Os Sistemas Especialistas baseados em Conhecimento Probabilistico ou Incerto tem sido estudados desde o inicio da Engenharia do Conhecimento. Mesmo tendo motivacoes diferentes, esses sistemas sao muito similares aos sistemas baseados em regras de producao, que utilizam regras do tipo SE -> ENTAO. A diferenca fundamental e que a consequencia das regras e composta por um grau determinado de incerteza, quantificado por um grau numerico de crenca.Originalmente, os sistemas baseados em regras de producao envolviam apenas decisoes logicas binarias, como: "0" ou "1", "sim" ou "nao", etc. Embora eles fossem adequados para representar estruturas de conhecimento complexo, esses deveriam ser deterministicos. No entanto, outras areas do conhecimento humano tem uma caracteristica singular de imprecisao abrangendo inumeras aplicacoes, como o diagnostico medico, analises juridicas, prospeccao de minerais, ou ainda sistemas de aconselhamento de investimentos no mercado financeiro, entre outras.Essas aplicacoes nao deterministicas requerem a construcao de uma base de conhecimento que fornecam indicacoes ranqueadas pelo seu grau de crenca, baseadas em evidencias.Mas o principal entrave na montagem dessas Bases de Conhecimento e o grande volume de informacoes necessarias para sua formalizacao. A unica forma viavel de compor e manter essas bases e realizacao da "Aquisicao Automatica de Conhecimento". Esse aprendizado automatico realizado pelas maquinas, agora esta sendo revolucionado com o processamento de dados nao estruturados.A Aquisicao Automatica de ConhecimentoO processo de aquisicao automatica de conhecimento compreende tres formas distintas de utilizacao: pode ser usado para a montagem de uma base de conhecimento, para efetuar a sua manutencao ou para complementar o conhecimento armazenado, por ocasiao de consultas ao sistema.E, quando se pensa em extrair conhecimento de um determinado assunto de forma automatica, basicamente pensa-se em uma das tres formas a seguir descritas: Programas interativos que colham conhecimento dos especialistas durante o curso de uma conversacao em um terminal; Programas que aprendam os conceitos de uma especialidade, composto por um conjunto de exemplos, ou instancias de treinamento. Programas que aprendam lendo textos, como humanos lendo relatorios tecnicos;A atencao dedicada ao ultimo metodo vinha sendo muito rara. Projetar dialogos de elucidacao do conhecimento nao se constituia tarefa facil, e o problema de processamento de linguagem natural contribuia para essa situacao. No entanto, recentes pesquisas realizadas pela IBM resultaram na criacao de uma solucao inteligente para processamento desse tipo de informacao: o IBM Watson.A Hora e a vez do Watson O grande desafio que persistia na Area da Inteligencia Artificial neste novo seculo era o de preparar uma maquina inteligente capaz de processar a linguagem natural humana e que fosse capaz de realizar inferencias a partir de pistas fornecidas sobre um determinado assunto. Esse desafio tinha forte relacao com o teste proposto por Alan Turing, na decada de 1940, de que uma maquina e um ser humano escondidos pudessem compreender e responder perguntas a eles enviadas sem que um observador externo pudesse distinguir qual dos dois seria a maquina e qual seria o humano.Numa variacao do teste proposto, a IBM saiu na frente e construiu o computador Watson, para colocar a maquina como participante de um desafio na TV americana de perguntas e respostas denominado Jeopardy,