Вступ у ланцюг вперед та назад
Вперед та назад ланцюг - це режими, які використовує двигун виводу для виведення нової інформації з бази знань. Inference Engine - це одна з основних складових інтелектуальної системи в Штучному інтелекті, яка застосовує набір логічних правил до існуючої інформації (База знань) для виведення нової інформації з уже відомого факту. Вперед та назад ланцюг - два режими, за допомогою яких двигун Inference виводить нову інформацію. Поширення вперед і назад прямо протилежне одне одному за способом виведення нової інформації з відомих фактів.
Як працює форвард-розповсюдження?
Вперед ланцюг, відомий деякими як міркування вперед або виведення вперед, починається з відомого факту або атомного речення в базі знань і поступово правила висновку застосовуються до вже відомих фактів, поки ми не досягнемо стану мети. Коротше кажучи, ланцюг вперед приймає рішення або досягає стану мети на основі наявних даних.
Властивості переднього ланцюга
- Він дотримується підходу знизу вгору, тобто виведення міркувань рухається знизу вгору
- Його також називають підходом до даних, оскільки він спирається на наявні дані для досягнення цільового стану
- Він керується висновком, тобто його метою є досягнення висновку з початкового стану
- Він широко використовується в експертній системі, як система CLIPS і виробництво
Приклад
Давайте розглянемо приклад, щоб зрозуміти, як функціонує Forward Chaining на практиці
Правило 1: ЯКЩО А є людиною, А ТО А - ссавець
Правило 2: ЯКЩО А - це ссавець, А ТО А - це жива форма
Правило 3: ЯКЩО А - це жива форма, АБО А є смертною
Факт: Шям - людина
З цих правил, ми повинні досягти Цілі
Мета: Чи Шиям смертельний?
Кроки:
- Почніть з відомого факту. Ми знаємо, що Шям - людина (З твердження про факт).
- Використовуючи R1, ми можемо зробити висновок, що Шям є ссавцем. Оскільки це не Заява про мету, так продовжуйте.
- Потім перейдіть до Правила 2: якщо Шям - ссавець, то це як жива форма, тому можна сказати, що Мурат - це жива форма. Оскільки це не Заява про мету, так продовжуйте
- Використовуючи R3, оскільки Shyam є життєвою формою, тому він повинен бути Смертним. Оскільки це є постановкою мети, так Вихід
Переваги форвардного ланцюга
- Форвардний ланцюг чудово працює, коли наявна інформація може бути використана для досягнення мети
- Forward Chaining має можливість надати багато даних з обмежених початкових даних
- Форвардний ланцюг найкраще підходить для системних програм Expert, які потребують більшого контролю, планування та моніторингу
- Форсування ланцюга слід застосовувати, коли є обмежена кількість початкових станів або фактів
Недоліки переднього ланцюга
- Двигун умовиводу генерує нову інформацію, не знаючи, яка інформація буде доречною для досягнення цілі
- Можливо, спочатку користувачеві доведеться ввести багато інформації, не знаючи, яка інформація буде використана для досягнення цільового стану
- Inference Engine може запустити багато правил, які не сприяють досягненню стану мети
- Це може дати інший висновок, що може призвести до високої вартості процесу прикування
Як працює зворотне розповсюдження?
Зворотна ланцюжок або розповсюдження назад - це зворотній бік ланцюга вперед. Починається з стану мети і поширюється назад, використовуючи правила виводу, щоб з’ясувати факти, які можуть підтримати ціль. Це також називається міркуванням, орієнтованим на ціль. Він починається з поставленої мети, шукає ТІНУ частину правила (частина дії), якщо правило знайдено, а його частина IF відповідає Правилу виводу, тоді це правило виконується іншим механізмом виводу, встановивши його як новий підряд.
Правило 1: ЯКЩО А І Б ЩО С
Правило 2: ЯКЩО З того, що E
Правило 3: ЯКЩО А І Е ЩО Н
Факти: А, Б
Мета: Доведіть Н
Доказ:
Крок 1 : Спочатку система шукає твердження, яке має ціль на RHS, тобто R3, потім шукайте LHS правила, щоб перевірити, чи містить він факт. Він містить A і E, але нам також потрібен B
Крок 2 : Тепер у нього буде E як підзадача, що доведено правилом 2. Тепер подивіться на її LHS, тобто C
Крок 3: C можна довести за правилом 1, яке має A & B як LHS
Крок 4 : Оскільки ми отримали бот факти A&B від мети, тому алгоритм закінчується тут
Крок 5: Стоп
Властивості зворотного ланцюга
- Зворотний ланцюжок - це підхід зверху вниз, де ми починаємо від стану мети і працюємо назад, щоб знайти необхідні факти, що підтверджують постановку мети
- Він відомий як підхід, орієнтований на ціль, коли ми починаємо з мети, а потім ділимося на підцілі, щоб отримати факти
- У ньому застосовується стратегія пошуку «Глибина-перший»
- Він може генерувати лише обмежену кількість висновків
- Він перевіряє лише деякі необхідні правила
Переваги зворотного ланцюга
- Пошук у зворотному ланцюжку спрямований, тому обробка припиняється, коли факт перевіряється
- Зворотний ланцюжок розглядає лише відповідні частини бази знань, щоб він ніколи не робив зайвих висновків
- На відміну від Forward Chaining, тут потрібні лише декілька точок даних, але правила шукаються вичерпно
- Це дуже ефективно для таких проблем, як діагностика та налагодження
Недоліки
- Оскільки задні ланцюги спрямовані на ціль, тому мета повинна бути заздалегідь відома, щоб виконати обертання назад
- Важко здійснити зворотні ланцюжки
Висновок - вперед та назад ланцюг
Система, заснована на правилах, має відношення до повсякденного життя людини, тому обов'язково потрібно розуміти цю систему. Обидва режими, що беруть участь у системах на основі правил, мають свої набори переваг та недоліків. Вибір підходу залежить від характеру проблеми.
Рекомендовані статті
Це було керівництвом для ланцюгів вперед та назад. Тут ми обговорюємо властивості, приклади, переваги та недоліки ланцюга вперед та назад. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Forward Chaining vs Backward Chaining
- Мережеві пристрої
- Шпаргалка JQuery
- jQuery Elements