Considerações Iniciais

Ao iniciar o estudo sobre agentes baseados em conhecimento, minhas expectativas são compreender como esses sistemas utilizam bases de conhecimento e processos de inferência lógica para tomar decisões inteligentes. Estou particularmente interessada em como essas tecnologias podem ser aplicadas para resolver problemas reais de forma eficiente e adaptativa, especialmente em contextos onde há incerteza ou informações incompletas.

Pelas aulas da matéria, entendi que agentes baseados em conhecimento funcionam como sistemas que armazenam informações em uma estrutura formal e utilizam regras lógicas para raciocinar e inferir novas conclusões. Conceitos como lógica proposicional, sintaxe, semântica e inferência foram apresentados como fundamentos essenciais para a implementação desses agentes. Também foi esclarecido como a lógica formal é aplicada para garantir que as decisões sejam racionais e consistentes.

Através de exemplos como o mundo do Wumpus, percebi que o uso de regras lógicas permite que um agente analise o ambiente, preveja consequências de ações e escolha os melhores caminhos para alcançar objetivos. Esse aprendizado despertou minha curiosidade sobre as limitações e desafios, como a escalabilidade do sistema e a necessidade de representação precisa do conhecimento.

Espero aprofundar meu entendimento sobre como projetar e implementar agentes baseados em conhecimento, explorando diferentes métodos de inferência e suas aplicações práticas. Meu objetivo é não apenas entender os conceitos teóricos, mas também desenvolver habilidades para aplicá-los em contextos práticos, como simulações e soluções para problemas do mundo real.

Agente baseado em conhecimento

Os agentes baseados em conhecimento desempenham um papel essencial na inteligência artificial (IA), utilizando uma base de conhecimento (Knowledge Base – KB) para tomar decisões racionais e fundamentadas. Eles são projetados para raciocinar sobre informações armazenadas e inferir novas conclusões, adaptando-se a diferentes cenários.

Os agentes baseados em conhecimento desempenham um papel essencial na inteligência artificial (IA), utilizando uma base de conhecimento (Knowledge Base – KB) para tomar decisões racionais e fundamentadas. Eles são projetados para raciocinar sobre informações armazenadas e inferir novas conclusões, adaptando-se a diferentes cenários. De acordo com Poole e Mackworth (2017), o uso de agentes baseados em conhecimento requer uma representação formal do conhecimento, que pode ser manipulada e consultada para gerar decisões.

Principais Conceitos de Agentes Baseados em Conhecimento

  • Base de Conhecimento (KB):
    • Conjunto de sentenças que representam fatos, axiomas e regras sobre o ambiente, conforme destacado por Russell e Norvig (2021).
    • Sentenças expressas em linguagens formais, como lógica proposicional ou lógica de predicados, como abordado por Poole e Mackworth (2017).
  • Operações Principais:
    • TELL: Adiciona novas sentenças à KB.
    • ASK: Consulta ou infere informações na KB.
  • Abordagens de Construção:
    • Declarativa: Inicia com uma KB vazia, sendo enriquecida progressivamente com sentenças declarativas, como sugerido por Soares (2024).
    • Procedural: Codifica diretamente os comportamentos desejados como instruções de programa.

Aplicações e Exemplos

Micromundo: Wumpus World

Um dos exemplos mais conhecidos de aplicação de agentes baseados em conhecimento é o Wumpus World, um modelo utilizado para exemplificar como os agentes interagem com o ambiente e tomam decisões com base nas informações que percebem. Nesse ambiente simulado:

  • O objetivo do agente é encontrar um tesouro, evitando cair em poços ou ser devorado pelo monstro Wumpus.
  • Informações perceptíveis pelo agente incluem:
    • Fedor: Indica proximidade do Wumpus, uma informação que pode ser armazenada na KB e consultada pelo agente ao tomar decisões, conforme discutido por Russell e Norvig (2021).
    • Brisa: Sinaliza a presença de um poço próximo.
    • Brilho: Aponta a localização do tesouro.
  • Atividades como "mover-se", "virar" e "pegar" o tesouro são realizadas com base nas inferências do agente.

Sistemas de Diagnóstico Médico

  • Agentes baseados em conhecimento podem identificar doenças a partir de sintomas, uma aplicação prática descrita por Poole e Mackworth (2017).
  • Exemplo: "Se febre alta e dor de cabeça, pode ser meningite".
  • O mecanismo de inferência permite gerar diagnósticos precisos e recomendações médicas.

Classificação de Qualidade do Ar

  • Agentes utilizam regras declarativas para avaliar níveis de poluentes, como apresentado por Russell e Norvig (2021).
  • Com base nos dados de poluição (como PM2.5), classificam a qualidade do ar em categorias como "Boa" ou "Perigosa".

Vantagens dos Agentes Lógicos

  • Flexibilidade: Adaptação a diferentes ambientes e cenários, permitindo que o agente tome decisões baseadas em dados variáveis, como apontado por Poole e Mackworth (2017).
  • Explicabilidade: Capacidade de justificar decisões com base na KB.
  • Inferência Dinâmica: Possibilidade de gerar novas informações em tempo real.

Desafios na Implementação

  • Complexidade Computacional: A inferência pode ser computacionalmente intensiva em KBs grandes, como discutido por Russell e Norvig (2021).
  • Manutenção da Consistência: Garantir que a base de conhecimento esteja livre de contradições.
  • Ambientes Parcialmente Observáveis: Nem sempre todas as informações do ambiente estão disponíveis, uma limitação destacada por Poole e Mackworth (2017).