Einführung in Forward-Chaining
Im Gebiet von künstlicher Intelligenz und Expertensystemen trifft man oft auf den Begriff Forward-Chaining. Doch was bedeutet er genau? Forward-Chaining ist eine Methode, die Daten aus Fakten und Regeln in einem bestimmten Kontext abruft und daraus Schlussfolgerungen bildet. Anders gesagt, bei Forward-Chaining beginnt die KI mit gegebenen Fakten und versucht, durch das Anwenden von Regeln zum gewünschten Ziel zu gelangen.
Die Rollen von Fakten und Regeln im Forward-Chaining
Fakten und Regeln spielen bei Forward-Chaining die Hauptrolle. Fakten sind die bekannt gegebenen Informationseinheiten, die der KI zur Verfügung stehen. Regeln hingegen sind die Bedingungen, die zur Herleitung von neuen Fakten angewendet werden.
Stellen Sie sich vor, dass Sie mehrere Entscheidungen treffen müssen. Jede Ihrer Entscheidungen basiert auf einem Fakt, und dieser Fakt führt Sie zur nächsten Entscheidung. Genau so funktioniert Forward-Chaining. Es beginnt mit einem Fakt und folgt den Regeln, bis es das Ziel erreicht.
Wie funktioniert Forward-Chaining?
Das Forward-Chaining beginnt mit den bekannten Fakten und wendet die Regeln in einer Art "Wenn-Dann"-Reihenfolge an. Wenn die Bedingungen einer Regel erfüllt sind, wird die entsprechende Aktion der Regel ausgeführt und es resultiert in einem neuen Fakt.
Dieser neue Fakt wird wieder zur Ausgangsdatenbasis hinzugefügt und der Prozess wird fortgesetzt, bis keine weiteren Regeln mehr angewendet werden können oder das Ziel erreicht ist. In manchen Fällen wird der Prozess des Forward-Chaining auch dann fortgesetzt, wenn das Ziel erreicht ist, um zusätzliche Fakten herauszufinden.
Anwendungsbeispiele von Forward-Chaining
Im Kontext der künstlichen Intelligenz findet Forward-Chaining oft Anwendung in Expertensystemen. Ein gutes Beispiel dafür sind medizinische Diagnosesysteme. Hier sind die Fakten die Symptome des Patienten und die Regeln basieren auf medizinischem Wissen. Das Forward-Chaining-System trifft auf Basis dieser Fakten und Regeln eine vorläufige Diagnose.
Ein weiteres Beispiel wäre ein Empfehlungssystem in einem Online-Shop. Die Fakten könnten sein, welche Produkte ein Benutzer bereits angesehen oder gekauft hat. Die Regeln könnten auf Kaufverhaltensmustern von ähnlichen Benutzern basieren. Das Forward-Chaining-System kann dann Produktvorschläge machen, die für den Benutzer interessant sein könnten.
