação tem sido restrita. Sistemas especialistas são notoriamente limitados no domínio do conhecimento - um exemplo interessante e divertido é aquele onde um pesquisador de IA utilizou o sistema especialista de "doença de pele" para diagnosticar sarampo em seu carro enferrujado - e portanto propenso a cometer erros que um especialista humano facilmente detectaria.