Rate this post

Trong trí tuệ nhân tạo, Forward Chaining và Backward là một trong những chủ đề quan trọng, nhưng trước khi hiểu về Forward Chaining và Backward, trước tiên hãy hiểu rằng hai thuật ngữ này xuất phát từ đâu.

Các viết liên quan:

Tóm tắt nội dung

Động cơ suy diễn:

Công cụ suy luận là thành phần của hệ thống thông minh trong trí tuệ nhân tạo, áp dụng các quy tắc logic vào cơ sở tri thức để suy ra thông tin mới từ các sự kiện đã biết. Công cụ suy luận đầu tiên là một phần của hệ thống chuyên gia. Công cụ suy luận thường tiến hành ở hai chế độ, đó là:

Forward Chaining
Backward Chaining

Mệnh đề Horn và Mệnh đề xác định:

Mệnh đề Horn và mệnh đề xác định là các dạng câu cho phép cơ sở kiến thức sử dụng thuật toán suy luận hạn chế và hiệu quả hơn. Các thuật toán suy luận logic sử dụng cách tiếp cận Forward Chaining và Backward, yêu cầu KB ở dạng mệnh đề xác định bậc nhất.

Mệnh đề xác định: Một mệnh đề là sự kết hợp của các từ với chính xác một từ dương được gọi là mệnh đề xác định hoặc mệnh đề nghiêm ngặt.

Mệnh đề Horn: Một mệnh đề là sự kết hợp của các từ có nhiều nhất một từ dương được gọi là mệnh đề còi. Do đó tất cả các mệnh đề xác định đều là mệnh đề sừng.

Ví dụ: (¬ p V ¬ q V k). Nó chỉ có một chữ k dương.

Nó tương đương với p ∧ q → k.

Forward Chaining

Chuỗi chuyển tiếp còn được gọi là phương pháp suy luận kỳ hạn hoặc suy luận kỳ hạn khi sử dụng công cụ suy luận. Chuỗi chuyển tiếp là một hình thức lập luận bắt đầu bằng các câu nguyên tử trong cơ sở kiến thức và áp dụng các quy tắc suy luận (Modus Ponens) theo hướng chuyển tiếp để trích xuất thêm dữ liệu cho đến khi đạt được mục tiêu.

Thuật toán chuỗi chuyển tiếp bắt đầu từ các sự kiện đã biết, kích hoạt tất cả các quy tắc có các tiền đề được thỏa mãn và thêm kết luận của chúng vào các sự kiện đã biết. Quá trình này lặp lại cho đến khi vấn đề được giải quyết.

Thuộc tính của Forward-Chaining:

Đó là một cách tiếp cận từ dưới lên, vì nó di chuyển từ dưới lên trên.
Đây là một quá trình đưa ra kết luận dựa trên các dữ kiện hoặc sự kiện đã biết, bằng cách bắt đầu từ trạng thái ban đầu và đạt đến trạng thái mục tiêu.
Phương pháp tiếp cận chuỗi chuyển tiếp còn được gọi là theo hướng dữ liệu khi chúng ta đạt được mục tiêu bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn.
Cách tiếp cận Forward -chaining thường được sử dụng trong hệ thống chuyên gia, chẳng hạn như CLIPS, hệ thống quy tắc kinh doanh và sản xuất.

Hãy xem xét ví dụ nổi tiếng sau đây mà chúng tôi sẽ sử dụng trong cả hai cách tiếp cận:

Ví dụ:

“Theo luật, người Mỹ bán vũ khí cho các quốc gia thù địch là phạm tội. Quốc gia A, kẻ thù của Mỹ, có một số tên lửa, và tất cả tên lửa đã được Robert, một công dân Mỹ, bán cho nó.”

Chứng minh rằng “Robert là tội phạm.”

Để giải quyết vấn đề trên, đầu tiên, chúng ta sẽ chuyển tất cả các dữ kiện trên thành các mệnh đề xác định bậc nhất, và sau đó chúng ta sẽ sử dụng thuật toán chuỗi chuyển tiếp để đạt được mục tiêu.

Sự kiện Chuyển đổi thành FOL:

Một người Mỹ bán vũ khí cho các quốc gia thù địch là một tội ác. (Giả sử p, q và r là các biến)

Mỹ (p) ∧ vũ khí (q) ∧ bán (p, q, r) ∧ thù địch (r) → Tội phạm (p) … (1)
Quốc gia A có một số tên lửa. ? p Sở hữu (A, p) ∧ Tên lửa (p). Nó có thể được viết thành hai mệnh đề xác định bằng cách sử dụng Lập tức hiện sinh, giới thiệu Hằng số T1 mới.
Quyền sở hữu (A, T1) …… (2)
Tên lửa (T1) ……. (3)
Tất cả các tên lửa đã được Robert bán cho quốc gia A.
? p Tên lửa (p) ∧ Sở hữu (A, p) → Bán (Robert, p, A) …… (4)
Tên lửa là vũ khí.
Tên lửa (p) → Vũ khí (p) ……. (5)
Kẻ thù của Mỹ được biết đến là kẻ thù.
Kẻ thù (p, Mỹ) → Kẻ thù địch (p) …….. (6)
Quốc gia A là kẻ thù của Mỹ.
Kẻ thù (A, Mỹ) ……… (7)
Robert là người Mỹ
Người Mỹ (Robert). ……….(số 8)

Chứng minh Forward Chaining:

Bước 1:

Trong bước đầu tiên, chúng ta sẽ bắt đầu với các dữ kiện đã biết và sẽ chọn những câu không có hàm ý, chẳng hạn như: American (Robert), Enemy (A, America), Owns (A, T1) và Missile (T1). Tất cả những dữ kiện này sẽ được trình bày như bên dưới.

Bước 2:

Ở bước thứ hai, chúng ta sẽ thấy những dữ kiện đó suy ra từ những dữ kiện có sẵn và với những tiền đề hài lòng.

Quy tắc- (1) không thỏa mãn các tiền đề, vì vậy nó sẽ không được thêm vào trong lần lặp đầu tiên.
Quy tắc- (2) và (3) đã được thêm vào.
Quy tắc- (4) thỏa mãn với sự thay thế {p / T1}, do đó Bán (Robert, T1, A) được thêm vào, suy ra từ sự kết hợp của Quy tắc (2) và (3).
Quy tắc- (6) thỏa mãn với sự thay thế (p / A), vì vậy Hostile (A) được thêm vào và suy ra từ Quy tắc- (7).

Bước 3:

Ở bước 3, như chúng ta có thể kiểm tra Quy tắc- (1) đã thỏa mãn với sự thay thế {p / Robert, q / T1, r / A}, vì vậy chúng ta có thể thêm Hình sự (Robert) suy ra tất cả các dữ kiện có sẵn. Và do đó chúng tôi đã đạt được mục tiêu của mình.

Do đó, nó được chứng minh rằng Robert là tội phạm bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận Forward Chain.

Các bài viết khác cùng chủ đề:

Backward Chaining

Backward-chaining còn được gọi là phương pháp suy luận Backward hoặc suy luận Backward khi sử dụng công cụ suy luận. Một sự lạc hậu

thuật toán chuỗi là một dạng lý luận, bắt đầu với mục tiêu và hoạt động ngược lại, xâu chuỗi thông qua các quy tắc để tìm ra các sự kiện đã biết hỗ trợ mục tiêu.

Các thuộc tính của Backward Chaining:

Nó được biết đến như một cách tiếp cận từ trên xuống.
Chuỗi ngược dựa trên quy tắc suy luận modus ponens.
Trong Backward Chaining, mục tiêu được chia thành mục tiêu phụ hoặc mục tiêu phụ để chứng minh sự thật là đúng.
Nó được gọi là phương pháp tiếp cận theo hướng mục tiêu, vì danh sách các mục tiêu quyết định các quy tắc nào được lựa chọn và sử dụng.
Thuật toán Backward -chaining được sử dụng trong lý thuyết trò chơi, các công cụ chứng minh định lý tự động, công cụ suy luận, trợ lý chứng minh và các ứng dụng AI khác nhau.
Phương pháp xâu chuỗi ngược chủ yếu sử dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu để có bằng chứng.

Ví dụ:

Trong backward, chúng ta sẽ sử dụng cùng một ví dụ trên và sẽ viết lại tất cả các quy tắc.

Mỹ (p) ∧ vũ khí (q) ∧ bán (p, q, r) ∧ thù địch (r) → Tội phạm (p) … (1)
Quyền sở hữu (A, T1) …….. (2)
Tên lửa (T1)
? p Tên lửa (p) ∧ Sở hữu (A, p) → Bán (Robert, p, A) …… (4)
Tên lửa (p) → Vũ khí (p) ……. (5)
Kẻ thù (p, Mỹ) → Kẻ thù địch (p) …….. (6)
Kẻ thù (A, Mỹ) ……… (7)
Người Mỹ (Robert). ……….(số 8)

Chứng minh Backward-Chaining:

Trong Backward chaining, chúng ta sẽ bắt đầu với vị từ mục tiêu, là Hình sự (Robert), và sau đó suy ra các quy tắc khác.

Bước 1:

Ở bước đầu tiên, chúng ta sẽ xem xét thực tế về mục tiêu. Và từ thực tế mục tiêu, chúng tôi sẽ suy ra các dữ kiện khác, và cuối cùng, chúng tôi sẽ chứng minh những thực tế đó là đúng. Vì vậy, thực tế mục tiêu của chúng tôi là “Robert Criminal”, vì vậy theo sau là vị ngữ của nó.

Bước 2:

Ở bước thứ hai, chúng ta sẽ suy ra các dữ kiện khác tạo thành thực tế mục tiêu thỏa mãn các quy tắc. Vì vậy, như chúng ta có thể thấy trong Quy tắc-1, vị từ mục tiêu là Hình sự (Robert) hiện diện với sự thay thế {Robert / P}. Vì vậy, chúng tôi sẽ thêm tất cả các dữ kiện liên hợp dưới cấp độ đầu tiên và sẽ thay thế p bằng Robert.

Ở đây chúng ta có thể thấy American (Robert) là một sự thật, vì vậy nó được chứng minh ở đây.

Bước-3:

Ở bước 3, chúng ta sẽ trích xuất thêm thông tin thực tế về Tên lửa (q) được suy ra từ Vũ khí (q), vì nó thỏa mãn Quy tắc- (5). Weapon (q) cũng đúng với sự thay thế của một hằng số T1 tại q.

Bước 4:

Ở bước 4, chúng ta có thể suy ra các dữ kiện Tên lửa (T1) và Sở hữu (A, T1) tạo thành Bán (Robert, T1, r) thỏa mãn Quy tắc-4, với sự thay thế A thay cho r. Vì vậy, hai tuyên bố này được chứng minh ở đây.

Bước-5:

Ở bước 5, chúng ta có thể suy ra thực tế là Kẻ thù (A, Mỹ) từ Kẻ thù địch (A) thỏa mãn Quy tắc- 6. Và do đó tất cả các tuyên bố đều được chứng minh là đúng bằng cách sử dụng chuỗi ngược.

Sự khác biệt giữa Backward Chaining và Forward Chaining

Sau đây là sự khác biệt giữa Forward Chaining và Backward Chaining:

Forward Chaining như tên cho thấy, bắt đầu từ các sự kiện đã biết và tiến lên bằng cách áp dụng các quy tắc suy luận để trích xuất thêm dữ liệu và nó tiếp tục cho đến khi đạt được mục tiêu, trong khi Backward Chaining bắt đầu từ mục tiêu, lùi lại bằng cách sử dụng các quy tắc suy luận để xác định các dữ kiện thỏa mãn mục tiêu.
Forward Chaining được gọi là kỹ thuật suy luận theo hướng dữ liệu, trong khi Backward Chaining được gọi là kỹ thuật suy luận hướng mục tiêu.
Forward Chaining được gọi là cách tiếp cận từ trên xuống, trong khi Backward Chaining được gọi là cách tiếp cận từ trên xuống.
Forward Chaining sử dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng, trong khi Backward Chaining sử dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu.
Cả Forward Chaining và lùi đều áp dụng quy tắc suy luận Modus ponens.
Forward Chaining có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như lập kế hoạch, giám sát quá trình thiết kế, chẩn đoán và phân loại, trong khi Backward Chaining có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại và chẩn đoán.
Forward Chaining có thể giống như một tìm kiếm toàn diện, trong khi Backward Chaining cố gắng tránh con đường suy luận không cần thiết.
Trong Forward Chaining có thể có nhiều câu hỏi HỎI khác nhau từ cơ sở kiến thức, trong khi Backward Chaining có thể có ít câu hỏi HỎI hơn.
Forward Chaining chậm vì nó kiểm tra tất cả các quy tắc, trong khi Backward Chaining lại nhanh vì nó chỉ kiểm tra một số quy tắc bắt buộc.

No.	Forward Chaining	Backward Chaining
1	Forward Chaining bắt đầu từ các dữ kiện đã biết và áp dụng quy tắc suy luận để trích xuất thêm đơn vị dữ liệu mà nó đạt được cho mục tiêu	Backward Chaining bắt đầu từ mục tiêu và hoạt động ngược lại thông qua các quy tắc suy luận để tìm ra các dữ kiện cần thiết hỗ trợ mục tiêu.
2	Đây là cách tiếp cận từ dưới lên	Đây là cách tiếp cận từ trên xuống
3	Forward Chaining được gọi là kỹ thuật suy luận theo hướng dữ liệu khi chúng ta đạt được mục tiêu bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn.	Backward Chaining được gọi là kỹ thuật hướng đến mục tiêu khi chúng ta bắt đầu từ mục tiêu và chia thành các mục tiêu phụ để rút ra các dữ kiện.
4	Lập luận Forward Chaining áp dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều rộng-ưu tiên	Lập luận Backward Chaining áp dụng chiến lược tìm kiếm theo chiều sâu.
5	Kiểm tra Forward Chaining cho tất cả các quy tắc có sẵn Kiểm tra	Backward Chaining chỉ kiểm tra cho một số quy tắc bắt buộc.
6	Forward Chaining phù hợp cho việc lập kế hoạch, giám sát, kiểm soát và ứng dụng giải thích	Backward Chaining phù hợp cho ứng dụng chẩn đoán, kê đơn và gỡ lỗi.
7	Forward Chaining có thể tạo ra vô số kết luận có thể có.	Backward Chaining tạo ra một số lượng hữu hạn các kết luận có thể có.
8	Nó hoạt động theo hướng thuận.	Nó hoạt động theo hướng ngược lại.
9	Forward Chaining nhằm mục đích cho bất kỳ kết luận nào.	Backward Chaining chỉ nhằm vào dữ liệu được yêu cầu.

Xem thêm Cách thêm comment(bình luận) facebook vào wordpress

Artificial Intelligence

Forward Chaining và backward chaining trong AI