Forward chaining is one of the two main methods of reasoning when using inference rules. It is referred in philosophical circle as modus ponens. The opposite of forward chaining is backward chaining. Forward chaining starts with the available data and uses inference rules to extract more data (from an end user for example) until a goal is reached. An inference engine using forward chaining searches the inference rules until it finds one where the antecedent (If clause) is known to be true.

PropertyValue
dbpprop:abstract
  • Forward chaining is one of the two main methods of reasoning when using inference rules. It is referred in philosophical circle as modus ponens. The opposite of forward chaining is backward chaining. Forward chaining starts with the available data and uses inference rules to extract more data (from an end user for example) until a goal is reached. An inference engine using forward chaining searches the inference rules until it finds one where the antecedent (If clause) is known to be true. When found it can conclude, or infer, the consequent (Then clause), resulting in the addition of new information to its data. Inference engines will iterate through this process until a goal is reached. For example, suppose that the goal is to conclude the color of a pet named Fritz, given that he croaks and eats flies, and that the rule base contains the following four rules: If X croaks and eats flies - Then X is a frog If X chirps and sings - Then X is a canary If X is a frog - Then X is green If X is a canary - Then X is yellow This rule base would be searched and the first rule would be selected, because its antecedent (If Fritz croaks and eats flies) matches our data. Now the consequents (Then X is a frog) is added to the data. The rule base is again searched and this time the third rule is selected, because its antecedent (If Fritz is a frog) matches our data that was just confirmed. Now the new consequent (Then Fritz is green) is added to our data. Nothing more can be inferred from this information, but we have now accomplished our goal of determining the color of Fritz. Because the data determines which rules are selected and used, this method is called data-driven, in contrast to goal-driven backward chaining inference. The forward chaining approach is often employed by expert systems, such as CLIPS. One of the advantages of forward-chaining over backward-chaining is that the reception of new data can trigger new inferences, which makes the engine better suited to dynamic situations in which conditions are likely to change.
  • Als Vorwärtsverkettung bezeichnet man eine Strategie zur Verknüpfung von Regeln in einem System zur Ableitung logischer Folgerungen, einer sogenannten Inferenzmaschine. Auf der Basis einer Regel, die in der Form wenn Faktum, dann Folgerung repräsentiert wird, kann eine einfache Schlussfolgerung gezogen werden. Häufig will man jedoch komplexere Schlussfolgerungen aus mehreren gegebenen Regeln ziehen. Eine Möglichkeit hierzu besteht in der Verkettung von Regeln. Die Vorwärtsverkettung geht dabei transitiv vor, d. h. aus einem Faktum wird anhand einer Regel und einer Inferenzmethode eine Schlussfolgerung gezogen, die wiederum als Prämisse und mittels einer weiteren Regel für eine weitere Schlussfolgerung verwendet wird usw. Da von einem meist fallspezifischen Faktum ausgegangen wird, bezeichnet man diese Inferenzstrategie auch als datengetriebene Inferenz. Eine verwandte Inferenz-Strategie besteht in der Rückwärtsverkettung.
  • 前向き連鎖（Forward Chaining）は、（人工知能において）推論規則を使う時の二種類の主要な推論手法のひとつである。もう一方は後向き連鎖である。 前向き連鎖は使用可能なデータからスタートし、推論規則を使って最適解に達するまでさらにデータを（例えばエンドユーザーから）引き出していく。前向き連鎖を使う推論エンジンは、推論規則を検索し、条件部（IF節）が真であることが分かっている規則を探し出す。見つけた規則の帰結部（THEN節）は、データセットへの新たな情報として追加される。 例として、ペットのフリッツの体色を決定することを目標とし、鳴くこと（訳注: "croak" はガーガー、ゲロゲロ鳴くこと）とハエを食べることを事実とする。ルールベースに以下の規則があるとする。 IF節: フリッツは鳴き、ハエを食べる — THEN節: フリッツはカエルである。 IF節: フリッツはカエルである — THEN節: フリッツは緑色である。 事実（フリッツが鳴くこととハエを食べること）が知識ベースに加えられ、IF節がそれに一致する規則をルールベースから探す。1つめの規則が見つかり、その前提は真であるため、結論部分（フリッツはカエルである）も知識ベースに加えられる。さらにルールベースが検索され、2つめの規則が新たに知識ベース内の事実と一致し、その結論部分（フリッツは緑色）が知識ベースに加えられる。その後、さらなる一致は見つからないが、当初の目標であったフリッツの体色を推論することができた。 前向き連鎖の推論はしばしばデータ駆動型と呼ばれる。一方、後向き連鎖はゴール駆動型と呼ばれる。前向き連鎖のトップダウン型アプローチはCLIPSなどのエキスパートシステムで普通に使用されている。前向き連鎖の利点として、新たなデータ（事実）を得ることで新たな推論が開始できるため、後向き連鎖に比較して変動のある状況に対応しやすいという点が挙げられる。
  • Wnioskowanie w przód – (Modus Ponendo Ponens) to progresywny algorytm sztucznej inteligencji służący do tworzenia nowych zdań logicznych na podstawie istniejącej bazy faktów, aksjomatów.
dbpprop:hasPhotoCollection
dbpprop:reference
rdf:type
rdfs:comment
  • Forward chaining is one of the two main methods of reasoning when using inference rules. It is referred in philosophical circle as modus ponens. The opposite of forward chaining is backward chaining. Forward chaining starts with the available data and uses inference rules to extract more data (from an end user for example) until a goal is reached. An inference engine using forward chaining searches the inference rules until it finds one where the antecedent (If clause) is known to be true.
  • Als Vorwärtsverkettung bezeichnet man eine Strategie zur Verknüpfung von Regeln in einem System zur Ableitung logischer Folgerungen, einer sogenannten Inferenzmaschine. Auf der Basis einer Regel, die in der Form wenn Faktum, dann Folgerung repräsentiert wird, kann eine einfache Schlussfolgerung gezogen werden. Häufig will man jedoch komplexere Schlussfolgerungen aus mehreren gegebenen Regeln ziehen. Eine Möglichkeit hierzu besteht in der Verkettung von Regeln.
  • Wnioskowanie w przód – (Modus Ponendo Ponens) to progresywny algorytm sztucznej inteligencji służący do tworzenia nowych zdań logicznych na podstawie istniejącej bazy faktów, aksjomatów.
rdfs:label
  • Forward chaining
  • Vorwärtsverkettung
  • 前向き連鎖
  • Wnioskowanie w przód
owl:sameAs
skos:subject
foaf:page
is owl:sameAs of