前方連鎖
推論エンジンは、論理ルールを知識ベースに適用して既知の事実から新しい情報を推論する人工知能のインテリジェント システムのコンポーネントです。推論エンジンは通常、次の 2 つのモードで動作します。
- 前方連鎖
- 逆方向連鎖
フォワードチェーンは推論手法の 1 つです。推論エンジンを使用する場合、前方連鎖 (前方推論または前方推論法とも呼ばれます) を使用して、既知の事実に基づいて段階的に結論を導き出します。ルール推論システムでは、既知の開始事実またはルールから開始し、ルールの条件部分を照合し、照合結果に基づいて対応する操作を実行することによって、徐々に新しい結論を導き出します。このプロセスは、目的の目標が達成されるか、それ以上の導出が不可能になるまで継続します。フォワード チェーンは主に、推論と意思決定のためにエキスパート システムと人工知能の分野で使用されます。
前方連鎖は、ナレッジ ベース内のアトミック ステートメントから開始され、推論ルール (Modus Ponens) を順方向に適用して、目標に到達するまでさらに多くのデータを抽出します。順方向連鎖アルゴリズムは既知の事実から始まり、その前提を満たすすべてのルールをトリガーし、その結論を既知の事実に追加します。問題が解決されるまで、このプロセスを繰り返します。
順方向チェーンのプロパティ:
- これはボトムアップのアプローチであり、下から上へ進みます。
- これは、初期状態から開始して目標状態に到達することによって、既知の事実またはデータに基づいて結論を導くプロセスです。
- フォワードチェーンアプローチは、利用可能なデータを使用して目標を達成する場合、データドリブンとも呼ばれます。
- フォワード チェーン方式は、CLIPS、ビジネス ルール システム、プロダクション ルール システムなどのエキスパート システムで一般的に使用されます。