포워드 체이닝
추론 엔진은 인공지능의 지능형 시스템의 구성 요소로, 지식 기반에 논리적 규칙을 적용하여 알려진 사실로부터 새로운 정보를 추론합니다. 추론 엔진은 일반적으로 두 가지 모드로 작동합니다.
- 포워드 체이닝
- 역방향 체이닝
순방향 체이닝은 추론 방법입니다. 추론 엔진을 사용할 때, 전방 추론 또는 전방 추론이라고도 하는 전방 체이닝은 알려진 사실에 기초하여 단계적으로 결론을 도출하는 데 사용되는 방법입니다.규칙 기반 추론 시스템에서는 알려진 시작 사실이나 규칙에서 시작하여 규칙의 조건 부분을 일치시키고 일치 결과에 따라 해당 연산을 수행하여 점차적으로 새로운 결론을 도출합니다. 이 과정은 원하는 목표가 달성되거나 더 이상의 도출이 불가능할 때까지 계속됩니다. 순방향 체이닝은 주로 전문가 시스템 및 인공지능 분야에서 추론과 의사 결정을 위해 사용됩니다.
순방향 체이닝은 지식 기반의 원자 문장으로 시작하여 목표에 도달할 때까지 더 많은 데이터를 추출하기 위해 순방향으로 추론 규칙(Modus Ponens)을 적용합니다. 전방 연결 알고리즘은 알려진 사실에서 시작하여, 전제를 만족하는 모든 규칙을 실행하고, 알려진 사실에 결론을 추가합니다. 문제가 해결될 때까지 이 과정을 반복합니다.
전방 체이닝의 속성:
- 이는 하향식 접근 방식으로, 아래에서 위로 이동합니다.
- 초기 상태에서 시작하여 목표 상태에 도달함으로써 알려진 사실이나 데이터를 기반으로 결론을 도출하는 과정입니다.
- 사용 가능한 데이터를 사용하여 목표를 달성하는 경우, 포워드 체이닝 방법을 데이터 기반이라고도 합니다.
- 순방향 체이닝 방법은 CLIPS, 비즈니스 및 생산 규칙 시스템과 같은 전문가 시스템에서 자주 사용됩니다.