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Imagine-se a formação de um especialista em medicina, que começa a construir o seu conhecimento durante anos, em uma escola, aprendendo a anatomia do corpo humano e como este funciona, além das doenças que o acometem. Este conhecimento é chamado “conhecimento genérico” da área, o conjunto de regras que abstrai a forma geral de funcionamento de qualquer corpo humano. Progressivamente, durante sua residência, é confrontado com diversos casos de pacientes e acompanha os tratamentos aplicados. Esses casos individualizados constituem o conhecimento específico da medicina, exemplificado através de cada tratamento médico aplicado com sucesso. O estudante está construindo, a partir deles, seu próprio banco de memórias. Espera-se que quanto mais casos ele tratar, mais exatos serão seus diagnósticos.[ABE 96] Sistemas especialistas são sistemas projetados para abarcar um domínio específico do conhecimento, como seu modelo do parágrafo anterior, o especialista humano. Os sistemas especialistas fazem parte do escopo deste trabalho porque, similarmente ao seu análogo humano, ao deparar-se com uma nova situação, compara os fatos com as informações já conhecidas da sua base de conhecimento, na tentativa de construir uma solução adequada ao novo problema. “Um sistema especialista, além de inferir conclusões, deve ter capacidade de aprender novos conhecimentos e, desse modo, melhorar seu desempenho de raciocínio e a qualidade de suas decisões.” [RIB 87, p. 12] Os sistemas especialistas tiveram suas bases nos estudos de Marvin Minsky e Roger Schank, inspirados em teorias clássicas de psicologia, fundamentadas no estudo da memória humana. Seus objetivos eram conceber novas formas de organização do conhecimento nas máquinas.[GAN 93] Um especialista, caso seu conhecimento prévio não seja suficiente, pode não encontrar uma solução para o problema. Pode, também pelo mesmo motivo, chegar a uma conclusão errada. No entanto este erro pode ser justificado em função dos fatos que encontrou e pelo conhecimento acumulado previamente. [RIB 87] Projetar um sistema especialista é mais viável que projetar um sistema que envolva o conhecimento de várias áreas. Em tal sistema, de ampla abrangência, representar os diversos conhecimentos necessários, criar regras de inferência e aprendizado a partir dessas bases múltiplas seria uma tarefa “hercúlea”. Assim para facilitar estas tarefas é necessário restringir o domínio de abrangência. Segundo Minsky [SAB 98], é mais fácil criar um computador para jogar xadrez do que criar uma empregada doméstica computadorizada, devido justamente a ampla gama de situações com que ela tem que lidar. Por usarem processos heurísticos na busca de uma solução, sistemas especialistas são indicados principalmente nos casos onde o problema não pode ser algoritmizado ou sua solução gere um processamento muito demorado, especialmente em extensas bases de conhecimento. Heurística é uma palavra de origem grega (heuriskein) que designa técnicas que ajudam na descoberta, ou seja, não são necessariamente provadas, mas que podem conduzir a uma solução mais rapidamente do que uma pesquisa exaustiva em toda a base de conhecimento. Métodos heurísticos não garantem soluções ótimas, ou mesmo que haja uma solução, mas freqüentemente chegam a resultados satisfatórios em um período de tempo razoável. [RIB 87] Jean-Gabriel Ganascia contribuiu com um exemplo bastante didático do que seria heurística: “ ... imaginemos um arqueólogo em busca de vestígios de civilizações passadas. Se for experiente[1], saberá, apenas com um relance, que este ou aquele vale ou esta ou aquela colina são propícios aos homens de determinada região, e portanto, que é preferível procurar em determinada direção do que noutra. Para uma máquina, tudo se passa como se ela tivesse que procurar às cegas tais vestígios. A máquina é capaz de reconhecer um fragmento de cerâmica depois de ter contato com ele, mas sendo cega, não seria capaz de orientar suas investigações no oceano de possibilidades. (...) é necessário fornecer-lhe uma intuição análoga àquela que dispõe o arqueólogo que escolhe os locais da es cavação.” [GAN 93, p. 43,44] A tabela abaixo apresenta, apresenta algumas possíveis vantagens de um sistema especialista sobre o especialista humano:
TABELAVantagens dos Sistema Especialista sobre o Especialista Humano sob o Enfoque do ConhecimentoFonte: Waterman, 86 apud [TEI 97] A próxima tabela enfoca as vantagens do especialista humano sobre o Sistema Especialista, no tocante a aquisição e administração do conhecimento:
TABELALimitações dos Sistemas EspecialistasFonte:
Waterman, 86 apud [TEI 97] Além disso, no especialista humano, a aquisição do conhecimento não é imediata, pelo contrário, é um processo sedimentário. Como o exemplo da formação do especialista em medicina, citado anteriormente, esse processo exige treinamento e acúmulo de experiências práticas, nas quais o especialista se defronta com problemas de sua área técnica e vai construindo suas heurísticas. Este tipo de conhecimento é raramente documentado, mas pode ser adquirido do especialista através do processo de aquisição do conhecimento. É importante pois, que este conhecimento que demorou anos para ser formado não se perca, mas seja transferido para o sistema especialista, podendo assim ser facilmente atualizado, incrementado ou manipulado. [Hart apud TEI 97] Por que algumas pessoas lembram corretamente o procedimento de preparar um prato de comida e outras não ? A resposta, obviamente, é que nem todas as pessoas têm os conhecimentos dos especialistas em arte culinária. Esta observação revela algo importante sobre memória: "usamos o que conhecemos para ajudar-nos a processar o que recebemos". Assim, espera-se que um especialista tenha categorizado suas experiências, de tal forma, que elas estarão facilmente disponíveis no processamento de novas experiências.[VER 95] De certa forma, todas as pessoas podem ser consideradas especialistas, pois categorizam suas memórias conforme prioridades próprias que interferirão no modo como compreendem o mundo à sua volta. |
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