김성신 컴퓨터전자통신학부 연변과학기술대학교 Artificial Intelligence Chapter 7 생성시스템

AI Chap07.2 생성시스템 구성요소 (1) _________(production memory) : - 생성규칙들의 모임 (2) _________(working memory) : - 현재의 상태를 나타내는 사실들의 집합 - 외부로부터 입력되거나 추론에 의해 얻은 사실을 저장 - 상황에 따라 변화되므로 short-term memory (STM) 라고 부름 (3) _________(interpreter) : - 작업메모리의 내용에 따라 규칙선택하고 실행하는 역할 생성메모리 작업메모리 인터프리터

AI Chap07.3 (1)______________________ 생성규칙 (production rule) IF 빨간 불이고 잠깐 정지했다면 THEN 우회전 가능하다 조건 결론 ( 행동 ) 수행될 때 “_________” 점화 (fire)

AI Chap07.4 (2) ______________________________ - STM 의 현재 상태가 규칙의 ____(IF) 과 비교 됨 - 규칙의 행동으로 내용변화 가능  다른 규 칙의 조건 만족시킴 (ex) list, array … 등 data 구조중의 하나의 형태 작업메모리 조건

AI Chap07.5 (3) 인터프리터 ① ____(matching) : 생성메모리내의 많은 규칙 중 작업메모 리의 내용에 의해 만족되는 규칙 찾기 ② _______: 정합되는 여러 개의 규칙 중 실행할 규칙 선택 하는 과정 ③ ________________ 정합 충돌해결 선택된 규칙의 실행

AI Chap07.6 사실규칙 1. IF Father(X, Y) or Mother(X, Y) THEN Parent(X, Y) 2. IF Female(X) and Parent(Z, X) and parent(Z, Y) and X = Y THEN Sister(X, Y) Male ( 철수 ) Male ( 민혁 ) Female( 미영 ) Female( 선희 ) Father( 철수, 민혁 ) Mother( 미영, 민혁 ) Mother( 미영, 선희 ) Parent( 철수, 민혁 )

AI Chap07.7 사실규칙 1. IF Father(X, Y) or Mother(X, Y) THEN Parent(X, Y) 2. IF Female(X) and Parent(Z, X) and Parent(Z, Y) and X = Y THEN Sister(X, Y) Male ( 철수 ) Male ( 민혁 ) Female( 미영 ) Female( 선희 ) Father( 철수, 민혁 ) Mother( 미영, 민혁 ) Mother( 미영, 선희 ) Parent( 철수, 민혁 ) Parent( 미영, 민혁 )

AI Chap07.8 사실규칙 1. IF Father(X, Y) or Mother(X, Y) THEN Parent(X, Y) 2. IF Female(X) and Parent(Z, X) and Parent(Z, Y) and X = Y THEN Sister(X, Y) Male ( 철수 ) Male ( 민혁 ) Female( 미영 ) Female( 선희 ) Father( 철수, 민혁 ) Mother( 미영, 민혁 ) Mother( 미영, 선희 ) Parent( 철수, 민혁 ) Parent( 미영, 민혁 ) Parent( 미영, 선희 )

AI Chap07.9 사실규칙 1. IF Father(X, Y) or Mother(X, Y) THEN Parent(X, Y) 2. IF Female(X) and Parent(Z, X) and Parent(Z, Y) and X = Y THEN Sister(X, Y) Male ( 철수 ) Male ( 민혁 ) Female( 미영 ) Female( 선희 ) Father( 철수, 민혁 ) Mother( 미영, 민혁 ) Mother( 미영, 선희 ) Parent( 철수, 민혁 ) Parent( 미영, 민혁 ) Parent( 미영, 선희 ) Sister( 선희, 민혁 )

AI Chap 생성시스템의 예

AI Chap 추론 (inference) - 이미 알고 있는 사실로부터 새로운 사실을 추리해 내는 것 - _______(deduction) - _______(abduction) - _______(induction) 연역법 유도법 귀납법

AI Chap07.12 (1) 연역법 (deduction) 지식 ) – IF A THEN B - A 추론 ) – B - 주어진 지식 ( 사실 ) 이 _______  참 (soundness) - 규칙기반 시스템에서 주로 사용하는 추론 방법 모두 참

AI Chap07.13 (2) 유도법 ( 유사추론 ) 지식 ) – IF A THEN B - B 추론 ) – A - 항상 옳은 것은 아니다 ex) IF 아빠 THEN 남자 남자 = 태남 태남이는 아빠 ?

AI Chap07.14 (3) 귀납법 (induction) - 관측된 사실로부터 새로운 법칙을 만듬 사실 ) IF 제비 THEN 날 수 있다 IF 참새 THEN 날 수 있다 IF 독수리 THEN 날 수 있다 결론 ) IF 새 THEN 날 수 있다 - 항상 옳은 건 아니다. (ex) 타조 - 학습 (learning) 과 관련된 방법

AI Chap 전방향 추론과 후방향 추론 - 규칙을 적용하는 방향에 따른 방법 1) 전방향추론 (forward chaining) - 주어진 상황에 만족되는 규칙 찾아 결론에 해당되는 사실을 얻는 다. 2) 후방향추론 (backward chaining) - 얻고자 하는 결론 ( 목표 ) 을 미리 설정한 다음, 그 목표가 참인가를 알아내기 위해 결론부가목표와 맞는 규칙을 찾아 규칙의 조건부 가 만족되는가 판단 - 만족된 조건부가 참이면 결론은 참

AI Chap07.16 (1) 전방향추론 (forward chaining) A  D C 가정 : D 와 C 가 존재하면 F 결론 : F 가 존재한다  DB 에 추가 B Z - 먼저 주어진 상황에 만족되는 규칙 찾아 결론에 해당되는 사실을 얻는다. - 규칙 개수 많으면 시간소요 많이 됨 (Z 도출하기 위해서 Z 와 관계 없는 많은 규칙 고려해야 함 )

AI Chap07.17 사실 ABCABC D F Z 규칙 A -> D C & D -> F B & F -> Z 전방향추론 (forward chaining)

AI Chap07.18 (2) 후방향추론 (backward chaining) D C F B Z A

AI Chap07.19 사실 ABCABC 목표 : Z B and F  Z C and D  F D  A 목표 : B 목표 : F 목표 : C 목표 : D 목표 : A D F Z

AI Chap07.20 동물 농장 예 문제 - 특징들로부터 동물의 이름을 알아내는 것 : IDENTIFIER 생성규칙 - 포유동물 (mammal) 인가 조류 (bird) 인가를 구분하는 4 개 규 칙 - 육식동물 (carnivore) 인가를 구분하는 2 개 규칙

AI Chap07.21 생성규칙 : 포유 / 조류 P1. IF 털이 있다 THEN 포유동물 P2. IF 젖을 준다 THEN 포유동물 P3. IF 날개 있다 THEN 조류동물 P4. IF 날 수 있다 THEN 알을 낳는다

AI Chap07.22 생성규칙 : 육식동물 확인 P5. IF 포유류 AND 고기 먹는다 THEN 육식동물 P6. IF 포유류 AND 송곳니 가졌다 AND 발톱 AND 시선이 앞 을 향한다 THEN 육식동물

AI Chap07.23 생성규칙 : 유제류인가를 확인 P7. IF 포유류 AND 발굽이 있다 THEN 유제류 P8. IF 포유류 AND 되새김을 한다 THEN 유제류

AI Chap07.24 생성규칙 : 육식류의 두 가지 동물 P9. IF 육식동물 AND 황갈색이다 AND 어두운 점이 있다 THEN 치타 (cheetah) P10. IF 육식동물 AND 황갈색이다 AND 검은색 줄무늬가 있 다 THEN 호랑이

AI Chap07.25 생성규칙 : 유제류의 두 가지 동물 P11. IF 유제류 AND 다리가 길다 AND 목이 길다 AND 황갈 색이다 AND 어두운 점이 있다 THEN 기린 P12. IF 유제류 AND 흰색이다 AND 검은색 줄무늬가 있다 THEN 얼룩말

AI Chap07.26 생성규칙 : 조류 P13. IF 조류 AND 날지 못한다 AND 다리가 길다 AND 목이 길 다 AND 검은색과 흰색이다 THEN 타조 P12. IF 조류 AND 날지 못한다 AND 수영할 수 있다 AND 검은 색과 흰색이다 THEN 펭귄 P13. IF 조류 AND 잘 날 수 있다 THEN 신천옹 (albatross)

AI Chap07.27 추론실행 예 ① 관측된 동물은 황갈색과 검은 점을 지닌다. ② 새끼를 돌보는 도중 동물은 되새김을 하였다. ③ 동물이 포유류이고 되새김을 한다. ④ 동물은 긴 다리와 긴 목을 갖고 있다.

AI Chap07.28 우유를 주다 되새김 긴 다리 긴 목긴 목 포유동물 P2 짝수 발가락 유제품 P8 P11 기린

AI Chap 확신율 (certainty factor) - 0( 틀림 )  1 ( 확신 ) ( 틀림 ) ( 알수없음 ) ( 확신 )

AI Chap07.30 계산 프로그램의 문제와 해결책 1) 각 규칙의 각 조건의 확신율은 규칙 전체의 확신율과 어떻 게 관계 ? 0.5 여러 조건부의 확신율 중에서 제일 작은 값 (Min) 을 확신율로 한다

AI Chap ) 규칙 그 자체에서 입력 확신율이 어떻게 행동부의 확신율에 영향 주는가 ? 입력 확신율에 감쇠율을 곱하여 행동부의 확신율로 한다.

AI Chap ) 여러 규칙의 결론이 같은 사실을 추론할 때, 이 사실의 확 신율은 어떻게 결정 ? 산출된 사실의 확신율 중에서 가장 큰 값 (Max) 을 유도된 확신율로 한다.