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Técnicas de Inferência 1
RaciocínioCapacidade humana em trabalhar com conhecimento, factos e estratégias de resolução de problemas por forma a obter conclusões
Entender
– como os humanos raciocinam – como trabalham com a informação relativa a um dado problema
Permite
delinear o processo de inferência num Sistema Pericial
Técnicas de Inferência 2
Mecanismos de Raciocínio
Dados Hipóteses
Evidências
Indução (do particular para o geral)
Dedução (do geral para o particular)
Abdução(gerando explicações)
Técnicas de Inferência 3
Inferência Processo usado num Sistema Pericial para derivar nova informação a partir de informação conhecida Motor de Inferência
Motor de Inferência
Responsável pela modelação do Processo de Raciocínio
– Combina os factos da Memória de Trabalho com o conhecimento do domínio contido na Base de Conhecimento
– Gera conclusões
Base de Conhecim ento
Regras Fram es
M em ória de Trabalho
Factos
M otor de Inferência
Técnicas de Inferência 4
Métodos de InferênciaOs métodos de Inferência explicitam de que forma o Motor de Inferência usa a base de conhecimento para raciocinar
Encadeamento Directo (Forward Chaining )
Ou Inferência Ascendente: Orientado pelos Factos– parte de um conjunto de factos
– usa as regras da Base de Conhecimento para deduzir novos factos
Encadeamento Indirecto (Backward Chaining )
Ou Inferência Descendente: Orientado pelos Objectivos– parte de um objectivo
– usa as regras para procurar suporte para o objectivo
Técnicas de Inferência 5
Encadeamento Directo Estratégia de Raciocínio:
• mais usada pelo ser humano e por isso a mais vulgar nos Peritos
• tem por base a regra modus ponens - gera nova informação a partir do conjunto inicial de factos
Exemplo
Assumindo o presente conjunto de axiomas do STATE-0 quais os outros estados que se desenvolveriam usando modus ponens STATE-0
1. E1 E2
2. E2 E4
3. E5 E3
4. E4 E5
5. E6 E1
6. E7 E2
7. E6
Modus Ponens
8. E6 E6 E1
9. E1 E1 E2
10. E2 E2 E4
11. E4 E4 E5
12. E5 E5 E3
13. E3
Técnicas de Inferência 6
Encadeamento Directo Estratégia
• os factos básicos originam o “disparo” de regras
• as regras conduzem à obtenção de conclusões intermédias
• as conclusões intermédias em conjunto com os factos básicos originam o “disparo” de mais regras
O processo continua até que
• se obtenham conclusões finais (se tal for possível) e • não haja mais lugar à possibilidade de disparo de novas regras
Técnicas de Inferência 7
Base de Conhecimento Base de Regras
Regra r1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado ENTÃO Sistema_A=activado
Regra r2: SE Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado) ENTÃO Sistema_B=activado
Regra r3: SE Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado) ENTÃO Sistema_C=activado
Regra r4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado ENTÃO Sistema_D=activado
Regra r5: SE Sistema_A=activado E Sistema_B=activado ENTÃO Conj_AB=operacional
Regra r6: SE Sistema_C=activado E Sistema_D=activado ENTÃO Conj_CD=operacional
Técnicas de Inferência 8
Encadeamento DirectoBase de Factos
Facto f1: Bot_1=actuado.
Facto f2: Bot_2=actuado.
Facto f3: Bot_4=actuado.
Facto f4: Bot_5=actuado.
Facto f5: Bot_8=actuado.
Base de Conhecimento
Regra r1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado
ENTÃO Sistema_A=activado
Regra r2: SE Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado)
ENTÃO Sistema_B=activado
Regra r3: SE Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado) ENTÃO Sistema_C=activado
Regra r4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado
ENTÃO Sistema_D=activado
Regra r5: SE Sistema_A=activado E
Sistema_B=activado
ENTÃO Conj_AB=operacional
Regra r6: SE Sistema_C=activado E
Sistema_D=activado
ENTÃO Conj_CD=operacional.
Técnicas de Inferência 9
Encadeamento Directo Base de Factos
Base de Conhecimento Facto f1: Bot_1=actuado. Facto f2:
Bot_2=actuado.
Regra r1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado Facto f3: Bot_4=actuado.
ENTÃO Sistema_A=activado. Facto f4: Bot_5=actuado.
Regra r2: SE Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado) Facto f5: Bot_8=actuado.
ENTÃO Sistema_B=activado. Facto f6: Sistema_A=activado.
Regra r3: SE Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado) Facto f7: Sistema_C=activado.
ENTÃO Sistema_C=activado. Facto f8: Sistema_D=activado.
Regra r4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado Facto f9: Conj_CD=operacional.
ENTÃO Sistema_D=activado.
Regra r5: SE Sistema_A=activado E Sistema_B=activado
ENTÃO Conj_AB=operacional.
Regra r6: SE Sistema_C=activado E Sistema_D=activado
ENTÃO Conj_CD=operacional.
r1
r3
r6
r4
f1
f2
f3
f4
ci1=f 6
ci3=f 8f5
cf1=f 9
FactosBásicos
Conclusões Intermédias ConclusõesFinais
ci2=f 7
Técnicas de Inferência 10
Algoritmo de Encadeamento DirectoFi F1Enquanto houver factos a considerar
Rj R1Enquanto houver regras a considerarSe Fi entrar nas condições de Rj
E Fi ainda não disparou Rj
EntãoSe o LHS de Rj for verdadeiroEntão
Disparar RjGerar/Adicionar FactosGuardar Justificações
Técnicas de Inferência 11
Algoritmo de Encadeamento Directocom Metaconhecimento
Fi F1Enquanto houver factos a considerar
SR conjunto de regras apropriadas para Fi {Metaconhecimento}Enquanto houver regras a considerar
Rj regra de SRSe Fi ainda não disparou RjEntão
Se o LHS de Rj for verdadeiroEntão
Disparar RjGerar/Adicionar FactosGuardar Justificações
Técnicas de Inferência 12
Encadeamento Directo Orientado pelos Dados (Data Driven) • É adequado em aplicações onde é importante aprender o máximo
possível a partir da informação disponível• É preferível se é preciso verificar muitas hipóteses alternativas• São mais estruturados e estáticos• Os factos da Base de Factos
– estão armazenados em memória ou ficheiro, – são obtidos através das respostas de questões postas pelo Sistema
Pericial ao utilizador
Exemplo
Diagnóstico e aconselhamento da terapia de um paciente, feito por um médico que consulta a ficha do paciente e observa resultados de análises ou exames efectuadas pelo paciente (factos armazenados) e vai pondo questões ao paciente sobre os sintomas e historial clínico deste.
Técnicas de Inferência 13
Encadeamento Directo Orientado pelos Acontecimentos (Event Driven)
• Mais adequado para problemas menos estruturados e dinâmicos
• Os factos da Base de Factos – estão armazenados em memória ou ficheiro
– podem ser obtidos através das respostas de questões postas pelo Sistema Pericial ao utilizador
– uma parte significativa dos factos aparece como consequência de eventos que são comunicados ao Sistema Pericial
Exemplo
A análise de avarias ou incidentes que estejam a ocorrer em redes eléctricas e o aconselhamento da reposição em serviço de modo a auxiliar o operador nas medidas que deverá tomar perante uma situação crítica.
Técnicas de Inferência 14
Encadeamento DirectoVantagens• Funciona bem em problemas que comecem pela aquisição de
informação e em seguida procedam à inferência de novo conhecimento
• Deriva grandes quantidades de informação a partir de poucos dados (factos)
• É adequado para certo tipo de problemas, tais como: planeamento, monitorização, controlo e interpretação
Desvantagens• Não tem meios para reconhecer quais as questões que são mais
relevantes• Coloca todas as questões, mesmo se precisar apenas de algumas
para chegar a uma conclusão
Técnicas de Inferência 15
Estados de uma Regra REGRA
Activa Inactiva Seleccionada Disparada
Regra
Seleccionada o antecedente tem valor verdadeiro
Inactiva o antecedente tem valor falso
Disparada regra cujas acções do consequente foram executadas
Activa regra que não está Inactiva nem foi Disparada
Técnicas de Inferência 16
Estados de uma RegraRegra C130: Se o tipo de motor é propulsão
então o avião é um C130Regra C140: Se o tipo de motor é jacto
então o avião é um C140
Sem Factos conhecidos: Todas as regras estão Activas
Regra Condição Estado da
Condição
Conclusão Estado da Regra
C130
tipo de motor é
propulsão
livre o avião é um C130
activa
C140
tipo de motor é
jacto
livre o avião é um C140
activa
Técnicas de Inferência 17
Estados de uma Regra
Facto conhecido: tipo de motor jacto.
Regra Condição Estado da Condição
Conclusão Estado da Regra
C130
tipo de motor é
propulsão
Falsa
o avião é um C130
inactiva
C140
tipo de motor é
jacto
Verdadeira
o avião é um C140
activa seleccionada
Técnicas de Inferência 18
Resolução de ConflitosEstratégia usada para escolher a sequência de disparo de regras quando mais do que uma regra pode ser concluída
Algoritmo de Resolução de Conflitos
1. Reconhecer: identificar as regras que podem ser disparadas de acordo com os factos da memória de trabalho
2. Resolver: se mais do que uma regra pode ser disparada, escolher uma regra de acordo com a estratégia de resolução de conflitos
3. Actuar: disparar a regra e adicionar a conclusão à memória de trabalho
Técnicas de Inferência 19
Estratégias de Resolução de Conflitos• Ordem da regra
• Regra com maior prioridade
• Regra mais específica (regra com maior número de premissas) dá prioridade a regras que processem mais informação
• Regra que refere o elemento mais recentemente adicionado à memória de trabalho
• Não dispara uma regra que já tenha sido disparada (previne ciclos)
• Dispara todas as regras em conflito mas coloca as suas conclusões em memórias de trabalho separadas
Técnicas de Inferência 20
Estratégias de Resolução de ConflitosNão sensíveis ao contexto
– Utilizar a ordem pela qual as regras se encontram na Base de Conhecimento para escolher uma regra
ExemploRegra r1: Regra r2:
SE ClubeX joga_hoje SE BandaY actua_hoje
E disponho= 50 € E disponho = 50 €
ENTÃO Vou_ao_futebol ENTÃO Vou_ao_concerto
– Utilizar valores de prioridade previamente estabelecidos – é associada uma prioridade a cada regra – dá-se preferência às regras mais prioritárias
É simples de programar, mas dificulta o processo de engenharia do conhecimento
Técnicas de Inferência 21
Resolução por EspecificidadeSensíveis ao contexto
– Dar preferência às regras mais específicas (com mais condições) Exemplo
R1: IF auscultação HAS_VALUE murmúrio_diastólico THEN doença HAS_VALUE doença_cardíaca
R2: IF pressão_sistólica_sangue HAS_VALUE > 140AND pressão_pulso HAS_VALUE > 50AND auscultação HAS_VALUE murmúrio_diastólicoOR percurssão HAS_VALUE dilatação_cardíaca
THEN doença HAS_VALUE regurgitação_aórtica
R2 é mais específica conduz a resultados mais fortes
Principais vantagens– Comportamento mais próximo do humano– Extensibilidade da base de regras facilitada
Técnicas de Inferência 22
Resolução por ActualidadeSensíveis ao contexto
– Dar preferência às regras que envolvem dados obtidos mais recentemente
• a cada facto é associada uma marca temporal que indica o “tempo” em que foi estabelecido
• Vantagem: seguir uma linha única de raciocínio
– Formato para os factos (atributos de valor único):
tempo: atributo = valor
Podem ocorrer diversos pares A-V na memória de trabalho representando, por exemplo, a evolução temporal do valor de uma variável, mas cada triplo T : A-V é único
Técnicas de Inferência 23
Resolução por ActualidadeExemploConjunto de Factos
1: x = a. 2: y = b. 3: z = c. 4: u = d. 5: v = e. 6: w = f.
Conjunto de Regras em conflito
R1: IF w = f THEN p = e 6R2: IF y = b AND u = d THEN q = f 2, 4R3: IF x = a AND z = c AND v = e THEN r = d 1, 3, 5
1. Associa-se a cada regra uma sequência formada pelas marcas temporais dos factos correspondentes às suas condições
Técnicas de Inferência 24
Resolução por ActualidadeExemploConjunto de Factos
1: x = a. 2: y = b. 3: z = c. 4: u = d. 5: v = e. 6: w = f.
Conjunto de Regras em conflito
R1: IF w = f THEN p = e 6, 0, 0R2: IF y = b AND u = d THEN q = f 4, 2, 0R3: IF x = a AND z = c AND v = e THEN r = d 5, 3, 1
2. Ordenam-se as marcas em cada sequência por valores decrescentes3. Normaliza-se o comprimento das sequências, acrescentando zeros
Técnicas de Inferência 25
Resolução por ActualidadeExemploConjunto de Factos
1: x = a. 2: y = b. 3: z = c. 4: u = d. 5: v = e. 6: w = f.
Conjunto de Regras em conflito
R1: IF w = f THEN p = e 6, 0, 0R3: IF x = a AND z = c AND v = e THEN r = d 5, 3, 1R2: IF y = b AND u = d THEN q = f 4, 2, 0
Ordenamento: R1 > R3 > R2
Técnicas de Inferência 26
Esquema Genérico de Inferência
Memória de Trabalho
Base de Regras
Selecção de Regras
Conjunto de Conflito
Resolução deConflitos
Regra
Processamento da Regra
Técnicas de Inferência 27
Algoritmo de Encadeamento Directocom Metaconhecimento e Resolução de Conflitos
Fi F1Enquanto houver factos a considerar
SR conjunto de regras apropriadas para Fi {Metaconhecimento}
SRConflit Reconhecer_Conjunto de Regras Conflito (SR) SRConf Resolver_Conjunto de Regras Conflito (SRConflit)
Enquanto houver regras a considerarRj regra de SRConf
Se Fi ainda não disparou RjEntão
Se o LHS de Rj for verdadeiroEntão
Disparar RjGerar/Adicionar FactosGuardar Justificações
Técnicas de Inferência 28
Encadeamento Directo em LPA-Flex
• O motor de inferência de encadeamento directo do Flex é implementado com regras de produção do tipo if-then – têm a designação de rules
• Rule estrutura usada pelo motor de inferência de Encadeamento directo do flex
permite múltiplas pré-condições e múltiplas conclusões
Sintaxe de regra de produção de encadeamento directo
rule <nome_da_rule>if <condição_1> [ and <condição_2> …or ... ]then <acção_1> [ and <acção_2> … ] ;[ because <texto explicativo> ] ; [ score <número ou expressão> ] .
O motor de inferência verifica as pré-condições das regras de produção
executa as acções correspondentes ás pré-condições verdadeiras
Técnicas de Inferência 29
RulesetPara invocar o motor de inferência é necessário definir um ruleset que contém, pelo menos, um conjunto inicial de regras:
– pode ser fornecido por enumeração
– ou através do nome de um grupo que contenha o conjunto dos nomes das regras desejadas
– se não fizer sentido agrupar as em regras em grupos, pode ser usada a definição:
ruleset grupo1
contains all rules.
Técnicas de Inferência 30
Ruleset (cont.)Adicionalmente podem também definir-se:
– acções iniciais
• define o conjunto inicial de regras para a actuação do motor de inferência
– condição de finalização
– método de selecção de regras
• especifica em cada momento quais as regras passíveis de serem tentadas
– método de actualização da agenda
• incide sobre a agenda
– método de tratamento de "misfires“ - regras cujas conclusões
falham
Técnicas de Inferência 31
Sintaxe RulesetOs rulesets ou definições de invocação do motor de inferência de
Encadeamento Directo têm uma definição genérica com o formato
ruleset <nome_do_ruleset>
contains <conjunto_de_regras_inicial> ;
[ initiate by doing <acção_1> [and acção_2 …] ;
[ terminate when <condição_1> [and <condição_2> … ] ] ;
[ select rule using <mecanismo_de_selecção_de_regras> ] ;
[ update ruleset <mecanismo_de_actualização_de_agenda> ] ;
[ when a rule misfires do <acção_recuper_1> [and acção_recuper_2..
…] ].
Técnicas de Inferência 32
Mecanismos de Selecção de Regras Utilizáveis – "first come first served" : a primeira regra da agenda é a primeira a
ser tentada disparar – "conflict resolution" : a primeira regra escolhida é aquela que tiver
maior valor do seu score – "conflict resolution with threshold <número ou expressão>" : a primeira
regra escolhida é a primeira encontrada que tiver um valor score maior do que o valor do "threshold“
Exemplos
ruleset exemplo ruleset exemplocontains all rules ; contains all rules ;select rule using first come first served. select rule using conflict resolution.
ruleset exemplocontains all rules ;select rule using conflict resolution with threshold 7.
Técnicas de Inferência 33
Mecanismos de Actualização da Agenda• "by removing each selected rule"
- quando uma regra é disparada, é retirada da agenda• "by promoting each selected rule"
- quando uma regra é disparada vai para o topo da agenda• "by demoting each selected rule" - quando uma regra é disparada vai para o final da agenda• "by cyclic rotation of rules"
- a regra seguida à seleccionada vai para o topo da agenda• "by removing any unsatisfied rule"
- retira da agenda todas as regras cujas pré-condições não foram satisfeitas no último ciclo do motor de inferência• "using rule transition network"
- quando uma regra é disparada a agenda é actualizada para um conjunto de regras especificado por um group com o mesmo nome da regra que acabou de ser disparada.
Técnicas de Inferência 34
Mecanismos de RecuperaçãoQuando uma regra tenta ser disparada e alguma das suas acções de conclusão falha - ocorre um misfire.
Opções do ruleset para esta situação são:– true : o misfire não afecta o sistema– fail : o misfire causa a falha do sistema– <nome_da_acção_de_misfire>: esta acção, fornecida sem parâmetros
na definição do ruleset, invoca uma acção definida pelo programador com um argumento que recebe o nome da regra
Exemplosruleset exemplo ruleset exemplocontains all rules ; contains all rules ;when a rule misfires do true . when a rule misfires do fail .
ruleset exemplocontains all rules ;when a rule misfires do meu_misfire .
Técnicas de Inferência 35
Fluxograma Encadeamento Directo LPA-FlexInício do motor de
inferência
Condição de fim? Sucede
FalhaConsegue
seleccionar umaregra?
Consegue disparar aregra?
Consegue actualizar aagenda de regras?
Consegue recuperar afalha?
Falha
Sim
Falha
Sim
Sim
Sim
Não
Não
Não Não
Não
Sim
Técnicas de Inferência 36
Sistema Pericial Encadeamento Directo
Pretende-se desenvolver um Sistema pericial que permita agrupar seres vivos de acordo com os seguintes critérios de classificação:
1. Tipo de revestimento
2. Tipo de locomoção
3. Tipo de alimentação
Atendendo ao seguinte esquema de classificação construir a Base de Conhecimento
Técnicas de Inferência 37
Esquema de Classificação Classe Pêlo Mamífero Escamas superficiais Réptil
Revestimento Escamas profundas Peixe Pele Nua Anfíbio
Penas Ave
OrdemCarne Carnívoro Peixes Piscívoro
MarchaCarne Apodrecida Necrófago Corrida
Alimentação Sementes, grão Granívoro Locomoção SaltoInsectos Insectívoro
ReptaçãoVegetais Herbívoro NadaVariada Omnívoro Voo
Técnicas de Inferência 38
Esquema de ClassificaçãoRevestimento Locomoção Alimentação Espéciepêlo marcha carne lobo, tigrepêlo marcha variada javali,
homempêlo salto vegetais coelhopêlo nada peixes baleiapenas corrida sementes, grão avestruzpenas nada, marcha peixes pinguin
penas voo sementes, grão pombo
penas voo carne podre abutrepele nua salto insectos rãescamas superficiais reptação carne jibóiaescamas profundas nada peixe truta, salmão
Técnicas de Inferência 39
QuestõesLista de atributos usados como questão no Encadeamento Directo
question attributes Quais as caracteristicas que conhece do animal? ; choose some of attribute_types .
group attribute_types revestimento, alimento, deslocamento.
question revestimento Revestimento do corpo ? ; choose one of revest_tipos
because 'O revestimento define a classe a que o animal pertence' .
group revest_tipos pelo, penas, escamas_superficiais, escamas_profundas, pele_nua.
Técnicas de Inferência 40
Questõesquestion alimento Alimento ? ; choose one of alimento_tipos because 'O alimento define a ordem a que o animal pertence' .
group alimento_tipos carne, peixes, carne_podre, sementes_grao, vegetais, insectos, variado.
question deslocamento Deslocamento ? ; choose one of desloc_tipos .
group desloc_tipos marcha, corrida, salto, reptacao, voo, nada.
Técnicas de Inferência 41
Conjunto de Regras que definem a Classe Animal
ruleset classe_animais contains classe_rules; update ruleset by removing each selected rule.
group classe_rules mamifero, peixe, reptil, anfibio, ave.
rule mamifero if the revestimento is pelo then the classe becomes mamifero .
rule peixe if the revestimento is escamas_profundas then the classe becomes peixe.
Técnicas de Inferência 42
Conjunto de Regras que definem a Classe Animal
rule reptil
if the revestimento is escamas_superficiais
then the classe becomes reptil.
rule anfibio
if the revestimento is pele_nua
then the classe becomes anfibio.
rule ave
if the revestimento is penas
then the classe becomes ave.
Técnicas de Inferência 43
Conjunto de Regras que definem a Ordem Animalruleset ordem_animais contains ordem_rules; update ruleset by removing each selected rule.
group ordem_rules carnivoro, piscivoro, necrofago, granivoro, insectivoro, herbivoro, omnivoro.
rule carnivoro if the alimento is carne then the ordem becomes carnivoro.
rule piscivoro if the alimento is peixes then the ordem becomes piscivoro.
rule necrofago if the alimento is carne_podre then the ordem becomes necrofago.
Técnicas de Inferência 44
Conjunto de Regras que definem a Ordem Animalrule granivoro if the alimento is sementes_grao then the ordem becomes granivoro.
rule insectivoro if the alimento is insectos then the ordem becomes insectivoro.
rule herbivoro if the alimento is vegetais then the ordem becomes herbivoro.
rule omnivoro if the alimento is variado then the ordem becomes omnivoro.
Técnicas de Inferência 45
Conjunto de Regras que definem a Espécie Animalruleset especie_animais contains especie_rules; update ruleset by removing each selected rule.
group especie_rules lobo, tigre, javali, pinguin, ra, jiboia, coelho, baleia,
avestruz, pombo, abutre, truta.
rule lobo if the classe is mamifero and the ordem is carnivoro and the deslocamento is marcha then the especie becomes {lobo , tigre}.
rule javali if the classe is mamifero and the ordem is omnivoro and the deslocamento is marcha then the especie becomes javali.
Técnicas de Inferência 46
Conjunto de Regras que definem a Espécie Animal
rule pinguin if the classe is ave and the ordem is piscivoro and [ the deslocamento is nada or the deslocamento is marcha ] then the especie becomes pinguin.
rule ra if the classe is anfibio and the ordem is insectivoro and the deslocamento is salto then the especie becomes ra.
rule jiboia if the classe is reptil and the ordem is carnivoro and the deslocamento is reptacao then the especie becomes jiboia. ......
Técnicas de Inferência 47
Top-Level Acção
Acção que invoca o Sistema Pericial
action run_forward ;
do restart
and ask attributes
and invoke ruleset classe_animais
and invoke ruleset ordem_animais
and invoke ruleset especie_animais
and write( especie )
and nl .
Técnicas de Inferência 48
Encadeamento InversoO motor de inferência com encadeamento inverso é orientado aos objectivos (goal driven)
Objectivo: Provar as conclusões finais (“goals”) que aparecem no lado direito das regras (RHS)
As conclusões são provadas – provando as condições que aparecem no lado esquerdo da regra
(LHS)
As condições do lado esquerdo da regra podem ser suportadas– por conclusões intermédias de outras regras – ou por factos básicos
Base de Regras É expressa do mesmo modo que no caso do encadeamento directo, apenas a interpretação da regra é feita em sentido inverso.
Técnicas de Inferência 49
Encadeamento Inverso Base de Factos
Facto f1: Bot_1=actuado.
Facto f2: Bot_2=actuado.
Facto f3: Bot_4=actuado.
Facto f4: Bot_5=actuado.
Facto f5: Bot_8=actuado.
Base de Conhecimento
Regra R1: SE Bot_1=actuado E Bot_2=actuado
ENTÃO Sistema_A=activado
Regra R2: SE Bot_3=actuado OU NÃO(Bot_4=actuado)
ENTÃO Sistema_B=activado
Regra R3: SE Bot_5=actuado E NÃO(Bot_6=actuado) ENTÃO Sistema_C=activado
Regra R4: SE Bot_7=actuado OU Bot_8=actuado
ENTÃO Sistema_D=activado
Regra R5: SE Sistema_A=activado E
Sistema_B=activado
ENTÃO Conj_AB=operacional
Regra R6: SE Sistema_C=activado E
Sistema_D=activado
ENTÃO Conj_CD=operacional.
Técnicas de Inferência 50
Encadeamento InversoObjectivo: provar (Conj_AB=operacional) conclusão regra R5 Verd ?É necessário provar que
– Sistema_A=activado – Sistema_B=activado
Temos que efectuar duas chamadas recursivas ao mecanismo de prova inversa:– Objectivo: provar (Sistema_A = activado) conclusão regra r1 Verd ?
• provar que o botão Bot_1=actuado suportado pelo facto f1• provar que o botão Bot_2 =actuado suportado pelo facto f2
Sistema_A=activado Verd– Objectivo: provar (Sistema_B = activado) conclusão regra r2 Verd ?
• provar que o botão Bot_3=actuado Falso• provar que o botão NÃO(Bot_4 =actuado) Falso, contradiz facto f3
Sistema_B=activado Falso
Conj_AB=operacional FALSOExercício: Conj_CD=operacional ?
Técnicas de Inferência 51
Encadeamento InversoObjectivo: provar (Conj_CD=operacional) conclusão regra r5 Verd ?
É necessário provar que– Sistema_C=activado – Sistema_D=activado
Temos que efectuar duas chamadas recursivas ao mecanismo de prova inversa:– Objectivo: provar (Sistema_C = activado) conclusão regra r3 Verd ?
• provar que o botão Bot_5=actuado suportado pelo facto f4• provar que o botão NÃO(Bot_6 =actuado) Verd
Sistema_C=activado Verd– Objectivo: provar (Sistema_D = activado) conclusão regra r4 Verd ?
• provar que o botão Bot_7=actuado Falso• Ou provar que o botão Bot_8 =actuado suportado pelo facto f5
Sistema_D=activado Verd
Conj_CD=operacional Verd
Técnicas de Inferência 52
Algoritmo de Encadeamento InversoProvar (G)Se G corresponde a um facto básicoEntão G é verdadeiro e Provar (G) tem sucesso
Gerar/Adicionar FactosGuardar Justificações
Senão Se há um facto F que contraria GEntão G é falso e Provar (G) falhouSR conjunto de regras que concluem G {Metaconhecimento}Repetir
R regra de SRSC Conjunto de condições de R {LHS}Falha falsoRepetir
C condição de SCProvar (C)Se não foi possível provar CEntão Falha verdadeiro
Até não existirem mais condições em SC ou Falha = verdadeiroAté não existir mais nenhuma regra em SR ou Falha = falsoSe Falha = falsoEntão G é verdadeiro e Provar (G) teve sucessoSenão G é falso e Provar (G) falhou
Técnicas de Inferência 53
Encadeamento Directo vs. Inverso
Inferência para a frente
– Orientada por dados
– Procura soluções que sejam consequência dos factos
– Tende a ser mais eficiente em problemas com poucas condições possíveis
Inferência para trás
– Orientada por objectivos
– Procura factos que suportem as hipóteses
– Tende a ser mais eficiente em problemas com muitos dados para suporte
Técnicas de Inferência 54
Módulo de Explicações As explicações podem ser dirigidas aos seguintes tipos de pessoas:
Engenheiro do Conhecimento ou Implementador do Sistema – identificar possíveis problemas na Base de Conhecimento:
• falta de condições nas regras• condições em excesso, valores incorrectos• ambiguidades
Perito – comparar o seu raciocínio com o do Sistema Pericial, – Proceder à Validação do Sistema Pericial
Utilizador – por que razão faz uma dada pergunta – porque não foi obtida uma dada conclusão– aprender algo sobre o domínio em causa - Tutor Inteligente.
Técnicas de Inferência 55
Principais Tipos de Explicações Explicações “Como? (How)”
servem para que o Sistema Pericial justifique o caminho que seguiu para obter uma dada conclusão
Explicações “Porque não? (Why not)”
servem para que o Sistema Pericial justifique a razão pela qual uma determinada conclusão não foi obtida
Explicações “Porquê? (Why)”
servem para que o Sistema Pericial justifique por que razão põe uma determinada questão ao utilizador.
Técnicas de Inferência 56
Exemplos de Explicações (Como ?)Explicações Como ? Traço do processo de encadeamento
Como Conj_CD Operacional ?
Pelo facto f4 (Bot_5=actuado) e
verificando Bot_6=actuado é falso
Pode-se concluir pela regra r3 que Sistema_C=activado (facto f7)
Pelo facto f5 (Bot_8=actuado)
Pode-se concluir pela regra r4 que Sistema_D=activado (facto f8)
Pelo facto f7 (Sistema_C=activado) e
facto f8 (Sistema_D=activado)
Pode-se concluir pela regra r6 que Conj_CD=operacional (facto f9)
Técnicas de Inferência 57
Exemplos de Explicações (Como ?) Conj_CD=operacional Verd Como ?
Outra interacção:
Conj_CD=operacional é verdadeiro pelo uso da regra r6 que implicouprovar que Sistema_C=activado é verdadeiro
e Sistema_D=activado é verdadeiroSistema_C=activado é verdadeiro
por uso da regra r3 que implicou provar que Bot_5=actuado é verdadeiro e Bot_6=activado é falso
Bot_5=actuado é verdadeiro pelo facto f4Bot_6=actuado é falso
Sistema_D=activado é verdadeiro por uso da regra r4 que implicou provar que Bot_7=actuado é verd. ou Bot_8=activado é verdadeiro
Bot_8=actuado é verdadeiro pelo facto f5.
Técnicas de Inferência 58
Exemplos de Explicações (Porque não ?) Conj_AB=operacional Falso
Porque não ?
Conj_AB=operacional é falso
porque
não foi possível provar a regra r5
que implicava provar que Sistema_A=activado fosse verdadeiro e Sistema_B=activado fosse
verdadeiro
Sistema_B=activado é falso
porque não foi possível provar a regra r2
que implicava provar que Bot_3=actuado fosse verdadeiro ou Bot_4=actuado não fosse verdadeiro
Bot_3=actuado é falso
Bot_4=actuado é verdadeiro pelo facto f3.
Técnicas de Inferência 59
Exemplos de Explicações (Porquê ?)Explicações Porquê ? O contexto de uma pergunta
O Sistema Pericial pode colocar a seguinte questão:
O botão Bot_4 está actuado?
O utilizador pode responder colocando uma questão “Porquê?” Se Bot_4 = actuado então podemos concluir pela regra R2 que Sistema_B=activadoComo Sistema_A=activado é verdadeiro e sabendo que Sistema_B=activado podemos concluir
pela regra R5 que Conj_AB=operacional.
Técnicas de Inferência 60
Encadeamento Misto
Usam-se alternadamente os dois mecanismos de inferência durante uma mesma sessão de resolução de problema.
Existem problemas em que a procura em ambas as direcções é benéfica ou mesmo necessáriaExemplo
–Um médico observa um conjunto de sintomas–Esses sintomas (observações) conduzem-no a uma hipótese
(diagnóstico inicial)• Raciocínio a partir dos dados (Encadeamento Directo)
–Numa segunda fase a hipótese pode ser confirmada/rejeitada utilizando testes e/ou observações adicionais
• Raciocínio a partir das hipóteses (Encadeamento Inverso)
Técnicas de Inferência 61
Encadeamento Misto através de Interactividade
Estratégia de Raciocínio
–O sistema pede uma observação/facto/sintoma ao utilizador
–O sistema procura uma regra na BC que contém a observação no seu antecedente (encadeamento directo)
–O sistema tenta demonstrar a consequência/hipótese da regra encontrada anteriormente (encadeamento inverso)
–Para isso pode fazer perguntas adicionais ao utilizador
–Se conseguir demonstrar a hipótese e ela for conclusiva então está terminada a sessão, isto é conseguimos um diagnóstico
–Se a hipótese ainda não for conclusiva o sistema volta a raciocinar para a frente a partir da hipótese que acabou de provar
Técnicas de Inferência 62
Representação de Conhecimento com RegrasExemplo
Base de Conhecimento para análise de um problema de inundação num andar
Conceptualização
• Sintomas possíveis
cozinha Ok / Com água, hall Ok / Com água, WC Ok / Com água
• Outros parâmetros
janela aberta/fechada, choveu/não choveu
• Causas (diagnósticos) possíveis
choveu
fuga de água na cozinha / no WC
janela
cozinha
WC hall
Técnicas de Inferência 63
Relacionamento dos Sintomas com as CausasR1: Se hall com água E cozinha Ok Então fuga de água no WC Conclusão final
R2: Se hall com água E WC Ok E cozinha com água Então problema na cozinha Conclusão intermédia
R3: Se janela da cozinha aberta E choveu
E hall OK Então entrou água de fora Conclusão final
R4: Se problema na cozinha E janela da cozinha fechada
ou não choveu Então fuga de água na cozinha Conclusão final
Técnicas de Inferência 64
Exemplo – Encadeamento Misto
• Sistema pede observação: – Respondo: hall com água
• Sistema encontra a Regra R1– Se hall com água E cozinha Ok Então fuga de água no WC– Tenta provar a hipótese– Raciocína para trás e pergunta:
• cozinha Ok ?– Respondo: Não– A hipótese é rejeitada.– Vai raciocinar de novo para a frente.
• Sistema encontra a Regra R2– Se hall com água E WC Ok
E cozinha com água Então problema na cozinha
– Tenta provar a hipótese– Raciocína para trás e pergunta:
• WC Ok ?– Respondo: Sim– Conclui: problema na cozinha– Vai raciocinar de novo para a frente.
• Sistema encontra a Regra R4 Se problema na cozinha
E janela da cozinha fechada ou não choveu Então fuga de água na cozinha– Tenta provar a hipótese– Raciocína para trás e pergunta:
• janela da cozinha fechada ?– Respondo: Sim
– Conclui: fuga de água na cozinha
1ª Iteração
Técnicas de Inferência 65
Encadeamento Inverso em LPA-Flex
• O motor de inferência de encadeamento inverso do Flex é implementado com regras de produção do tipo if-then – relation
• Uma relation não é mais do que um predicado PROLOG
• Uma relation pode ter mais do que uma definição (como mais do que uma cláusula no caso do PROLOG), sendo tentada em backtracking
• O objectivo da relation é devolver um valor booleano (Verdadeiro ou Falso) consoante suceda ou falhe
Técnicas de Inferência 66
RelationsSintaxe da regra de produção de encadeamento inverso relation <nome_da_relation> (arg1, arg2, ..., argn) argumentos não if <condição_1> existem nas rules[ and <condição_2> … ].
Usando um motor de inferência de Encadeamento Inverso só sepode tentar provar uma conclusão de cada vez
• Podem ser invocadas directamente (tal como as actions)
• Podem ter múltiplas definições
• Podem invocar outras relations
Técnicas de Inferência 67
RelationsExemploframe estudante.
instance maria is a estudante natural is braga and status is junior and residencia is porto.
relation verificar_alojamento ( S ) if S status is include in {junior, senior} and S residencia is not lisboa and echo ( ‘ é necessário reservar quarto ‘) .
relation verificar_alojamento ( S )If echo (S, ‘não precisa de alojamento ‘) .
action test ;do for every S is an instance of estudante
do verificar_alojamento (S) and write (S) and nl end for.
Técnicas de Inferência 68
Sistema Pericial Encadeamento Inverso
Pretende-se desenvolver o Sistema Pericial de classificação dos seres vivos, já desenvolvido em foward chaining, usando o mecanismo de inferência backward chaining.
As questões e grupos são os definidos no Sistema Pericial foward chaining
À semelhança do que foi feito no SP de Encadeamento Directo, as relations são agrupadas por:
– Ordem
– Classe
– Espécie
Técnicas de Inferência 69
Relation Classerelation check_classe ( Classe ) if one( suggest_classe( SuggestedClasse ) ) and Classe = SuggestedClasse .
relation suggest_classe ( mamifero ) if the revestimento is pelo .
relation suggest_classe ( ave ) if the revestimento is penas .
relation suggest_classe ( peixe ) if the revestimento is escamas_profundas .
relation suggest_classe ( reptil ) if the revestimento is escamas_superficiais .
relation suggest_classe ( anfibio ) if the revestimento is pele_nua .
Técnicas de Inferência 70
Relation Ordemrelation check_ordem ( Ordem ) if one( suggest_ordem( SuggestedOrdem ) ) and Ordem = SuggestedOrdem .
relation suggest_ordem ( carnivoro ) if the alimento is carne .
relation suggest_ordem ( piscivoro ) if the alimento is peixes .
relation suggest_ordem ( granivoro ) if the alimento is sementes_grao .
relation suggest_ordem ( insectivoro ) if the alimento is insectos .
......
relation suggest_ordem ( omnivoro ) if the alimento is variado .
Técnicas de Inferência 71
Relation Especierelation check_especie ( Especie ) if one ( suggest_especie( SuggestedEspecie ) ) and Especie = SuggestedEspecie .
relation suggest_especie ( avestruz ) if check_classe ( ave ) and check_ordem ( granivoro ) and deslocamento is marcha .
relation suggest_especie ( pinguim ) if check_classe ( ave ) and check_ordem ( piscivoro ) and deslocamento is nada .........relation suggest_especie ( javali ) if check_classe ( mamifero ) and check_ordem ( omnivoro ) and deslocamento is marcha .
Técnicas de Inferência 72
Acção que invoca o Sistema Pericial
action run_backward
do restart
and check_especie( Especie )
and write( Especie )
and nl .
Técnicas de Inferência 73
Implementação do Problema:Inundação do Andar com Explicações Exemplo
Base de Conhecimento para análise de um problema de inundação num andar
Conceptualização
• Sintomas possíveis
cozinha Ok / Com água, hall Ok / Com água, WC Ok / Com água
• Outros parâmetros
janela aberta/fechada, choveu/não choveu
• Conclusões (diagnósticos) possíveis
água entrou de fora
fuga de água na cozinha / no WC
janela
cozinha
WC hall
Técnicas de Inferência 74
Relacionamento dos Sintomas com as CausasR1: Se hall com água E cozinha Ok Então fuga de água no WC Conclusão final
R2: Se hall com água E WC Ok E cozinha com água Então problema na cozinha Conclusão intermédia
R3: Se janela da cozinha aberta E choveu
E hall OK Então entrou água de fora Conclusão final
R4: Se problema na cozinha E janela da cozinha fechada
ou não choveu Então fuga de água na cozinha Conclusão final
Técnicas de Inferência 75
Questões (comuns a ambos os mecanismos de inferência) question cozinha Cozinha ? ; choose one of agua_hipoteses because 'para localizar o problema de inundacao'.
question wc WC ? ; choose one of agua_hipoteses because 'para localizar o problema de inundacao'.
question hall Hall ? ; choose one of agua_hipoteses because 'para localizar o problema de inundacao'.
group agua_hipoteses ok, com_agua.
Explicação Porquê ?
Técnicas de Inferência 76
Questões (comuns a ambos os mecanismos de inferência)
question janela Janela ? ; choose one of janela_hipoteses because 'Se a janela aberta e tiver chovido então água veio de fora'.
group janela_hipoteses aberta, fechada.
question chuva Choveu ? ; choose one of chuva_hipoteses because 'Se a janela aberta e tiver chovido então água veio de fora'.
group chuva_hipoteses sim, nao.
Técnicas de Inferência 77
Regras (Sistema Pericial Encadeamento Directo)
ruleset inundacao
contains problemas_rules ;
update ruleset by removing each selected rule.
group problemas_rules
r1, r2, r3, r4 .
rule r1
if the hall is com_agua
and the cozinha is ok
then the diagnostico becomes fuga_agua_WC .
Técnicas de Inferência 78
Regras (Sistema Pericial Encadeamento Directo)rule r2 if the hall is com_agua and the wc is ok and the cozinha is com_agua then the problema becomes cozinha .
rule r3 if the janela is aberta and the chuva is sim and the hall is ok then the diagnostico becomes entrou_agua_de_fora .
rule r4 if [ the janela is fechada or the chuva is nao ] and the problema is cozinha then the diagnostico becomes fuga_agua_cozinha .
Técnicas de Inferência 79
Relations (Sistema Pericial Encadeamento Inverso)
action run_backward
do restart
and diagnostico ( Diagnostico )
and write ( Diagnostico )
and nl .
relation diagnostico ( fuga_agua_WC ) if the hall is com_agua and the cozinha is ok .
relation diagnostico ( entrou_agua_de_fora ) if the janela is abertaand the chuva is sim .
relation diagnostico ( fuga_agua_cozinha ) if the hall is com_agua and the wc is ok and [ the janela is fechada or the chuva is nao ].
Técnicas de Inferência 80
Acção de Selecção Mecanismo de Inferência action run( Como ) ; if Como is forward then run_forward else if Como is backward then run_backward else fail end if end if and run_expl .
Técnicas de Inferência 81
Explicaçõesaction run_expl ; do ask explic and if explic is sim then ask tipo_explic and if tipo_explic is Porque_nao then ask diag_possiv and invoke ruleset porquenao else invoke ruleset explicacao end if else true end if and nl.
Técnicas de Inferência 82
Explicaçõesquestion explic Explicacao ? ; choose one of 'sim', 'nao' .
question tipo_explic Tipo explicacao ? ; choose one of 'Como', 'Porque_nao' .
question diag_possiv Porque nao ? ; choose one of diag_hip.
group diag_hipfuga_agua_wc, fuga_agua_cozinha, entrou_agua_de_fora.
Técnicas de Inferência 83
Explicaçõesruleset explicacao
contains explic_rules ;
update ruleset by removing each selected rule.
group explic_rules
e1, e2, e3, e4.
Técnicas de Inferência 84
Explicações (Como ?)
rule e1
if diagnostico is fuga_agua_WC
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que a cozinha esta ok e')
and nl and write ('o Hall tem agua')
and nl and write ('logo fuga de agua no WC')
and nl .
Técnicas de Inferência 85
Explicações (Como ?)rule e2
if diagnostico is entrou_agua_de_fora
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que a janela da cozinha esta aberta')
and nl and write ('e Choveu')
and nl and write ('e o Hall esta OK')
and nl and write ('e a cozinha tem agua')
and nl and write ('logo agua entrou de fora')
and nl .
Técnicas de Inferência 86
Explicações (Como ?)rule e3
if diagnostico is fuga_agua_cozinha
and janela is fechada
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que a janela da cozinha esta fechada')
and nl and write ('e o Hall e a cozinha tem agua')
and nl and write ('e o WC OK')
and nl and write ('logo fuga de agua na cozinha')
and nl .
Técnicas de Inferência 87
Explicações (Como ?)rule e4
if diagnostico is fuga_agua_cozinha
and janela is aberta
and chuva is nao
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que nao choveu')
and nl and write ('e o Hall e a cozinha tem agua')
and nl and write ('e o WC OK')
and nl and write ('logo fuga de agua na cozinha')
and nl .
Técnicas de Inferência 88
Explicações (Porque Não ?)ruleset porquenao
contains pqnao_rules ;
update ruleset by removing each selected rule.
group pqnao_rules
x1, x2.
rule x1
if diagnostico is fuga_agua_WC
and diag_possiv is fuga_agua_cozinha
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que a cozinha esta ok')
and nl .
Técnicas de Inferência 89
Explicações (Porque Não ?)rule x2
if diagnostico is fuga_agua_WC
and diag_possiv is entrou_agua_de_fora
and janela is fechada
then nl and write ('Porque: ')
and nl and write ('Sabe-se que a janela da cozinha esta fechada')
and nl .
...........
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