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Regras de Produção: o Motor de Inferência JESS Prof. Fred Freitas Pós-Graduação em Informática CIn - UFPE.

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1 Regras de Produção: o Motor de Inferência JESS Prof. Fred Freitas Pós-Graduação em Informática CIn - UFPE

2 Componentes de um Motor de Inferência Um formalismo lógico de Representação de Conhecimento Ex: Lógica de Descrição, Frames, regras, etc. Um método ou estratégia de resolução ou mecanismo de inferência para o formalismo

3 Regras de Produção Representam conhecimento com pares condição-ação Se condição (ou premissa ou antecedente) ocorre então ação (resultado, conclusão ou conseqüente) deverá ocorrer. Regras de produção produzem novos fatos a partir dos fatos e regras da BC. Esses novos fatos passam a fazer parte da BC

4 Regras de Produção Formalismo mais simples, procedimental e popular animal(x)^estimação(x)^pequeno(x) => doméstico(x) premissas conseqüente Base de fatos e base de regras animal(Rex),estimação(Rex),pequeno(Rex) Mecanismo de inferência: São produzidos novos fatos instanciando fatos existentes nas regras (encadeamento para a frente) Estratégia de controle: resolução de conflito

5 Sistemas de Produção Fatos: x, y Regras: x & y => p Encadeamento para a frente (Forward chaining) Dados x e y, derive então p OPS5, CLIPS, Jess Orientado a dados: Se no ex. houvessem regras sobre hábitos dos americanos, o sistema geraria muitas conclusões inúteis em encadeamento para a frente Encadeamento para trás (Backward chaining) p é verdad? Então verificarei x e y. Prolog

6 Módulos de Sistemas de Produção Base de Regras ou memória permanente regras se-então e fatos conhecidos Memória de Trabalho ou temporária percepções do agente, fatos iniciais e gerados a partir da BR pelo mecanismo de inferência Mecanismo (motor) de Inferência determina o método de raciocínio utilizado (progressivo ou regressivo) Executa a busca com casamento (unificação) resolve conflitos e executa ações.

7 Arquitetura de Sistemas de Produção

8 Funcionamento de um sistema de regras de produção As regras seriam a memória duradoura Os fatos seriam a memória de trabalho Ao usarmos as regras sobre os fatos, são derivados novos fatos O ciclo se repete até que não haja mais fatos a derivar Conflito: várias regras podem ser disparadas ao mesmo tempo

9 Sistemas Especialistas Facts "Item #123 is expensive speakers" "Gold cables are expensive" "Bob is a customer" "Bob is buying item #123" Rules "Recommend appropriate cables when customers buy speakers" Inference Engine List of Actions to Take "Recommend that Bob buy gold cables." O problema é simples... [Friedman-Hill]

10 Sistemas Especialistas Facts Rules Inference Engine For every customer, for every item in their cart, if it is speakers, for every catalog item, if the cart item is the catalog item, if the catalog item is in some price category, for every catalog item, if it is a cable and it is in the same category, recommend that cable to that customer. List of Actions to Take "Recommend that Bob buy gold cables."... Mas a solução é cara: O (RF P )

11 Qualidades das Regras São fáceis de compreender (legíveis) e de modificar Independência e Localidade Flexibilidade (Expressividade) Genericidade Portabilidade Facilidade, simplicidade e fidelidade semântica Alterabilidade - > código auto-alterável Liberdade e gradualidade

12 Desvantagens Há problemas eminentemente procedimentais Eficiência Fácil funcionamento Efetividade Fluxo de Controle Controle de consistência

13 O Algoritmo Rete Representa regras como dados O compilador gera máquinas de estado a partir de regras Novos fatos guiam a máquina de estado (orientado a dados) O algoritmo lembra os estados antigos Charles L. Forgy, Artificial Intelligence 19 (1982),

14 O Algoritmo Rete Facts Rules Inference Engine When a customer picks out an item, if it is speakers, recommend the appropriate cables. List of Actions to Take "Recommend that Bob buy gold cables."... o algoritmo Rete pode ser O(RF)

15 O Algoritmo Rete x & y => p x & y & z => q x?y?x?y?z? p q “rede de padrões" “rede conjunta" 8 nós [Friedman-Hill]

16 O Algoritmo Rete x & y => p x & y & z => q x?y?z? p q 6 nós Otimização 1: Compartilhamento da rede de padrões

17 O Algoritmo Rete x & y => p x & y & z => q x?y?z? p q 5 nós Otimização 2: Compartilhamento na rede conjunta

18 A Linguagem das Regras (defrule recommend-appropriate-cables (customer (id ?id) (cart ?cart)) (cart (id ?cart) (contents $?cnt)) (item (id ?s&:(member$ $?cnt ?s)) (is speaker)(price-category ?pc)) (not (item (id ?c&:(member$ $?cnt ?c)) (is cable) (price-category ?pc)) => (printout t "You need to buy " ?pc " cables." crlf)) [Friedman-Hill]

19 Pacotes (módulos) de Regras Apesar de não queremos controlar o fluxo de processamento, às vezes precisamos de fases Em manutenção de dispositivos eletrônicos, e.g., as fases de detecção, isolamento, conserto e funcionamento Organizar regras em pacotes (módulos) que são ativados um por vez Engenharia de conhecimento

20 Sistemas de Produção Plugáveis Dificuldade de integrar as linguagens lógicas – LISP e Prolog- com as outras Permitir inferência a linguagens imperativas (C, Java,...) Interoperabilidade, portabilidade e reuso Motores de inferência “plugáveis”

21 CLIPS: Integração C-regras "C” Language Integrated Production System) [Giarratano & Riley 98] Inclui uma linguagem interna, COOL (“C” Object Oriented Language) que representa classes como frames Características de frames: herança múltipla, atributos podem ser instâncias de outras classes, inferência direta, facetas, etc

22 JESS - Java Expert System Shell Integra objetos Java e Java beans a regras Projetado para servir à comunidade de orientação a objetos Milhares de usuários Incapazes de representar frames diretamente Característica imperiosa em ontologias Um atributo não pode ser instância de uma classe declarativa Pouca expressividade declarativa Solucionado com o plugin Protégé JessTab

23 JESS - Java Expert System Shell Rete, com resolução de conflito por saliência Componentes Base de fatos (objetos ou não) Base de conhecimento (declarativa e procedural) Motor de inferência (forward chaining e backward chaining) Pode ter lógica difusa

24 Frames e Herança em JESS Herança apenas herança simples (deftemplate ANIMAL (slot color) (slot weight)) (deftemplate CAT extends ANIMAL (slot whisker-count)) ;;CAT has three slots: color, weight, and whisker-count (deftemplate box (slot location) (multislot contents)) (assert (box(location kitchen) (contents spatula sponge frying-pan))) Instanciação

25 Manipulando JESS a partir de Java Exemplo: alterando a base de fatos a partir de um código em um projeto Java public void definaInstancia(String atomo, Object objeto) throws ReteException { Funcall f = new Funcall("definstance", rete); f.add(new Value(atomo, RU.ATOM)); f.add(new Value(objeto, RU.EXTERNAL_ADDRESS)); f.simpleExecute(f, rete.globalContext()); }

26 Integração com Java new Conversões de tipo import Chamadas a métodos (Call) get e set Manipulação direta das propriedades de um Bean try-catch, throw Persistência, GUI, Beans,...

27 Integração com Java (import java.util.*) ; create a Vector, add entries (bind ?v (new Vector)) (?v addElement "foo") (?v addElement "bar") ; iterate over Vector and print entries (bind ?e (?v elements)) (while (?e hasMoreElements) do (printout t (?e nextElement) crlf)) [Friedman-Hill]

28 Extensões GUI Listener classes Manipulação de eventos em Jess jess.awt.Canvas Desenhos e pintura em Jess

29 Boas práticas: eficiência Durante o projeto de regras, lembrar que elas são implementadas através de uma rede Evitar predicados com atributos muito gerais e que variam com freqüência (ex: status); Construir o lado das premissas como uma consulta eficiente de banco de dados, ou seja, contendo apenas predicados necessários ao disparo de regras.


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