Alex's KB

Forward chaining

2 minuti

Definizione di Forward chaining

Il Forward Chaining è una procedura deduttiva che opera “in avanti”, partendo dai fatti noti nella base di conoscenza (KB) e applicando iterativamente le regole per derivare nuove conclusioni, fino a raggiungere un obiettivo o esaurire le deduzioni possibili.

Principi Operativi:

  • Orientato ai dati: Inizia dai fatti e procede per inferenze.
  • A catena in avanti (Forward Chaining): Si deduce da premesse note a nuove conclusioni.
  • Iterativo: Applica le regole più volte finché non si possono derivare nuovi fatti.

Processo (Sistemi di Produzione):

  1. Input: Un insieme di fatti noti e, opzionalmente, un insieme di obiettivi da verificare.
  2. Fase di ricerca: Esplora la KB per trovare clausole (regole) del tipo ¬q1, ¬q2, ..., ¬qn, p (equivalente a q1 ∧ q2 ∧ ... ∧ qn ⊃ p) per le quali tutti i letterali nel corpo (q1, ..., qn) sono già fatti noti nella memoria di lavoro.
  3. Risoluzione: Se una regola è attivabile, la clausola p viene risolta e aggiunta alla KB come nuovo fatto.
  4. Ripetizione: Il ciclo di ricerca e applicazione delle regole continua.
  5. Terminazione: La procedura termina quando non ci sono più regole applicabili, o quando tutti gli obiettivi specificati sono stati dedotti.

Caratteristiche e Vantaggi:

  • Completezza ed efficienza: È in grado di trovare tutte le conseguenze logiche dei fatti iniziali in modo sistematico ed efficiente, particolarmente per le clausole di Horn.
  • Terminazione garantita: La procedura è finita, poiché ogni clausola può essere attivata al massimo una volta.
  • Efficienza computazionale: Può essere implementata con complessità in tempo lineare, utilizzando strutture dati adeguate come contatori e code.
  • Modularità e Trasparenza: Le regole sono indipendenti e facilmente interpretabili.
  • Flessibilità: Adattabile a diversi tipi di problemi.

Applicazioni:

  • Comunemente impiegato nei Sistemi Esperti, che sono modelli computazionali basati su regole “SE… ALLORA…” e utilizzano una memoria di lavoro per i fatti noti. Esempi includono sistemi medici o di configurazione automatica.
  • Utilizzato per il ragionamento in Tassonomie e sistemi orientati agli oggetti (come i frame), consentendo di dedurre nuove informazioni sfruttando la struttura gerarchica dei concetti e l’ereditarietà.

Vista grafico