Sistemas Inteligentes

Definição:

Sistemas inteligentes é um termo que descreve as diversas aplicações comerciais de inteligência artificial (AI). A inteligência artificial é um subcampo da ciência da computação. Ela gira em torno de duas idéias básicas: 1 - estudar os processos do pensamento humano; e 2- recriar esses processos por meio de máquinas, como computadores e robôs.

O objetivo final da IA é construir máquinas que imitem a inteligência humana. Um teste interessante para determinar se um computador apresenta comportamento inteligente foi elaborado por Alan Turing. De acordo com o teste de Turing, um computador só pode ser considerado "inteligente" quando um entrevistador humano conversando com um ser humano e um computador, ambos sem serem vistos, não consegue determinar qual é qual.

O valor potencial da IA pode ser mais bem entendido se a compararmos com a inteligência natural, mas também algumas limitações.

Os principais sistemas inteligentes são: sistemas especialistas, processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz, redes neurais artificiais e lógica difusa. Além disso, dois ou mais sistemas citados podem sem combinados para gerar um sistemas inteligente hibrido.

Sistemas Especialistas

Possuem conhecimento e experiência específicos na área problemática. Eles conhecem as soluções alternativas e as chances de sucesso de sucesso das soluções propostas. Ao mesmo tempo, podem calcular os custos em que a organização pode incorrer se o problema não for resolvido. As empresas solicitam o auxílio de especialista em assuntos como fusões  aquisições, estratégicas de propaganda e compra de equipamentos. Quanto mais não-estruturada for a situação, mais especializado e caro será o conselho.

Os sistemas Especialistas (SEs) são uma alternativa de imitar os especialistas humanos por meio da aplicação de metodologias de raciocínio ou conhecimento sobre uma área específica. Os sistemas especialistas podem apoiar os tomadores de decisões ou substituí-los completamente. São sistemas mais aplicados e comercializados bem-sucedidos.

A transferência de perícia de um especialista para um computador e, depois, para o usuário envolve quatro etapas:

- Aquisição do conhecimento: o conhecimento é adquirido de especialistas ou de fontes documentadas.

- Representação do conhecimento: o conhecimento adquirido é organizado na forma de regras ou quadros e armazenados eletronicamente em uma base de conhecimento.

- Inferência do conhecimento: computador é programado de modo a fazer interferências com base no conhecimento armazenado.

- Transferência do conhecimento: a perícia inferida é transferida para o usuário na forma de uma recomendação.

Os componentes dos sistemas especialistas

Os seguintes componentes estão presentes em um sistema especialista: base de conhecimento, mecanismo de inferência, interface com o usuário, quadro-negro e subsistemas de explicação.

Base de conhecimento: contém o conhecimento necessário para enterder, formular e resolver problemas. Inclui dois elementos básicos: Fatos como situação problemática, e regras que direcionam o uso do conhecimento para resolver problemas específicos em determinada área.

Mecanismo de interferência: é em essência, um programa de computador que fornece uma metodologia para racionar e formular conclusões.

Interface com o usuário: possibilita o diálogo do usuário com o computador, geralmente em um formato de perguntas e respostas.

Quadro negro: é uma área da memória reservada para a descrição de um problema atual, como especificado pelos dados de entrada, tipo um banco de dados.

Subsistemas de explicação: é sua habilidade de explicar es recomendações. Realiza a função em um subsistema chamado subsistema de explicação.

Aplicações, vantagens e limitações dos sistemas especialistas

Estão em uso em todos os tipos de organização. São particularmente úteis em 10 categorias genéricas.

Tem sido aplicada com sucesso em milhares de organizações para resolver problemas de pesquisa da aids até análise de solo em minas.

Devido a grande quantidade de habilidades e beneficios que eles oferecem nem sempre são diretos e eficazes, os sistemas como humanos, algumas vezes produzem recomendações incorretas.

Processamento de linguagem natural e tecnologias de voz

O processamento de linguagem natural se refere à comunicação com um computador no idioma nativo do usuário. Para enterder um pedido de informação em liguagem natural, o computador precisa ter conhecimento para analisar e depois interpretar a entrada.