後向き連鎖
後向き連鎖(うしろむきれんさ、Backward 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。もう一方は前向き連鎖である。
後向き連鎖はゴール(または仮説)のリストによって起動して後向きに作業し、いずれかのゴールが正しいことを補強するのに使用可能なデータがあるかどうかを確かめる後向き連鎖を使う。 推論エンジンは推論規則を検索し、帰結部(THEN節)がゴールにマッチする規則を探す。その規則の条件部(IF節)が真かどうか不明な場合、それもゴールのリストに追加され(つまり、仮説の一部とされ)、それを立証するデータをさらに提供しなければならない。
例として、以下の二つの規則を持つルールベースと、フリッツは蛙であるというゴール(仮説)と、それが弾むというデータがあるとする。
IF節:フリッツははずむ — THEN節:フリッツは緑色である
IF節:フリッツは緑色である — THEN節:フリッツは蛙である