FORWARD CHAINING Y BACKWARD CHAINING

FORWARD CHAINING Y BACKWARD CHAINING

Importancia Del Forward Chaining (encadenamiento hacia adelante) Y Backward Chaining (encadenamiento hacia atras)

Es importante por su aplicación en temas del área de la inteligencia artificial, pues se utilizan en la creación de sistemas expertos que usan reglas de inferencia lógica, los cuales por medio de los motores de inferencia recopilan datos y determinar su veracidad o falsedad, para lo cual utilizan los postulados del Modus Ponens que en español se refiere a (afirmando afirma) y que se aplica de la siguiente forma:

Si A, entonces B, A Por lo tanto, B

Un ejemplo de dicho razonamiento se puede explicar de la siguiente forma:

Si Andrés tiene hambre, es un Hambriento.

Andrés tiene Hambre.

Por lo tanto, Andrés es un Hambriento.

Un sistema experto no puede ser llamado un programa, sino que es un sistema ya que incluye varios componentes entre los cuales están la base de conocimientos.

Todos estos componentes interactúan entre sí para simular el proceso de resolución del problema con conocimientos de un experto en el dominio.

Los sistemas expertos usan mecanismos de inferencia que son estrategias de control o técnicas de búsqueda que se encargan de la toma de decisiones basadas en la búsqueda en bases del conocimiento, es decir detectan la información y comprueban su veracidad.

El backward chaining es un proceso de inferencia manejado por metas, En este proceso se utilizan tres estructuras de datos dinámicas: memoria de trabajo, una pila de reglas y una pila de metas. Cuando empieza el proceso el contexto no tiene nada y la variable meta se introduce en la pila de metas. Entonces el proceso selecciona la primera regla del conjunto y su acción y la pone en la pila de reglas. Al llegar a cumplir la meta se sacan los elementos de la pila de metas y de la pila de reglas. En caso de que haya más de una meta, al sacar la anterior de la pila la nueva es la que estaba abajo.

El Forward chaining – es un proceso de inferencia manejado por datos, El usuario tiene que proveer todos los datos disponibles antes del inicio de la inferencia. El mecanismo intenta establecer los hechos como aparecen en la base de conocimientos hasta que se llega a la meta. En base de reglas largas es posible que se requieran varias iteraciones para que se llegue a la meta. El orden en el que aparecen las reglas en una base de reglas juega un rol importante en la manera en la que la inferencia es llevada a cabo en forward chaining.

Tambien se maneja una estrategia híbrida que es una combinación de backward y forward chaining. El backward chaining es útil si hay

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