3.3 Motor de inferencia

El  motor  de  inferencia,  que  es  la parte del Sistema Experto  que  combina  los  hechos  y  las  preguntas particulares,  utilizando  la  base  de  conocimiento,  seleccionando  los  datos  y  pasos apropiados para presentar los resultados.

Se  encarga  de  obtener conclusiones comenzando desde el conocimiento abstracto hasta el conocimiento concreto. Si el conocimiento inicial es muy poco, y el sistema no puede obtener ninguna conclusión, se utiliza un subsistema de demanda de información como apoyo.

3.3.1 Características

• Debe ser capaz de seleccionar y validar datos.
• Debe activar reglas que permiten obtener la solución.
• Puede tener distintos tipos de construccion.
• Capacidad de determinar niveles de conocimiento.

3.3.2 Mecanismos de búsqueda

1. Método de encadenamiento hacia delante.

A este método se le llama conducido por datos, porque el motor de inferencia utiliza la  información  que  el  usuario  le  proporciona  para  moverse  a  través  de  una  red  de operadores AND y operadores OR hasta que encuentra un punto terminal que es el objeto. Si el motor de inferencia no puede encontrar un objeto que cumpla con los requisitos, el SE pide más información. Los atributos que definen al objeto crean un camino que conduce al mismo objeto: la única forma de alcanzar dicho objeto es satisfacer todas sus reglas. 

2. Método de encadenamiento hacia atrás.

Este  método  es  el  contrario  al  método  anterior, este comienza con una hipótesis (objeto) y pide información para confirmarlo o negarlo. A este método se le llama conducido por objetos porque el SE empieza con un objeto e intenta verificarlo.

3. Método de reglas de producción.

Este método es una mejora al método de encadenamiento hacia atrás. El sistema pide como  información aquella que elimine la mayor incertidumbre posible. El problema que existe con este método está en su dificultad para llevarse a cabo, primeramente debido a que la base de conocimiento a menudo es tan grande que el número de combinaciones que el sistema puede soportar se rebasa fácilmente, por lo tanto, el sistema no puede determinar exactamente qué información eliminará una mayor incertidumbre. En segundo lugar, los sistemas de reglas de producción requieren que la base de conocimientos contenga no sólo la información objeto - atributo, sino además un valor cuantificador, lo que hace aun más difícil la construcción de la base de conocimientos.
 

3.3.2.1 Motores basados en la lógica proposicional

En un sistema experto que trabaje con lógica proposicional, el motor de inferencia será el encargado
de decidir qué mecanismo de inferencia aplicar en cada momento.

Pueden utilizar cualquiera de estos tipos de inferencia:

• Encadenamiento hacia adelante: Se generan conclusiones a partir de las reglas originales, y posteriormente se comprobaría si esas conclusiones son consistentes con el resto de reglas del sistema.
• Encadenamiento hacia atrás: Se basa en aceptar como ciertas las conclusiones de una determinada regla, y a continuación se comprueba si todas las reglas que provocarián la regla original son ciertas, en caso de que alguna no lo sea, el proceso finaliza.

3.3.2.2 Motores basados en la lógica de 1er. Orden

Estos motores toman un conjunto de axiomas que al ser aceptados como verdaderos, las reglas de inferencia garantizan que sólo serán derivadas consecuencias verdaderas.

Ej: Lenguaje de programación PROLOG


Un predicado representa una propiedad o relación de un determinado objeto del universo del discurso; uno de primer orden es aquel que se refiere a propiedades de objetos y relaciones entre ellos