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Sistema Experto
Ejemplo
Sistemas FNI
Lucio Salgado
Sistema Experto
 Nombre: Identificación de animales
 ZOO
 Tomado de Winston 1992
Descripción
 Se supone la existencia de un robot
(Robbie), que desea pasar el día en el
zoologico.
 Robbie puede percibir las
características básicas, como color,
tamaño y si un animal tiene pelo o da
leche, pero tiene capacidad limitada
para identificar objetos mediante estas
características.
Descripción
 Puede distinguir a los animales de
otros pero no puede concluir
directamente sobre un animal que
observa.
 Entonces Robbie decide construir un
sistema experto para identificar
animales
 El zoologico solo tiene siete animales:
Una onza, un tigre, una jirafa, una
cebra, un avestruz, un pingüino y un
Reglas de clasificación
 R1:
 Si x tiene pelo entonces x es mamífero
 R2:
 Si x da leche entonces x es mamífero
 R3:
 Si x tiene plumas entonces x es ave
Reglas de clasificación
 R4:
 Si x vuela y x pone huevos entonces x es ave
 R5:
 Si x es mamífero y x come carne entonces x
es carnívoro
 R6:
 Si x es mamífero y x tiene dientes agudos y x
tiene garras y x tiene ojos que miran hacia
adelante entonces x es carnívoro
Reglas de clasificación
 R7:
 Si x es mamifero y x tiene pezuñas
entonces x es ungulado
 R8:
 Si x es mamifero y x rumia entonces x
es ungulado
Reglas de Identificación
 R9:
 Si x es carnívoro y x es color leonado y x
tiene manchas oscuras entonces x es
una onza
 R10:
 Si x es carnívoro y x es color leonado y x
tiene franjas negras entonces x es un
tigre
Reglas de Identificación
 R11:
 Si x es ungulado y x es color leonado y x
tiene cuello largo y x tiene patas largas
entonces x es una jirafa
 R12:
 Si x es ungulado y x es color blanco y x
tiene franjas negras entonces x es una
jirafa
Reglas de identificación
 R13:
 Si x es ave y x tiene patas largas y x
tiene cuello largo y x es blanca y negra
entonces x es un avestruz
 R14:
 Si x es ave y x no vuela y x nada y x es
blanca y negra entonces x es un
pingüino
Reglas de Identificación
 R15:
 Si x es ave y x vuela muy bien entonces
x es un albatros
Implementación PROLOG
 Predicado Principal
identificar :- hipotesis(Animal),
write('Pienso que el animal es: '),
write(Animal),
nl,
undo.
Hipótesis
hipotesis(onza) :- onza, !.
hipotesis(tigre) :- tigre, !.
hipotesis(jirafa) :- jirafa, !.
hipotesis(cebra) :- cebra, !.
hipotesis(avestruz) :- avestruz, !.
hipotesis(pinguino) :- pinguino, !.
hipotesis(albatros) :- albatros, !.
hipotesis(desconocido). /* sin
diagnostico */
Reglas de Identificación
onza :-
carnivoro,
verify(es_color_leonado),
verify(tiene_manchas_oscuras).
tigre :-
carnivoro,
verify(es_color_leonado),
verify(tiene_franjas_negras).
Reglas de Clasificación
mamifero :- verify(tiene_pelo), !.
mamifero :- verify(da_leche).
ave :- verify(tiene_plumas), !.
ave :- verify(vuela),
verify(pone_huevos).
carnivoro :- mamifero,verify(come_carne), !.
carnivoro :- mamifero,verify(tiene_dientes_agudos),
verify(tiene_garras),
verify(tiene_ojos_que_mira_hacia_adelante).
Para preguntar
ask(Question) :-
write('El animal tiene la siguiente caracteristica : '),
write(Question),
write('? '),
read(Response),
nl,
( (Response == yes ; Response == y)
->
assert(yes(Question)) ;
assert(no(Question)), fail).
Verificar
verify(S) :-
(yes(S)
->
true ;
(no(S)
->
fail ;
ask(S))).
Elimina afirmaciones
undo :- retract(yes(_)),fail.
undo :- retract(no(_)),fail.
undo.

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Ai u4

  • 2. Sistema Experto  Nombre: Identificación de animales  ZOO  Tomado de Winston 1992
  • 3. Descripción  Se supone la existencia de un robot (Robbie), que desea pasar el día en el zoologico.  Robbie puede percibir las características básicas, como color, tamaño y si un animal tiene pelo o da leche, pero tiene capacidad limitada para identificar objetos mediante estas características.
  • 4. Descripción  Puede distinguir a los animales de otros pero no puede concluir directamente sobre un animal que observa.  Entonces Robbie decide construir un sistema experto para identificar animales  El zoologico solo tiene siete animales: Una onza, un tigre, una jirafa, una cebra, un avestruz, un pingüino y un
  • 5. Reglas de clasificación  R1:  Si x tiene pelo entonces x es mamífero  R2:  Si x da leche entonces x es mamífero  R3:  Si x tiene plumas entonces x es ave
  • 6. Reglas de clasificación  R4:  Si x vuela y x pone huevos entonces x es ave  R5:  Si x es mamífero y x come carne entonces x es carnívoro  R6:  Si x es mamífero y x tiene dientes agudos y x tiene garras y x tiene ojos que miran hacia adelante entonces x es carnívoro
  • 7. Reglas de clasificación  R7:  Si x es mamifero y x tiene pezuñas entonces x es ungulado  R8:  Si x es mamifero y x rumia entonces x es ungulado
  • 8. Reglas de Identificación  R9:  Si x es carnívoro y x es color leonado y x tiene manchas oscuras entonces x es una onza  R10:  Si x es carnívoro y x es color leonado y x tiene franjas negras entonces x es un tigre
  • 9. Reglas de Identificación  R11:  Si x es ungulado y x es color leonado y x tiene cuello largo y x tiene patas largas entonces x es una jirafa  R12:  Si x es ungulado y x es color blanco y x tiene franjas negras entonces x es una jirafa
  • 10. Reglas de identificación  R13:  Si x es ave y x tiene patas largas y x tiene cuello largo y x es blanca y negra entonces x es un avestruz  R14:  Si x es ave y x no vuela y x nada y x es blanca y negra entonces x es un pingüino
  • 11. Reglas de Identificación  R15:  Si x es ave y x vuela muy bien entonces x es un albatros
  • 12. Implementación PROLOG  Predicado Principal identificar :- hipotesis(Animal), write('Pienso que el animal es: '), write(Animal), nl, undo.
  • 13. Hipótesis hipotesis(onza) :- onza, !. hipotesis(tigre) :- tigre, !. hipotesis(jirafa) :- jirafa, !. hipotesis(cebra) :- cebra, !. hipotesis(avestruz) :- avestruz, !. hipotesis(pinguino) :- pinguino, !. hipotesis(albatros) :- albatros, !. hipotesis(desconocido). /* sin diagnostico */
  • 14. Reglas de Identificación onza :- carnivoro, verify(es_color_leonado), verify(tiene_manchas_oscuras). tigre :- carnivoro, verify(es_color_leonado), verify(tiene_franjas_negras).
  • 15. Reglas de Clasificación mamifero :- verify(tiene_pelo), !. mamifero :- verify(da_leche). ave :- verify(tiene_plumas), !. ave :- verify(vuela), verify(pone_huevos). carnivoro :- mamifero,verify(come_carne), !. carnivoro :- mamifero,verify(tiene_dientes_agudos), verify(tiene_garras), verify(tiene_ojos_que_mira_hacia_adelante).
  • 16. Para preguntar ask(Question) :- write('El animal tiene la siguiente caracteristica : '), write(Question), write('? '), read(Response), nl, ( (Response == yes ; Response == y) -> assert(yes(Question)) ; assert(no(Question)), fail).
  • 18. Elimina afirmaciones undo :- retract(yes(_)),fail. undo :- retract(no(_)),fail. undo.