비교 차트
| 비교 근거 | 앞으로의 추론 | 후진 추론 |
|---|---|---|
| 기본 | 데이터 기반 | 목표 중심 |
| 시작하다 | 새 데이터 | 불확실한 결론 |
| 목표는 | 따라야 할 결론 | 결론을 뒷받침하는 사실 |
| 접근 유형 | 기회 주의적 | 전통적인 |
| 흐름 | 결과의 초기 | 초기 결과 |
전제 추론의 정의
문제의 해결책은 일반적으로 솔루션에 도달하기 위해 초기 데이터와 사실을 포함합니다. 이러한 알려지지 않은 사실과 정보는 결과를 추론하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 환자를 진단하는 동안 의사는 먼저 온도, 혈압, 맥박, 눈 색깔, 혈액 등과 같은 신체의 증상과 의학적 상태를 확인합니다. 그 후, 환자의 증상을 분석하고 미리 결정된 증상과 비교합니다. 그러면 의사는 환자의 증상에 따라 약을 제공 할 수 있습니다. 따라서 솔루션에서 이러한 추론 방식을 사용하는 경우 정방향 추론이라고 합니다.
정방향 추론에서 수행되는 단계
추론 엔진은 우선 순위가 주어진 현재 상태와 일치하는 제약 조건에 대해 제공된 정보를 사용하여 지식 기반을 탐색합니다.
- 첫 번째 단계에서는 시스템에 하나 이상의 제약 조건이 부여됩니다.
- 그런 다음 각 제약 조건에 대한 지식 기반에서 규칙을 검색합니다. 조건을 충족시키는 규칙이 선택됩니다 (즉, IF 부분).
- 이제 각 규칙은 호출 된 규칙의 결론에서 새로운 조건을 생성 할 수 있습니다. 결과적으로 THEN 부분은 기존 부분에 다시 포함됩니다.
- 추가 된 조건은 2 단계를 반복하여 다시 처리됩니다. 새 조건이없는 경우 프로세스가 종료됩니다.
역 추론의 정의
역방향 추론 은 규칙, 초기 사실 및 데이터를 추론하기 위해 목표가 분석되는 순방향 추론의 역입니다. 의사는 증상과 같은 잘못된 데이터의 도움을 받아 환자를 진단하려고하는 위의 정의에서 주어진 비슷한 예를 통해 개념을 이해할 수 있습니다. 그러나이 경우 환자는 자신의 신체에 문제가있어 의사가 증상을 증명할 수 있습니다. 이러한 종류의 추론은 역 추론 하에서 이루어진다.
역방향 추론에서 따르는 단계
이러한 유형의 추론에서 시스템은 목표 상태와 이유를 역방향으로 선택합니다. 자, 어떻게 그것이 일어나고 어떤 단계가 뒤따른 지 이해합시다.
- 첫째, 목표 상태와 규칙은 목표 상태가 THEN 부분에있는 경우 결론으로 선택됩니다.
- 선택된 규칙의 IF 부분에서 목표 상태가 참이되도록 부 대상이 만족되도록 만들어집니다.
- 모든 부 목적을 만족시키는 데 중요한 초기 조건을 설정하십시오.
- 제공된 초기 상태가 설정된 상태와 일치하는지 확인하십시오. 조건을 충족하면 목표는 다른 목표 상태가 선택되는 솔루션입니다.
인공 지능의 전후 추론의 주요 차이점
- 순방향 추론은 데이터 중심 접근 방식이며 역방향 추론은 목표 기반입니다.
- 프로세스는 순방향 추론에서 새로운 데이터와 사실로 시작합니다. 반대로, 역 추론은 결과로 시작됩니다.
- 순방향 추론은 결과를 결정하고 일부 시퀀스가 뒤 따르는 것을 목표로합니다. 반면에, 결론을 뒷받침하는 행위에 대한 역 추론 강조.
- 앞으로의 추론은 다른 결과를 가져올 수 있으므로 기회 주의적 접근 방식입니다. 반대로 후진 적 추론에서 특정 목표는 제한된 특정 초기 데이터 만 가질 수 있습니다.
- 앞으로 추론의 흐름은 선행에서 추론으로 이어지는 반면, 후진 추론은 결론에서 시작으로 시작하는 역순으로 작용합니다.
결론
검색 프로세스의 생산 시스템 구조는 순방향 및 역방향 추론의 해석을 용이하게합니다. 순방향 및 역방향 추론은 목적 및 프로세스에 따라 차별화됩니다. 순방향 추론은 초기 데이터에 의해 지시되고 목표를 찾기위한 것이지, 역 추론은 데이터 대신 목표에 의해 관리되고 기본 발견을 목표로합니다. 데이터 및 사실.
