Inteligencia Artificial (laboratorio) CLIPS

1
Inteligencia Artificial (laboratorio)CLIPS

• Primavera 2009
• profesor Luigi Ceccaroni

2
Por qué CLIPS?

• Qué relación hay entres los altibajos de la IA a
  finales de los 80s y principio de los 90s, y el
  tener que aprender un nuevo lenguaje en cuarto de
  carrera?
• Qué importancia tiene para mí el colapso del
  mercado de las máquinas Lisp del 1987?

3
The collapse of the Lisp machine market in 1987

• In the 1980s a form of AI program called an
  "expert system" was adopted by corporations
  around the world.
• The first commercial expert system was XCON,
  developed at Carnegie Mellon for Digital
  Equipment Corporation, and it was an enormous
  success
• It was estimated to have saved the company 40
  million dollars over just six years of operation.

4
The collapse of the Lisp machine market in 1987

• Corporations around the world began to develop
  and deploy expert systems and by 1985 they were
  spending over 1 billion dollars on AI, most of it
  to in-house AI departments.
• An industry grew up to support them, including
  software companies and hardware companies like
  Lisp Machines Inc. who built specialized
  computers, called Lisp machines, that were
  optimized to process the programming language
  Lisp, the preferred language for AI.

5
The collapse of the Lisp machine market in 1987

• In 1987 (three years after Minsky and Schank's
  prediction) the market for specialized AI
  hardware collapsed.
• Desktop computers with a simpler architecture,
  from Apple and IBM had been steadily gaining
  speed and power and in 1987 they became more
  powerful than the more expensive Lisp machines.
• The desktop computers had rule-based engines such
  as CLIPS available which left no reason to buy a
  Lisp machine.
• An entire industry worth half a billion dollars
  was demolished overnight.

6
The collapse of the Lisp machine market in 1987

• Commercially, many Lisp machine companies failed,
  like Lisp Machines Inc., Lucid Inc.
• Other companies, like Texas Instruments and Xerox
  abandoned the field.
• However, a number of customer companies (that is,
  companies using systems written in Lisp and
  developed on Lisp machine platforms) continued to
  maintain systems.
• Other systems moved from Lisp to a C variant on
  the PC via object-oriented technology and helped
  establish the o-o technology.

7
The fall of expert systems

• Eventually the earliest successful expert systems
  proved too expensive to maintain
• They were difficult to update.
• They could not learn.
• They were "brittle" (i.e., they could make
  grotesque mistakes when given unusual inputs).
• They fell prey to problems that had been
  identified years earlier in research in
  nonmonotonic logic.

8
The fall of expert systems

• Expert systems proved useful, but only in a few
  special contexts.
• Another problem dealt with the computational
  hardness of truth maintenance efforts for general
  knowledge.
• KEE used an assumption-based approach supporting
  multiple-world scenarios that was difficult to
  understand and apply

9
The fall of expert systems

• The few remaining expert system shell companies
  were eventually forced to downsize and search for
  new markets and software paradigms, like
• case-based reasoning or
• universal database access

10
Failure to adapt

• The fall of the Lisp machine market and the
  failure of the fifth generation computers were
  cases of expensive advanced products being
  overtaken by simpler and cheaper alternatives.
• This fits the definition of a low-end disruptive
  technology, with the Lisp machine makers being
  marginalized.

11
Failure to adapt

• Expert systems were carried over to the new
  desktop computers by, for instance, CLIPS, so the
  fall of the Lisp machine market and the fall of
  expert systems are strictly speaking two separate
  events.
• Still, the failure to adapt to such a change in
  the outside computing milieu is cited as one
  reason for the 80's AI winter.

12
El sistema CLIPS

• CLIPS is a public domain software tool for
  building expert systems.
• The name is an acronym for "C Language Integrated
  Production System.
• The first versions of CLIPS were developed
  starting in 1985 at NASA-Johnson Space Center.
• The original name of the project was NASA's AI
  Language (NAIL).

13
El sistema CLIPS

• CLIPS is probably the most widely used expert
  system tool because it is fast, efficient and
  free.
• Although it is now in the public domain, it is
  still updated and supported by the original
  author, Gary Riley.
• CLIPS incorporates a complete object-oriented
  language COOL for writing expert systems.
• Though it is written in C, its interface more
  closely resembles that of the programming
  language LISP.
• Extensions can be written in C, and CLIPS can be
  called from C.

14
El sistema CLIPS

• CLIPS es un entorno para desarrollar sistemas
  expertos.
• Define un lenguaje que permite la representación
  de
• conocimiento declarativo (marcos)
• conocimiento procedimental (reglas de producción)
• Su base es un motor de inferencias con
  razonamiento hacia adelante.

15
El lenguaje de CLIPS

• Se trata de un lenguaje con notación prefija.
• Los tipos de datos predefinidos que interesan
  son
• real
• entero
• cadena
• símbolo
• apuntador a hechos
• nombre de instancia
• apuntador a instancia
• Los tipos habituales poseen los operadores
  comunes.
• El lenguaje de CLIPS aúna tres paradigmas de
  programación
• lenguaje de reglas
• lenguaje funcional
• lenguaje orientado a objetos

16
Hechos

• Los dos elementos que permiten representar
  problemas utilizando reglas de producción son los
  hechos y las reglas.
• Los hechos en CLIPS pueden ser de dos tipos
• ordered facts
• deftemplate facts
• Los ordered facts tienen formato libre, por lo
  tanto no tienen una estructura predefinida,
  siguen el esquema general
• (relación p1 p2 ... pn)
• relación ha de ser un símbolo el resto de
  parámetros puede ser de cualquier tipo, por
  ejemplo
• (padre Juan Pedro)
• (num-hijos Juan 2)

17
Hechos

• Los deftemplate facts tienen una estructura
  predefinida pueden asimilarse a representaciones
  al estilo de las ontologías.
• En estos hechos se define una serie de campos
  (slots) que enmarcan su estructura. Cada campo
  puede tener una serie de restricciones como
• tipo
• cardinalidad
• un valor por defecto que puede ser
• una constante
• un función para calcularlo

18
Hechos

• Sintaxis
• (deftemplate nombre-template "comentario
• (slot nombre-slot1)
• (slot nombre-slot2))
• Por ejemplo
• (deftemplate persona persona humana / hombre
• (slot nombre (type STRING))
• (slot edad (type INTEGER) (default 0)))

19
Hechos

• La creación de hechos se realiza mediante la
  sentencia assert (uno solo) o deffacts (un
  conjunto), por ejemplo
• (assert (padre Pepe Juan))
• (assert (persona (nombre "pedro") (edad 25)))
• (deffacts mis-hechos
• (casa roja)
• (pelota verde)
• (persona (nombre "luis) (edad 33)))

20
Hechos

• (facts) permite saber que hechos hay definidos.
• (clear) borra todos los hechos definidos.
• (retract ltíndice-hechogt) elimina el hecho
  identificado por el índice dado.
• (get-deftemplate-list) retorna la lista de
  deftemplates definidos.

21
Reglas

• Las reglas en CLIPS están formadas por
• Una parte izquierda (LHS) que define las
  condiciones a cumplir
• Una parte derecha (RHS) que define las acciones a
  realizar
• Sintaxis
• (defrule nombre-regla "comentario"
• (condición-1) (condición-2) ...
• gt
• (acción-1) (acción-2) ...)

22
Variables

• Para poder establecer patrones en las condiciones
  de las reglas hacen falta variables
• Las variables en CLIPS se denotan poniendo un
  interrogante delante del nombre (?variable)
• Existen variables anónimas (no importa su valor)
  para un valor ? o para múltiples valores ?
• Durante la ejecución de las reglas se buscan los
  valores que instancien las variables y permitan
  cumplir las condiciones
• Las variables de las reglas son locales, si
  queremos definir variables globales debemos usar
  la construcción defglobal (las variables globales
  se denotan ?variable)

23
Notación

• square brackets ...
• contents are optional
• (example test)
• pointed brackets (less than / greater than signs)
  lt ... gt
• replace contents by an instance of that type
• (example ltchargt)
• star
• replace with zero or more instances of the type
• ltchargt
• plus
• replace with one or more instances of the type
• ltchargt (is equivalent to ltchargt ltchargt )
• vertical bar
• choice among a set of items
• true false

24
Reglas de CLIPS LHS

• En la parte izquierda de una regla pueden
  aparecer diferentes tipos de condiciones
• Patrones constantes, con variables o con
  wildcards se instancian directamente con hechos
  en la base de hechos.
• Expresiones not, and, or, exist y forall con
  patrones.
• Tests de expresiones sobre las variables
  vinculadas.
• Los patrones indican qué tipo de hechos deben
  instanciar las reglas y se establecen a través de
  restricciones sobre variables o valores
  constantes.
• Estas restricciones se pueden combinar mediante
  conectivas lógicas
• (no)
• (y)
• (o)

24
25
Ejemplos de LHS

• Personas de nombre juan o pedro (persona (nombre
  juanpedro))
• Personas con nombres diferentes (persona (nombre
  ?x)) (persona (nombre ?y?x))
• Nadie se llama pedro (not (persona (nombre
  pedro)))
• Todo el mundo es mayor de edad (forall (persona
  (nombre ?n) (edad ?x)) (test (gt ?x 18)))

25
26
El lenguaje de reglas de CLIPS

• En la parte derecha de las reglas (RHS) podemos
  poner cualquier sentencia válida en CLIPS (ver
  manual de referencia).
• Podemos obtener la dirección de un hecho para
  usarlo en la RHS mediante el operador lt-, por
  ejemplo
• (defrule mi-regla
• ?x lt- (persona (nombre juan))
• gt
• (retract ?x)
• )

26
27
Reglas de CLIPS módulos

• Las reglas de CLIPS se pueden agrupan/organizar
  en módulos.
• La ventaja principal es el poder estructurar el
  conocimiento y poder enfocar la ejecución de las
  reglas según su objetivo.
• La definición de un módulo se realiza mediante la
  construcción (defmodule ltnombregt "comentario"
  ltexport-importgt)
• Nada de lo definido en un módulo es visible salvo
  que lo exportemos.
• Para utilizar construcciones de otro módulo
  también tenemos que importarlas explícitamente.
• Existe un módulo por defecto llamado MAIN al que
  pertenece todo lo no definido en otro módulo.

27
28
Reglas de CLIPS módulos

• Podemos definir construcciones pertenecientes a
  un módulo poniendo como prefijo de su nombre el
  nombre del módulo seguido de dobles dos puntos
  , por ejemplo
• (deftemplate Acubo (slot tamaño))
• La exportación de construcciones de un módulo se
  realiza incluyendo la sentencia export en su
  definición. Podemos exportar cualquier cosa que
  definamos, por ejemplo
• (defmodule A (export deftemplate cubo))
• (defmodule A (export deftemplate ?ALL))
• La importación de construcciones a un módulo se
  realiza incluyendo la sentencia import en su
  definición. Podemos importar cualquier cosa
  visible que esté definida en otro módulo, por
  ejemplo
• (defmodule B (import A deftemplate cubo))

28
29
Reglas de CLIPS foco

• Podemos restringir qué módulos se usan para la
  ejecución de reglas mediante la sentencia (focus
  ltmodulogt)
• Esta sentencia se puede incluir en la parte
  derecha de una regla para poder cambiar
  explícitamente de módulo.
• Se puede hacer que la ejecución se enfoque en el
  módulo de la última regla ejecutada declarando la
  propiedad auto-focus en una regla, por ejemplo
• (defrule JUANmi-regla
• (persona (nombre juan))
• gt ...
• (declare (auto-focus TRUE))

29
30
Estrategias de resolución de conflicto

• El intérprete de reglas tiene predefinidas unas
  estrategias de resolución de conflicto
• Profundidad las nuevas activaciones pasan al
  principio.
• Anchura las nuevas activaciones pasan al final.
• Simplicidad se prefiere la regla menos
  específica (especificidad medida respecto a las
  condiciones).
• Complejidad tienen preferencia las reglas más
  específicas.
• LEX se asocia a cada hecho el tiempo en que fue
  creado y se da mayor prioridad a las reglas con
  un hecho más reciente.
• MEA se aplica la misma estrategia de LEX mirando
  sólo el primer patrón si coincide se aplica LEX.
• Aleatoria se disparan las reglas en orden
  aleatorio.

30
31
El lenguaje de programación

• CLIPS incluye un lenguaje de programación que
  permite definir nuevas funciones o programar las
  acciones a realizar en la parte derecha de las
  reglas.
• Toda sentencia o estructura de control es una
  función que recibe unos parámetros y retorna un
  resultado (paradigma funcional).

31
32
Sentencias

• Estas son las sentencias y estructuras de control
  mas utilizadas
• (bind ltvargt ltvalorgt) Asignación a una variable
  retorna el valor asignado.
• (if ltexpgt then ltaccióngt else ltaccióngt)
  Sentencia alternativa retorna el valor de la
  ultima acción evaluada.
• (while ltexpgt do ltaccióngt) Bucle condicional
  retorna falso, excepto si hay una sentencia de
  retorno que rompa el bucle.
• (loop-for-count (ltvargt ltval-igt ltval-fgt) do
  ltaccióngt) Bucle sobre un rango de valores
  retorna falso, excepto si hay una sentencia de
  retorno.

32
33
Sentencias

• Estas son las sentencias y estructuras de control
  mas utilizadas
• (progn ltaccióngt) Ejecuta un conjunto de
  sentencias secuencialmente retorna el valor de
  la última.
• (return ltexprgt) Rompe la ejecución de la
  estructura de control que la contiene retornando
  el valor de la expresión.
• (break) Rompe la ejecución de una estructura de
  control.
• (switch ltexprgt (case (ltcompgt) then ltaccióngt)
  (default ltacciongt)) Estructura alternativa
  caso cada caso hace una comparación con el valor
  evaluado retorna la última expresión evaluada o
  falso si ninguna sentencia caso se cumple.

33
34
Funciones

• La construcción deffunction permite definir
  nuevas funciones
• (deffunction ltnombregt "Comentario"
• (lt?parámetrogt lt?parámetro-Wgt)
• ltaccióngt)
• parámetro-W incluye en una lista el resto de
  parámetros opcionales.
• La función retorna la última expresión evaluada.

34
35
Orientación a objetos en CLIPS

• Aparte de poder importar una ontología creada en
  Protege, CLIPS define también una extensión
  orientada a objetos que complementa la capacidad
  de representar la estructura del conocimiento.
• Se puede considerar como una extensión del
  constructor deftemplate que pretende completar la
  posibilidad de usar ontologías como herramienta
  de representación.
• Se pueden definir clases como en los lenguajes
  orientados a objetos, con slots y métodos.
• CLIPS tiene definido un conjunto inicial de
  clases que organizan los tipos predefinidos,
  estableciendo una jerarquía entre ellos.

35
36
Orientación a objetos en CLIPS

• La sentencia que permite definir una clase es
  defclass.
• Para definir una clase hay que especificar
• El nombre de la clase
• Una lista de sus superclases (Heredará de estas
  sus slots y métodos.)
• Declaración de si es una clase abstracta o no
  (En este último caso se permite definir
  instancias.)
• Si se permite que instancias de la clase puedan
  vincularse a patrones en la LHS de una regla
• Definición de los slots de la clase
• Toda clase debe tener como mínimo una superclase.

36
37
Orientación a objetos en CLIPS

• Por ejemplo
• (defclass ser-vivo
• (is-a USER)
• (role abstract)
• (pattern-match non-reactive)
• (slot respira (default si)))
• (defclass persona
• (is-a ser-vivo)
• (role concrete)
• (pattern-match reactive)
• (slot email))

37
38
Orientación a objetos slots

• La definición de un slot incluye un conjunto de
  propiedades algunas son
• (default ?DERIVE?NONEltexpgt)
• (access read-writeread-onlyinitialize-only)
• (propagation inheritno-inherit)
• (create-accessor ?NONEreadwriteread-write)
• Evidentemente, también se puede (se debería)
  declarar el tipo, la cardinalidad...

38
39
Orientación a objetos instancias

• Para crear instancias de una clase se usa la
  sentencia make-instance.
• Al crear una instancia debemos dar valor a los
  slots que posee, por ejemplo
• (make-instance juan of persona (nombre "juan"))
• Podemos crear conjuntos de instancias con la
  sentencia definstances, por ejemplo
• (definstances personas
• (juan of persona (email "juan_at_upc.edu"))
• (maria of persona (email "maria_at_upc.edu"))
• )

39
40
Orientación a objetos mensajes

• Toda la interacción con los objetos se realiza
  mediante mensajes.
• Estos mensajes tienen manejadores (message
  handlers) que los procesan y realizan la tarea
  indicada.
• Se definen mediante la sentencia
  defmessage-handler.
• Su sintaxis es idéntica a la de las funciones
• (defmessage-handler ltclasegt nombre lttipo-hgt
• (ltparamgt) ltexprgt)
• Existen diferentes tipos de message handlers.
• Es suficiente trabajar con los primary.

40
41
Orientación a objetos mensajes

• Por defecto toda clase tiene definidos un
  conjunto de message handlers, por ejemplo init,
  delete, print.
• Al definir create-accessor en un slot estamos
  creando mensajes del tipo get-nombreSlot,
  set-nombreSlot, para acceder y modificar el valor
  del slot.
• El acceso a los slots del objeto dentro del cual
  un message handler está definido se realiza
  mediante la variable ?self, poniendo delante
  del nombre del slot, por ejemplo
• (defmessage-handler persona escribe-email ()
• (printout t email" ?selfemail crlf))

41
42
Orientación a objetos mensajes

• El envío de mensajes a una instancia se realiza
  mediante la sentencia send.
• El nombre de la instancia se pone entre
  corchetes, por ejemplo
• (send juan escribe-email)
• (send juan set-email juan_at_gmail.com")
• Los message handlers se pueden redefinir en cada
  clase.
• Las subclases pueden ejecutar los message
  handlers de sus superclases.
• Si hay más de uno con el mismo nombre, por
  defecto se ejecuta el de la clase más específica.
• Si se quiere ejecutar los de las superclases se
  ha de usar la sentencia call-next-handler.

42
43
Orientación a objetos instancias y reglas

• Para poder usar instancias en las reglas se
  utiliza la sentencia object, por ejemplo
• (defrule regla-personas
• (object (is-a persona) (email ?x))
• gt
• ...
• )
• La clase se ha de haber declarado como utilizable
  en la LHS de las reglas.
• La modificación de un slot de una instancia
  vuelve a permitir que se pueda volver a
  instanciar una regla con ella.

43
44
CLIPS la aplicación
45
Manejo del intérprete de CLIPS

• Ventanas
• intérprete
• hechos (definidos y obtenidos durante la
  ejecución)
• instancias (de las clases definidas)
• variables globales (Globals)
• foco (módulos en los que está el foco)
• agenda (activaciones posibles)

45
46
Manejo del intérprete de CLIPS

• A través de los menús se puede acceder a los
  comandos mas comunes (ejecución, parada,
  debugging, visualización de definiciones,
  configuración).

46
47
Manejo del intérprete de CLIPS comandos

• (facts) lista los hechos que hay en la base de
  hechos
• (reset) borra todos los hechos que hay en la base
  de hechos
• (clear) borra todos los hechos y las reglas
• (rules) lista las reglas definidas
• (load "nombre.clp") carga un fichero CLIPS
• (save "nombre.clp") salva todos los deffacts,
  defrule y deffunction en un fichero

47
48
Manejo del intérprete de CLIPS ejecución

• (run ltenterogt) ejecuta el motor de inferencia,
  un número de pasos o hasta el final, si no se
  pasa ningún parámetro
• (agenda ltmodulogt) muestra todas las posibles
  activaciones o sólo las de un módulo
• (focus ltmodulogt) pone el foco de ejecución en
  los módulos indicados
• (halt), para la ejecución del motor de
  inferencias
• (set-strategy ltestrategiagt) cambia la estrategia
  de resolución de conflictos

48
49
Manejo del intérprete de CLIPS debugging

• (watch ltitemgt) informa sobre ltitemgt durante la
  ejecución, donde ltitemgt puede ser entre otros
• facts lthechosgt, informa sobre los hechos
  indicados
• rules ltreglagt, informa sobre las reglas
  indicadas
• activations ltreglagt, informa sobre la activación
  de las reglas indicadas
• deffunctions ltfunciongt, informa sobre las
  funciones indicadas
• all, informa sobre todo
• (unwatch ltitemgt), elimina el watch correspondiente

49
50
Manejo del intérprete de CLIPS debugging

• (set-break ltreglagt), introduce un punto de
  ruptura de ejecución en la regla
• (remove-break ltreglagt), elimina un punto de
  ruptura de ejecución en la regla
• (show-breaks), muestra los puntos de ruptura
  definidos
• (matches ltreglagt), indica las instanciaciones
  posibles para una regla
• (dribble-on ltficherogt) y (dribble-off),
  redirecciona la información de la traza a un
  fichero y elimina la redirección

50