後方連鎖とは

後方チェーンは、人工知能システムで使用されるロジックのシステムです。 これは、最終目標から一連のルールを逆にたどって問題を解決するように設計されています。 このアプローチは、チェスのゲームを解決するプログラムから未知のオブジェクトを識別するために使用されるアルゴリズムまで、さまざまなシステムで使用できます。 基礎には、ソリューションに到達するために一連のオプションを正確に移動するためにシステムが使用できる論理的で有用な帰納的ルールのセットを使用した堅牢なプログラミングが必要です。

この方法では、最終製品または目標を提示するプログラマーによってシステムに一連のルールが提供されます。 システムはルールを逆方向​​に処理して、最終目標に到達する方法を決定します。 たとえば、チェスのゲームを解決するプログラムで使用される逆方向誘導では、コンピューターは駒の位置を取得し、一連のif-thenステートメントを移動して、ゲームの動きの可能性のあるコースを決定できます。 また、コンピューターは逆チェーンを使用して、ゲーム中に発生した可能性のある他の可能な解決策や分岐を調べて結果を変更することもできます。

後方チェーンを使用するシステムには、実行する必要のある作業の種類に応じて、複雑さが異なるルールを設定できます。 たとえば、花を識別することができるシステムでは、見ている種を正確に特定するために、多数の分岐オプションが必要になる場合があります。 色に関連する一連のステートメントから始め、花の種類、花びらの数、葉、およびその他の特性を調べ、各ステップで質問に答える特定の花の正体を決定して、最終的な答えを決定します。 このプロセスのエラーは、識別の間違いにつながる可能性があります。

この推論システムは、単純なロジックを必要とします。 システムはファクトを調べ、それが特定の製品に適合するかどうかを判断し、そこから別のステップを実行します。 ファクトが利用可能な情報と一致しない場合、それは不正確であり、後方チェーンロジックはそのファクトおよびそこから分岐する可能性のある他のファクトを破棄できます。 当てはまる事実により、プログラムはロジックを操作し、分岐する事実を調べて、どちらが最適かを確認できます。 これは、さまざまなタスクに適しています。

バックワードチェーンを使用できるのは、人工知能だけではありません。 霊長類を扱う研究者は、いくつかの種が問題を解決するためにこの論理的手法を利用しているように見えることに注意しています。 これは、問題を理解し、それらに対処するシステムを開発する能力を示しています。