フォワード＆バックワード推論

フォワード＆バックワード推論

目次

🔍 はじめに
🔍 知識ベースシステムの推論について
　🔍 論理エージェント
　🔍 命題論理のクラス
🔍 ホーン形式とは
　🔍 ホーン節とは何か
　🔍 特定のホーン節
　🔍 定義節
🔍 ホーン節の再定義
　🔍 ホーン節の利点
　🔍 例示
🔍 フォワードチェイン法
　🔍 アルゴリズムの概要
　🔍 仕組み
　🔍 利点と欠点
🔍 バックワードチェイン法
　🔍 アルゴリズムの概要
　🔍 仕組み
　🔍 利点と欠点
🔍 チェイン法の比較
　🔍 データ駆動 vs. ゴール駆動
　🔍 複雑性の観点

はじめに

この動画では、知識ベースシステムの推論について詳しく説明します。論理エージェント、命題論理のクラスなど、基本的な概念から始めて、フォワードチェイン法とバックワードチェイン法などのアルゴリズムについて解説します。

知識ベースシステムの推論について

論理エージェント

知識ベースは、命題論理のクラスの集合です。論理エージェントは、この知識ベースを記憶し、推論に使用します。

命題論理のクラス

命題論理のクラスは、複数の命題を含むホーン節として表されます。ホーン節は、少なくとも一つのリテラルが肯定的である節です。

ホーン形式とは

ホーン節とは何か

ホーン節は、最大で1つのリテラルが肯定的な節です。例えば、"not P" や "not Q or V" がホーン節の例です。

特定のホーン節

特定のホーン節は、正確に1つのリテラルが肯定的な節です。これらのホーン節は、条件部と結論部に分かれます。

定義節

定義節は、ホーン節を条件部から結論部への含意として書き直したものです。これにより、推論が容易になります。

ホーン節の再定義

ホーン節の利点

ホーン節は、含意として書き直すことができ、推論を単純化できる利点があります。

例示

"今日は雨が降っていて、私は傘を持っています" というルールは、ホーン節の例です。このようなルールは、条件部と結論部から構成されます。

フォワードチェイン法

アルゴリズムの概要

フォワードチェイン法は、データ駆動型の推論アルゴリズムです。すべての可能なシンボルについて推論を行い、目標を達成します。

仕組み

フォワードチェイン法は、知識ベース内のすべてのルールを評価し、クエリが真であることを証明します。これにより、推論が行われます。

利点と欠点

フォワードチェイン法の利点は、データ駆動型であることです。しかし、不要な推論を行う場合があります。

バックワードチェイン法

アルゴリズムの概要

バックワードチェイン法は、ゴール駆動型の推論アルゴリズムです。クエリから逆に推論を行い、ゴールを達成します。

仕組み

バックワードチェイン法は、クエリを満たすために必要な条件を逆に推論します。これにより、ゴールが証明されます。

利点と欠点

バックワードチェイン法の利点は、ゴール駆動型であることです。しかし、再帰的な推論が発生する可能性があります。

チェイン法の比較

データ駆動 vs. ゴール駆動

フォワードチェイン法は、データ駆動型であり、すべての可能な推論を行います。一方、バックワードチェイン法は、ゴール駆動型であり、必要な推論のみを行います。

複雑性の観点

バックワードチェイン法の複雑性は、知識ベースのサイズよりも小さくなる可能性が