Motor De Inferencia

Motor de inferencia. El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho motor de inferencia trabaja con la información contenida en la base de conocimientos y la base de hechos para deducir nuevos hechos. Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con el conocimiento contenido en la base de conocimientos para obtenerconclusiones acerca del problema.
El motor de inferencias es un programa que controla el proceso de razonamiento que seguirá el sistema experto. Utilizando los datos que se le suministran, recorre la base de conocimientos para alcanzar una solución. La estrategia de control puede ser de encadenamiento progresivo o de encadenamiento regresivo. En el primer caso se comienza con los hechosdisponibles en la base de datos, y se buscan reglas que satisfagan esos datos, es decir, reglas que verifiquen la parte SI. Normalmente, el sistema sigue los siguientes pasos:
1. Evaluar las condiciones de todas las reglas respecto a la base de datos, identificando el conjunto de reglas que se pueden aplicar (aquellas que satisfacen su parte condición)
2. Si no se puede aplicar ninguna regla, se terminasin éxito; en caso contrario se elige cualquiera de las reglas aplicables y se ejecuta su parte acción (esto último genera nuevos hechos que se añaden a la base de datos)
3. Si se llega al objetivo, se ha resuelto el problema; en caso contrario, se vuelve al paso 1
Ej. Motor De Inferencia
R1: SI abrigo ENTONCES bingo
R2: SI chaqueta ENTONCES dentista
R3: SI bingo ENTONCES esposa
-Enfoqueguiado por datos (o encadenamiento hacia adelante):
El problema es determinar si se da esposa sabiendo que se cumplen abrigo y chaqueta.
Lo primero que se hace es introducir en la base de datos abrigo y chaqueta:
B.D. = {abrigo, chaqueta}
El sistema identifica las reglas aplicables:
R = {R1, R2}
Selecciona R1 y la aplica. Esto genera bingo que se añade a la base de datos:
B.D. = {abrigo,chaqueta, bingo}
Como no se ha solucionado el problema, vuelve a identificar un conjunto de reglas aplicables (excepto la ya aplicada, que no cambiaría el estado de la base de datos):
R = {R2, R3}
Selecciona y aplica R2 quedando:
B.D. = {abrigo, chaqueta, bingo, dentista}
El problema todavía no se ha solucionado, luego el sistema selecciona otro conjunto de reglas aplicables:
R = {R3}Seleccionando y aplicando R3, la base de datos queda:
B.D. = {abrigo, chaqueta, bingo, dentista, esposa}
Como esposa se encuentra en ella, se ha llegado a la solución del problema.
-Enfoque guiado por objetivos (o encadenamiento hacia atrás):
Se quiere determinar si se cumple esposa teniendo en la base de datos abrigo y chaqueta:
B.D. = {abrigo, chaqueta}.
El conjunto de reglas aplicables en este casoserá:
R = {R3} (R3 es la única que tiene esposa en su parte derecha).
Se selecciona R3 y se genera bingo. Como no se encuentra en la base de datos ( no es verdadero ni falso) se le considera como subobjetivo.
El sistema intentará ahora probar bingo.
Identifica las reglas aplicables:
R = {R1}.
Aplica R1 y se obtiene abrigo que es verdadero en la base de datos. De esta forma, se prueba elsubobjetivo, y al probar éste, se prueba esposa resolviendo el problema.

Base de conocimientos. Es la parte del sistema experto que contiene el conocimiento sobre el dominio. hay que obtener el conocimiento del experto y codificarlo en la base de conocimientos. Una forma clásica de representar el conocimiento en un sistema experto son lar reglas. Una regla es una estructura condicional querelaciona lógicamente la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.
Una característica muy importante es que la base de conocimientos es independiente del mecanismo de inferencia que se utiliza para resolver los problemas. De esta forma, cuando los conocimientos almacenados se han quedado obsoletos, o cuando se dispone de nuevos...