PDF de programación - Capitulo 1 - Sistemas de Producción

CAPITULO 1



SISTEMAS DE PRODUCCIÓN



• Base de Conocimientos
• Memoria Activa
• Motor de Inferencias
• Dinámica de los Sistemas de Producción
• Ciclo Básico de un Sistema de Producción
• Resumen
• Textos Básicos





1. SISTEMAS DE PRODUCCIÓN

Los sistemas de producción pueden definirse como sistemas inteligentes basados
en reglas en los que los mecanismos de emparejamiento son una parte explícita de su
arquitectura.

Podemos clasificar a los sistemas de producción en dos categorías, según la

sintaxis de las reglas, y según su estructura de control44:

• Sistemas dirigidos por los datos
• Sistemas dirigidos por los objetivos

En los sistemas dirigidos por los datos las inferencias se obtienen cuando los
antecedentes de alguna (o más) de sus reglas de producción se emparejan con, al
menos, una parte de los hechos que describen el estado actual. No todos los hechos
tienen por qué verse representados en la regla, pero el antecedente de la regla sí debe
estar completamente representado en los hechos. Cuando esto ocurre, se dice que la
regla en cuestión se ha activado45, y está en condiciones de ser ejecutada.

Por el contrario, en los sistemas de producción dirigidos por los objetivos, tanto
los antecedentes como los consecuentes de las reglas deben ser considerados como
aserciones sobre los datos. En este caso, la activación de las reglas tiene lugar por
medio de un encadenamiento regresivo46, y el emparejamiento se efectúa a través de las
conclusiones de las reglas. Así, para alcanzar una determinada meta hay que configurar
un proceso evocativo en el que, de forma recursiva, se van estableciendo los
antecedentes de las metas como submetas de orden inferior.

Un sistema de producción está constituido por tres elementos fundamentales:

• La base de conocimientos
• La memoria activa
• El motor de inferencias

Estos tres elementos se relacionan como se muestra en la figura 5.1.



44 Algunos autores prefieren denominar a tales sistemas, respectivamente, dirigidos por los antecedentes

y dirigidos por los consecuentes.

45 O lo que es lo mismo, se ha seleccionado como potencialmente ejecutable. Su ejecución o no

dependerá de la estrategia de exploración elegida.

46 Ya se ha mencionado que un encadenamiento regresivo es un proceso “hacia atrás”.







BASE DE CONOCIMIENTOS



BASE

BASE

REGLAS

HECHOS

DE

DE



MOTOR DE
INFERENCIAS

MEMORIA ACTIVA

Mundo Exterior



Figura 1.1 Arquitectura básica de un Sistema de Producción

1.1. Base de Conocimientos



La base de conocimientos describe el universo de discurso o dominio en el cual
el sistema de producción tiene que plantear soluciones. A su vez, la base de
conocimientos está constituida por bases de hechos y por bases de reglas. Los
sistemas de producción realmente interesantes suelen tener varias bases de hechos y
varias bases de reglas, relativas a diferentes aspectos del dominio. Por ejemplo, en el
campo de la Medicina, podríamos agrupar el conjunto de todas las entidades relevantes
para el estudio de las enfermedades oculares en una base de hechos, y el conjunto de
todas las relaciones que se pueden establecer entre dichas entidades, en una base de
reglas. Ambas estructuras podrían estar diferenciadas con respecto al conocimiento
relevante para estudiar, por ejemplo, las enfermedades renales.

Las bases de hechos forman el esqueleto declarativo del sistema de producción,
y su misión es la de articular a todos los hechos potencialmente relevantes del dominio.

Por otra parte, las bases de reglas constituyen el esqueleto procedimental del
sistema de producción, y a través de ellas se posibilita la construcción de los circuitos
inferenciales47 que nos van a permitir obtener conclusiones válidas. Obviamente, la
estructura de las bases de hechos y de las bases de reglas debe ser tal que ambas
entidades puedan “comprenderse” entre sí. Un ejemplo contribuirá a aclarar la
situación48. Supongamos la siguiente regla de producción:



47 O recorridos posibles entre unidades de conocimiento relacionadas.
48 La estructura física de los conceptos que se tratan en este ejemplo va a depender de la herramienta y/o
del lenguaje utilizado para implementar el sistema de producción. En este sentido, y en beneficio de la
claridad, hemos preferido prescindir de los elementos específicos del lenguaje.





<CREPUSCULO COLOR>

REGLA1

IF:

AND: <CIELO NUBES>
AND: <CIELO TONALIDAD>

THEN: <PRONOSTICO METEOROLOGICO>



=
=
=
=

ROJO
AUSENTES
NORMAL
BUEN_TIEMPO

Esta regla nos permite relacionar distintos elementos y propiedades de un
dominio concreto (que podría ser el de la Meteorología). Sin embargo, aparte del
contenido de la regla en cuestión, es claro que ésta opera sobre un esqueleto declarativo
constituido por diferentes entidades, diferentes propiedades de las entidades, y
diferentes valores49 de las propiedades. El esqueleto declarativo correspondiente a la
regla del ejemplo anterior estaría compuesto por tres frames50, como las que se
muestran a continuación51:

CREPUSCULO

COLOR

CIELO



NUBES
TONALIDAD

PRONOSTICO


METEOROLOGICO

Nótese que tanto el antecedente como el consecuente de la regla del ejemplo
reflejan trayectorias (“paths”) en las frames de la base de hechos. Supongamos que
incluimos ahora una nueva regla como la siguiente:

<PRONOSTICO METEOROLOGICO>

REGLA2
IF:
THEN:<ACTIVIDAD RECOMENDADA>
AND: <ACTIVIDAD DESCARTADA>


=
=
=

BUEN_TIEMPO
IR_AL_CAMPO
IR_AL_CINE

En este caso tendríamos que actualizar nuestra base de hechos e incluir la nueva

frame52:

ACTIVIDAD



RECOMENDADA
DESCARTADA



49 De acuerdo con el planteamiento que hacemos en este texto, veremos que los valores van a tener un

tratamiento especial.

50 Obviamente, si hemos elegido la estructura de frames para representar el conocimiento estático.
51 En realidad son fragmentos de frames.
52 Afortunadamente, las herramientas de ingeniería del conocimiento disponibles hoy día se ocupan ellas

mismas de actualizar las distintas estructuras, procurando también que no haya incompatibilidades.





1.2. Memoria Activa53

La memoria activa, o memoria de trabajo, es la estructura que contiene toda la
información de naturaleza estática necesaria para resolver un problema concreto. Esta
información incluye:

• datos iniciales del problema
• datos incorporados con posterioridad
• hechos establecidos durante los procesos inferenciales
• hipótesis de trabajo, metas o submetas que todavía no han sido establecidas

En la memoria activa es en donde se producen todos los cambios de estado de
nuestro sistema, de forma que es la memoria activa la que representa siempre nuestro
estado actual. Por esta razón, la memoria activa es la responsable de interaccionar con
el mundo exterior, aceptando la entrada de información de naturaleza no inferencial, y
es también el foco permanente de atención de las reglas del sistema.

Un ejemplo de memoria activa podría ser el siguiente:

M0 = [ <CREPUSCULO COLOR>



<CIELO NUBES>

<CIELO TONALIDAD>

(<ACTIVIDAD RECOMENDADA>
]



= ROJO,
= AUSENTES,
= NORMAL,
= IR_AL_CAMPO)

Esta memoria activa contiene tres datos, que son las listas que aparecen entre <>
con sus valores asociados (de acuerdo con la estructura “parámetro-relación-valor”),
una hipótesis que aparece entre (<>), y ningún hecho establecido.54

A continuación vamos a identificar el resto de la estructura de un hipotético
sistema de producción construido a partir de los ejemplos mencionados en lo que
llevamos de capítulo55.

BASE DE CONOCIMIENTOS = BASE DE HECHOS + BASE DE REGLAS



53 Algunos autores consideran que la base de hechos y la memoria activa son la misma estructura. Hablan
entonces de bases de hechos permanentes, cuando representan el esqueleto declarativo del sistema, y de
bases de hechos temporales, cuando sólo incluyen conocimiento declarativo relativo al problema en
curso. Los autores de este texto prefieren considerarlas como entidades diferentes. Ello simplifica la
comprensión de ambas estructuras, y de los problemas derivados de la relación del sistema de
producción con el mundo exterior.

54 Puesto que todavía no hemos lanzado ningún proceso inferencial.
55 Por razones obvias omitiremos la estructura del motor de inferencias.





BASE DE HECHOS =



[



]

<CREPUSCULO COLOR>,
<CIELO NUBES>,
<CIELO TONALIDAD>,
<PRONOSTICO METEOROLOGICO>,
<ACTIVIDAD RECOMENDADA>,
<ACTIVIDAD DESCARTADA>

BASE DE REGLAS = [<R1>, <R2>] (Regla1 y Regla2 del apartado anterior)

Adelantándonos un poco a los acontecimientos, vamos ahora a lanzar un proceso
inferencial dirigido por los objetivos. En este caso el motor de inferencias investigará en
M0 las hipótesis todavía no establecidas:

HIPOTESIS = (<ACTIVIDAD RECOMENDADA> = IR_AL_CAMPO)

A continuación, y dado que el proceso es dirigido por los objetivos, se
investigará qué reglas de la base de reglas concluyen algo56 sobre <ACTIVIDAD
RECOMENDADA>, que es una entidad de la base de hechos.


REGLA RELEVANTE =


R2



Ahora procede investigar el antecedente de R2 para verificar si la información

que