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Différence entre le raisonnement en avant et en arrière dans l'IA

Dans l'intelligence artificielle, le but de la recherche est de trouver le chemin à travers un espace problématique. Il y a deux façons de poursuivre une telle recherche qui sont un raisonnement en avant et en arrière. La différence significative entre les deux est que le raisonnement en aval commence avec les données initiales vers l'objectif. Inversement, le raisonnement en arrière fonctionne de manière opposée dans le but de déterminer les faits et les informations initiaux à l'aide des résultats fournis.

Tableau de comparaison

Base de comparaisonRaisonnement en avantRaisonnement en arrière
De baseAxée sur les donnéesObjectif conduit
Commence parNouvelles donnéesConclusion incertaine
L’objectif est de trouver leConclusion qui doit suivreFaits à l'appui des conclusions
Type d'approcheOpportunisteConservateur
CoulerDébutant à conséquenceConséquence pour débutant

Définition du raisonnement en avant

La solution d'un problème comprend généralement les données et faits initiaux afin d'arriver à la solution. Ces faits et informations inconnus permettent de déduire le résultat. Par exemple, lors du diagnostic d’un patient, le médecin vérifie d’abord les symptômes et l’état de santé du corps, tels que la température, la pression artérielle, le pouls, la couleur des yeux, le sang, etc. Après cela, les symptômes du patient sont analysés et comparés aux symptômes prédéterminés. Ensuite, le médecin est en mesure de fournir les médicaments en fonction des symptômes du patient. Ainsi, lorsqu'une solution utilise ce type de raisonnement, on parle de raisonnement à suivre .

Étapes suivies dans le raisonnement en avant

Le moteur d'inférence explore la base de connaissances avec les informations fournies pour les contraintes dont la priorité correspond à l'état actuel donné.

  • Dans un premier temps, le système reçoit une ou plusieurs contraintes.
  • Ensuite, les règles sont recherchées dans la base de connaissances pour chaque contrainte. Les règles qui remplissent la condition sont sélectionnées (c.-à-d., Partie IF).
  • Désormais, chaque règle est capable de produire de nouvelles conditions à partir de la conclusion de la règle invoquée. En conséquence, THEN partie est à nouveau incluse dans celle existante.
  • Les conditions ajoutées sont traitées à nouveau en répétant l'étape 2. Le processus se termine s'il n'y a pas de nouvelle condition.

Définition du raisonnement en arrière

Le raisonnement en arrière est l'inverse du raisonnement en avant dans lequel but est analysé afin de déduire les règles, les faits initiaux et les données. Nous pouvons comprendre le concept à l'aide de l'exemple similaire donné dans la définition ci-dessus, où le médecin tente de diagnostiquer le patient à l'aide de données confidentielles telles que les symptômes. Cependant, dans ce cas, le patient éprouve un problème dans son corps, sur la base duquel le médecin va prouver les symptômes. Ce type de raisonnement relève du raisonnement en arrière.

Étapes suivies dans le raisonnement arrière

Dans ce type de raisonnement, le système choisit un état d'objectif et raisonne dans le sens inverse. Maintenant, comprenons comment cela se passe et quelles étapes sont suivies.

  • Tout d'abord, l'état d'objectif et les règles sont sélectionnés lorsque l'état d'objectif réside dans la partie THEN en guise de conclusion.
  • À partir de la partie SI de la règle sélectionnée, les sous-objectifs doivent être satisfaits pour que l'état de l'objectif soit vrai.
  • Définissez les conditions initiales importantes pour satisfaire tous les sous-objectifs.
  • Vérifiez si l'état initial fourni correspond aux états établis. S'il remplit la condition, l'objectif est la solution, sinon un autre état d'objectif est sélectionné.

Principales différences entre le raisonnement en avant et en arrière dans l'IA

  1. Le raisonnement en aval est une approche basée sur les données tandis que le raisonnement en arrière est un objectif.
  2. Le processus commence avec de nouvelles données et faits dans le raisonnement à suivre. Inversement, le raisonnement en arrière commence par les résultats.
  3. Le raisonnement en avant vise à déterminer le résultat suivi de certaines séquences. D'autre part, le raisonnement en arrière met l'accent sur les actes qui soutiennent la conclusion.
  4. Le raisonnement en avant est une approche opportuniste car il pourrait produire des résultats différents. Par contre, dans le raisonnement en arrière, un objectif spécifique ne peut avoir que certaines données initiales prédéterminées, ce qui le rend restreint.
  5. Le flux du raisonnement direct va de l’antécédent à celui qui suit, tandis que le raisonnement arrière fonctionne dans l’ordre inverse de celui où il commence à partir de la conclusion.

Conclusion

La structure du système de production du processus de recherche facilite l'interprétation du raisonnement en amont et en aval. Les raisonnements en amont et en aval sont différenciés en fonction de leur objectif et de leur processus, le raisonnement en aval étant dirigé par les données initiales et destiné à rechercher le but alors que le raisonnement en arrière est régi par le but au lieu des données et vise à données et faits.

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