INFERENCIA DEL CONOCIMIENTO: ENCADENAMIENTO DE REGLAS

Introducción

En nuestra vida diaria encontramos muchas situaciones complejas gobernadas por reglas deterministas: sistemas de control de tráfico, sistemas de seguridad, transacciones bancarias, etc. Los sistemas basados en reglas son una herramienta eficiente para tratar estos problemas. Las reglas deterministas constituyen la más sencilla de las metodologías utilizadas en sistemas expertos. La base de conocimiento contiene las variables y el conjunto de reglas que definen el problema, y el motor de inferencia obtiene las conclusiones aplicando la lógica clásica a estas reglas.

Por regla se entiende una proposición lógica que relaciona dos o más objetos e incluye dos partes, la premisa y la conclusión. Cada una de estas partes consiste en una expresión lógica con una o más afirmaciones objeto-valor conectadas mediante los operadores lógicos y, o, o no. Una regla se escribe normalmente como Si <<premisa>>, entonces <<conclusión>>. [1]

La <<conclusión>> también se puede determinar en base a conclusiones anteriores, para lo cual se describe a continuación el siguiente apartado.

Encadenamiento de Reglas

Una de las estrategias de inferencia más utilizadas para obtener conclusiones compuestas es el encadenamiento de reglas.

Esta estrategia puede utilizarse cuando las premisas de ciertas reglas coinciden con las conclusiones de otras. Cuando se encadenan las reglas, los hechos pueden utilizarse para dar lugar a nuevos hechos, este proceso se repite sucesivamente hasta que no pueden obtenerse más conclusiones. Existen dos tipos de encadenamiento: progresivo y regresivo. [2]

Encadenamiento Progresivo

Este tipo de encadenamiento se produce cuando el objetivo propuesto hace que se ejecute una regla, y la conclusión obtenida permite que se ejecute otra, y así sucesivamente hasta llegar a una respuesta, positiva o negativa. El punto final se detecta cuando no se pueden producir más encadenamientos. 

Ejemplo:

Conejo (Bugs Bunny)

conejo (x)  ----->  mamifero(x)

mamífero (x)  ----->  animal(x)

aminal (Bugs Bunny)

Encadenamiento Regresivo

Este método consiste en que, dado un objetivo, buscar una regla que permita establecer dicha conclusión, el proceso se repite hasta encadenar con la regla cuya conclusión satisfaga el objetivo propuesto, o se detecte que dicho problema no se puede resolver positivamente. Ejemplo:

aminal (Bugs Bunny)

mamífero (x)  ----->  animal(x)

conejo (x)  ----->  mamifero(x)

Conejo (Bugs Bunny) [3]

REFERENCIAS

[1] Madero, J. (2008). Sistemas Expertos basados en Reglas. Colombia.

[2] Gutierrez, J. M. (2009). Sistemas Expertos Basados en Reglas. Santander - España.

[3] S/N. (2009). Los Sistemas Expertos. Recuperado el 20 de Abril de 2012, de http://www.uned.es/pfp-internet-y-educacion/sist_exp.html

OTRAS REFERENCIAS

Castillo, E., Gutierrez, J.M. y Hadi, H (1997), Expert Systems and Probabilistic Network Models. Springer, New York. Versión Española editada por la Academia Española de Ingeniería.