Encadenamiento hacia adelante

El encadenamiento directo, delantero o hacia adelante (o razonamiento directo) es uno de los dos métodos principales de razonamiento cuando se utiliza un motor de inferencia y puede describirse lógicamente como una aplicación repetida de modus ponens. El encadenamiento directo es una estrategia de implementación popular para sistemas expertos, sistemas de reglas comerciales y de producción. Lo opuesto al encadenamiento hacia adelante es el encadenamiento hacia atrás.

El encadenamiento directo comienza con los datos disponibles y utiliza reglas de inferencia para extraer más datos (de un usuario final, por ejemplo) hasta alcanzar un objetivo. Un motor de inferencia que utiliza encadenamiento directo busca las reglas de inferencia hasta que encuentra una en la que se sabe que el antecedente (cláusula If) es verdadero. Cuando se encuentra una regla de este tipo, el motor puede concluir o inferir la consiguiente (cláusula Entonces), lo que resulta en la adición de nueva información a sus datos.

Los motores de inferencia recorrerán este proceso hasta alcanzar un objetivo.

Ejemplo

Supongamos que el objetivo es determinar el color de una mascota llamada Fritz, dado que croa y come moscas, y que la base de reglas contiene las siguientes cuatro reglas:

1. Si X croaks y X come moscas - Entonces... X es una rana
2. Si X chirps y X canta - Entonces... X es un canario
3. Si X es una rana... Entonces... X es verde
4. Si X es un canario - Entonces... X es azul

Ilustremos el encadenamiento directo siguiendo el patrón de una computadora mientras evalúa las reglas.
Suponga los siguientes hechos:

• Fritz croaks
• Fritz come moscas

Con un razonamiento directo, el motor de inferencia puede deducir que Fritz es verde en una serie de pasos:

1. Dado que los hechos básicos indican que "Fritz croa" y "Fritz come moscas", el antecedente de la regla n.° 1 se satisface sustituyendo X por Fritz y el motor de inferencia concluye:

 Fritz es una rana

2. El antecedente de la regla n.° 3 se satisface sustituyendo X por Fritz y el motor de inferencia concluye:

 Fritz es verde

El nombre "encadenamiento directo" proviene del hecho de que el motor de inferencia comienza con los datos y razona hasta llegar a la respuesta,
a diferencia del encadenamiento hacia atrás, que funciona al revés.
En la derivación, las reglas se utilizan en el orden opuesto en comparación con el encadenamiento hacia atrás.
En este ejemplo, las reglas 2 y 4 no se utilizaron para determinar que Fritz es verde.

Dado que los datos determinan qué reglas se seleccionan y utilizan, este método se denomina basado en datos, en contraste con la inferencia de encadenamiento hacia atrás basada en objetivos. El enfoque de encadenamiento directo lo emplean a menudo sistemas expertos, como CLIPS.

Una de las ventajas del encadenamiento hacia adelante sobre el encadenamiento hacia atrás es que la recepción de nuevos datos puede desencadenar nuevas inferencias, lo que hace que el motor se adapte mejor a situaciones dinámicas en las que es probable que las condiciones cambien.

Aplicaciones

El encadenamiento directo es una poderosa estrategia de razonamiento con numerosas aplicaciones en IA y campos relacionados. Algunas de las aplicaciones destacadas incluyen:

1. Sistemas expertos: los sistemas expertos son sistemas de inteligencia artificial que imitan las capacidades de toma de decisiones de expertos humanos en un dominio específico. Se basan en el encadenamiento directo para aplicar conocimientos expertos para resolver problemas y hacer recomendaciones.

2. Diagnóstico y solución de problemas: el encadenamiento directo se utiliza ampliamente en sistemas de diagnóstico y solución de problemas médicos, donde los síntomas de entrada y los resultados de las pruebas se utilizan para determinar posibles causas y tratamientos.

3. Sistemas de tutoría inteligentes: el software educativo a menudo emplea encadenamiento directo para adaptarse al progreso de los estudiantes y proporcionar rutas de aprendizaje personalizadas y retroalimentación.

4. Sistemas de soporte a la toma de decisiones: el encadenamiento directo se utiliza en sistemas de soporte a la toma de decisiones empresariales y de gestión para analizar datos y recomendar acciones o estrategias.

5. Procesamiento del lenguaje natural: en el procesamiento del lenguaje natural, el encadenamiento directo se puede aplicar para resolver ambigüedades en el lenguaje y extraer información útil del texto.