후진 체인 란 무엇입니까?

역방향 체인은 인공 지능 시스템에서 사용하는 논리 시스템입니다. 일련의 규칙을 통해 최종 목표에서 뒤로 작업하여 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 이 접근법은 체스 게임을 해결하는 프로그램에서 알 수없는 객체를 식별하는 데 사용되는 알고리즘에 이르기까지 다양한 시스템에서 사용할 수 있습니다. 이 기초에는 시스템이 일련의 옵션을 통해 솔루션에 도달하기 위해 일련의 논리적이고 유용한 유용한 규칙을 사용하여 강력한 프로그래밍이 필요합니다.

이 방법에서는 시스템에 최종 제품이나 목표를 제공하는 프로그래머가 규칙을 제공합니다. 시스템은 규칙을 거꾸로 작동하여 최종 목표에 어떻게 도달 할 수 있는지 결정합니다. 예를 들어 체스 게임을 해결하는 프로그램에서 사용하는 후진 유도에서, 컴퓨터는 작품의 위치를 ​​취하고 일련의 if-then 문을 통해 게임을 통한 움직임 과정을 결정할 수 있습니다. 컴퓨터는 또한 뒤로 ch를 사용할 수 있습니다게임 중에 발생할 수 있었던 다른 가능한 솔루션과 분기를 탐색하기위한 AINING 결과를 변경합니다.

뒤로 체인을 사용하는 시스템은 필요한 작업의 종류에 따라 복잡성이 다른 규칙을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 꽃을 식별 할 수있는 시스템은보고있는 종을 정확하게 정확히 정확하게 지적하기 위해 큰 가지 옵션 세트가 필요할 수 있습니다. 그것은 색상과 관련된 일련의 진술로 시작하고 꽃 유형, 꽃잎의 수, 단풍 및 기타 특성을 통해 움직이고 각 단계에서 주어진 꽃 답변 질문의 정체성을 결정하여 최종 답변을 결정할 수 있습니다. 이 과정의 오류는 식별 실수로 이어질 수 있습니다.

이 추론 시스템은 간단한 논리를 요구합니다. 이 시스템은 사실을 검사하고 주어진 제품에 맞는지 여부를 결정하고 다른 단계를 수행합니다. 사실이 가용성과 일치하지 않는 경우유능한 정보, 그것은 틀 렸으며, 뒤로 체인 된 논리는 그 사실과 그로부터 분기 될 수있는 다른 사람들을 버릴 수 있습니다. 적합한 사실은 프로그램이 논리를 사용하여 작업하고 분기 사실을 탐색하여 어떤 것이 가장 적합한 지 확인할 수 있습니다. 이것은 다양한 작업에 적합 할 수 있습니다.

인공 지능은 후진 체인을 사용할 수있는 유일한 개체는 아닙니다. 영장류와 함께 일하는 연구자들은 일부 종이이 논리적 방법을 사용하여 문제를 해결하는 것으로 보입니다. 이것은 문제를 이해하고 문제를 해결하기위한 시스템을 개발할 수있는 능력을 보여줍니다.