artificial-intelligence - examples - artificial intelligence ppt




إلى الأمام التسلسل مقابل التسلسل إلى الوراء (3)

ما هو واحد جيد لذلك الآخر ليس في الممارسة؟ أفهم نظرية ما يفعلونه ، لكن ما هي حدودهم وقدراتهم في الاستخدام العملي؟ أنا أفكر في Drools مقابل prolog java لمشروع جديد لمنظمة العفو الدولية ، ولكن منفتح على اقتراحات أخرى. ما هي بعض الأساليب الشائعة للاستدلال على مجموعة بيانات علائقية معقدة أو بدائل؟


إجابة المعنية جيدة جدا. عندما يُطلب منك غلي الفرق وصولاً إلى اللقمة الصوتية ، عادة ما أقول شيئًا مثل:

الكثير من فرضيات الإخراج + الكثير من البيانات في المقدمة => استخدم Forward Chaining

فرضيات الإخراج أقل + يجب الاستعلام عن البيانات => استخدام تسلسل للخلف

لكنها مجرد قاعدة عامة ، وليست وصية.


في الأيام القديمة القديمة للأنظمة الخبيرة القديمة ، اعتادوا أن يقولوا أن التسلسل إلى الأمام كان جيدًا للبحث عن المكان (البحث عن ما يمكن أن يكون) في حين كان التسلسل المتخلف جيدًا للتأكيد (التحقق مما إذا كان "حقًا").

فكر في التكوين (التسلسل الأمامي ، XCON [1]) والتشخيص الطبي (MYCIN) [2]

  1. http://www.aaai.org/Papers/AAAI/1980/AAAI80-076.pdf
  2. https://www.amazon.com/Rule-Based-Expert-Systems-Addison-Wesley/dp/0201101726

يهتم التسلسل الأمامي بالسؤال "ماذا سيحدث بعد ذلك؟" ، بينما ينظر التسلسل الخلفي إلى السؤال "لماذا حدث هذا؟".

مثال على التسلسل الآجل هو التنبؤ بما إذا كان وضع سوق الأسهم له تأثير على التغيرات في أسعار الفائدة.

مثال على التسلسل المتخلف هو تشخيص سرطان الدم لدى البشر.

ببساطة ، يتم استخدام التسلسل الأمامي بشكل أساسي للتنبؤ بالنتائج المستقبلية بينما يتم استخدام التسلسل الخلفي بشكل رئيسي لتحليل البيانات التاريخية.