Reguli de producție

Istoric

Modelul regulilor de productie este deosebit de important in inteligenta artificiala deoarece acest model a jucat un rol semnificativ in evolutia sistemelor bazate pe cunostinte, de la stadiul de produse ale laboratoarelor de cercetare la acela al produselor comerciale, cu aplicabilitate directa. Regulile de productie isi au originea in sistemele de productie propuse de E. Post, in 1943, ca mecanism computational general.

In modelul regulilor de productie cunostintele sint reprezentate sub forma unor instructiuni conditionale exprimate intr-un limbaj intuitiv, apropiat de cel natural Desi din punct de vedere formal, regulile de productie provin din modelul computational propus de Post, forma de exprimare a cunostintelor utilizind reguli precede cu mult aparitia calculatoarelor.

Jaynes a descris o colectie de 20 000*30 000 de tablite babiloniene, dintre care aproximativ 20% contin o multime de reguli de productie, numite omenuri, pentru indrumarea activitatii de zi cu zi. Aceste reguli au fost catalogate inca din anul 650 I.C. si aveau o forma asemanatoare celei din sistemele bazate pe reguli din inteligenta artificiala.

Modelul regulilor de productie a fost utilizat in inteligenta artificiala pentru prima oara in sistemele DENDRAL, Lindsay,s.a.,1980i si MYCIN aBuchanan, Shortliffe,1984i.

Ulterior, din aceste sisteme s-au dezvoltat sisteme bazate pe reguli independente de domeniu, deci sisteme cadru de dezvoltare a sistemelor expert, cum ar fi OPS5 aCooper,Wogrin,1988i, EMYCIN avan Melle,s.a.,1984i, sistemele M1 si K1 ale firmei Tecknowledge, sistemul PCPlus al firmei Texas Instruments, si altele.

Multe dintre cunostintele problemelor ce trebuie rezolvate cu ajutorul programelor de inteligenta artificiala sint exprimate sub forma de implicatie.

In sistemele bazat pe reguli de productie, agentul este însasi regula de productie.Regulile comunica între ele prin baza de fapte partajând informatiile.

Gradul de cunoastere la nivelul agentului este scazut. Inteligenta sistemului provine din interactiunea între agenti. In acest caz, cunoasterea modului în care a fost obtinuta solutia este perfect posibila, ca, de asemenea, si justificarea acesteia.

Reprezentarea cunostintelor sub forma regulilor de productie

O reprezentare declarativa este o reprezentare in care cunostintele sint specificate prin descrierea lor, fara a indica modul in care ele vor fi utilizate. Pentru a utiliza o reprezentare declarativa, aceasta trebuie completata cu metode care specifica cum vor fi utilizate cunostintele reprezentarii. De exemplu, pentru a rezolva o problema particulara, o multime de asertiuni logice poate fi combinata cu un demonstrator automat de teoreme bazat pe strategia rezolutiei. Exista insa si un alt mod in care asertiunile logice (de o anumita forma) pot fi interpretate, respectiv ca un program si nu ca date ale unui program. In aceasta perspectiva, implicatiile logice definesc cai de rationament, iar formulele atomice reprezinta punctele de oprire ale rationamentului. Aceste cai de rationament definesc posibilele cai de executie ale unui program intr-o maniera apropiata de structura de control traditionala "if-then-else". Cu alte cuvinte, asertiunile logice de o anumita forma pot fi vazute ca o modalitate de reprezentare procedurala.

O reprezentare procedurala este o reprezentare in care cunostintele de control necesare rezolvarii problemei sint inglobate in insasi reprezentarea data. Pentru a utiliza reprezentarea procedurala in rezolvarea problemei, trebuie sa existe un interpretor care urmareste specificatiile de control incluse in reprezentare.

Multe dintre cunostintele problemelor ce trebuie rezolvate cu ajutorul programelor de inteligenta artificiala sint exprimate sub forma de implicatie.

De multe ori este preferabil sa se utilizeze in rezolvarea problemei implicatiile in forma lor originala, sub forma regulilor de productie. Utilizarea implicatiilor sub forma de reguli de productie intr-un sistem de rezolvare a problemelor poate creste eficienta sistemului prin eliminarea multiplicarilor introduse de transformarea implicatiilor in forma clauzala.

Intr-un model de reprezentare bazat pe reguli de productie, cunostintele despre problema sint reprezentate prin doua tipuri de entitati: reguli si fapte. Regulile sint cunostintele reprezentate de implicatii si exprima cunostinte generale despre domeniul problemei de rezolvat. Faptele sint asertiuni unitare si reprezinta cunostintele specifice care descriu un caz particular, o instanta a problemei de rezolvat.