Sistemas Especialistas

Sistemas Capazes de Aprender

É uma parte da inteligencia artificial conhecida tambem como aprendizado de sitemas, ou seja, uma combinação de software e hardware que permite ao computador mudar seu funcionamento ou suas reacões a situações de acordo com a resposta que recebe. (livro)
Exemplo de aprendizado de sistema: Estamos interessados nos chamados Sistemas de Aprendizagem (SA), que são aqueles capazes de interagir com o seu meio-ambiente e, através dessa interação, extrair um modelo que pode ser utilizado para melhorar o seu desempenho.

O aprendizado pode ser supervisionado, quando existe algum tipo de informação a priori (ou a posteriori) sobre as relações causa-efeito entre as ações do sistema (saída) e o estado do ambiente (entrada). Num sistema de aprendizado supervisionado por um instrutor, existe um conjunto de treinamento contendo pares de estados do ambiente e ações correspondentes, fornecidos pelo instrutor. Num sistema supervisionado por um crítico, existe apenas um sinal correspondente ao resultado, positivo ou negativo, de uma ação realizada (no passado). Além disso, o aprendizado pode ser não-supervisionado, se ele ocorrer apenas das observações dos estados do ambiente, sem conhecimento a priori.
Os softwares capazes de aprender exigem feedbacks de suas ações ou decisoes. É preciso indicar se o resultado foi indesejavel (vencer uma partida) ou (perder uma partida. A resposta é, então, usada para alterar o que o sistema realizará no futuro. (livro)

Ferramentas de Explanação

É uma parte importante do sitema especialista que permite ao usuario ou tomador de decisões compreender como o sitema especialista chegou a determinadas conclusões ou resultados. Um sistema especialista médico por exemplo, pode ter concluido que um paciente apresente um defeito na vavula cardiaca com bases em certos sintomas e em resultados de testes no paciente. A ferramenta de explanação permite que o médico conheça a logica ou a razão do diagnostico realizado pelo