Regra de Produção em Inteligência Artificial

REGRAS DE PRODUÇÃO NA REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO

Marcos A. Figueiredo Xavier Júnior^[1]
Mayara Dayane Perin²
Yasmim Lima Prado³

RESUMO

Este artigo apresenta uma revisão bibliográfica sobre Regras de Produção na Representação de Conhecimento, contextualizando o entendimento como forma sistemática de estruturar e codificar o que se sabe sobre uma determinada aplicação. As Regras de Produção conhecidas também como Sistemas de Produção é um método para processamento de dados e consiste em um conjunto de regras para a especificação sintática de transformações sobre cadeias de caracteres. Cada regra possui uma precondição que pode ou não ser satisfeita pela base de dados global, se a precondição for satisfeita, a regra pode ser aplicada e a aplicação desta regra altera a base de dados, sendo assim, o sistema de controle escolhe qual regra aplicável deve ser aplicada e termina a computação quando uma condição de terminação na base de dados global for satisfeita.

Palavras-Chave: Regra de produção, inteligência artificial, regra, produção.

 

ABSTRACT

This article presents a literature review on Production Rules in Knowledge Representation, contextualizing the understanding as a systematic way to structure and codify what is known about a particular application. The Production Rules also known as Production Systems is a method for data processing and consists of a set of rules for synthetic specifications of strings transformations. Each rule has a precondition that may or may not be satisfied by the global data, if the precondition is satisfied, the rule can be applied and the application of this rule changes the database, therefore, the control system chooses which applicable rule must be applied and ends the computation when a termination condition in the global database is satisfied.
Keywords: Production rules, artificial intelligence, rules, production.

1 INTRODUÇÃO

        Na Inteligência Artificial simbólica, a representação do conhecimento é realizada por meio de uma coleção de símbolos e com procedimentos de interpretação. Existem distintos tipos de representação, entre eles estão: Lógica, Regra de Produção, Redes Semânticas, Frames e outros (PEDREIRA, 2014, p.34). Este artigo irá abordar a representação através de regra de produção.

        As regras de produção são uma técnica de representação do conhecimento mais usada e isto se deve a principalmente a sua facilidade de compreensão e programação (PEDREIRA, 2014, p.40). É um sistema mais intuitivo que os demais, no entanto não apresenta uma semântica lógica clara, normalmente utilizando um encadeamento progressivo e permitindo um raciocínio não monótono.

        Esse tipo de regra representa conhecimento com pares de condição-ação, SE condição (ou premissa ou antecedente) ocorre ENTÃO ação (resultado, conclusão ou consequente) deverá ocorrer. São denominadas de regras de produção porque quando utilizadas com raciocínio progressivo, produzem novos fatos a partir dos fatos e regras da base de conhecimento (BC) já existente.

        O presente trabalho está disposto em tópicos no quais serão abordados a definição, o funcionamento e exemplos de regras (sistemas) de produção.

2 REGRAS DE PRODUÇÃO

        Inventada em 1943 por Post, as regras de produção são formas por pares de condição-ação e podem ser vistas como uma simulação do comportamento cognitivo de especialistas humanos, representando o conhecimento de forma modular, sendo que cada regra representa um “pedaço” de conhecimento independente, no entanto permanece a consistência do mesmo (WINSTON,1992, Cap. 7).

        Os primeiros Sistemas Baseados em Conhecimentos (SBCs) foram sistemas baseados em regras (BUCHANAN & SHORTLIFFE, 1984). Esses sistemas se inspiraram na ideia de que o processo de tomada de decisão humano poderia ser modelado por meio de regras do tipo se condições então conclusões e ações. Segundo Araribóia (1987) “(...), as regras podem expressar relacionamentos lógicos e equivalências de definições para simular o raciocínio humano.”.

        Os sistemas baseados em regras de produção separam o conhecimento permanente do conhecimento temporário (base de regras e memória de trabalho), seus módulos são estruturalmente independentes, sua modularidade facilita a independência funcional, além de ser possível utilizar uma variedade de esquemas de controle (WINSTON,1992, Cap. 7).

        De acordo com Rosa (2011, p.09)

Um sistema de produção é um formalismo computacional em que podem ser identificados três componentes principais: uma base de dados global, um conjunto de regras de produção e um sistema de controle. Os sistemas de produção capturam a essência da operação de muitos sistemas de Inteligência Artificial (IA).

        Em Inteligência Artificial um sistema de produção utiliza a base de dados global como estrutura de dados central, esta base de dados representa o problema que se quer solucionar por meio de um sistema de produção e dependendo da aplicação, essa base de dados poder ser um estrutura de arquivo indexado relacional ou uma matriz de número. As regras de produção agem na base de dados global, sendo que cada regra possui uma precondição que ou ela é satisfeita ou não pela base de dados, e o sistema de controle é o responsável por escolher qual regra aplicável deve ser aplicada e finalizar a computação quando uma condição de terminação na base de dados for satisfeita.

2.1 Componentes das Regras de Produção

        Os módulos ou componentes que constituem as regras de produção são divididos em três:

• Memória de Trabalho ou Memória Temporária: Consiste em uma coleção de assertivas, são as percepções do agente, fatos iniciais gerados a partir da base de regras (BR) pelo mecanismo de inferência, é a base de fatos derivados durante a “vida” do agente;
• Memória/Base de Regras ou Memória Permanente: Consiste de conjunto de sentenças (regras de inferência) que determinam as ações (consequentes) que devem ser tomadas de acordo com as percepções (antecedentes), é tipicamente a regra do SE-ENTÃO e de fatos conhecidos;
• Motor/Mecanismo de Inferência: É a parte do sistema que determina o método de raciocínio (progressivo ou regressivo), utiliza estratégias de buscas (unificação) e resolve conflitos executando ações.  A sua principal função é combinar o conhecimento abstrato armazenado na base de regras, com o conhecimento concreto armazenado na base de fatos, inferindo conclusões e gerando novos fatos.

        Na Figura 1 é possível observar a arquitetura dos componentes utilizados na realização das regras de produção.

Figura 1 - Arquitetura dos Sistemas de Produção

[pic 2]

Fonte: UFPE

        

        Os três componentes operam juntos com o intuito de realizar a regra de produção para desta forma o processo de representação de conhecimento ser executado, sendo as regras a memória duradoura, a memória de trabalho seria os fatos, e ao utilizar as regras sobre os fatos, novos fatos são gerados, criando desta forma um ciclo que se repete até que não haja mais fatos a serem derivados, e ao ser disparadas várias regras no mesmo espaço de tempo pode gerar um conflito, que “ativa” o mecanismo de inferência a buscar soluções para resolver o mesmo (WINSTON,1992, Cap. 7).