Differenza tra ragionamento forward e backward nell’intelligenza artificiale

Nell’intelligenza artificiale (AI), lo scopo della ricerca è trovare il percorso attraverso uno spazio problematico. Ci sono due modi per perseguire tale ricerca che sono il ragionamento forward e backward. La differenza significativa tra entrambi è che il ragionamento forward o in avanti inizia con i dati iniziali verso l’obiettivo. Al contrario, il ragionamento backward all’indietro funziona in modo opposto quando lo scopo è determinare i fatti e le informazioni iniziali con l’aiuto dei risultati dati.

Ragionamento Forward

La soluzione di un problema generalmente include i dati ei fatti iniziali per arrivare alla soluzione. Questi fatti e informazioni sconosciuti vengono utilizzati per dedurre il risultato. Ad esempio, durante la diagnosi di un paziente, il medico controlla prima i sintomi e le condizioni mediche del corpo come temperatura, pressione sanguigna, polso, colore degli occhi, sangue, ecc. Successivamente, i sintomi del paziente vengono analizzati e confrontati con i sintomi predeterminati. Quindi il medico è in grado di fornire i farmaci in base ai sintomi del paziente. Quindi, quando una soluzione impiega questo modo di ragionare, è noto come ragionamento in avanti o forward reasoning.

Passaggi che vengono seguiti nel ragionamento in avanti

Il motore di inferenza esplora la knowledge base con le informazioni fornite per i vincoli la cui precedenza corrisponde allo stato corrente specificato.

1. Nella prima fase, al sistema vengono assegnati uno o più vincoli.
2. Quindi le regole vengono cercate nella knowledge base per ogni vincolo. Vengono selezionate le regole che soddisfano la condizione (cioè, la parte IF).
3. Ora ogni regola è in grado di produrre nuove condizioni dalla conclusione di quella invocata. Di conseguenza, la parte THEN viene nuovamente inclusa in quella esistente.
4. Le condizioni aggiunte vengono elaborate nuovamente ripetendo il passaggio 2. Il processo terminerà se non esistono nuove condizioni.

Ragionamento Backward

Il ragionamento all’indietro (o in inglese backward reasoning) è inverso del ragionamento in avanti in cui l’obiettivo viene analizzato al fine di dedurre le regole, i fatti iniziali ei dati. Possiamo comprendere il concetto dall’esempio simile fornito nella definizione precedente, in cui il medico sta cercando di diagnosticare il paziente con l’aiuto di dati precettivi come i sintomi. Tuttavia, in questo caso, il paziente sta vivendo un problema nel suo corpo, sulla base del quale il medico dimostrerà i sintomi. Questo tipo di ragionamento rientra nel ragionamento all’indietro.

Passaggi che vengono seguiti nel ragionamento a ritroso

In questo tipo di ragionamento, il sistema sceglie uno stato obiettivo e ragiona a ritroso. Ora, capiamo come accade e quali passaggi vengono seguiti.

1. In primo luogo, lo stato obiettivo e le regole vengono selezionati dove lo stato obiettivo risiede nella parte THEN come conclusione.
2. Dalla parte IF della regola selezionata, i sotto-obiettivi sono fatti per essere soddisfatti affinché lo stato dell’obiettivo sia vero.
3. Impostare le condizioni iniziali importanti per soddisfare tutti gli obiettivi secondari.
4. Verificare se lo stato iniziale fornito corrisponde agli stati stabiliti. Se soddisfa la condizione, l’obiettivo è la soluzione, altrimenti viene selezionato un altro stato obiettivo.

Conclusioni

Infine, la struttura del sistema produttivo del processo di ricerca facilita l’interpretazione del ragionamento avanti e indietro. Il ragionamento in avanti e all’indietro sono differenziati sulla base del loro scopo e processo, in cui il ragionamento in avanti è diretto dai dati iniziali e inteso a trovare l’obiettivo mentre il ragionamento a ritroso è governato dallo scopo anziché dai dati e mira a scoprire il fondamentale dati e fatti.