Sistema de solução de problemas cooperativos : um estudo de caso / Cooperative problems solving system: a case of study

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Os avanços tecnológicos da última década tem feito dos computadores um elemento de contribuição essencial para os processos de solução de problemas e de tomada de decisão cooperativos. Hoje, alem do interesse mantido nos sistemas de solução de problemas, cujo raciocínio a baseado no processo de decisão de um único individuo (conhecidos por SE's), o esforço das pesquisas, em Inteligência Artificial, esta centrado no sentido de conceber sistemas que permitam a interação cooperativa entre diversos indivíduos participantes do processo, sejam esses humanos ou sistemas computacionais. A solução de problemas cooperativos, dentro do escopo geral da Inteligência Artificial (IA), é assunto analisado sob dois aspectos diferentes. O primeiro, mais antigo, identifica, como agentes de um dialogo, o sistema computacional e o seu usuário, onde pesquisas estão centradas no estudo da interação homem-máquina. Os esforços desta área de pesquisa tem sido no sentido de conceber, aos sistemas, capacidades de comunicação muito mais ricas do que aquelas oferecidas por sistemas de solução de problemas tradicionais, isto é, permitir aos sistemas compartilhar a solução de um problema, tomando o usuário um agente muito mais ativo e participativo. O segundo aspecto situa-se na área de Inteligência Artificial Distribuída (IAD), uma nova concepção de IA que acompanha o avanço da tecnologia de desenvolvimento de maquinas paralelas e a difusão, em larga escala, de sistemas computacionais distribuídos. Seus esforços são no sentido de conceber sistemas compostos de múltiplos sub-sistemas, capazes de resolver problemas complexos autonomamente. de forma cooperativa. Este trabalho se insere no contexto da interação homem-máquina. São apresentados métodos e estratégias para o fornecimento de capacidades cooperativas ao sistema. A descrição de uma arquitetura para Sistemas Especialistas (SE), baseada em raciocínio meta-nível, é apresentada com o intuito de enriquecer as capacidades de explanação e aquisição de conhecimentos desses sistemas. Consideramos que as ferramentas de explanação e aquisição de conhecimentos são fundamentais para a construção de diálogos cooperativos entre o sistema e o usuário. A ferramenta de explanação é o componente do SE responsável pela geração de justificativas sobre as conclusões do sistema. Ela permite ao sistema tornar explicito o seu raciocínio, fornecendo capacidades de argumentação sobre a validade de suas conclusões. O sistema, através desta ferramenta, tem condições de explicar suas ações, conclusões. escolhas e perguntas feitas ao usuário, permitindo, dessa forma, ao próprio usuário. através de um diálogo cooperativo. comparar seus conhecimentos e estratégias. concordando ou discordando do sistema. A ferramenta de aquisição de conhecimento. outro modulo importante num processo cooperativo, permite ao sistema aprender incrementalmente, através da aquisição de novos conhecimentos, bem como da reestruturação de alguns conhecimentos ou regras com falhas. Analisa-se um problema real, cuja solução e concebida através da interação homem-máquina. embora, intuitivamente, seja apresentada uma abordagem multi-agente para o problema, no final deste trabalho, com o intuito de apontar a evolução que terá essa pesquisa. Como produto deste trabalho de pesquisa, desenvolveu-se, dentro do projeto Inteligência Artificial Distribuída do grupo de Inteligência Artificial do CPGCC da UFRGS. urn sistema denominado SETA. O sistema permite a criação de SE's dedicados a auxiliar o medico na prescrição farmacológica de qualquer grupo de patologia clinica. A representação do conhecimento aplicado foi desenvolvida com o intuito de facilitar a atividade de formulação de prescrições onde o conhecimento esta estruturado em níveis de representação que denotam os conhecimentos clínico e farmacológico separadamente. Cada SE, desenvolvido pelo SETA, permite oferecer justificativas claras ao usuário sobre a prescrição farmacológica indicada pelo sistema, através de explanações do tipo how. why e why not. Oferece, ainda, facilidades de aquisição de conhecimento, permitindo a modificação do conhecimento do sistema através de um modulo interativo, cuja interface foi construída no sentido de permitir uma comunicacc7o natural entre os agentes. ou seja. o sistema e o medico especialista. Resumindo, a interação cooperativa homem-máquina é concebida através das facilidades de explanação e aquisição de conhecimento, levando a incorporação explicita de meta-conhecimento ao sistema.

ASSUNTO(S)

inteligencia artificial distribuida artificial intelligence sistemas especialistas expert systems explanation techniques aquisicao : conhecimento knowledge acquisition techniques informática médica cooperative problem solving systems

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