M Quina De Inferencia

Máquina de Inferencia
Es quien controla que reglas disparan.
Generalmente el ciclo se empieza con unos datos iniciales y se para cuando no hay reglas aplicables (o por una regla).
El intérprete omáquina de inferencia realiza el ciclo reconoce-actua:
1. aparea las condiciones (o acciones) de las reglas con los elementos de la memoria de trabajo
2. si existe más de una regla que puede disparar,escoge una (resolución de conflictos)
3. aplica la regla (ejecuta las acciones/conclusiones) que puede involucrar cambios la memoria de trabajo
El sentido/importancia/contribución de cada regla dependede su contribución dentro de todas las reglas para solucionar el problema.
Existen diferentes estrategias de razonamiento: a nivel global las reglas pueden ser llevadas en un encadenamiento haciaadelante o en un encadenamiento hacia atrás.
Encadenamiento hacia adelante (forward chaining/ data driven/ event driven/ bottom-up) parte de hechos para cumplir condiciones y ejecutar acciones (creandonuevos hechos).
Encadenamiento hacia atrás (backward chaining/ goal driven/ expectation driven/ top-down) parte de los estados meta y trata de cumplir las condiciones necesarias para llegar a ellos.Aunque se llame goal-driven el encadenamiento hacia atrás y data-driven el hacia adelante ésto no es completamente cierto, se puede proceder de metas hacia hechos con encadenamiento hacia adelante yviceversa.
Una es la técnica de razonamiento (aparear lados izquierdos o derechos) y otra el proceso (de metas a hechos o viceversa).
Se pueden tener estrategias que hacen combinación de ambos:oportunístico.
e.g.,
$ -> a$a
$ -> b$b
$ -> c$c
Podemos dado c usar las reglas P1, P1, P3, P2, P3 y llegar a: cbcaacaacbc.
Otra forma es tomar cbcaacaacbc y ver que reglas se aplican hasta llegar a algo conocido(i.e., c).
El proceso de inferencia se puede ver como un espacio de búsqueda AND/OR, con nodos AND siendo todas las condiciones/ acciones que se tienen que cumplir y los nodos OR siendo las...