Regras e Encadeamentos

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1 Regras e Encadeamentos Marco H. Terra Departamento de Eng. Elétrica - EESC - USP SEL Inteligência Artificial 1

2 Introdução Este capítulo discute a utilização de regras IF-THEN para resolução de problemas. Tais regras serão manipuladas com dois objetivos: (i) inferência de conclusões a partir de um conjunto de assertivas, (ii) validação de uma hipótese dada se ela atender as várias premissas que a fundamentam. Estas ideias fundamentam os sistemas especialistas. Tópicos de discussão: Encadeamento: para frente e para trás. Sistemas dedutivos e reativos baseados em regras. Exemplos: Identificação de animais (sistemas de diagnóstico) e sequência de embalagem de mercadorias (ações para configurar sistemas físicos). SEL Inteligência Artificial 2

3 Sistemas baseados em regras Sistemas para resolução de problemas baseados em regras são constituídos por regras definidas como abaixo: Rn If if1 Then if2 : ifp then1 then2 : thenq Os padrões IF são chamados de antecedentes e os padrões THEN são denominados consequentes SEL Inteligência Artificial 3

4 Definições importantes Um fato expressa uma situação ou declaração que é verdadeira. Uma assertiva é uma declaração que algo é um fato, logo ela pode ser verdadeira ou falsa. A memória de trabalho de um sistema destes consiste de uma coleção de assertivas verdadeiras. Um antecedente satisfeito é aquele em que um padrão IF se casa com uma assertiva da memória de trabalho. Uma regra engatilhada é aquela que todos seus padrões IF estão satisfeitos. Uma regra disparada é aquela que estabelece uma nova assertiva ou executa uma ação. SEL Inteligência Artificial 4

5 Tipos de sistemas baseados em regras Os sistemas baseados em regras possuem padrões IF da mesma natureza contudo diferem entre si com respeito aos padrões THEN. Baseado nestas diferenças, tais sistemas são divididos em sistemas dedutivos e sistemas reativos. Sistema dedutivo é um sistema baseado em regras no qual os padrões THEN especificam novas assertivas a serem anexadas à memória de trabalho. Sistema reativo é um sistema baseado em regras no qual os padrões THEN especificam ações a serem tomadas pelo sistema. SEL Inteligência Artificial 5

6 Representações para sistemas baseados em regras Uma memória de trabalho é uma representação na qual: Lexicalmente, existem símbolos e símbolos de padrões que são específicos da aplicação. Estruturalmente, assertivas são listas de símbolos e padrões são listas de símbolos ou símbolos de padrões, todos dependentes da aplicação. Semanticamente, as assertivas denotam fatos em um mundo escolhido. Procedimentalmente, possui rotinas para adicionar assertivas à memória de trabalho e rotinas para produzir uma lista de assertivas na memória de trabalho que se casam com assertivas de um padrão. SEL Inteligência Artificial 6

7 Representações para sistemas baseados em regras Uma base de regras é uma representação na qual: Lexicalmente, existem símbolos e símbolos de padrões que são específicos da aplicação. Estruturalmente, padrões são listas de símbolos ou símbolos de padrões dependentes da aplicação e regras consistem de padrões IF ou THEN. Semanticamente, regras denotam restrições que serão checadas nos procedimentos. Procedimentalmente, possui rotinas que constroem regras dada um lista ordenada de padrões IF e THEN e rotinas para produzir uma lista de padrões IF or THEN em regras dadas. SEL Inteligência Artificial 7

8 Tipos de encadeamento Encadeamento para frente: Um sistema baseado em regras que executa encadeamento para frente utiliza assertivas dadas e assertivas inferidas para deduzir novas assertivas ou realizar uma ação. O processamento se dá partindo das assertivas para chegar a uma conclusão. Encadeamento para trás: Um sistema baseado em regras que executa encadeamento para trás transforma uma assertiva que se quer provar ou uma ação que se quer tomar em uma hipótese. A partir daí usa as regras retroativamente para analisar as assertivas que suportam a hipótese em questão. SEL Inteligência Artificial 8

9 Um sistema dedutivo que identifica animais Este tópico descreve um sistema dedutivo para realizar identificação: o ZOOKEEPER. Este sistema produz uma cadeia de conclusões que servem para identificar um animal examinado. Características do ZOOKEEPER: Utiliza regras sem antecedentes longos. Gera assertivas intermediárias como saídas das regras. Combina estas assertivas e aquelas originais para produzir uma conclusão. Observa hábitos e características físicas para identificar os animais. Neste exemplo, pode-se distinguir sete animais: leopardo, tigre, girafa, zebra, avestruz, pinguim e albatroz. SEL Inteligência Artificial 9

10 Regras do ZOOKEEPER - Z1 Z1 If?x tem pelos Then?x é um mamífero Esta é uma regra que observa características físicas. As regras contêm variáveis x inicialmente sem valores. Elas vão assumir valores quando os antecedentes são comparados às assertivas dadas. Quando as variáveis assumem valores diz-se que elas estão instanciadas. SEL Inteligência Artificial 10

11 Regras do ZOOKEEPER Z2 a Z4 Z2 If?x dá leite Then?x é um mamífero Z3 If?x tem penas Then?x é um pássaro Z4 If?x voa Then?x põe ovos?x é um pássaro Regras determinam classe biológicas dos animais, onde Z2 e Z4 observam hábitos e Z3 observa características físicas. Z4 tem dois antecedentes para evitar conflito. SEL Inteligência Artificial 11

12 Regras do ZOOKEEPER Z5 e Z6 Z5 If?x é um mamífero?x come carne Then?x é um carnívoro Z6 If?x é um mamífero?x tem dentes pontudos?x tem garras?x tem olhos pontiagudos Then?x é um carnívoro Regras determinam se animal é carnívoro. Z5 observa hábitos e Z6 observa características físicas. Regras já utilizam assertivas geradas por regras anteriormente definidas. SEL Inteligência Artificial 12

13 Regras do ZOOKEEPER Z7 e Z8 Z7 If?x é um mamífero?x tem cascos Then?x é um ungulado Z8 If?x é um mamífero?x rumina Then?x é um ungulado Regras determinam se animal é ungulado. Z7 observa características físicas e Z8 observa hábitos. SEL Inteligência Artificial 13

14 Regras do ZOOKEEPER Z9 e Z10 Z9 If?x é carnívoro?x tem cor amarelo tostada?x tem manchas escuras Then?x é um leopardo Z10 If?x é um carnívoro?x tem cor amarelo tostada?x tem listas pretas Then?x é um tigre Regras para identificar os animais carnívoros. SEL Inteligência Artificial 14

15 Regras do ZOOKEEPER Z11 e Z12 Z11 If?x é um ungulado?x tem pernas longas?x tem pescoço comprido?x tem cor amarelo tostada?x tem manchas escuras Then?x é uma girafa Z12 If?x é um ungulado?x tem cor branca?x tem listas pretas Then?x é um zebra Regras para identificar os animais ungulados. SEL Inteligência Artificial 15

16 Regras do ZOOKEEPER Z13 e Z14 Z13 If?x é um pássaro?x não voa?x tem pernas compridas?x tem pescoço longo?x é preto e branco Then?x é uma avestruz Z14 If?x é um pássaro?x não voa?x nada?x é preto e branco Then?x é um pinguim SEL Inteligência Artificial 16

17 Regras do ZOOKEEPER Z15 Z15 If?x é um pássaro?x é bom voador Then?x é um albatroz Regras para identificar os pássaros. SEL Inteligência Artificial 17

18 Encadeamento para frente no ZOOKEEPER Para identificar um animal com ZOOKEEPER: Até as regras não produzirem novas assertivas ou o animal ser identificado, Para cada regra Tente fundamentar cada um dos antecedentes da regra comparando-os com os fatos. Se todos os antecedentes de regras estão fundamentados, declare o consequente a menos que este já exista. Repita para todas as alternativas que devem ser testadas. SEL Inteligência Artificial 18

19 Memória de trabalho para Stretch Stretch tem cabelo; Stretch rumina; Stretch tem pernas longas; Stretch tem cor amarela tostada; Stretch tem pescoço comprido; Stretch tem manchas negras. SEL Inteligência Artificial 19

20 Exemplo: encadeamento para frente Verificar que tipo de animal é Stretch. Solução: Stretch tem pelos, logo é um mamífero (dispara Z1); Stretch rumina e é um mamífero, logo é um ungulado (dispara Z8); Stretch é um ungulado, tem pernas longas, tem cor amarela tostada, tem pescoço comprido e tem manchas negras, logo é uma girafa (dispara Z11). SEL Inteligência Artificial 20

21 Exemplo: encadeamento para frente O fluxo de informação se dá através de uma série de regras antecedenteconsequente, a partir das assertivas para as conclusões. SEL Inteligência Artificial 21

22 Encadeamento para trás no ZOOKEEPER Até todas as hipótese terem sido testadas e nenhuma ter sido totalmente fundamentada ou até o animal ter sido identificado, Para cada hipótese Para cada regra na qual o consequente se casa com a hipótese do momento, Tente fundamentar cada um dos antecedentes de regra comparandoo com as assertivas na memória de trabalho ou encadeando para trás através de outra regra, criando assim uma nova hipótese. Se todos os antecedentes das regras estiverem fundamentados conclua que a hipótese é verdadeira. SEL Inteligência Artificial 22

23 Memória de trabalho para Swifty Swifty tem cabelo; Swifty tem olhos pontiagudos; Swifty tem garras; Swifty tem dentes pontudos; Swifty tem cor amarelo tostada; Swifty tem manchas negras. SEL Inteligência Artificial 23

24 Exemplo: encadeamento para trás Verificar se Swifty é um leopardo. Solução: Hipótese: Swifty é um leopardo logo considera Z9; Hipótese: Swifty é carnívoro logo considera Z5 ou Z6; Hipótese: Swifty é mamífero logo considera Z1 ou Z2; Z1 confirmado mas não se sabe se Swifty come carne logo desconsidera Z5; Considera Z6 na qual suas quatro propriedades são confirmadas por comparação com a memória de trabalho; Considera Z9 com duas outras propriedades confirmadas por comparação com a memória de trabalho logo Swifty é um leopardo. SEL Inteligência Artificial 24

25 Exemplo: encadeamento para frente O fluxo de informação se dá formando hipóteses e procurando através das regras antecedente-consequente se a hipótese é verdadeira. SEL Inteligência Artificial 25

26 Adequação do encadeamento ao problema Considerando como as regras estão relacionadas com os fatos: Emprego de encadeamento para trás é recomendado se os fatos dados e/ou fatos estabelecidos poderem resultar em um número alto de conclusões ou se existirem poucas condições para se chegar a uma conclusão. Emprego de encadeamento para frente é recomendado se existirem vários modos de se chegar às conclusões e se o número de conclusões for pequeno. SEL Inteligência Artificial 26

27 Um sistema reativo que ensaca mercadorias Este tópico descreve um sistema reativo baseado em regras, BAGGER, que produz uma sequência de ensacamento de mercadorias. Característicos de BAGGER: Este programa é estruturado em quatro procedimentos distintos como descritos a seguir. Análise de compras: Procura mercadorias perdidas e sugere novas compras. Ensaca-itens-grandes: Ensaca os maiores itens, colocando os vidros em primeiro lugar. Ensaca-itens-médios: Ensaca os itens médios, colocando congelados em sacos para freezers. Ensaca-itens-pequenos: Ensaca os menores itens. SEL Inteligência Artificial 27

28 Regras do Bagger B1 e B2 Regras para o passo de análise da compra. B1 If passo é análise-da-compra batatas fritas estão para ser ensacadas não existe pepsi para ser ensacada Then pergunte ao cliente se ele gostaria de levar uma garrafa de pepsi B2 If passo é análise-da-compra Then passo não é mais análise-da-compra passo é ensaca-itens-grandes SEL Inteligência Artificial 28

29 Regras do Bagger B1 e B2 B2 If passo é análise-de-compra Delete Add passo é análise-de-compra passo é ensaca-itens-grandes Regras para o passo de análise da compra. Elas sugerem novos itens para a lista de compras e encerram o primeiro passo. B2 tem uma segunda sintaxe, nela utiliza-se operações de subtração e adição. SEL Inteligência Artificial 29

30 Regras do Bagger B3 a B6 B3 If passo é ensaca-itens-grandes um item grande está para ser ensacado o item grande é uma garrafa o saco atual contém menos que 6 itens Delete um item grande está para ser ensacado Add o item grande está no saco atual B4 If passo é ensaca-itens-grandes um item grande está para ser ensacado o saco atual contém menos que 6 itens Delete um item grande está para ser ensacado Add o item grande está no saco atual SEL Inteligência Artificial 30

31 Regras do Bagger B3 a B6 B5 If passo é ensaca-itens-grandes Delete Add um item grande está para ser ensacado um saco vazio está disponível o saco atual é o saco atual o saco vazio é o saco atual B6 If passo é ensaca-itens-grandes Delete Add passo é ensaca-itens-grandes passo é ensaca-itens-médios Regras para o passo ensaca-itens-grandes. Elas empacotam itens grandes, iniciando pelas garrafas, em sacos com menos de 6 itens já acondicionados. As regras também encerram este passo. SEL Inteligência Artificial 31

32 Regras do Bagger B7 a B10 B7 If passo é ensaca-itens-médios um item médio está congelado o item não está no saco para freezer Delete o item não está no saco para freezer Add o item médio está no saco para freezer B8 If passo é ensaca-itens-médios um item médio está para ser ensacado o saco atual contém nada ou só itens médios o saco atual não contém itens grandes o saco atual tem menos que 12 itens médios Delete um item médio está para ser ensacado Add o item médio está no saco atual SEL Inteligência Artificial 32

33 Regras do Bagger B7 a B10 B9 If passo é ensaca-itens-médios um item médio está para ser ensacado um saco vazio está disponível Delete o saco atual é o saco atual Add o saco vazio é o saco atual B10 If passo é ensaca-itens-médios Delete passo é ensaca-itens-médios Add passo é ensaca-itens-pequenos Regras para o passo ensaca-itens-médios. Elas acondicionam itens congelados em sacos apropriados, ensacam itens médios, trocam saco cheio por outro vazio e mudam de passo. SEL Inteligência Artificial 33

34 Regras do Bagger B11 a B13 B11 If passo é ensaca-itens-pequenos um item pequeno está para ser ensacado o saco atual não contém itens grandes o saco atual não contém itens médios o saco atual tem menos que 18 itens pequenos Delete um item pequeno está para ser ensacado Add o item pequeno está no saco atual B12 If passo é ensaca-itens-pequenos um item pequeno está para ser ensacado um saco vazio está disponível Delete o saco atual é o saco atual Add o saco vazio é o saco atual SEL Inteligência Artificial 34

35 Regras do Bagger B11 a B13 B13 If passo é ensaca-itens-pequenos Delete Add passo é ensaca-itens-pequenos passo é final do processo Regras para o passo ensaca-itens-pequenos. Elas ensacam itens pequenos, trocam saco cheio por outro vazio e encerram processo. SEL Inteligência Artificial 35

36 Regras do Bagger B11 a B13 Esta é composta por assertivas que capturam informações sobre os itens que serão ensacados. Os itens estão listados como abaixo (esta será a entrada do sistema): Item Embalagem Tamanho Congelado? Pão Saco plástico Médio Não Refresco Jarra Pequeno Não Granola Caixa de papelão Grande Não Sorvete Embalagem de papelão Médio Sim Batata frita Saco plástico Médio Não Pepsi Garrafa Grande Não SEL Inteligência Artificial 36

37 Memória de trabalho do sistema reativo Formato da memória de trabalho no exemplo: passo é nome-do-passo nome-do-saco é um saco nome-da-mercadoria é para ser ensacada Composição inicial da memória de trabalho no exemplo: passo é análise-de-compra saco1 é um saco pão é para ser ensacado refresco é para ser ensacado granola é para ser ensacado sorvete é para ser ensacado fritas é para ser ensacado SEL Inteligência Artificial 37

38 Memória de trabalho do sistema reativo Composição após o passo análise-de-compra: passo é saco1 pão refresco granola sorvete fritas ensaca-itens-grandes é um saco é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado Segue-se o passo que deve ensacar os itens grandes. SEL Inteligência Artificial 38

39 Memória de trabalho do sistema reativo Composição após o passo ensaca-itens-grandes: passo é saco1 saco1 pão refresco granola sorvete fritas ensaca-itens-médios contém pepsi contém granola é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado é para ser ensacado Segue-se o passo que deve ensacar os itens médios. SEL Inteligência Artificial 39

40 Memória de trabalho do sistema reativo Composição após o passo ensaca-itens-médios: passo é saco1 saco1 saco2 saco2 saco2 refresco ensaca-itens-médios contém pepsi contém granola contém pão contém sorvete contém fritas é para ser ensacado Segue-se o passo que deve ensacar os itens pequenos. SEL Inteligência Artificial 40

41 Memória de trabalho do sistema reativo Composição após o passo ensaca-itens-médios: passo é saco1 saco1 saco2 saco2 saco2 saco3 O processo está encerrado. ensaca-itens-médios contém pepsi contém granola contém pão contém sorvete contém fritas contém refresco SEL Inteligência Artificial 41