Sistemas Basados en Reglas

Estos modelos de Inteligencia Artificial tienen tres partes relevantes:

1. Base de Conocimiento: almacena información permanente y estática (un conjunto de reglas).
2. Motor de Inferencia: obtiene nuevas conclusiones o hechos.
3. Memoria de Trabajo: almacena los datos.

Hay dos elementos fundamentales:

• Datos: hechos conocidos sobre un problema particular. Es dinámico.
• Conocimiento: relaciones entre los objetos dentro del dominio del problema.

Una regla es una afirmación lógica que relaciona dos o más objetos:

$\text{(premisa) }A⟶B\text{ (conclusioˊn)}$

El motor de inferencia usa datos y conocimientos para obtener conclusiones. Las conclusiones simples derivan de reglas simples (no vemos reglas compuestas). El MI solo acepta operadores $\wedge$ (and) y $\neg$ (not).

Reglas de inferencia que se pueden usar:

• Modus Ponens: si la premisa es cierta, la conclusión pasa a ser conocimiento. Propaga hacia adelante.
• Modus Tollens: si la conclusión es falsa, la remisa también es falsa. Propaga hacia atrás, lo que equivale a expandir la base de conocimiento.

Estas reglas de inferencia permiten obtener conclusiones simples.

Estos modelos son determinísticos, y por ende no muy inteligentes. El Modelo de Reglas de Asociación introduce incertidumbre a las reglas, y es más potente.

Estrategias de Inferencia

La estrategia de inferencia que usamos es el encadenamiento de reglas, donde los hechos conocidos dan lugar a hechos inferidos. Pasos:

1. Asignar a los objetos sus valores conocidos.
2. Ejecutar cada regla de la base de conocimiento y concluir nuevos hechos si es posible.
3. Repetir la etapa 2 hasta que no se pueda obtener nuevos hechos.

Si durante el encadenamiento encontramos una contradicción, eso se debe a un hecho conocido erróneo. El motor de inferencia hace rollback y descarta la máquina de trabajo hasta ese punto.

Control de la Coherencia

El control de la coherencia es necesario por si la base de conocimiento es inconsistente.

Un conjunto de reglas es coherente si existe al menos un conjunto de valores de todos los objetos que producen conclusiones no contradictorias. Con uno es suficiente.

Un valor $a$ para el objeto $A$ NO es factible si las conclusiones al hacer $A=a$ contradicen cualquier combinación de valores del resto de objetos. Los valores no factibles deben ser eliminados de la lista de valores posibles de su correspondiente objeto para evitar conclusiones incoherentes.