Introdução ao encadeamento para frente e para trás
Encadeamento para frente e para trás são os modos usados pelo Inference Engine para deduzir novas informações da base de conhecimento. O Inference Engine é um dos principais componentes do sistema inteligente em Inteligência Artificial que aplica um conjunto de regras lógicas às informações existentes (Base de Conhecimento) para deduzir novas informações do fato já conhecido. Encadeamento para frente e para trás são os dois modos pelos quais o mecanismo de inferência deduz novas informações. Propagação para frente e para trás são exatamente opostas uma da outra na maneira como deduzem novas informações dos fatos conhecidos.
Como a propagação direta funciona?
O encadeamento direto conhecido por alguns como raciocínio direto ou dedução direta começa com o fato conhecido ou sentença atômica na base de conhecimento e gradualmente regras de inferência são aplicadas aos fatos já conhecidos até atingirmos o estado objetivo. Em poucas palavras, o encadeamento direto toma uma decisão ou atinge o estado da meta com base nos dados disponíveis.
Propriedades do encadeamento direto
- Segue uma abordagem de baixo para cima, ou seja, a dedução de raciocínio se move de baixo para cima
- Também é chamado de abordagem orientada a dados, pois se baseia nos dados existentes para atingir o estado da meta
- É orientado para a conclusão, ou seja, seu objetivo é chegar à conclusão a partir do estado inicial
- É amplamente utilizado no sistema especialista, como CLIPS e sistema de regras de produção
Exemplo
Vejamos um exemplo para entender como o Forward Chaining funciona na prática
Regra 1: SE A é humano ENTÃO A é mamífero
Regra 2: SE A é um mamífero ENTÃO A é uma forma viva
Regra 3: SE A é uma forma viva ENTÃO A é mortal
Fato: Shyam é humano
A partir dessas regras de inferência, temos que alcançar a meta
Objetivo: Shyam é um mortal?
Passos:
- Comece com o fato conhecido. Sabemos que Shyam é humano (da declaração de fatos).
- Usando R1, podemos inferir que Shyam é um mamífero. Como não é uma declaração de meta, continue.
- Então pule para a Regra 2: se Shyam é um mamífero, então ele é uma forma viva, para que possamos dizer que Murat é uma forma viva. Como não é uma Declaração de meta, continue
- Usando R3, uma vez que Shyam é uma forma de vida, deve ser Mortal. Como é a declaração do objetivo, saia
Vantagens do encadeamento direto
- O encadeamento direto funciona muito bem quando as informações disponíveis podem ser usadas para atingir o estado do objetivo
- O encadeamento direto tem a capacidade de fornecer muitos dados a partir dos dados iniciais limitados
- O encadeamento direto é mais adequado para a aplicação do sistema Expert que requer mais controle, planejamento e monitoramento
- O encadeamento direto deve ser aplicado quando houver um número limitado de estados ou fatos iniciais
Desvantagens do encadeamento direto
- O mecanismo de inferência gerará novas informações sem saber quais informações serão relevantes para atingir o estado da meta
- O usuário pode ter que inserir muitas informações inicialmente sem saber quais informações serão usadas para atingir o estado da meta
- O Inference Engine pode disparar muitas regras que não contribuem para alcançar o estado da meta
- Pode dar uma conclusão diferente, o que pode resultar no alto custo do processo de encadeamento
Como a propagação reversa funciona?
Encadeamento para trás ou Propagação para trás é o inverso do encadeamento para frente. Começa a partir do estado do objetivo e se propaga para trás usando regras de inferência, a fim de descobrir os fatos que podem apoiar o objetivo. Também é chamado de raciocínio orientado a objetivos. Inicia a partir do objetivo especificado, procura a ENTÃO parte da regra (parte de ação) se a regra for encontrada e sua parte SE corresponder à Regra de Inferência, em seguida, a regra será executada por outro Mecanismo de Inferência que a definirá como uma nova subobjetiva.
Regra 1: SE A e B ENTÃO C
Regra 2: SE C ENTÃO E
Regra 3: SE A E ENTÃO H
Fatos: A, B
Objetivo: provar H
Prova:
Etapa 1 : No primeiro sistema, procure a afirmação que tem objetivo no RHS, ou seja, R3, procure o LHS da regra para verificar se ela contém o fato. Ele contém A e E, mas também precisamos de B
Etapa 2 : Agora ele terá E como subobjetivo, que é provado pela Regra 2. Agora observe seu LHS, ou seja, C
Etapa 3: C pode ser provado pela Regra 1, que tem A e B como o LHS
Etapa 4 : desde que obtivemos os fatos A&B do objetivo, o algoritmo termina aqui
Etapa 5: parar
Propriedades do encadeamento reverso
- O encadeamento reverso é uma abordagem de cima para baixo, na qual partimos do estado da meta e trabalha para trás para encontrar os fatos necessários que apóiam a declaração da meta
- É conhecida como abordagem orientada a metas quando começamos a partir da meta e depois dividimos em subobjetiva para extrair os fatos
- Aplica a estratégia de busca Profundidade-Primeira
- Só pode gerar um número limitado de conclusões
- Ele testa apenas algumas das regras necessárias
Vantagens do encadeamento reverso
- A pesquisa no encadeamento reverso é direcionada para que o processamento termine quando o fato for verificado
- O encadeamento reverso considera apenas partes relevantes da base de conhecimento para que nunca realize inferências desnecessárias
- Ao contrário do Forward Chaining, aqui são necessários apenas alguns pontos de dados, mas as regras são pesquisadas exaustivamente
- É muito eficiente para problemas como diagnóstico e depuração
Desvantagens
- Como o encadeamento reverso é orientado por objetivos, é necessário conhecer previamente o objetivo para realizar o encadeamento reverso
- É difícil implementar encadeamento reverso
Conclusão - Encadeamento para a frente e para trás
O sistema baseado em regras é pertinente para a vida cotidiana do ser humano, por isso é imperativo compreender esse sistema. Os dois modos envolvidos nos sistemas baseados em regras têm seus próprios conjuntos de vantagens e desvantagens. A seleção da abordagem depende da natureza do problema.
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- Dispositivos de rede
- Batota JQuery
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