前向き連鎖
前向き連鎖(まえむきれんさ、Forward Chaining)は、(人工知能において)推論規則を使う時の二種類の主要な推論手法のひとつである。もう一方は後向き連鎖である。
前向き連鎖は使用可能なデータからスタートし、推論規則を使って最適解に達するまでさらにデータを(例えばエンドユーザーから)引き出していく。前向き連鎖を使う推論エンジンは、推論規則を検索し、条件部(IF節)が真であることが分かっている規則を探し出す。見つけた規則の帰結部(THEN節)は、データセットへの新たな情報として追加される。
例として、ペットのフリッツの体色を決定することを目標とし、鳴くこと(訳注: "croak" はガーガー、ゲロゲロ鳴くこと)とハエを食べることを事実とする。ルールベースに以下の規則があるとする。
IF節: フリッツは鳴き、ハエを食べる — THEN節: フリッツはカエルである。
IF節: フリッツはカエルである — THEN節: フリッツは緑色である。