AIにおける前方推論と後方推論の違い

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比較表
前方推論の定義
後方推論の定義
結論

人工知能では、検索の目的は問題空間を通る経路を見つけることです。このような検索を進めるには、前向き推論と後向き推論の2つの方法があります。両者の重要な違いは、前方推論は目標に向けた初期データから始まることです。逆に、逆推論は、目的が与えられた結果の助けを借りて最初の事実と情報を決定することである反対の方法で機能します。

1. 比較表
2. 定義
3. 主な違い
4. 結論

比較表


比較の根拠	前方推論	後方推論
ベーシック	データ駆動型	目標駆動
〜で始まる	新しいデータ	不確実な結論
目的は	従わなければならない結論	結論を裏付ける事実
アプローチの種類	日和見主義	保守的
フロー	結果への初期	初期の結果

前方推論の定義

通常、問題の解決には、解決に到達するための初期データと事実が含まれます。これらの未知の事実と情報は、結果を推測するために使用されます。たとえば、患者の診断中、医師はまず体温、血圧、脈拍、目の色、血液などの症状と病状をチェックします。その後、患者の症状が分析され、所定の症状と比較されます。その後、医師は患者の症状に応じて薬を提供することができます。したがって、ソリューションがこのような推論方法を採用している場合、それは 前方推論.

前方推論で従うステップ

推論エンジンは、指定された現在の状態に優先順位が一致する制約について提供された情報を使用して知識ベースを探索します。

最初のステップでは、システムに1つまたは複数の制約が与えられます。
次に、各制約の知識ベースでルールが検索されます。条件を満たすルールが選択されます（IF部分など）。
これで、各ルールは、呼び出されたルールの結論から新しい条件を生成できます。その結果、THEN部分は既存のものに再び含まれます。
追加された条件は、ステップ2を繰り返すことにより再び処理されます。新しい条件が存在しない場合、プロセスは終了します。

後方推論の定義

の 後方推論 ルール、初期事実、およびデータを推測するために目標が分析される前方推論の逆です。上記の定義で与えられた同様の例で概念を理解することができます。そこでは、医師は症状などの受容的なデータの助けを借りて患者を診断しようとしています。しかし、この場合、患者は自分の体に問題を経験しており、それに基づいて医師が症状を証明しようとしています。この種の推論は後方推論に基づいています。

後方推論で従うステップ

このタイプの推論では、システムは目標状態と逆方向の理由を選択します。それでは、それがどのように発生し、どのステップに従うかを理解しましょう。

まず、目標状態とルールは、目標状態がTHEN部分に存在する結論として選択されます。
選択されたルールのIF部分から、目標状態がtrueになるためにサブゴールが満たされます。
すべてのサブゴールを満たすために重要な初期条件を設定します。
指定された初期状態が確立された状態と一致するかどうかを確認します。条件を満たしている場合、目標はソリューションです。それ以外の場合、他の目標状態が選択されます。

前方推論はデータ駆動型のアプローチであり、後方推論は目標駆動型です。
このプロセスは、前方推論の新しいデータと事実から始まります。逆に、後方推論は結果から始まります。
前方推論は、結果に続いていくつかのシーケンスを決定することを目的としています。一方、後方推論は結論を支持する行為に重点を置いています。
前方推論は、異なる結果を生み出す可能性があるため、日和見的アプローチです。反対に、後方推論では、特定の目標は、それを制限する特定の所定の初期データのみを持つことができます。
前方推論の流れは前件から後件へと続くが、逆推論は結論から初期へと始まる逆順で機能する。