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Rappresentazione conoscenza artificiale. Regole di produzione



In generale una regola di produzione ha la forma seguente: se verificata la condizione allora viene attuato l’ effetto. Solitamente nella rappresentazione della conoscenza si hanno una base di conoscenza disciplinata da regole e supportata da fatti i quali vengono elaborati da un motore inferenziale. Il risultato può consistere o nell’acquisizione di nuova conoscenza o nell’esecuzione di una qualche azione. È chiaro che il motore inferenziale non necessariamente utilizza tutti i fatti a disposizione né tanto meno tutte le regole che li disciplinano. Il processo è in questo senso “discriminatorio” e va avanti finché tutti i fatti sono stati presi in considerazione e ad essi sono state applicate tutte le regole possibili; uno volta che non è possibile ottenere nuovi risultati il processo termina. Se ad esempio si hanno le seguenti regole a disposizione:
1. se mammifero e unghie retrattili allora felino
2. se felino e domestico allora gatto
3. se vive in appartamento allora domestico
4. se coperto di pelo allora mammifero
I fatti che abbiamo a disposizione sono invece:
coperto di pelo
unghie retrattili
vive in appartamento
Le uniche regole eseguibili all’inizio sono la 3 e la 4. Ma una volta ottenuti i risultati domestico e mammifero è possibile eseguire la regola 1. Il motore inferenziale andrà avanti in questo modo finché non avrà soddisfatto tutte le operazioni o perlomeno finché non potrà ottenere ulteriori operazioni.
È chiaro che anche al modo di procedere deve essere assegnata una regola (ad esempio: esegui in ordine crescente dalla prima all’ultima regola). Il numero dei passi necessari per trarre una certa inferenza dipenderà allora dall’ordine con cui vengono applicate le regole, dal numero delle regole a disposizione e dall’ordine in cui le regole stesse sono distribuite.

Tratto da INTELLIGENZA ARTIFICIALE di Carlo Cilia
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