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Regras de Produção: o Motor de Inferência JESS Prof. Fred Freitas CIn - UFPE

Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

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Page 1: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Prof. Fred FreitasCIn - UFPE

Page 2: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Componentes de um Motor de Inferência

Um formalismo lógico de Representação de Conhecimento Ex: Lógica de Descrição, Frames, regras,

etc. Um método ou estratégia de

resolução ou mecanismo de inferência para o formalismo

Page 3: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Regras de Produção Representam conhecimento com pares

condição-ação Se condição (ou premissa ou antecedente)

ocorre então ação (resultado, conclusão ou

conseqüente) deverá ocorrer. Regras de produção produzem novos

fatos a partir dos fatos e regras da BC. Esses novos fatos passam a fazer parte da

BC

Page 4: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Regras de Produção Formalismo mais simples, procedimental e popularanimal(x)^estimação(x)

^pequeno(x) => (assert(doméstico(x))

premissas conseqüente

Base de fatos e base de regrasanimal(Rex),estimação(Rex),pequeno(Rex)

Mecanismo de inferência: São produzidos novos fatos instanciando fatos existentes nas regras (encadeamento para a frente)

Estratégia de controle: resolução de conflito

Page 5: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Sistemas de Produção Fatos: x, y Regras: x & y => assert(p) Encadeamento para a frente (Forward

chaining) Dados x e y, derive então p OPS5, CLIPS, Jess Orientado a dados: O sistema deriva todas as

conclusões possíveis, mesmo se elas não ajudam a resolver o problema

Encadeamento para trás (Backward chaining) p é verdad? Então verificarei x e y. Prolog

Page 6: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Módulos de Sistemas de Produção

Base de Regras ou memória permanente regras se-então e fatos conhecidos

Memória de Trabalho ou temporária percepções do agente, fatos iniciais e

gerados a partir da BR pelo mecanismo de inferência

Mecanismo (motor) de Inferência determina o método de raciocínio utilizado

(progressivo ou regressivo) Executa a busca com casamento (unificação) resolve conflitos e executa ações.

Page 7: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Arquitetura de Sistemas de Produção

Conhecimento Permanente• fatos• regras de produção

Meta-conhecimento• estratégias para resolução de

conflito

Base de RegrasConhecimento volátil• descrição da instância do problema atual• hipóteses atuais• objetivos atuais• resultados intermediários

Conjunto de conflitoconjunto de possíveis regras a serem disparadas

Memória de Trabalho

Mecanismo de

Inferência

Conhecimento Permanente• fatos• regras de produção

Meta-conhecimento• estratégias para resolução de

conflito

Base de RegrasConhecimento Permanente• fatos• regras de produção

Meta-conhecimento• estratégias para resolução de

conflito

Base de RegrasConhecimento volátil• descrição da instância do problema atual• hipóteses atuais• objetivos atuais• resultados intermediários

Conjunto de conflitoconjunto de possíveis regras a serem disparadas

Memória de TrabalhoConhecimento volátil• descrição da instância do problema atual• hipóteses atuais• objetivos atuais• resultados intermediários

Conjunto de conflitoconjunto de possíveis regras a serem disparadas

Memória de Trabalho

Mecanismo de

Inferência

Page 8: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Funcionamento de um sistema de regras de

produção As regras seriam a memória duradoura Os fatos seriam a memória de trabalho Ao usarmos as regras sobre os fatos,

são derivados novos fatos O ciclo se repete até que não haja mais

fatos a derivar Conflito: várias regras podem ser

disparadas ao mesmo tempo

Page 9: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Sistemas EspecialistasFacts"Item #123 is expensive speakers""Gold cables are expensive""Bob is a customer""Bob is buying item #123"

Rules"Recommend appropriate cableswhen customers buy speakers"

InferenceEngine

List ofActions to Take

"Recommendthat Bob buy gold

cables."

O problema é simples...

[Friedman-Hill]

Page 10: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Sistemas EspecialistasFacts

Rules

Inference EngineFor every customer, for every item in their cart, if it is speakers, for every catalog item, if the cart item is the catalog item, if the catalog item is in some price category, for every catalog item, if it is a cable and it is in the same category, recommend that cable to that customer.

List ofActions to Take

"Recommendthat Bob buy gold

cables."

... Mas a solução é cara: O (RFP)

Page 11: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

O Algoritmo Rete

Representa regras como dados O compilador gera máquinas de estado a

partir de regras Novos fatos guiam a máquina de estado

(orientado a dados) O algoritmo lembra os estados antigos

Charles L. Forgy, Artificial Intelligence 19 (1982), 17-37.

Page 12: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

O Algoritmo ReteFacts

Rules

Inference EngineWhen a customer picks out an item, if it is speakers, recommend the appropriate cables.

List ofActions to Take

"Recommendthat Bob buy gold

cables."

... o algoritmo Rete pode ser O(RF)

Page 13: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

O Algoritmo Rete

x & y => assert(p)

x & y & z => assert(q)

x? y? x? y? z?

p

q

“rede de padrões"

“rede conjunta"

8 nós

[Friedman-Hill]

Page 14: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

O Algoritmo Rete

x & y => p

x & y & z => q

x? y? z?

p

q6 nós

Otimização 1:Compartilhamento da rede de padrões

x & y => assert(p)

x & y & z => assert(q)

Page 15: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

O Algoritmo Rete

x & y => p

x & y & z => q

x? y? z?

p

q5 nós

Otimização 2:Compartilhamento na rede conjunta

x & y => assert(p)

x & y & z => assert(q)

Page 16: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Boas práticas: eficiência Durante o projeto de regras, lembrar que

elas são implementadas através de uma rede

Evitar predicados com atributos muito gerais e que variam com freqüência (ex: status);

Construir o lado das premissas como uma consulta eficiente de banco de dados, ou seja, contendo apenas predicados necessários ao disparo de regras.

Page 17: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Praticando java jess.Main – inicia o motor Dentro do Jess: Comandos de vizualização:

(facts) – vê a base de fatos (watch compilations) – vê o processo de

compilação da base de regras na rede (watch facts) – vê cada modificação na base de

fatos (watch activations) – vê cada ativação de regra

Quando a regra está pronta para ser disparada (watch rules) – vê as regras sendo disparadas (watch all) – todas as opções acima (unwatch XXX) – para desabilitar as opções

acima

Page 18: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Definindo fatos e regras (assert <fato>) – põe um fato na base

Ex: (assert (pequeno fido)) (defrule <nome da regra>

<padrão de fato 1> Lado esquerdo da ... regra (LHS)

<padrão de fato n>=> <ação 1> Lado direito da ... regra (RHS) <ação n>)

Page 19: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Exemplos Fido (batch example/Diver1.clp) (batch example/Diver2.clp)

Page 20: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Problemas de mergulho: DIVER1.CLP

Page 21: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Problemas de mergulho mais Detalhados:DIVER2.CLP

Page 22: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

A Linguagem das Regras

(defrule recommend-appropriate-cables (customer (id ?id) (cart ?cart)) (cart (id ?cart) (contents $?cnt)) (item (id ?s&:(member$ $?cnt ?s)) (is speaker)(price-category ?pc)) (not (item (id ?c&:(member$ $?cnt ?c)) (is cable) (price-category ?pc)) => (printout t "You need to buy " ?pc " cables." crlf))

[Friedman-Hill]

Page 23: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Pacotes (módulos) de Regras Apesar de não queremos controlar o

fluxo de processamento, às vezes precisamos de fases Em manutenção de dispositivos

eletrônicos, e.g., as fases de detecção, isolamento, conserto e funcionamento

Organizar regras em pacotes (módulos) que são ativados um por vez Engenharia de conhecimento

Page 24: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Qualidades das Regras São fáceis de compreender (legíveis) e de

modificar Independência e Localidade Flexibilidade (Expressividade) Genericidade Portabilidade Facilidade, simplicidade e fidelidade semântica Alterabilidade - > código auto-alterável Liberdade e gradualidade Interoperabilidade de conhecimento

Vide slides das aulas de ontologias

Page 25: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Desvantagens Há problemas eminentemente

procedimentais Eficiência Fácil funcionamento Efetividade Fluxo de Controle Controle de consistência

Page 26: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Sistemas de Produção Plugáveis Antes: Dificuldade de integrar as

linguagens lógicas – LISP e Prolog- com as outras

Solução adotada: Permitir inferência às linguagens imperativas (C, Java, ...)

Interoperabilidade, portabilidade e reuso

Motores de inferência “plugáveis”

Page 27: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

CLIPS: Integração C-regras "C” Language Integrated Production

System) [Giarratano & Riley 98] Inclui uma linguagem interna, COOL

(“C” Object Oriented Language) que representa classes como frames Características de frames: herança

múltipla, atributos podem ser instâncias de outras classes, inferência direta, facetas, etc

Page 28: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

JESS - Java Expert System Shell

Integra objetos Java e Java beans a regras

Projetado para servir à comunidade de orientação a objetos

Milhares de usuários

Page 29: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Frames e Herança em JESS

Herança apenas herança simples

(deftemplate ANIMAL (slot color) (slot weight))(deftemplate CAT extends ANIMAL (slot whisker-count)) ;;CAT has three slots: color, weight, and whisker-count

(deftemplate box (slot location) (multislot contents))

(assert (box(location kitchen) (contents spatula sponge frying-pan)))

Instanciação

Page 30: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Manipulando JESS a partir de Java

Exemplo: alterando a base de fatos a partir de um código em um projeto Java

public void definaInstancia(String atomo, Object objeto) throws ReteException { Funcall f = new Funcall("definstance", rete); f.add(new Value(atomo, RU.ATOM)); f.add(new Value(objeto, RU.EXTERNAL_ADDRESS)); f.simpleExecute(f, rete.globalContext()); }

Page 31: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Integração com Java new

Conversões de tipo import

Chamadas a métodos (Call) get e set

Manipulação direta das propriedades de um Bean

try-catch, throw Persistência, GUI, Beans, ...

Page 32: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Integração com Java

(import java.util.*); create a Vector, add entries(bind ?v (new Vector))(call ?v addElement "foo")(call ?v addElement "bar")

; iterate over Vector and print entries(bind ?e (call ?v elements)) ; retorna um ; Enumeration que tem metodo nextElement(),…(while (call ?e hasMoreElements) do (printout t (call ?e nextElement) crlf))

[Friedman-Hill]

Page 33: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Jess e Ontologias via Protégé Integrados via plugin Protégé

JessTab [Eriksson 2003] Agora Jess passa a ter atributos que

podem ser instâncias de outras classes como o CLIPS

Executável dentro do Protégé De Jess, pode-se manipular Protégé

e vice-versa

Page 34: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Achar as cidades paraibanas mais próximas (entre 5 )

Arara João Pessoa Esperança Campina Grande Pocinhos

Page 35: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Estilo de programar com regras Na ontologia temos :

City x,y,name

E aí, como achar???

Page 36: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

1º. Calcular as distâncias Função (distância euclidiana):(deffunction fdist (?x1 ?y1 ?x2 ?y2)(return (sqrt (+

(** (- ?x1 ?x2) 2) (** (- ?y1 ?y2) 2)))))

Page 37: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

1º. Calcular as distâncias

(defrule dist

(object (is-a City) (OBJECT ?o1) (name ?n1) (x ?x1) (y ?y1))

(object (is-a City) (OBJECT ?o2&~?o1) (name ?n2) (x ?x2) (y ?y2))

(not (object (distance (city1 ?o1) (city2 ?o2))))

(not (object (distance (city1 ?o2) (city2 ?o1))))

=> (make-instance (str-cat ?n1 ?n2) of distance (city1 ?o1) (city2 ?o2)

(value (fdist ?x1 ?y1 ?x2 ?y2)) map))

Page 38: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

3º Achar o menor

3.1. Criar o predicado menor(defrule first-menor

(not (closer ?))

(object (distance (city1 ?o1) (city2 ?o2) (OBJECT ?o)))

=> (printout t "a menor distancia agora entre 2 cidades paraibanas é " (* 100 (slot-get ?o value)) " entre " (slot-get ?o1 name) " e " (slot-get ?o2 name))

(assert (closer ?o)))

3.2. Comparar distâncias com o menor

Page 39: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

3º Achar o menor(defrule menor

?f <-(closer ?oc)

(object (distance (city1 ?o1) (city2 ?o2) (OBJECT ?o&~?oc) (value ?v&:(< ?v (slot-get ?oc value)))))

=>(printout t "a menor distancia agora entre 2 cidades paraibanas é “ (* 100 (slot-get ?oc value)) " entre " (slot-get ?o1 name) " e " (slot-get ?o2 name) "." crlf)

(retract ?f)

(assert (closer ?o)))

Page 40: Regras de Produção:o Motor de Inferência JESS

Conclusões Formalismo fácil de usar Integrável a uma linguagem

hospedeira (C, java,...) Modelo de computação um tanto

diferente... Vantagens declarativas Porém, formalismo não-monotônico