A proposta do trabalho descrito detalhadamente neste texto é implementar um sistema inteligente, que seja capaz de auxiliar os seus usuários na tarefa de localizar e recuperar informações, dentro da rede Internet. Com o intuito de alcançar o objetivo proposto, construímos um sistema que oferece aos seus usuários duas formas distintas, porem integradas, de interfaces: língua natural e gráfica (baseada em menus, janelas etc.). Adicionalmente, a pesquisa das informações é realizada de maneira inteligente, ou seja, baseando-se no conhecimento gerenciado pelo sistema, o qual é construído e estruturado dinamicamente pelo próprio usuário. Em linhas gerais, o presente trabalho está estruturado logicamente em quatro partes, a saber: 1. Estudo introdutório dos mais difundidos sistemas de pesquisa e recuperação de informações, hoje existentes dentro da Internet. Com o crescimento desta rede, aumentaram enormemente a quantidade e a variedade das informações por ela mantidas, e disponibilizadas aos seus usuários. Concomitantemente, diversificaram-se os sistemas que permitem o acesso a este conjunto de informações, distribuídas em centenas de servidores por todo o mundo. Nesse sentido, com o intuito de situar e informar o leitor a respeito do tema, discutimos detidamente os sistemas Archie, gopher, WAIS e WWW; 2. Estudo introdutório a respeito da Discourse Representation Theory (DRT). Em linhas gerais, a DRT é um formalismo para a representação do discurso que faz use de modelos para a avaliação semântica das estruturas geradas, que o representam. Por se tratar de um estudo introdutório, neste trabalho discutiremos tão somente os aspectos relativos a representação do discurso que são propostos pela teoria, dando ênfase a, forma de se representar sentenças simples, notadamente aquelas de interesse do sistema; 3. Estudo detalhado da implementação, descrevendo cada um dos processos que formam o sistema. Neste estudo são abordados os seguintes módulos: Processo Archie: modulo onde está implementadas as facilidades que permitem ao sistema interagir com os servidores Archie; Processo FTP: permite ao SDIP recuperar arquivos remotos, utilizando o protocolo padrão da Internet FTP; Front-end e Interface SABI: possibilitam a realização de consultas bibliográficas ao sistema SABI, instalado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Servidor de Correio Eletrônico: implementa uma interface alternativa para o acesso ao sistema, realizado, neste caso, por intermédio de mensagens do correio eletrônico; Interface Gráfica: oferece aos usuários um ambiente gráfico para a interação com o sistema; Processo Inteligente: Modulo onde está implementada a parte inteligente do sistema, provendo, por exemplo, as facilidades de interpretação de sentenças da língua portuguesa. 4. Finalmente, no epilogo deste trabalho, mostramos exemplos que ilustram a utilização das facilidades oferecidas pelo ambiente gráfico do SDIP. Descrevendo sucinta.mente o funcionamento do sistema, os comandos e consultas dos usuários podem ser formuladas de duas maneiras distintas. No primeiro caso, o sistema serve apenas como um intermediário para o acesso aos servidores Archie e SABI, oferecendo aos usuários um ambiente gráfico para a interação com estes dois sistemas. Na segunda modalidade, os usuários formulam as suas consultas ou comandos, utilizando-se de sentenças em língua natural. Neste Ultimo caso, quando se tratar de uma consulta, o sistema, utilizando-se de sua base de conhecimento, procurara aperfeiçoar a consulta efetuada pelo usuário, localizando, desta forma, as informações que melhor atendam as necessidades do mesmo. / The proposal of the work describe detailedly in this master dissertation is to implement an intelligent system that will be capable of to help of its users in the task of locate and retrieve informations, inside of the Internet. With the object of reach this goal, was builded a system that offer to its users two distincts types, however integrated, of interfaces: natural language and graphic ( based in menus, windows, etc ). Furthermore, the search of the informations is realized of intelligent way, based it in the knowledgement managed by system, which is builded and structured dinamically by the users. In general lines, the present work are structured logically in four parts, which are listed below: 1. Introdutory study of the most divulgated systems of search and retrieval of informations, today existent inside of the Internet. With growth of this net, increase greatfull the quantity and variety of the informations keeped and published for users by it. Beside it, has appeared to many systems that allow the access to this set of informations, distributed on hundreds of servers in the whole world. In these sense, with the intuit of situate and to inform the reader about the subject, we describe formally the systems archie, gopher, WAIS and WWW , respectively; 2. An Introdutory study of the Discourse Representation Theory (DRT). In this work, the DRT is the formalism utilized for the representation of the discourse that uses models to evaluate semanticly the structures generated, which represent it. In fact, we will discusse in this work so only the aspects relatives to discourse representation that are purposes by theory, given emphasis for the way to represent simple sentences, notory those recognized and important for the system ; 3. Detailed study of the implementation, describing each of the process that compose the system. In this study are described the following modules : Archie Process: Module where are implemented the facilities that allow the system to interact whit the Archie Servers in the Internet; FTP Process: it allows the SDIP to retrieve remote files, utilizing the standard protocol of the Internet, called FTP (File Transfer Protocol); Front-end and Interface SABI: these components are used by system to realize bibliographic queries to SABI manager, installed at Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Eletronic Mail Server: it implements an alternative interface to access SDIP, realized in this case, throught eletronic mail messages, which transport firstly the user's query and secondly the system's response; Graphic Interface : it offers to the users a graphical environment for the interaction with the system ; Intelligent Process: module where are implemented the intelligent part of the system, providing, for instance, the facilities for interpretation of sentences wrote in portuguese language. 4. Finally, in the epilogue of this work, we show samples that illustrate the utilization of the facilities implemented at SDIP's graphical environment. Describing the functionability of the system, the users's commands and queries could be formulated of two disctincts ways. In the first case, the system serves only as the intermediary for the access to Archie servers and SABI, offering for its users a graphical environment for the interaction with these two others systems. In the second modality, the users formulate their queries or commands, utilizing sentences in natural language. In this last case, when it is a query, the system utilizing its base of knowledgement, will try to refine the user's question, localizing the set of information that better satisfies his needs.

A noção de tipo é intrínseca ao raciocínio humano, na medida que os seres humanos tendem a "classificar" os objetos segundo seu use e seu comportamento como parte do processo de resolução de problemas. Tal classificação dos objetos implica numa abstração das características irrelevantes dos mesmos,permitindo dessa maneira uma simplificação importante da complexidade do universo de discurso Por outro lado, certos problemas são altamente complexos e requerem um tratamento diferenciado.Esses problemas exigem, para sua resolução, um grande conhecimento do universo de discurso. O ponto critico nesta situação é que o domínio do problema não é exato como poderia ser um domínio matemático. Pelo contrario, ele inclui geralmente aspectos ambíguos e pouco formais que dificultam seu entendimento. Tal domínio a chamado de senso comum e é objeto de estudo de uma linha da computação, a Inteligência Artificial (IA). Para [KRA 87], entre outros, as soluc6es pare muitos problemas de IA dependern mais da capacidade de adquirir e manipular conhecimento do que de algoritmos sofisticados. Por este motivo, existem na IA muitos tipos de linguagens que tentam, de di verses maneiras,facilitar a representação de conhecirnentos sobre universos de discurso de problemas particulares. São as chamadas Linguagens de Representação de Conhecimento. A noção de tipo e implícita nas linguagens de representação de conhecimento, uma vez que tal noção é natural no raciocínio humano e esta intimamente ligada ao conceito de abstração. Este trabalho visa explicitar a noção de tipo subjacente ao núcleo definido da linguagem RECON-II. Para isto, foi realizado um estudo semântico prévio para identificar os tipos semânticos da linguagem. A partir da noção semântica dos tipos foi possível definir a correspondente sintática e finalmente, descrever um Sistema de Tipos para RECON-II. Um Sistema de Tipos consiste numa Linguagem de Tipos (tipos básicos + construtores de tipos) e num Sistema de Dedução que relaciona as expresses da linguagem objeto (linguagem de programação com as expresses da linguagem de tipos. Para a primeira etapa realizada neste trabalho, a determinação da semântica da linguagem, foi utilizado o método algébrico. Nele toda expressão RECON-II é um termo de uma assinatura Z, de modo quo cada assinatura Z determina um conjunto de expressos RECON-UL Mas, por outro lado, uma assinatura também determina um conjunto de álgebras. Dessas álgebras-Z só um subconjunto significativo para as expressões RECON-II. As álgebras-Z significativas são aquelas que satisfazem a assinatura-Z mais um conjunto E de axiomas. A assinatura-Z junto como o conjunto E de axiomas constituem o quo se denomina Tipo Abstrato de Dados, T=CZ, E), e as álgebras-Z significativas são os chamados modelos-Z do tipo T. Assim, uma expressão RECON-II a e um elemento da álgebra de termos quo g uma Álgebra gerada a partir do E. Essa álgebra, 44 4-) conjunto das expressi5es_: RECON-II significativas, e o modelo inicial de tais expressões WOG 781 Dado um tipo abstrato T existe um único modelo para T, ou uma classe de modelos, não isomórficos, denominada MCT>. No segundo caso, asses modelos constituem uma "quasi" ordem parcial com modelo inicial e terminal. A existência e unicidade do modelo inicial para qualquer tipo T foi demonstrada por [GOG 77] Com Σ = (S, F). a (Ws )para 9 S, e o conjunto dos termos de "sort." e. Na RECON-II, são os termos de uma categoria sintática determinada. As categorias sintáticas principais são : Conceitos, Relações, Funções e Redes. Um tipo semântico para s E S é um subconjunto M(T) S M(T) quo satisfaz os axiomas E exigidos de (WΣ) s, constituindo o tipo abstrato T .s.(por exemplo TConceitos, TRedes, etc.) Por último foi definido o Sistema de Tipos, que consiste numa estrutura sintática adequada para os tipos semânticos de cada expressão-RECON e, para cada expressão de tipo, um conjunto de regras de inferências que permuta, a partir de uma expressão-RECON inferir seu tipo mais geral. / The notion of type is intrinsic to human reasoning, since human beings tend to classify objects according their use and behaviour as part of the problem solving process. By classifying objects, their irrevelant characteristics are abstrated; in this way, the complexity of the universe of discourse is much reduced. On the other hand, certain problems are higly complex and require a differentiated treatament. In order to solve these problems, a great knowledge of de universe of discourse is needed. The critical proint in this situation is that the domain of the problem isn't as precise as a matliematic domain. On the contrary, it generally, includes ambiguous and not very formal aspects wich make its uderstanding difficult.. Such a domains is known as common sense and this is the object of studies of one line of Computer Science, Artificial Intelligence CAI). For [KRA 871, among others, the solutions for many AI problems depend on the ability for acquiring and manipulating knowledge rather than on sophisticated algorithm. For this reason, there are in AI many type of languages that attemps in different ways, to represent the UD of a particular problem. These languagesare known as Knowledge Representation Languages. The notion of type is implicit in Knowledge Representation Languages, since it is natural in human reasoning and closely rrelated to the concept of abstraction. This work intends to make the notion of type intrinsic to the RECON-II's kernel language, explicity. In order to do this, a preliminary semantic stidy was carriedaut to identify the semantic types of the languages. From the semantic notion of the types it was possible to define the sintactic counterpart and finally to describe a Type System for RECON- II. A Type System conssit of a type language (basic types + types constructors) end a deduction system that relattes expressions in the language object (programming language) to the expressions in the type language. In the first step of this work, language semantic determination, the algebric method was used. In it every RECON-II expression is one term of a signature 2, so Chet every signature 2 determines a RECON-II expressions set. On the other hand, a signature also determines a set of algebras. Out of these 2-algebras only one subset is significant to the RECON-II expressions. The significant 2-algebras are those t.het satisfy the 2-signature and a' set E of axioms. Together the 2-siganture and the set E of axioms, constitute what is called Abstract Data Type T = (2, E) and the significant E-algebras are the so-called Z-models of type T. Therefore a RECON-II expressions a is an element, of the wich is an algebra generated from E. This 2- 211)1`.9 is the set. of Sl !.171-11. RECON-II expressions, and is the initia; model of such expressions CLOG 78]. Given an abstract type T there is one single model for T or one class of nonisomorphic models denominated M(T). In the second cas,4, these models constitute a "quasi" partial order with an initial and terminal model. the exixstence nad uniqueness of the inititia1 model for any type T was shown at. CLOG 773. With r = <SS, F ) , (W ) for s S. is the set of terms of e sort. In RECON-II, those are •he term of determinate sintactic category. The main -sintactic categories are Concepts, Relations, Functions and Nets. A semantic type for s E S is s subset MCI') S MCT> that satisfies the axioms E required from C.W_), constituting the 8 2- abstract type T (for instance Tconcepts, Tnets, etc.). 8 Finally, the type systems was defined, consisting a syntatic structure suitable for the semantic types of each RECON-II expressions and for every type expressions, a set of inference rules wich allows infering its more general type from a RECON-II expressions.

O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.

Diversos estudos têm sido realizados com o objetivo de definir estruturas para construção de ambientes de desenvolvimento de software. Alguns desses estudos indicam a necessidade de prover inteligência a tais ambientes, para que estes, efetivamente, coordenem e auxiliem o processo de desenvolvimento de software. O paradigma da orientação a objetos (POO) vem sendo utilizado na implementação de sistemas inteligentes, com diferentes enfoques. O POO tem sido experimentado, também, como estrutura para construção de ambientes. A abordagem da construção de sistemas, na qual a inteligência se encontra distribuída, como proposto por Hewitt, Minsky e Lieberman, suscita a idéia de modelar objetos que atuem como solucionadores de problemas, trabalhando cooperativamente para atingir os objetivos do sistema, e experimentar essa abordagem na construção de ambientes inteligentes. Nesta dissertação, é apresentado um estudo sobre a utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, e proposta uma extensão ao conceito de objeto. Essa extensão visa permitir flexibilidade no seu comportamento, autonomia nas suas ações, aquisição de novos conhecimentos e interação com o ambiente externo. A existência de objetos com tais características permite a construção de sistemas inteligentes, modularizados e evolutivos, facilitando, assim, seu projeto, implementação e manutenção. Visando esclarecer os termos utilizados no decorrer desta dissertação, são discutidos os conceitos básicos do POO e suas principais extensões. São apresentadas algumas abordagens sobre inteligência e comportamento inteligente, destacando-se a importância de conhecimento, aprendizado e comportamento flexível. Observa-se que este último decorre da aquisição de novos conhecimentos e da análise das condições do ambiente. Buscando fornecer embasamento para análise das características representacionais do POO, são apresentados os principais esquemas de representação de conhecimento e algumas estratégias para resolução de problemas, utilizados em sistemas inteligentes. E analisado o uso do POO como esquema de representação de conhecimento, destacando-se suas vantagens e deficiências. É sintetizado um levantamento de propostas de utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, realizado com o objetivo de identificar os mecanismos empregados na construção desses sistemas. Observa-se a tendência em apoiar a abordagem da inteligência distribuída, utilizando-se a estruturação do conhecimento propiciado pelo POO e características positivas de outros paradigmas. Propõe-se um modelo de objetos com comportamento inteligente. Nesse modelo, além dos aspectos declarativos e procedimentais do conhecimento, representados através de variáveis de instância e de métodos, são encapsulados mecanismos para prover autonomia e comportamento flexível, permitir a aquisição de novos conhecimentos, e propiciar a comunicação com usuários. Para prover autonomia, foi projetado um gerenciador de mensagens, que recebe solicitações enviadas ao objeto, colocando-as numa fila e atendendo-as segundo seu conhecimento e análise das condições do ambiente. Utilizando-se recursos da programação em lógica, são introduzidas facilidades para flexibilização do comportamento, através de regras comportamentais em encadeamento regressivo. A aquisição de novos conhecimentos é obtida através da inclusão/retirada de fatos, de procedimentos e de regras comportamentais na base de conhecimento do objeto. Para fornecer auxílio e relato de suas atividades, os objetos exibem o status da ativação de suas regras comportamentais, e listas das solicitações atendidas e das mantidas em sua fila de mensagens. Para experimentar o modelo proposto, é implementado um protótipo de um assistente inteligente para as atividades do processo de desenvolvimento de software. Sua implementação utiliza a linguagem Smalltalk/V com recursos da programação em lógica, integrados através de Prolog/V. A experiência obtida na utilização desse modelo mostrou a viabilidade da inclusão de características complementares ao modelo de objetos do POO, e a simplicidade de sua implementação, utilizando-se recursos multiparadigmáticos. Esse modelo constitui, assim, uma alternativa viável para construção de ambientes inteligentes. / Aiming at defining structures for Software Engineering Environments (SEE) much research has been accomplished. Some of this research results have pointed out the need to provide intelligence to coordinate and assist effectively the software development process. The object-oriented paradigm (OOP) has been applied to implement intelligent systems with several approaches. The OOP as SEE structure has been experimented as well. The system construction approach in which the intelligence is distributed among its elements, proposed by Hewitt, Minsky and Lieberman, elicits the idea of modelling objects that act as problem-solvers, working cooperatively to reach the system objectives, and to experiment this approach in the construction of intelligent environments. In this dissertation, a study of the OOP use in the implementation of intelligent systems is presented. An extension to the object concept is proposed to allow objects to exhibit a flexible behavior, to have autonomy in their tasks fulfillment, to acquire new knowledge, and to interact with the external environment. The existence of objects with this ability, enables the construction of modulated and evolutionary intelligent systems, making its design, implementation and maintenance easier. The OOP basic concepts and main extensions are discussed to elucidate the concepts that will be used throughout this dissertation. Some intelligence and intelligent behavior approaches are presented, emphasizing knowledge, learning and flexible behavior. This flexible behavior comes from new knowledge acquisition and from the analysis of environment conditions. The main knowledge representation schemes and several problem solving strategies used in intelligent systems are presented to provide background for representational characteristics analysis of the OOP. The OOP used as a knowledge representation scheme is analyzed and emphasized its advantages and shortcomings. In order to identify mechanisms engaged in the implementation of intelligent systems, a survey of proposals of the OOP used in that systems is synthesized. In that survey the emphasis to support the distributed intelligence approach through the use of the knowledge representation model provided by OOP and positive characteristics of other paradigms is observed. An object model with intelligent behavior is proposed, in which, besides the declarative and procedural aspects of knowledge represented through instance variables and methods, mechanisms are encapsulated to provide autonomy and flexible behavior, to allow new knowledge acquisition, and to promote communications with users. To provide autonomy a message manager which receives requests from other objects was developed. The message manager puts messages in a queue and dispatches them according to its knowledge and the analysis of environment conditions. Using programming in logic resources, facilities are introduced to get behavior flexibility through behavioral rules in backward chaining. Knowledge is acquired through facts, procedures, and behavioral rules asserted/retracted in the object's knowledge-base. To provide assistance and report on their activities, the objects exhibit the status of their behavioral rules firing, and lists of granted requests as well as the ones kept in its message queue. To explore the proposed model properties, one intelligent assistant prototype to support the activities of the system development process was implemented. For its implementation, the Smalltalk/V language with programming in logic resources integrated by Prolog/V was used. The experience acquired in using this model, indicated the feasibility of the inclusion of additional characteristics to the OOP model, and the clearness of its implementation using multiparadigm resources. Therefore, this model is a viable alternative to the construction of intelligent environments.

A proposta do trabalho descrito detalhadamente neste texto é implementar um sistema inteligente, que seja capaz de auxiliar os seus usuários na tarefa de localizar e recuperar informações, dentro da rede Internet. Com o intuito de alcançar o objetivo proposto, construímos um sistema que oferece aos seus usuários duas formas distintas, porem integradas, de interfaces: língua natural e gráfica (baseada em menus, janelas etc.). Adicionalmente, a pesquisa das informações é realizada de maneira inteligente, ou seja, baseando-se no conhecimento gerenciado pelo sistema, o qual é construído e estruturado dinamicamente pelo próprio usuário. Em linhas gerais, o presente trabalho está estruturado logicamente em quatro partes, a saber: 1. Estudo introdutório dos mais difundidos sistemas de pesquisa e recuperação de informações, hoje existentes dentro da Internet. Com o crescimento desta rede, aumentaram enormemente a quantidade e a variedade das informações por ela mantidas, e disponibilizadas aos seus usuários. Concomitantemente, diversificaram-se os sistemas que permitem o acesso a este conjunto de informações, distribuídas em centenas de servidores por todo o mundo. Nesse sentido, com o intuito de situar e informar o leitor a respeito do tema, discutimos detidamente os sistemas Archie, gopher, WAIS e WWW; 2. Estudo introdutório a respeito da Discourse Representation Theory (DRT). Em linhas gerais, a DRT é um formalismo para a representação do discurso que faz use de modelos para a avaliação semântica das estruturas geradas, que o representam. Por se tratar de um estudo introdutório, neste trabalho discutiremos tão somente os aspectos relativos a representação do discurso que são propostos pela teoria, dando ênfase a, forma de se representar sentenças simples, notadamente aquelas de interesse do sistema; 3. Estudo detalhado da implementação, descrevendo cada um dos processos que formam o sistema. Neste estudo são abordados os seguintes módulos: Processo Archie: modulo onde está implementadas as facilidades que permitem ao sistema interagir com os servidores Archie; Processo FTP: permite ao SDIP recuperar arquivos remotos, utilizando o protocolo padrão da Internet FTP; Front-end e Interface SABI: possibilitam a realização de consultas bibliográficas ao sistema SABI, instalado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Servidor de Correio Eletrônico: implementa uma interface alternativa para o acesso ao sistema, realizado, neste caso, por intermédio de mensagens do correio eletrônico; Interface Gráfica: oferece aos usuários um ambiente gráfico para a interação com o sistema; Processo Inteligente: Modulo onde está implementada a parte inteligente do sistema, provendo, por exemplo, as facilidades de interpretação de sentenças da língua portuguesa. 4. Finalmente, no epilogo deste trabalho, mostramos exemplos que ilustram a utilização das facilidades oferecidas pelo ambiente gráfico do SDIP. Descrevendo sucinta.mente o funcionamento do sistema, os comandos e consultas dos usuários podem ser formuladas de duas maneiras distintas. No primeiro caso, o sistema serve apenas como um intermediário para o acesso aos servidores Archie e SABI, oferecendo aos usuários um ambiente gráfico para a interação com estes dois sistemas. Na segunda modalidade, os usuários formulam as suas consultas ou comandos, utilizando-se de sentenças em língua natural. Neste Ultimo caso, quando se tratar de uma consulta, o sistema, utilizando-se de sua base de conhecimento, procurara aperfeiçoar a consulta efetuada pelo usuário, localizando, desta forma, as informações que melhor atendam as necessidades do mesmo. / The proposal of the work describe detailedly in this master dissertation is to implement an intelligent system that will be capable of to help of its users in the task of locate and retrieve informations, inside of the Internet. With the object of reach this goal, was builded a system that offer to its users two distincts types, however integrated, of interfaces: natural language and graphic ( based in menus, windows, etc ). Furthermore, the search of the informations is realized of intelligent way, based it in the knowledgement managed by system, which is builded and structured dinamically by the users. In general lines, the present work are structured logically in four parts, which are listed below: 1. Introdutory study of the most divulgated systems of search and retrieval of informations, today existent inside of the Internet. With growth of this net, increase greatfull the quantity and variety of the informations keeped and published for users by it. Beside it, has appeared to many systems that allow the access to this set of informations, distributed on hundreds of servers in the whole world. In these sense, with the intuit of situate and to inform the reader about the subject, we describe formally the systems archie, gopher, WAIS and WWW , respectively; 2. An Introdutory study of the Discourse Representation Theory (DRT). In this work, the DRT is the formalism utilized for the representation of the discourse that uses models to evaluate semanticly the structures generated, which represent it. In fact, we will discusse in this work so only the aspects relatives to discourse representation that are purposes by theory, given emphasis for the way to represent simple sentences, notory those recognized and important for the system ; 3. Detailed study of the implementation, describing each of the process that compose the system. In this study are described the following modules : Archie Process: Module where are implemented the facilities that allow the system to interact whit the Archie Servers in the Internet; FTP Process: it allows the SDIP to retrieve remote files, utilizing the standard protocol of the Internet, called FTP (File Transfer Protocol); Front-end and Interface SABI: these components are used by system to realize bibliographic queries to SABI manager, installed at Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Eletronic Mail Server: it implements an alternative interface to access SDIP, realized in this case, throught eletronic mail messages, which transport firstly the user's query and secondly the system's response; Graphic Interface : it offers to the users a graphical environment for the interaction with the system ; Intelligent Process: module where are implemented the intelligent part of the system, providing, for instance, the facilities for interpretation of sentences wrote in portuguese language. 4. Finally, in the epilogue of this work, we show samples that illustrate the utilization of the facilities implemented at SDIP's graphical environment. Describing the functionability of the system, the users's commands and queries could be formulated of two disctincts ways. In the first case, the system serves only as the intermediary for the access to Archie servers and SABI, offering for its users a graphical environment for the interaction with these two others systems. In the second modality, the users formulate their queries or commands, utilizing sentences in natural language. In this last case, when it is a query, the system utilizing its base of knowledgement, will try to refine the user's question, localizing the set of information that better satisfies his needs.

Diversos estudos têm sido realizados com o objetivo de definir estruturas para construção de ambientes de desenvolvimento de software. Alguns desses estudos indicam a necessidade de prover inteligência a tais ambientes, para que estes, efetivamente, coordenem e auxiliem o processo de desenvolvimento de software. O paradigma da orientação a objetos (POO) vem sendo utilizado na implementação de sistemas inteligentes, com diferentes enfoques. O POO tem sido experimentado, também, como estrutura para construção de ambientes. A abordagem da construção de sistemas, na qual a inteligência se encontra distribuída, como proposto por Hewitt, Minsky e Lieberman, suscita a idéia de modelar objetos que atuem como solucionadores de problemas, trabalhando cooperativamente para atingir os objetivos do sistema, e experimentar essa abordagem na construção de ambientes inteligentes. Nesta dissertação, é apresentado um estudo sobre a utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, e proposta uma extensão ao conceito de objeto. Essa extensão visa permitir flexibilidade no seu comportamento, autonomia nas suas ações, aquisição de novos conhecimentos e interação com o ambiente externo. A existência de objetos com tais características permite a construção de sistemas inteligentes, modularizados e evolutivos, facilitando, assim, seu projeto, implementação e manutenção. Visando esclarecer os termos utilizados no decorrer desta dissertação, são discutidos os conceitos básicos do POO e suas principais extensões. São apresentadas algumas abordagens sobre inteligência e comportamento inteligente, destacando-se a importância de conhecimento, aprendizado e comportamento flexível. Observa-se que este último decorre da aquisição de novos conhecimentos e da análise das condições do ambiente. Buscando fornecer embasamento para análise das características representacionais do POO, são apresentados os principais esquemas de representação de conhecimento e algumas estratégias para resolução de problemas, utilizados em sistemas inteligentes. E analisado o uso do POO como esquema de representação de conhecimento, destacando-se suas vantagens e deficiências. É sintetizado um levantamento de propostas de utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, realizado com o objetivo de identificar os mecanismos empregados na construção desses sistemas. Observa-se a tendência em apoiar a abordagem da inteligência distribuída, utilizando-se a estruturação do conhecimento propiciado pelo POO e características positivas de outros paradigmas. Propõe-se um modelo de objetos com comportamento inteligente. Nesse modelo, além dos aspectos declarativos e procedimentais do conhecimento, representados através de variáveis de instância e de métodos, são encapsulados mecanismos para prover autonomia e comportamento flexível, permitir a aquisição de novos conhecimentos, e propiciar a comunicação com usuários. Para prover autonomia, foi projetado um gerenciador de mensagens, que recebe solicitações enviadas ao objeto, colocando-as numa fila e atendendo-as segundo seu conhecimento e análise das condições do ambiente. Utilizando-se recursos da programação em lógica, são introduzidas facilidades para flexibilização do comportamento, através de regras comportamentais em encadeamento regressivo. A aquisição de novos conhecimentos é obtida através da inclusão/retirada de fatos, de procedimentos e de regras comportamentais na base de conhecimento do objeto. Para fornecer auxílio e relato de suas atividades, os objetos exibem o status da ativação de suas regras comportamentais, e listas das solicitações atendidas e das mantidas em sua fila de mensagens. Para experimentar o modelo proposto, é implementado um protótipo de um assistente inteligente para as atividades do processo de desenvolvimento de software. Sua implementação utiliza a linguagem Smalltalk/V com recursos da programação em lógica, integrados através de Prolog/V. A experiência obtida na utilização desse modelo mostrou a viabilidade da inclusão de características complementares ao modelo de objetos do POO, e a simplicidade de sua implementação, utilizando-se recursos multiparadigmáticos. Esse modelo constitui, assim, uma alternativa viável para construção de ambientes inteligentes. / Aiming at defining structures for Software Engineering Environments (SEE) much research has been accomplished. Some of this research results have pointed out the need to provide intelligence to coordinate and assist effectively the software development process. The object-oriented paradigm (OOP) has been applied to implement intelligent systems with several approaches. The OOP as SEE structure has been experimented as well. The system construction approach in which the intelligence is distributed among its elements, proposed by Hewitt, Minsky and Lieberman, elicits the idea of modelling objects that act as problem-solvers, working cooperatively to reach the system objectives, and to experiment this approach in the construction of intelligent environments. In this dissertation, a study of the OOP use in the implementation of intelligent systems is presented. An extension to the object concept is proposed to allow objects to exhibit a flexible behavior, to have autonomy in their tasks fulfillment, to acquire new knowledge, and to interact with the external environment. The existence of objects with this ability, enables the construction of modulated and evolutionary intelligent systems, making its design, implementation and maintenance easier. The OOP basic concepts and main extensions are discussed to elucidate the concepts that will be used throughout this dissertation. Some intelligence and intelligent behavior approaches are presented, emphasizing knowledge, learning and flexible behavior. This flexible behavior comes from new knowledge acquisition and from the analysis of environment conditions. The main knowledge representation schemes and several problem solving strategies used in intelligent systems are presented to provide background for representational characteristics analysis of the OOP. The OOP used as a knowledge representation scheme is analyzed and emphasized its advantages and shortcomings. In order to identify mechanisms engaged in the implementation of intelligent systems, a survey of proposals of the OOP used in that systems is synthesized. In that survey the emphasis to support the distributed intelligence approach through the use of the knowledge representation model provided by OOP and positive characteristics of other paradigms is observed. An object model with intelligent behavior is proposed, in which, besides the declarative and procedural aspects of knowledge represented through instance variables and methods, mechanisms are encapsulated to provide autonomy and flexible behavior, to allow new knowledge acquisition, and to promote communications with users. To provide autonomy a message manager which receives requests from other objects was developed. The message manager puts messages in a queue and dispatches them according to its knowledge and the analysis of environment conditions. Using programming in logic resources, facilities are introduced to get behavior flexibility through behavioral rules in backward chaining. Knowledge is acquired through facts, procedures, and behavioral rules asserted/retracted in the object's knowledge-base. To provide assistance and report on their activities, the objects exhibit the status of their behavioral rules firing, and lists of granted requests as well as the ones kept in its message queue. To explore the proposed model properties, one intelligent assistant prototype to support the activities of the system development process was implemented. For its implementation, the Smalltalk/V language with programming in logic resources integrated by Prolog/V was used. The experience acquired in using this model, indicated the feasibility of the inclusion of additional characteristics to the OOP model, and the clearness of its implementation using multiparadigm resources. Therefore, this model is a viable alternative to the construction of intelligent environments.

A proposta do trabalho descrito detalhadamente neste texto é implementar um sistema inteligente, que seja capaz de auxiliar os seus usuários na tarefa de localizar e recuperar informações, dentro da rede Internet. Com o intuito de alcançar o objetivo proposto, construímos um sistema que oferece aos seus usuários duas formas distintas, porem integradas, de interfaces: língua natural e gráfica (baseada em menus, janelas etc.). Adicionalmente, a pesquisa das informações é realizada de maneira inteligente, ou seja, baseando-se no conhecimento gerenciado pelo sistema, o qual é construído e estruturado dinamicamente pelo próprio usuário. Em linhas gerais, o presente trabalho está estruturado logicamente em quatro partes, a saber: 1. Estudo introdutório dos mais difundidos sistemas de pesquisa e recuperação de informações, hoje existentes dentro da Internet. Com o crescimento desta rede, aumentaram enormemente a quantidade e a variedade das informações por ela mantidas, e disponibilizadas aos seus usuários. Concomitantemente, diversificaram-se os sistemas que permitem o acesso a este conjunto de informações, distribuídas em centenas de servidores por todo o mundo. Nesse sentido, com o intuito de situar e informar o leitor a respeito do tema, discutimos detidamente os sistemas Archie, gopher, WAIS e WWW; 2. Estudo introdutório a respeito da Discourse Representation Theory (DRT). Em linhas gerais, a DRT é um formalismo para a representação do discurso que faz use de modelos para a avaliação semântica das estruturas geradas, que o representam. Por se tratar de um estudo introdutório, neste trabalho discutiremos tão somente os aspectos relativos a representação do discurso que são propostos pela teoria, dando ênfase a, forma de se representar sentenças simples, notadamente aquelas de interesse do sistema; 3. Estudo detalhado da implementação, descrevendo cada um dos processos que formam o sistema. Neste estudo são abordados os seguintes módulos: Processo Archie: modulo onde está implementadas as facilidades que permitem ao sistema interagir com os servidores Archie; Processo FTP: permite ao SDIP recuperar arquivos remotos, utilizando o protocolo padrão da Internet FTP; Front-end e Interface SABI: possibilitam a realização de consultas bibliográficas ao sistema SABI, instalado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Servidor de Correio Eletrônico: implementa uma interface alternativa para o acesso ao sistema, realizado, neste caso, por intermédio de mensagens do correio eletrônico; Interface Gráfica: oferece aos usuários um ambiente gráfico para a interação com o sistema; Processo Inteligente: Modulo onde está implementada a parte inteligente do sistema, provendo, por exemplo, as facilidades de interpretação de sentenças da língua portuguesa. 4. Finalmente, no epilogo deste trabalho, mostramos exemplos que ilustram a utilização das facilidades oferecidas pelo ambiente gráfico do SDIP. Descrevendo sucinta.mente o funcionamento do sistema, os comandos e consultas dos usuários podem ser formuladas de duas maneiras distintas. No primeiro caso, o sistema serve apenas como um intermediário para o acesso aos servidores Archie e SABI, oferecendo aos usuários um ambiente gráfico para a interação com estes dois sistemas. Na segunda modalidade, os usuários formulam as suas consultas ou comandos, utilizando-se de sentenças em língua natural. Neste Ultimo caso, quando se tratar de uma consulta, o sistema, utilizando-se de sua base de conhecimento, procurara aperfeiçoar a consulta efetuada pelo usuário, localizando, desta forma, as informações que melhor atendam as necessidades do mesmo. / The proposal of the work describe detailedly in this master dissertation is to implement an intelligent system that will be capable of to help of its users in the task of locate and retrieve informations, inside of the Internet. With the object of reach this goal, was builded a system that offer to its users two distincts types, however integrated, of interfaces: natural language and graphic ( based in menus, windows, etc ). Furthermore, the search of the informations is realized of intelligent way, based it in the knowledgement managed by system, which is builded and structured dinamically by the users. In general lines, the present work are structured logically in four parts, which are listed below: 1. Introdutory study of the most divulgated systems of search and retrieval of informations, today existent inside of the Internet. With growth of this net, increase greatfull the quantity and variety of the informations keeped and published for users by it. Beside it, has appeared to many systems that allow the access to this set of informations, distributed on hundreds of servers in the whole world. In these sense, with the intuit of situate and to inform the reader about the subject, we describe formally the systems archie, gopher, WAIS and WWW , respectively; 2. An Introdutory study of the Discourse Representation Theory (DRT). In this work, the DRT is the formalism utilized for the representation of the discourse that uses models to evaluate semanticly the structures generated, which represent it. In fact, we will discusse in this work so only the aspects relatives to discourse representation that are purposes by theory, given emphasis for the way to represent simple sentences, notory those recognized and important for the system ; 3. Detailed study of the implementation, describing each of the process that compose the system. In this study are described the following modules : Archie Process: Module where are implemented the facilities that allow the system to interact whit the Archie Servers in the Internet; FTP Process: it allows the SDIP to retrieve remote files, utilizing the standard protocol of the Internet, called FTP (File Transfer Protocol); Front-end and Interface SABI: these components are used by system to realize bibliographic queries to SABI manager, installed at Universidade Federal do Rio Grande do Sul; Eletronic Mail Server: it implements an alternative interface to access SDIP, realized in this case, throught eletronic mail messages, which transport firstly the user's query and secondly the system's response; Graphic Interface : it offers to the users a graphical environment for the interaction with the system ; Intelligent Process: module where are implemented the intelligent part of the system, providing, for instance, the facilities for interpretation of sentences wrote in portuguese language. 4. Finally, in the epilogue of this work, we show samples that illustrate the utilization of the facilities implemented at SDIP's graphical environment. Describing the functionability of the system, the users's commands and queries could be formulated of two disctincts ways. In the first case, the system serves only as the intermediary for the access to Archie servers and SABI, offering for its users a graphical environment for the interaction with these two others systems. In the second modality, the users formulate their queries or commands, utilizing sentences in natural language. In this last case, when it is a query, the system utilizing its base of knowledgement, will try to refine the user's question, localizing the set of information that better satisfies his needs.

A noção de tipo é intrínseca ao raciocínio humano, na medida que os seres humanos tendem a "classificar" os objetos segundo seu use e seu comportamento como parte do processo de resolução de problemas. Tal classificação dos objetos implica numa abstração das características irrelevantes dos mesmos,permitindo dessa maneira uma simplificação importante da complexidade do universo de discurso Por outro lado, certos problemas são altamente complexos e requerem um tratamento diferenciado.Esses problemas exigem, para sua resolução, um grande conhecimento do universo de discurso. O ponto critico nesta situação é que o domínio do problema não é exato como poderia ser um domínio matemático. Pelo contrario, ele inclui geralmente aspectos ambíguos e pouco formais que dificultam seu entendimento. Tal domínio a chamado de senso comum e é objeto de estudo de uma linha da computação, a Inteligência Artificial (IA). Para [KRA 87], entre outros, as soluc6es pare muitos problemas de IA dependern mais da capacidade de adquirir e manipular conhecimento do que de algoritmos sofisticados. Por este motivo, existem na IA muitos tipos de linguagens que tentam, de di verses maneiras,facilitar a representação de conhecirnentos sobre universos de discurso de problemas particulares. São as chamadas Linguagens de Representação de Conhecimento. A noção de tipo e implícita nas linguagens de representação de conhecimento, uma vez que tal noção é natural no raciocínio humano e esta intimamente ligada ao conceito de abstração. Este trabalho visa explicitar a noção de tipo subjacente ao núcleo definido da linguagem RECON-II. Para isto, foi realizado um estudo semântico prévio para identificar os tipos semânticos da linguagem. A partir da noção semântica dos tipos foi possível definir a correspondente sintática e finalmente, descrever um Sistema de Tipos para RECON-II. Um Sistema de Tipos consiste numa Linguagem de Tipos (tipos básicos + construtores de tipos) e num Sistema de Dedução que relaciona as expresses da linguagem objeto (linguagem de programação com as expresses da linguagem de tipos. Para a primeira etapa realizada neste trabalho, a determinação da semântica da linguagem, foi utilizado o método algébrico. Nele toda expressão RECON-II é um termo de uma assinatura Z, de modo quo cada assinatura Z determina um conjunto de expressos RECON-UL Mas, por outro lado, uma assinatura também determina um conjunto de álgebras. Dessas álgebras-Z só um subconjunto significativo para as expressões RECON-II. As álgebras-Z significativas são aquelas que satisfazem a assinatura-Z mais um conjunto E de axiomas. A assinatura-Z junto como o conjunto E de axiomas constituem o quo se denomina Tipo Abstrato de Dados, T=CZ, E), e as álgebras-Z significativas são os chamados modelos-Z do tipo T. Assim, uma expressão RECON-II a e um elemento da álgebra de termos quo g uma Álgebra gerada a partir do E. Essa álgebra, 44 4-) conjunto das expressi5es_: RECON-II significativas, e o modelo inicial de tais expressões WOG 781 Dado um tipo abstrato T existe um único modelo para T, ou uma classe de modelos, não isomórficos, denominada MCT>. No segundo caso, asses modelos constituem uma "quasi" ordem parcial com modelo inicial e terminal. A existência e unicidade do modelo inicial para qualquer tipo T foi demonstrada por [GOG 77] Com Σ = (S, F). a (Ws )para 9 S, e o conjunto dos termos de "sort." e. Na RECON-II, são os termos de uma categoria sintática determinada. As categorias sintáticas principais são : Conceitos, Relações, Funções e Redes. Um tipo semântico para s E S é um subconjunto M(T) S M(T) quo satisfaz os axiomas E exigidos de (WΣ) s, constituindo o tipo abstrato T .s.(por exemplo TConceitos, TRedes, etc.) Por último foi definido o Sistema de Tipos, que consiste numa estrutura sintática adequada para os tipos semânticos de cada expressão-RECON e, para cada expressão de tipo, um conjunto de regras de inferências que permuta, a partir de uma expressão-RECON inferir seu tipo mais geral. / The notion of type is intrinsic to human reasoning, since human beings tend to classify objects according their use and behaviour as part of the problem solving process. By classifying objects, their irrevelant characteristics are abstrated; in this way, the complexity of the universe of discourse is much reduced. On the other hand, certain problems are higly complex and require a differentiated treatament. In order to solve these problems, a great knowledge of de universe of discourse is needed. The critical proint in this situation is that the domain of the problem isn't as precise as a matliematic domain. On the contrary, it generally, includes ambiguous and not very formal aspects wich make its uderstanding difficult.. Such a domains is known as common sense and this is the object of studies of one line of Computer Science, Artificial Intelligence CAI). For [KRA 871, among others, the solutions for many AI problems depend on the ability for acquiring and manipulating knowledge rather than on sophisticated algorithm. For this reason, there are in AI many type of languages that attemps in different ways, to represent the UD of a particular problem. These languagesare known as Knowledge Representation Languages. The notion of type is implicit in Knowledge Representation Languages, since it is natural in human reasoning and closely rrelated to the concept of abstraction. This work intends to make the notion of type intrinsic to the RECON-II's kernel language, explicity. In order to do this, a preliminary semantic stidy was carriedaut to identify the semantic types of the languages. From the semantic notion of the types it was possible to define the sintactic counterpart and finally to describe a Type System for RECON- II. A Type System conssit of a type language (basic types + types constructors) end a deduction system that relattes expressions in the language object (programming language) to the expressions in the type language. In the first step of this work, language semantic determination, the algebric method was used. In it every RECON-II expression is one term of a signature 2, so Chet every signature 2 determines a RECON-II expressions set. On the other hand, a signature also determines a set of algebras. Out of these 2-algebras only one subset is significant to the RECON-II expressions. The significant 2-algebras are those t.het satisfy the 2-signature and a' set E of axioms. Together the 2-siganture and the set E of axioms, constitute what is called Abstract Data Type T = (2, E) and the significant E-algebras are the so-called Z-models of type T. Therefore a RECON-II expressions a is an element, of the wich is an algebra generated from E. This 2- 211)1`.9 is the set. of Sl !.171-11. RECON-II expressions, and is the initia; model of such expressions CLOG 78]. Given an abstract type T there is one single model for T or one class of nonisomorphic models denominated M(T). In the second cas,4, these models constitute a "quasi" partial order with an initial and terminal model. the exixstence nad uniqueness of the inititia1 model for any type T was shown at. CLOG 773. With r = <SS, F ) , (W ) for s S. is the set of terms of e sort. In RECON-II, those are •he term of determinate sintactic category. The main -sintactic categories are Concepts, Relations, Functions and Nets. A semantic type for s E S is s subset MCI') S MCT> that satisfies the axioms E required from C.W_), constituting the 8 2- abstract type T (for instance Tconcepts, Tnets, etc.). 8 Finally, the type systems was defined, consisting a syntatic structure suitable for the semantic types of each RECON-II expressions and for every type expressions, a set of inference rules wich allows infering its more general type from a RECON-II expressions.

O presente trabalho descreve a aplicação de um modelo híbrido para sistemas especialistas em um problema de tomada de decisão, do tipo classificatório. O modelo híbrido para sistemas especialistas, denominado SECOX-HI, foi desenvolvido utilizando-se dois mecanismos de representação de conhecimento. O conhecimento é representado por um conjunto de estruturas de dados relacionais e por redes neurais. As estruturas de dados relacionais permitem uma representação flexível e compreensível do conhecimento do domínio, enquanto que as redes neurais possibilitam a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, e a implementação do aprendizado indutivo. O modelo de redes neurais utilizado foi o Modelo Neural Combinatório (MNC), capaz de realizar o aprendizado heurístico através de reconhecimento de padrões observados. A metodologia de construção de grafos de conhecimento foi utilizada para capturar o conhecimento dos especialistas sobre o domínio da aplicação. Adicionalmente, os conceitos da lógica nebulosa foram empregados para modelar as variáveis nebulosas do domínio da aplicação, bem como para definir a função de pertinência dos conjuntos nebulosos relacionados a essas variáveis. A metodologia de aquisição de conhecimento e a fase de engenharia de conhecimento são detalhadas no trabalho, assim como a determinação das variáveis nebulosas e os conjuntos nebulosos associados. O modelo híbrido para sistemas especialistas, SECOX-HI, foi aplicado no problema de detecção de regime de operação do reservatório da usina hidroelétrica de Passo Real, no sistema hidroelétrico Jacuí, na companhia estadual de energia elétrica do Estado do Rio Grande do Sul (CEEE). Para a validação do SECOX-HI, montaram-se três versões da base de conhecimento. A primeira versão, Bl, contém os casos de ocorrências históricas levantados no centro de operações do sistema. A segunda versão, B2, foi montada a partir dos grafos de conhecimento colhidos dos especialistas. A terceira versão da base de conhecimento, B3, constituí-se numa base híbrida, formada por porções das versões Bl e B2. Também, para efeito de validação do sistema, foi montada uma base de testes. A base de testes é composta por 30 ocorrências, aleatóriamente selecionadas. A versão Bl do sistema concluiu corretamente 29 (96. 7 %) dos 30 diagnósticos da base de testes. A versão B2 do sistema concluiu corretamente 22 (73.4 %) dos 30 casos apresentados, e a versão híbrida do sistema, B3, concluiu corretamente 27 (90 %) dos 30 casos apresentados. Pelos resultados obtidos na validação do modelo, pode-se verificar a eficiência do formalismo híbrido na representação do conhecimento; a eficiência e aplicabilidade de modelos de redes neurais para a implementação de métodos de aquisição automática de conhecimento, principalmente quando existe um banco de casos disponível para o treinamento da rede neural; a aplicabilidade da tecnologia de sistemas especialistas no suporte à decisão. Como principais contribuições deste trabalho, pode-se destacar a i aplicação da lógica nebulosa numa situação real, para a interpretação e modelagem de conceitos imprecisos; a utilização e validação de uma metodologia para aquisição de conhecimento, baseada em grafos; a especificação e aplicação de um modelo computacional que incorpora a explicitação automática de conhecimento, via registros de ocorrências históricas, e o aprendizado indutivo, pelo refinamento do conhecimento armazenado nas redes neurais. / This dissertation describes the application of a hybrid model for classification expert systems in a decision making environment. The hybrid model for expert systems, named SECOX-HI, employs two knowledge representation mechanism. The knowledge is represented by a set of relational data structures and neural networks. The relational data structures provide flexible and comprehensible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition, by a case database, and enable the implementation of machine learning techniques. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. These model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The methodology used for knowledge acquisition was the construction of knowledge graphs, extracted from the domain experts. In addition, the fuzzy logic concepts was used to model the fuzzy variables of the application domain, as well as to define the membership functions of the fuzzy sets related to these variables. The knowledge acquisition methodology, the knowledge engineering phase and the especification of the fuzzy variables are fully discussed. The SECOX-HI system was applied at classification of operation states of the floodgates movements from a reservoir in a hydroeletric company named CEEE (Companhia Estadual de Energia Elétrica Rio Grande do Sul). To validate SECOX-HI system, three vers10ns of the knowledge base were consructed. The first version, Bl, was automatically created based on the training of the case database. The case database is formed by records of historicals occurrences retrieved from the databases of the eletric company, CEEE. The second version, B2, is based upon the knowledge graphs extracted from experts in operation of floodgates. The third version, B3, is a hybrid version formed by parts of knowledge base version Bl and B2. To validate these three versions of the knowledge base, 30 cases were randomly selected from the same database that originated the case database, excluding ali cases that had already been previously selected. Version Bl gave 29 (96,7%) correct diagnoses out of 30; version B2 gave 22 (73,4%) correct diagnoses and version B3 gave 27 (90 ,0%) correct diagnoses. These results point to the efficiency of the hybrid formalism to the knowledge representation, the efficiency and applicability of neural networks models to implement the automatic knowledge acquisition methods, mainly when there is a case database available for training the neural model. The results also showed the applicability of expert systems in the role of a decision support tool. The main contribuitions of this research are the application of fuzzy logic m a real world problem to interpret and model imprecise concepts; the using and validation of a knowledge acquisition methodology based on knowledge graphs; the design and application of a computational model that provides automatic knowledge I acquisition by a case database and inductive learning through the refinement of the neural network knowledge.

A noção de tipo é intrínseca ao raciocínio humano, na medida que os seres humanos tendem a "classificar" os objetos segundo seu use e seu comportamento como parte do processo de resolução de problemas. Tal classificação dos objetos implica numa abstração das características irrelevantes dos mesmos,permitindo dessa maneira uma simplificação importante da complexidade do universo de discurso Por outro lado, certos problemas são altamente complexos e requerem um tratamento diferenciado.Esses problemas exigem, para sua resolução, um grande conhecimento do universo de discurso. O ponto critico nesta situação é que o domínio do problema não é exato como poderia ser um domínio matemático. Pelo contrario, ele inclui geralmente aspectos ambíguos e pouco formais que dificultam seu entendimento. Tal domínio a chamado de senso comum e é objeto de estudo de uma linha da computação, a Inteligência Artificial (IA). Para [KRA 87], entre outros, as soluc6es pare muitos problemas de IA dependern mais da capacidade de adquirir e manipular conhecimento do que de algoritmos sofisticados. Por este motivo, existem na IA muitos tipos de linguagens que tentam, de di verses maneiras,facilitar a representação de conhecirnentos sobre universos de discurso de problemas particulares. São as chamadas Linguagens de Representação de Conhecimento. A noção de tipo e implícita nas linguagens de representação de conhecimento, uma vez que tal noção é natural no raciocínio humano e esta intimamente ligada ao conceito de abstração. Este trabalho visa explicitar a noção de tipo subjacente ao núcleo definido da linguagem RECON-II. Para isto, foi realizado um estudo semântico prévio para identificar os tipos semânticos da linguagem. A partir da noção semântica dos tipos foi possível definir a correspondente sintática e finalmente, descrever um Sistema de Tipos para RECON-II. Um Sistema de Tipos consiste numa Linguagem de Tipos (tipos básicos + construtores de tipos) e num Sistema de Dedução que relaciona as expresses da linguagem objeto (linguagem de programação com as expresses da linguagem de tipos. Para a primeira etapa realizada neste trabalho, a determinação da semântica da linguagem, foi utilizado o método algébrico. Nele toda expressão RECON-II é um termo de uma assinatura Z, de modo quo cada assinatura Z determina um conjunto de expressos RECON-UL Mas, por outro lado, uma assinatura também determina um conjunto de álgebras. Dessas álgebras-Z só um subconjunto significativo para as expressões RECON-II. As álgebras-Z significativas são aquelas que satisfazem a assinatura-Z mais um conjunto E de axiomas. A assinatura-Z junto como o conjunto E de axiomas constituem o quo se denomina Tipo Abstrato de Dados, T=CZ, E), e as álgebras-Z significativas são os chamados modelos-Z do tipo T. Assim, uma expressão RECON-II a e um elemento da álgebra de termos quo g uma Álgebra gerada a partir do E. Essa álgebra, 44 4-) conjunto das expressi5es_: RECON-II significativas, e o modelo inicial de tais expressões WOG 781 Dado um tipo abstrato T existe um único modelo para T, ou uma classe de modelos, não isomórficos, denominada MCT>. No segundo caso, asses modelos constituem uma "quasi" ordem parcial com modelo inicial e terminal. A existência e unicidade do modelo inicial para qualquer tipo T foi demonstrada por [GOG 77] Com Σ = (S, F). a (Ws )para 9 S, e o conjunto dos termos de "sort." e. Na RECON-II, são os termos de uma categoria sintática determinada. As categorias sintáticas principais são : Conceitos, Relações, Funções e Redes. Um tipo semântico para s E S é um subconjunto M(T) S M(T) quo satisfaz os axiomas E exigidos de (WΣ) s, constituindo o tipo abstrato T .s.(por exemplo TConceitos, TRedes, etc.) Por último foi definido o Sistema de Tipos, que consiste numa estrutura sintática adequada para os tipos semânticos de cada expressão-RECON e, para cada expressão de tipo, um conjunto de regras de inferências que permuta, a partir de uma expressão-RECON inferir seu tipo mais geral. / The notion of type is intrinsic to human reasoning, since human beings tend to classify objects according their use and behaviour as part of the problem solving process. By classifying objects, their irrevelant characteristics are abstrated; in this way, the complexity of the universe of discourse is much reduced. On the other hand, certain problems are higly complex and require a differentiated treatament. In order to solve these problems, a great knowledge of de universe of discourse is needed. The critical proint in this situation is that the domain of the problem isn't as precise as a matliematic domain. On the contrary, it generally, includes ambiguous and not very formal aspects wich make its uderstanding difficult.. Such a domains is known as common sense and this is the object of studies of one line of Computer Science, Artificial Intelligence CAI). For [KRA 871, among others, the solutions for many AI problems depend on the ability for acquiring and manipulating knowledge rather than on sophisticated algorithm. For this reason, there are in AI many type of languages that attemps in different ways, to represent the UD of a particular problem. These languagesare known as Knowledge Representation Languages. The notion of type is implicit in Knowledge Representation Languages, since it is natural in human reasoning and closely rrelated to the concept of abstraction. This work intends to make the notion of type intrinsic to the RECON-II's kernel language, explicity. In order to do this, a preliminary semantic stidy was carriedaut to identify the semantic types of the languages. From the semantic notion of the types it was possible to define the sintactic counterpart and finally to describe a Type System for RECON- II. A Type System conssit of a type language (basic types + types constructors) end a deduction system that relattes expressions in the language object (programming language) to the expressions in the type language. In the first step of this work, language semantic determination, the algebric method was used. In it every RECON-II expression is one term of a signature 2, so Chet every signature 2 determines a RECON-II expressions set. On the other hand, a signature also determines a set of algebras. Out of these 2-algebras only one subset is significant to the RECON-II expressions. The significant 2-algebras are those t.het satisfy the 2-signature and a' set E of axioms. Together the 2-siganture and the set E of axioms, constitute what is called Abstract Data Type T = (2, E) and the significant E-algebras are the so-called Z-models of type T. Therefore a RECON-II expressions a is an element, of the wich is an algebra generated from E. This 2- 211)1`.9 is the set. of Sl !.171-11. RECON-II expressions, and is the initia; model of such expressions CLOG 78]. Given an abstract type T there is one single model for T or one class of nonisomorphic models denominated M(T). In the second cas,4, these models constitute a "quasi" partial order with an initial and terminal model. the exixstence nad uniqueness of the inititia1 model for any type T was shown at. CLOG 773. With r = <SS, F ) , (W ) for s S. is the set of terms of e sort. In RECON-II, those are •he term of determinate sintactic category. The main -sintactic categories are Concepts, Relations, Functions and Nets. A semantic type for s E S is s subset MCI') S MCT> that satisfies the axioms E required from C.W_), constituting the 8 2- abstract type T (for instance Tconcepts, Tnets, etc.). 8 Finally, the type systems was defined, consisting a syntatic structure suitable for the semantic types of each RECON-II expressions and for every type expressions, a set of inference rules wich allows infering its more general type from a RECON-II expressions.