Tema1

Inteligencia Artificial 1 Tema 1. Lenguaje PROLOG: Conceptos
.

ÍNDICE

1 Introducción.......................................................................................................................................2

2 Bases del lenguaje PROLOG............................................................................................................2

2.1 Metodología declarativa frente a metodología imperativa........................................................................2

2.2 Ventajas e inconvenientes.......................................................................................................................3

3 Definición de Hechos, Metas y Predicados en PROLOG...............................................................3

3.1 Construcción de Bases de Conocimientos en PROLOG.........................................................................6

3.2 Consultas sobre la Base de Conocimientos.............................................................................................8

3.3 Ejemplos.................................................................................................................................................11

4 Definición y funcionamiento de la Máquina PROLOG.................................................................16

4.1 Unificación..............................................................................................................................................17

4.2 Backtracking...........................................................................................................................................17

5 Bibliografía.......................................................................................................................................20

Ing. M. Sc. Pilar Urrutia U. Página 1 de 20

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TEMA1. Lenguaje PROLOG: Conceptos

1 Introducción.
PROLOG constituye la primera realización práctica de un concepto de programación
orientado más a modelar la forma de entender un tipo de problemas que a la forma concreta de
calcular las soluciones de esos problemas.
Esto quiere decir que se debe realizar un esfuerzo para modelar formalmente los enunciados
que definen los problemas en lugar de aportar los pasos concretos que resuelven dicho problema.
Por ejemplo, si se nos plantea el problema de resolver el factorial de un número, podemos
modelar el enunciado como: factorial(1)=0 y factorial(N)=N*factorial(N-1), en lugar de
especificar de forma imperativa los pasos individuales que resuelven el factorial a través de
asignaciones y operaciones.
Por tanto, para entender la programación lógica, lo que necesitamos es adaptar nuestro
lenguaje a un lenguaje matemático más formal que nos permita expresar nuestros enunciados de
manera que puedan ser resueltos de modo general, automáticamente.
La máquina PROLOG, como se verá más adelante, no es más que un demostrador
automático de teoremas. Por tanto, nosotros debemos expresar nuestro problema en forma de
premisas y teoremas para que la máquina PROLOG pueda demostrarlos y, por tanto, aportarnos
las soluciones que buscamos.
Evidentemente, para comprender las bases de la programación lógica es necesario tener unos
conocimientos mínimos de la lógica matemática que se aplica y se utiliza en estos casos.

2 Bases del lenguaje PROLOG.

2.1 Metodología declarativa frente a metodología imperativa.
Podemos especificar más las diferencias, pero al final, todas se resumen en la que acabamos
de enunciar:

• Los lenguajes declarativos no se basan en la máquina Von Newman sino en modelos
matemáticos.

• Los lenguajes declarativos, en contra de lo que hacen los imperativos, intentan ser
referencialmente transparentes, es decir, la misma expresión siempre da los mismos
resultados.


.
• En un lenguaje declarativo el control lo lleva la máquina, sin embargo en un lenguaje
imperativo el control depende exclusivamente del programador.

• Los lenguajes declarativos son independientes de la máquina, sin embargo los
imperativos se basan en el lenguaje máquina en el que se apoyan, teniendo como
instrucción principal la asignación.

• El concepto de variable en un lenguaje imperativo es un objeto cuyo valor puede
cambiar en el tiempo, en cambio, en los lenguajes declarativos las variables son objetos
cuyo valor no se conoce, y que, una vez que se le asocia un valor, conserva dicho valor
hasta el final.

2.2 Ventajas e inconvenientes.
• La principal ventaja de los lenguajes declarativos es que son independientes de la
máquina y, como se ha comentado, referencialmente transparentes.

• Además la cantidad de código que debemos escribir es menor, aunque la representación
formal de estos problemas puede resultar, en ocasiones, poco evidente.

• Podemos desentendernos del control. Aunque aquí existe una limitación: no podemos
hacerlo totalmente. Por ello, PROLOG nos proporciona formas, un tanto artificiales, de
manejo de este control.

• Los datos pueden ser tanto de entrada como de salida y se pueden utilizar datos
parcialmente construidos, es decir, podemos empezar a ejecutar sin contar con todos los
datos.

• Es difícil representar la negación.

3 Definición de Hechos, Metas y Predicados en PROLOG
Para construir programas en Prolog es necesario convertir los conceptos expresados en
lenguaje natural en un lenguaje basado en la lógica de primer orden, con el fin de obtener las
cláusulas de Horn tras el proceso de conversión adecuado, ya que Prolog trabaja, precisamente,
con este tipo de cláusulas.
Básicamente, nuestro trabajo va a consistir en especificar adecuadamente los enunciados y
reglas básicas para resolver un determinado problema de forma general. Después le plantearemos
a Prolog el conjunto de objetivos (problemas específicos para un problema general dado), que
queremos que resuelva.

En definitiva, nuestros programas estarán formados por:


.
• La base de conocimientos: Hechos + Reglas de Inferencia.

• El conjunto de objetivos o metas.

Para comprender adecuadamente los conceptos expresados hasta ahora, veamos una serie de
definiciones básicas: predicado, hecho, regla de inferencia y meta.

Un predicado especifica la relación existente entre los argumentos del mismo. El número de
argumentos a los que se aplica dicho predicado se denomina aridad.
Con un predicado podemos representar algo que sucede en el mundo real (hecho), o una
regla (regla de inferencia), que nos permite deducir hechos que suceden en ese dominio
mediante la aplicación de la misma. La sintaxis de Prolog para especificar un predicado es la
siguiente:

nombre_predicado(arg1, arg2, ... , argN). (En el caso de que el predicado
represente un hecho).
nombre_p1[([arg1], [arg2],..., [argN])]:-otro_p1[([arg1],
[arg2],..., [argN])],..., otro_pN[([arg1], [arg2], ... , [argN])].

(En el caso de que el predicado represente una regla de inferencia).

Las reglas de inferencia se pueden definir como la especificación de una relación entre
predicados y argumentos que permiten plasmar el hecho de que si la parte derecha del predicado
se cumple, se cumple la parte izquierda.
El eje lo proporciona el símbolo ":-" que representa para nosotros la implicación lógica (en
lógica "→"). Las comas (","), representan el símbolo de conjunción (en lógica "∧"), y el punto y
coma (";"), representa el símbolo de disyunción (en lógica "∨"). En la Tabla 1 se representan
estas correspondencias.

Lógica de Primer Prolo
Orden g
→ :-
∧ ,
∨ ;
Tabla 1


.

Ejemplos:

Ejemplos de hechos:
madre(pepe, juan).
factorial(0,1).

Ejemplos de reglas de inferencia:
abuela(X,Y):-madre(X,Z), madre(Z,Y).
factorial(N, R):- N1 is N-1, factorial(N1, Y), R is N*Y.

Como se observa, las reglas de inferencia permiten llevar a cabo la deducción de metas.
Para que las reglas de inferencia sean aplicables, en general, deberá existir un conjunto de
hechos sobre los que apoyarse para que las demostraciones se puedan realizar.
Las metas representan los problemas específicos, basados en los problemas generales
expresados en la base de conocimientos que deseamos que el demostrador automático de
teoremas resuelva.
Si nos fijamos, para escribir programas en Prolog, siempre debemos tener en cuenta que el
demostrador resuelve las metas comenzando por los predicados situados en la zona superior (de
arriba a abajo), y para cada predicado el proceso de unificación se lleva a cabo de izquierda a
derecha, ver Figura 1.
Dirección de la
Unificación

predicado 1

?.- Objetivo (llamada
predicado 1 al predicado)
Dirección de la
Unificación

predicado 2

predicado N

Figura 1
Esquema del flujo de ejecución de un programa Prolog

Una vez que hemos comprobado el funcionamiento general del demostrador, pasemos a
estudiar como llevar a cabo la correcta especificación de las bases de conocimientos.


.
3.1 Construcción de Bases de Conocimientos en PROLOG
El componente medular de un agente (entidades que poseen un conocimiento de su mundo
capaces de razonar sobre las posibles acciones que pueden emprender) basado en el
conocimiento es su base de conocimientos, junto con el mecanismo de inferencia que se utilice
para realizar las deducciones. Para nosotros, el mecanismo o motor de inferencia que vamos a
usar va a ser la máquina Prolog.
La construcción, por tanto, de la base de conocimientos es el punto crucial que nos debe
ocupar en este curso, por ello, en este punto y en los siguientes, comentaremos las reglas básicas
que se deben tener en cuenta para implementar adecuadamente nuestro conocimiento acerca de
los problemas que queremos resolver y veremos cómo plantear las metas al demostrador de
teoremas (motor de inferencia), de Prolog.
La máquina virtual Prolog toma como entrada nuestra base de conocimientos expresada en
forma clausal, nuestro objetivo, también expresado en forma clausal, y genera una respuesta
afirmativa en caso de que el objetivo se pueda demostrar aplicando el conocimiento almacenado
en la base. La Figura 2 muestra un esquema gráfico de lo que acabamos de comentar.
Base de
conocimientos

Máquina Datos de
Prolog Salida
Metas

Figura 2
Esquema del funcionamiento de la máquina Prolog.

Resolver un problema, por tanto, es construir adecuadamente la base de conocimientos, y
esta base expresada en lenguaje Prolog junto con el conjunto de metas especificadas constituirán
nuestro programa.
Los programas que se pueden resolver utilizando esta metodología son muchos y muy
variados. Desde la manipulación de bases de datos hasta la construcción de sistemas expertos,
sin olvidar la compresión del lenguaje natural, resolución de juegos, diseño de compiladores, etc.
Un programa Prolog probablemente utilizará predicados recursivos, es decir, nuestro
problema se expresa en términos de sí mismo aplicado sobre un conjunto de datos distintos que
tiende a convertirse en el conjunto de datos que satisface el caso o casos triviales del proceso de
recursión.


.
Por ejemplo, en el caso del problema del factorial, vamos calculando sucesivamente el
factorial de un número decrementado del nivel anterior. Este número se aproxima cada vez más a
0, que es justamente el caso trivial de este proceso recursivo. Una vez que se alcanza este caso,
las llamadas recursivas retornan los datos de salida y se produce lo que todos conocemos como
vuelta atrás.
Cuando sea necesario construir un programa usando técnicas recursivas en Prolog, hemos de
recordar que los objetivos intentarán satisfacerse mediante una búsqueda que comienza por los
predicados situados en la zona superior, y para cada uno de ellos el proceso de unificación se
realizará de izquierda a derecha. Evidentemente, para conseguir un funcionamiento adecuado en
el procedimiento de resolución hemos de construir la base de conocimientos adecuadamente,
situando primero los casos triviales o específicos y a continuación los casos más generales.

Ejemplo:

factorial(0,1).

Igualmente, si ciertas realidades del mundo que se desea representar, se pueden expresar
mediante una regla de inferencia en lugar de hacerlo con un conjunto de hechos, elegiremos la
primera opción, de modo que en nuestra base de conocimientos, tendremos solamente los hechos
que son necesarios para deducir otros que se pueden razonar a través de reglas.
Por ejemplo, si deseamos construir parte de nuestro árbol genealógico y establecemos como
dominio en el que vamos a trabajar el de las madres y abuelas, solamente será necesario definir
el predicado madre para representar hechos del tipo "Ana es madre de Pepa", "Pepa es madre de
Luisa", etc. Sin embargo el predicado abuela no se implementará como un hecho, aunque podría
hacerse, sino como una regla de inferencia ya que ese suceso ocurrido en el mundo que estamos
representando se puede deducir en función del hecho "ser madre".

Ejemplo:


.
A continuación proponemos un ejemplo de cómo debe modificarse una base de conocimientos
incorrectamente implementada.
madre(pepa, juana).
madre(juana, ana).
madre(ana, beatriz).
abuela(pepa, ana).
abuela(juana, beatriz).
La base de conocimientos está mal construida porque su actualización es más complicada y,
por tanto, también su manejo.
La forma correcta de realizar ese programa sería del modo que se propone:
madre(pepa, juana).
madre(juana, ana).
Como se observa la cantidad de código se reduce ya que para establecer nuevos hechos del
mundo real: "ser madre" o "ser abuela" basta con introducir nuevos predicados del tipo madre
ya que el hecho de "ser abuela" se deduce en función de la regla de inferencia especificada con
el predicado abuela.

3.2 Consultas sobre la Base de Conocimientos
Evidentemente, las bases de conocimientos se construyen con el fin de que preguntemos al
agente sobre nuevos hechos del mundo deducidos de dicha base. El agente debe poseer un motor
de inferencia para llevar a cabo el proceso de deducción de forma automática.
Para nosotros, Prolog va a constituir nuestro "motor de inferencia". Por tanto, nos queda
saber como hemos de plantear los objetivos y como funciona la inferencia en Prolog (máquina
virtual Prolog).
En este apartado vamos a centrarnos en estudiar las respuestas proporcionadas por Prolog a
los objetivos que le podemos plantear.
El objetivo se plantea como un predicado nuevo basado en el conocimiento que tenemos. La
máquina virtual o intérprete intentará unificar dicho predicado con los existentes en la base de
conocimientos. Si puede unificarlo con alguno, nos dará una respuesta afirmativa. En caso
contrario, proporcionará una respuesta negativa.
Prolog comienza a buscar de arriba a abajo en la secuencia de predicados y para cada
predicado de izquierda a derecha. Pues bien, vamos a examinar ahora el método de ejecución
para cada caso, es decir, si el predicado es un hecho, una regla de inferencia, etc. Además, será
necesario concretar como se realiza el proceso de recursión y backtracking a través de algunos
ejemplos sencillos.


.
Cuando en la base de conocimientos sólo hay hechos
En este caso sólo tenemos un conjunto de predicados que expresan los hechos o
afirmaciones que se producen en el mundo real.
La forma de proceder de la máquina Prolog, será por tanto, el intento de unificación con
alguno de ellos.
predicado1(arg1, ..., argN).
...
predicadoM(arg1, ..., argN).

Supongamos que nuestro objetivo es:

El árbol de búsqueda generado sería el que se muestra en la Figura 3.
SALIDA = YES

OBJETIVO

predicado2(arg1, ... ,argN).

predicado1(arg1, ... ,argN). predicado2(arg1, ... ,argN). predicadoM(arg1, ... ,argN).

FAIL ÉXITO EN LA
UNIFICACIÓN

Figura 3
Árbol de búsqueda para satisfacer un predicado en una base de hechos

Cuando en la base de conocimientos hay hechos y reglas de inferencia no recursivas
Las reglas de inferencia permiten relacionar hechos o situaciones del mundo real para
deducir otros hechos que, en principio, no son evidentes sin la utilización de dicha reglas.
Cuando en Prolog tenemos una sentencia de la forma “predicado(argumentos):-
predicado2(argumentos).”, la máquina intenta unificar la parte izquierda de la regla
mediante la demostración de la parte derecha. Dicha parte derecha se convierte en un subobjetivo
a resolver. Las entradas y salidas se proporcionan a través de los argumentos, y se pueden
utilizar variables locales o auxiliares para realizar cálculos que sólo afectan a esa parte derecha.
De esta forma, en cada nivel de llamadas dichas variables locales funcionan del mismo modo


.
que en cualquier lenguaje imperativo, ya que se consideran direcciones independientes unas de
otras que sólo sobreviven en su nivel de llamada.
Supongamos una base de conocimientos como la siguiente:
pred1(arg1).
pred2(arg2).
pred3(arg1, arg2, arg3):- pred1(arg1), aux is “operación sobre
arg1”, pred2(aux), arg3 is “operación entre arg1 y aux”.

Para satisfacer el objetivo “pred3(arg1, arg2, arg3).” se genera el árbol de
búsqueda de la Figura 4.
SALIDA = YES

OBJETIVO

pred3(arg1, arg2, arg3).

pred1(arg1). pred2(arg2). pred3 (arg1, arg2, arg3)

FAIL FAIL AND

pred1(arg1). Operación pred2(aux). Operación
sobre aux sobre arg3

ÉXITO ÉXITO ÉXITO ÉXITO

Figura 4
Árbol de búsqueda para satisfacer un objetivo en función de una sencilla regla de inferencia

Cuando en la base de conocimientos hay hechos y reglas de inferencia recursivas
Para estudiar este ejemplo, vamos a utilizar el ejemplo del cálculo del máximo común
divisor. Hemos de apuntar, que el proceso se realizará de la misma forma que en el caso
anterior. Lo único que hay que tener en cuenta es que es necesario controlar el orden en que se
colocan los predicados para evitar una ejecución no deseada, ya que toda solución recursiva debe
evolucionar hacia el caso trivial.
En cada nivel de recursión, las variables locales son independientes y se localizan en
direcciones de memoria distintas.
mcd(A,B,R):-A==B, R is A.
mcd(A,B,R):-A>B, Aux is A-B, mcd(Aux,B,R).


.
mcd(A,B,R):-A<B, Aux is B-A, mcd(A,Aux,R).
mcd(A,Aux,R):-mcd(B,A,R).
El árbol de búsqueda generado para encontrar la solución “mcd(7, 5, R).” se muestra en
la Figura 5.
SALIDA = YES
R=1

OBJETIVO

mcd(7,5,R)

Predicado1 Predicado2

7=5 7>5 Aux is 2 mcd(2, 5, R)

FAIL ÉXITO ÉXITO

Predicado1 Predicado2 Predicado3

2º Nivel de
2=5 2>5 2<5 Aux is 3 mcd(2, 3, R)
Recursión

FAIL FAIL ÉXITO ÉXITO

Figura 5
Árbol parcial de búsqueda para resolver un caso del problema del máximo común divisor de
dos números

3.3 Ejemplos
En el punto anterior, hemos observado como funciona la máquina Prolog a la hora de
resolver objetivos planteados sobre distintos tipos de bases de conocimientos. Es conveniente
ilustrar todos los conocimientos adquiridos hasta ahora observando como se resuelven distintos
problemas mediante un lenguaje lógico. Por ello, veamos un resumen de algunos ejemplos
comentados hasta ahora.

Cálculo del factorial.


.

factorial(0,1).

Cálculo del máximo común
divisor.

mcd(A,B,R):-A==B, R is A.
mcd(A,B,R):-A>B, Aux is A-B, mcd(Aux,B,R).
mcd(A,B,R):-A<B, Aux is B-A, mcd(A,Aux,R).
mcd(A,Aux,R):-mcd(B,A,R).

Cálculo del máximo común divisor usando
disyunciones.

mcd(A,B,R):-A==B, R is A; A>B, Aux is A-B, mcd(Aux,B,R); A<B,
Aux is B-A, mcd(A,Aux,R); mcd(B,A,R).

Árbol
genealógico.

madre(pepa, juana).
madre(juana, ana).

Tras la exposición de estos pequeños ejemplos, pasemos a realizar un programa un poco más
grande. Vamos a construir una base de conocimientos que nos permita resolver objetivos o
preguntas relacionadas con el código de la circulación de vehículos.


.
La aplicación va a permitir especificar un tipo de vehículo y las características de la vía por
la que circula y nos informará sobre la velocidad máxima genérica que dicho vehículo puede
alcanzar. Hablaremos exclusivamente de velocidad genérica de vía y vehículos.
A continuación, en la Tabla 2, se muestran los tipos de vía que existen tanto fuera como
dentro de poblado.

Características de la vía Nombre de la vía
Vía interurbana señalizada con la señal S-1 Autopista
(Figura 6)
Vía interurbana señalizada con la señal S-1a Autovía
(Figura 7)
Vía interurbana señalizada con la señal S-1b Vía Rápida
(Figura 8)
Vía interurbana con dos o más carriles para Carretera Convencional Buena
cada sentido ó carril para facilitar el
adelantamiento ó arcén pavimentado de, al
menos, 1,5 metros de longitud
Vía interurbana que no cumple los requisitos de Carretera Convencional Mala
una carretera convencional buena.
Vía urbana Vía Urbana
Vía interurbana que discurre por suelo urbano Travesía
Tabla 2

AUTOVÍA VÍA RÁPIDA

Figura 6 Figura 7 Figura 8
Señal S-1 Señal S-1a Señal S-1b

En la Tabla 3, se expresan las relaciones de velocidad según la vía y el vehículo que se
conduce.


.

Vía
Autopistas y Vías Rápidas y Carreteras Vías Urbanas y
Autovías Carreteras Convencionales Travesías
Convencionales Malas
Vehículo
Buenas
Turismos y 120 100 90 50
Motocicletas
Autobuses y 100 90 80 50
Vehículos
Mixtos
Camiones y 90 80 70 50
Vehículos
Articulados
Automóviles 80 80 70 50
con
Remolque
Noveles 80 80 80 50
Tabla 3
Una vez que tenemos todos los datos, sólo nos queda expresar los acontecimientos de la
realidad de forma sintácticamente correcta.
Los hechos y reglas de inferencia para resolver este problema se muestran a continuación.

Experto de
Autoescuela
predicates
maximo(string, string, integer)
via(integer, integer, string, string)
velocidad(string, integer, integer, string, integer)
nondeterm repeat
nondeterm pedirdatos

clauses
/* Definición de las velocidades genéricas de vehículos según la
vía */
maximo("novel", "autopista", 80):-!.
maximo("novel", "autovia", 80):-!.
maximo("novel", "via_rapida", 80):-!.
maximo("novel", "ccb", 80):-!.
maximo("novel", "ccm", 80):-!.
maximo("turismo", "autopista", 120):-!.
maximo("motocicleta", "autopista", 120):-!.
maximo("vehiculomixto", "autopista", 100):-!.
maximo("autobus", "autopista", 100):-!.


.
maximo("camion", "autopista", 90):-!.
maximo("vehiculoarticulado", "autopista", 90):-!.
maximo("conjuntovehiculos", "autopista", 80):-!.
maximo(Veh, "autovia", R):-maximo(Veh, "autopista", R), !.
maximo("turismo", "ccb", 100):-!.
maximo("motocicleta", "ccb", 100):-!.
maximo("vehiculomixto", "ccb", 90):-!.
maximo("autobus", "ccb", 90):-!.
maximo("camion", "ccb", 80):-!.
maximo("vehiculoarticulado", "ccb", 80):-!.
maximo("conjuntovehiculos", "ccb", 80):-!.
maximo(Veh, "via_rapida", R):-maximo(Veh, "ccb", R),!.
maximo(Veh, "ccm", R):-maximo(Veh, "ccb", Auxi), R=Auxi-10, !.
maximo(Veh, "via_urbana", _):-
Veh<>"turismo",
Veh<>"motocicleta",
Veh<>"vehiculomixto",
Veh<>"autobus",
Veh<>"camion",
Veh<>"vehiculoarticulado",
Veh<>"conjuntovehiculos",
Veh<>"novel",
fail, !.
maximo(_, "via_urbana", 50):-!.
maximo(Veh, "travesia", R):-maximo(Veh, "via_urbana", R).

/* Definición de vía en función de sus características */
via(_, _, "autopista", "autopista"):-!.
via(_, _, Senal, Tipo):-Senal="autovia", Tipo="autovia", !.
via(_, _, Senal, Tipo):-Senal="viarapida", Tipo="via_rapida", !.
via(_, _, Senal, Tipo):-Senal="de_via_urbana",
Tipo="via_urbana", !.
via(_, _, Senal, Tipo):-Senal="de_travesia", Tipo="travesia", !.
via(Arcen, _, "nohay", "ccb"):-Arcen >=150, !.
via(_, Carriles, "nohay", "ccb"):-Carriles>=2, !.
via(_, -1, "nohay", "ccb"):-!.
via(_, _, "nohay", "ccm").
/* Predicado de cálculo de velocidad en función del vehículo y las
características
de la vía */

velocidad(Vehiculo, A, C, S , V):-via(A, C, S, Carretera),
maximo(Vehiculo, Carretera, V).

repeat.
repeat:-repeat.

pedirdatos:-repeat,
write("PETICIÓN DE DATOS (nohay=no hay dato


.
concreto)"), nl, nl, nl,
write("Especifica el tipo de vehículo, (turismo,
motocicleta,
vehiculomixto, autobus, camion)"), nl,
write("(vehiculoarticulado, conjuntovehiculos, novel):
"),
readln(V),
nl,
write("Especifica el tamaño del arcen: "), readint(A),
nl,
write("Especifica el número de carriles (-1 para
adelantamiento): "), readint(C),
nl,
write("Especifica señal (autopista, autovia,
via_rapida): "), readln(S),
velocidad(V, A, C, S , Velocidad), nl,
write("La velocidad máxima es: "), write(Velocidad),
nl,
write("Continuar=Cualquier tecla, Salir=1"), nl,
readint(Tecla), nl, nl, nl,
Tecla=1.

goal
pedirdatos.

4 Definición y funcionamiento de la Máquina PROLOG
Hasta ahora, conocemos como se pueden modelar problemas reales utilizando la
metodología declarativa lógica. Pero además, es necesario, definir formalmente qué es la
máquina o intérprete Prolog. En este apartado nos centraremos en la definición y muestra del
funcionamiento interno de este intérprete, examinando como se realiza el proceso de resolución,
a través del método de unificación, y como se llevan a cabo las tareas de recursión y
backtracking.
Un intérprete Prolog es un demostrador de teoremas sobre Cláusulas de Horn que trabaja
Top-Down, y que emplea Resolución Lineal con Función de Selección. La entrada al intérprete
es un conjunto de cláusulas definidas C, junto con la especificación de la meta G0, como ya se
vio en apartados anteriores. El proceso del intérprete consiste en una búsqueda incremental por
backtracking en el espacio (organización en forma de árbol), de refutaciones posibles a G0
[Adarraga, 1994].


.
4.1 Unificación
La unificación se realiza, para cada predicado, de izquierda a derecha, y para cada conjunto
de predicados, de arriba a abajo. Se pueden unificar variables con constantes, siempre que la
variable no esté instanciada. Si la variable está instanciada, el hecho de hacer unificación entre
ambas se corresponde con la situación de unificación de dos constantes. Para que dos constantes
se puedan unificar ambas han de ser iguales.
Veamos en la Tabla 4 algunos casos que muestran el funcionamiento de la unificación.

Variable no instanciada se intenta unificar con cualquier átomo ÉXIT X=5
O

Variable instanciada se intenta unificar con cualquier átomo FAIL X que contiene 5,
distinto al valor que contiene X=6
Constante se intenta unificar con otra constante distinta FAIL 5=6
Expresiones se intentan comparar mediante símbolos de FAIL 5+3=3+5
comparación que no "evalúan" y no coinciden totalmente, incluido
el orden
Variable se intenta instanciar dos veces en la misma ejecución del FAIL X=6, X=7
programa. En el segundo intento de instanciación
Tabla 4
Vemos que las instanciación es un caso de unificación en la que a una variable no
instanciada se le asigna un valor.
También podemos observar que no es necesario definir los tipos de las variables locales
usadas dentro de cada regla de inferencia. Cuando las variables se instancian a un valor, entonces
todas las operaciones que se realicen con dicho valor deberán tener en cuenta el tipo
especificado. Por ejemplo, si una variable se instancia al valor 5, todas las comparaciones
posteriores se harán con números y no con átomos del tipo pepe, blas ó similar.
El proceso de unificación intenta casar un predicado con otro para comprobar si son
absolutamente iguales, cuando es posible hacer sustituciones, éstas se realizan de manera que los
predicados que se están unificando se tornen completamente iguales y proporcionen un resultado
de ÉXITO.

4.2 Backtracking
Ya se ha comentado en puntos anteriores: Prolog utiliza un sistema de backtracking para
resolver una meta propuesta. El procedimiento de backtracking consiste en generar un árbol de
búsqueda de todas las posibles resoluciones que puede tener la meta en función de la base de
conocimientos. Esto significa, que el algoritmo itera hasta que encuentra una solución. Cada vez


.
que los predicados fallan y no son unificables se va generando una nueva rama hasta encontrar la
solución deseada, de esta forma se va construyendo el árbol de búsqueda.
Puede ser que un problema se pueda resolver de varias formas. Es, por tanto, posible
especificar que deseamos una nueva solución. El intérprete Prolog ignora la solución encontrada
hasta ahora y construye el árbol de búsqueda hasta generar una nueva solución o encontrar que
ésta no existe.
Cuando un predicado se demuestra en función de una llamada a sí mismo, la llamada se
convierte en un subobjetivo casi idéntico al objetivo a cumplir, salvo por el conjunto de datos
sobre el que se aplica. Cuando se consigue la demostración de los subobjetivos generados en el
proceso de recursión, se produce lo que se denomina vuelta atrás de la recursión, que funciona
igual que en cualquier lenguaje.
No hemos de confundir recursividad con backtracking. Los predicados recursivos los
diseñamos nosotros mientras que el procedimiento de backtracking es intrínseco al método de
refutación que se usa para demostrar las metas.
Para comprender mejor lo expuesto hasta ahora, vamos a examinar un par de ejemplos de
uso forzado de backtracking para obtener nuevas soluciones y de uso de predicados recursivos.

Uso forzado de
backtracking

La traza del programa siguiente se muestra en la Figura 9.
hermano(juan, beatriz).
hermano(pepe, beatriz).
Objetivos planteados
?.-hermano(X, beatriz).
X->juan;
X->pepe;
no.


.
hermano(X, beatriz).

X=pepe X=juan

hermano(pepe, beatriz) hermano(juan, beatriz)

ÉXITO ÉXITO

1ª SOLUCIÓN 2ª SOLUCIÓN

Figura 9
Árbol de búsqueda generado para la solución del predicado "hermano(X, beatriz)"

Uso de predicados
recursivos
La traza del programa siguiente se muestra en la Figura 10.
numero(0):-write(0).
numero(N):-N1 is N-1, numero(N1), write(N).
Objetivo planteado.
?.-numero(2).
210
yes.


.
numero(2).

numero(0):-write(0). Predicado Siguiente

FAIL

N1 is N-1 numero(1) write(2)

ÉXITO ÉXITO

numero(0):-write(0). Predicado Siguiente

FAIL

N1 is N-1 numero(0) write(1)

ÉXITO numero(0):-write(0). ÉXITO

ÉXITO

Figura 10
Árbol de búsqueda generado para la solución del predicado "numero(2)"

5 Bibliografía
[Adarraga, 1994] Adarraga, Pablo. Zaccagnini José Luis. “Psicología e Inteligencia
Artificial”. Editorial Trotta. 1994.
[Giannesini, 1986] PROLOG. Addison-Wesley Iberoamericana, 1986.
[Russell, 1996] Russell, Stuart. Norvig, Peter. “Inteligencia Artificial. Un enfoque
moderno”. Editorial Prentice Hall. 1996.


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