인공지능에서 순방향 및 역방향 연결은 중요한 주제 중 하나이지만 순방향 및 역방향 연결을 이해하기 전에 먼저 이 두 용어가 어디서 유래했는지부터 이해해야 합니다.
추론 엔진:
추론 엔진은 인공 지능의 지능형 시스템 구성 요소로, 지식 기반에 논리적 규칙을 적용하여 알려진 사실로부터 새로운 정보를 추론합니다. 첫 번째 추론 엔진은 전문가 시스템의 일부였습니다. 추론 엔진은 일반적으로 다음 두 가지 모드로 진행됩니다.
경적 조항 및 정관사:
호른절과 정관사는 문장의 형태로, 지식베이스에서 보다 제한적이고 효율적인 추론 알고리즘을 사용할 수 있게 해줍니다. 논리적 추론 알고리즘은 순방향 및 역방향 연결 방식을 사용하며, 이는 다음 형식의 KB를 필요로 합니다. 1차 정관사절 .
정관사: 리터럴이 다음과 분리된 절입니다. 정확히 하나의 긍정적인 리터럴 명확한 조항 또는 엄격한 경적 조항으로 알려져 있습니다.
경적 조항: 리터럴이 다음과 분리된 절입니다. 최대 1개의 양수 리터럴 혼(horn) 조항으로 알려져 있다. 그러므로 모든 정관사는 뿔절이다.
예: (¬ p V ¬ q V k) . 여기에는 단 하나의 양수 리터럴 k가 있습니다.
이는 p ∧ q → k와 동일합니다.A. 순방향 연결
순방향 연결은 추론 엔진을 사용할 때 순방향 추론 또는 순방향 추론 방법으로도 알려져 있습니다. 순방향 연결은 지식 기반의 원자 문장으로 시작하여 목표에 도달할 때까지 더 많은 데이터를 추출하기 위해 순방향으로 추론 규칙(Modus Ponens)을 적용하는 추론의 한 형태입니다.
순방향 연결 알고리즘은 알려진 사실에서 시작하여 전제가 충족되는 모든 규칙을 트리거하고 알려진 사실에 결론을 추가합니다. 이 과정은 문제가 해결될 때까지 반복됩니다.
순방향 연결의 속성:
- 아래에서 위로 이동하는 하향식 접근 방식입니다.
- 알려진 사실이나 데이터를 바탕으로 초기 상태에서 시작하여 목표 상태에 도달하여 결론을 내리는 과정입니다.
- 사용 가능한 데이터를 사용하여 목표에 도달하는 순방향 연결 접근 방식은 데이터 기반 접근 방식이라고도 합니다.
- 순방향 연결 방식은 CLIPS, 비즈니스 및 생산 규칙 시스템과 같은 전문가 시스템에서 일반적으로 사용됩니다.
두 가지 접근 방식 모두에서 사용할 다음과 같은 유명한 예를 고려해보세요.
예:
'법에 따르면 미국인이 적대국에 무기를 판매하는 것은 범죄입니다. 미국의 적국인 A국은 미사일을 일부 보유하고 있는데, 그 미사일은 모두 미국 시민권자인 로버트가 그 나라에 팔았다.'
증명해 보세요 '로버트는 범죄자야.'
위의 문제를 해결하기 위해 먼저 위의 모든 사실을 1차 정관사로 변환한 다음 순방향 연결 알고리즘을 사용하여 목표에 도달합니다.
FOL로의 사실 변환:
- 미국인이 적대국에 무기를 판매하는 것은 범죄입니다. (p, q, r이 변수라고 가정하자)
미국(p) ∧ 무기(q) ∧ 판매(p, q, r) ∧ 적대(r) → 범죄(p) ...(1) - A국에는 미사일이 몇 개 있다. ?p 보유(A, p) ∧ 미사일(p) . 새로운 상수 T1을 도입하여 Existential Instantiation을 사용하여 두 개의 정관사로 작성할 수 있습니다.
소유(A, T1) ......(2)
미사일(T1) .......(3) - 모든 미사일은 로버트가 A 국가에 판매했습니다.
?p 미사일(p) ∧ 소유(A, p) → 판매(Robert, p, A) ......(4) - 미사일은 무기입니다.
미사일(p) → 무기(p) .......(5) - 미국의 적은 적대적인 것으로 알려져 있습니다.
적(p, 미국) →적대(p) ........(6) - A국은 미국의 적이다.
적(A, 미국) ..............(7) - 로버트는 미국인이에요
미국인(로버트). ..........(8)
순방향 연결 증명:
1 단계:
첫 번째 단계에서는 알려진 사실부터 시작하여 다음과 같이 의미가 없는 문장을 선택합니다. 미국(로버트), 적(A, 미국), 소유(A, T1), 미사일(T1) . 이 모든 사실은 아래와 같이 표현됩니다.
10ml ~ 온스
2 단계:
두 번째 단계에서는 이용 가능한 사실과 만족스러운 전제를 바탕으로 추론하는 사실을 살펴보겠습니다.
규칙-(1)은 전제를 만족하지 않으므로 첫 번째 반복에서는 추가되지 않습니다.
규칙-(2)와 (3)은 이미 추가되었습니다.
규칙-(4) 치환 {p/T1}을 충족합니다. 그래서 판매합니다 (Robert, T1, A) 규칙 (2)와 (3)의 결합으로부터 추론되는 내용이 추가됩니다.
규칙-(6)은 대체(p/A)를 만족하므로 적대적(A)이 추가되어 규칙-(7)에서 추론됩니다.
3단계:
3단계에서 규칙-(1)이 대체에 만족하는지 확인할 수 있습니다. {p/Robert, q/T1, r/A}이므로 Criminal(Robert)을 추가할 수 있습니다. 이는 이용 가능한 모든 사실을 추론합니다. 그리하여 우리는 목표 선언문에 도달했습니다.
따라서 순방향 연결 방식을 사용하여 로버트가 범죄자라는 것이 입증되었습니다.
B. 역방향 연결:
역방향 연결은 추론 엔진을 사용할 때 역방향 추론 또는 역방향 추론 방법으로도 알려져 있습니다. 역방향 연결 알고리즘은 목표에서 시작하여 역방향으로 작업하면서 규칙을 통해 연결하여 목표를 뒷받침하는 알려진 사실을 찾는 추론의 한 형태입니다.
역방향 연결의 속성:
- 하향식 접근 방식으로 알려져 있습니다.
- 역방향 연결은 Modus ponens 추론 규칙을 기반으로 합니다.
- 역방향 연결에서는 사실이 사실임을 증명하기 위해 목표를 하위 목표 또는 하위 목표로 나눕니다.
- 목표 목록에 따라 어떤 규칙을 선택하고 사용할지 결정하므로 이를 목표 중심 접근 방식이라고 합니다.
- 역방향 연결 알고리즘은 게임 이론, 자동화 정리 증명 도구, 추론 엔진, 증명 보조 장치 및 다양한 AI 응용 프로그램에 사용됩니다.
- 역방향 연결 방식은 주로 깊이 우선 탐색 증명 전략.
예:
역방향 연결에서는 위의 동일한 예를 사용하고 모든 규칙을 다시 작성합니다.
소유(A, T1) ........(2)
역방향 연결 증명:
역방향 연결에서는 다음과 같은 목표 조건부로 시작합니다. 크리미널(로버트) , 그런 다음 추가 규칙을 추론합니다.
김프 워터마크 제거
1 단계:
첫 번째 단계에서는 목표 사실을 살펴보겠습니다. 그리고 목표 사실로부터 다른 사실을 추론하고, 마침내 그 사실이 사실임을 증명하게 됩니다. 따라서 우리의 목표 사실은 'Robert is Criminal'이므로 이에 대한 술어는 다음과 같습니다.
2 단계:
두 번째 단계에서는 규칙을 만족하는 목표 사실로부터 다른 사실을 추론합니다. 따라서 규칙-1에서 볼 수 있듯이 골 술어 Criminal(Robert)은 대체 {Robert/P}와 함께 존재합니다. 따라서 우리는 첫 번째 수준 아래에 모든 결합 사실을 추가하고 p를 Robert로 대체할 것입니다.
여기서 우리는 미국인(로버트)이 사실임을 알 수 있으므로 여기서 증명됩니다.
3단계: t 3단계에서는 규칙-(5)를 만족하므로 Weapon(q)에서 추론되는 추가 사실 Missile(q)을 추출합니다. 무기(q)는 q에서 상수 T1을 대체하는 경우에도 적용됩니다.
4단계:
4단계에서는 다음을 만족하는 Sells(Robert, T1, r)로부터 Missile(T1)과 Owns(A, T1) 사실을 추론할 수 있습니다. 규칙-4 , r 대신 A를 대체합니다. 따라서 이 두 진술은 여기서 증명됩니다.
5단계:
5단계에서는 사실을 추론할 수 있습니다. 적(A, 미국) ~에서 적대적(A) 이는 규칙-6을 만족합니다. 따라서 모든 진술은 역방향 연결을 사용하여 참으로 입증됩니다.
