前向き連鎖
事実(フリッツが鳴くこととハエを食べること)が知識ベースに加えられ、IF節がそれに一致する規則をルールベースから探す。1つめの規則が見つかり、その前提は真であるため、結論部分(フリッツはカエルである)も知識ベースに加えられる。さらにルールベースが検索され、2つめの規則が新たに知識ベース内の事実と一致し、その結論部分(フリッツは緑色)が知識ベースに加えられる。その後、さらなる一致は見つからないが、当初の目標であったフリッツの体色を推論することができた。
前向き連鎖の推論はしばしばデータ駆動型と呼ばれる。一方、後向き連鎖はゴール駆動型と呼ばれる。前向き連鎖のアプローチはCLIPSなどのエキスパートシステムで普通に使用されている。前向き連鎖の利点として、新たなデータ(事実)を得ることで新たな推論が開始できるため、後向き連鎖に比較して変動のある状況に対応しやすいという点が挙げられる。