인공 지능의 체인 기술

우리는 인간의 지능을 증폭하고 결코 전에 같이 성장을 촉진하는 방법으로 인공 지능을 만들었습니다. 인공 지능은 다양한 복잡성의 수많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 유형의 문제 중 하나는 주어진 지식 풀을 사용하여 결과를 예측해야하는 경우입니다. 여기에,지식 기반이 주어지고 논리적 인 규칙과 추론을 사용하여,하나는 결과를 예측하고있다.

이러한 문제는 일반적으로 두 가지 특수 모드 인 역방향 체인과 순방향 체인을 사용하는 추론 엔진을 사용하여 해결됩니다.

진행하면서 인공 지능에 사용되는 두 가지 체인 프로세스를 자세히 살펴 보겠습니다.

추론 엔진이란 무엇입니까?

추론 엔진은 논리적 규칙과 추론을 사용하여 지식 기반에서 새로운 정보를 추론하는 시스템의 구성 요소로 사용되는 인공 지능의 도구입니다. 최초의 추론 엔진은 인공 지능의 전문가 시스템의 일부였습니다. 앞서 언급했듯이 추론 엔진은 기존 데이터 풀을 사용하여 결과를 예측하고 결과를 종합적으로 분석하고 논리적 추론을 사용하여 결과를 예측합니다.

*검색 알고리즘과 같은 인공 지능 알고리즘에 대해 알아보십시오.

이 같은 과정은 새로운 사실들이 발견될 때 반복될 것이며,이로 인해 추론 엔진이 그 발견에 대한 추가적인 규칙들을 트리거하게 될 것이다. 추론 엔진을 일부 실행 한 후에는 추론 엔진이 목표를 기반으로하거나 사실을 기반으로 두 가지 방법 중 하나로 작동한다는 사실을 알게되었습니다.이 방법은 나중에 전달 체인 및 뒤로 체인으로 알려졌습니다.

정방향 체인은 알려진 사실과 함께 제공되며 프로세스를 반복하여 새로운 사실을 찾는 반면 역방향 체인은 목표로 시작하여 주어진 목표를 달성하는 데 필요한 조건을 결정하기 위해 뒤로 작동합니다.

추론 규칙에 관한 예

두 추론 규칙 집합을 구분하는 데 도움이 되는 몇 가지 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

추론 규칙

• 연역적 추론 규칙:

포워드 체인:”ㅏ”및”ㅏ 의미 비”…에”비”.예:

비가 내리고 있습니다.

비가 오면 거리가 젖습니다.

거리가 젖어 있습니다.

• 납치 추론 규칙:

역 체인:”비”및”ㅏ 의미 비”에서”ㅏ”.예:

거리가 습합니다.

비가 오면 거리가 젖습니다.5154>

비가 온다.

순방향 체인

순방향 체인은 결정된 조건과 규칙을 사용하여 알려진 데이터 세트에서 해결책을 찾기 위해 알려지지 않은 진리를 추론하는 논리적 프로세스를 사용하는 추론 엔진의 두 가지 주요 방법 중 하나입니다.

일반적으로 복잡한 작업은 체인 또는 체인이 여러 단계를 사용하여 복잡한 기술과 프로세스를 가르치는 효과적인 방법 인 것처럼 동시에 또는 순차적으로 수행되는 여러 간단한 작업으로 줄일 수 있다고 말할 수 있습니다.

데이터 기반 및 상향식 논리 접근 방식으로서,포워드 체인은 알려진 사실과 조건에서 시작하여 다음 문장을 사용하여 논리적 결론을 향해 진행됩니다. 그런 다음 이러한 조건 및 규칙은 더 이상 적용 가능한 상황이 남아 있지 않거나 한계에 도달 할 때까지 문제에 적용됩니다. 포워드 체인은 모든 솔루션을 검색하며 무한한 수의 가능한 결론을 도출 할 수 있습니다.

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인공지능의 전진 체인

인공지능의 전진 사고 방식은 인공지능 에이전트가 이전 학습에서 얻은 데이터를 조사한 후 해결책으로 가득 찬 결론에 도달함으로써 논리적 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 즉,전진 체인뿐만 아니라 사용 가능한 정보를 탐색하거나 질문에 대답하거나 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다,모두가 아니다. 포워드 체인은 이전 단계가 완료되면 각 단계를 연결하여 길고 복잡한 논리적 접근 방식을 분해하는 데 광범위하게 사용됩니다. 이 방법은 상대적으로 쉽게 처음부터 끝까지 간다.

포워딩 체인 작업 단계

1. 1 단계:우리는 이미 명시된 사실에서 시작하여 그 다음에 전혀 영향을 미치지 않는 사실을 선택합니다.
2. 2 단계:이제 우리는 만족스러운 전제로 이용 가능한 사실로부터 추론 할 수있는 사실을 진술 할 것입니다.
3. 3 단계:3 단계에서 우리는 검사해야 할 주어진 진술을 확인하고 이전에 언급 된 모든 사실을 추론하는 대체에 만족하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 따라서 우리는 우리의 목표에 도달합니다.

의 당신에게 더 이해할 수 있도록 예를 들어 보자.

“법에 따르면,미국인이 적대적인 국가에 무기를 판매하는 것은 범죄입니다. 국가,미국의 적,일부 미사일을 가지고,모든 미사일은 로버트에 의해 판매되었다,누가 미국 시민.”

증명”로버트는 범죄자입니다.”

1 단계:여기에 언급 된 모든 사실이 명시되어 있으며 전혀 의미가 없습니다.

2 단계: 우리는 만족 한 전제와 함께 사용 가능한 사실에서 추론 할 수있는 사실을 선택합니다.

3 단계:3 단계에서 우리는 검사해야 할 주어진 진술을 확인하고 이전에 언급 된 모든 사실을 추론하는 대체에 만족하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 따라서 우리는 우리의 목표에 도달합니다.

의 전진 체인 및 후진 체인 따라서 로버트가 범죄자임을 입증 할 수 있습니다.

역방향 체인

역방향 체인은 알려진 솔루션에서 뒤로 이동하여 초기 조건과 규칙을 결정하여 알려진 솔루션에서 알려지지 않은 사실을 결정하는 논리적 프로세스입니다.

즉,역방향 체인은 결론에서 시작하여 깊이 우선 접근 방식을 사용하여 추론 한 조건으로 되돌아가는 하향식 추론 접근 방식입니다. 즉,역방향 체인이 코드를 통해 추적되고 논리를 적용하여 다음 작업 중 어떤 동작이 결과를 발생시켰는지 확인합니다.

인공지능의 후진 체인

인공지능의 후진 체인 접근법은 특정 논리적 결과 또는 결론에 도달한 조건과 규칙을 찾기 위해 인공지능에서 사용된다. 뒤로 체인의 실제 응용 프로그램은 게임 이론 응용 프로그램뿐만 아니라 리버스 엔지니어링 관행에서 결론 및 솔루션에 관한 정보를 찾는 데 사용됩니다.

역방향 체인의 다른 응용 프로그램에는 자동화 된 정리 증명 도구,추론 엔진,증명 보조 장치 및 기타 인공 지능 응용 프로그램이 포함됩니다.

역 체인 작업 단계

1. 단계 1. 첫걸음안에,우리는 목표 사실을 가지고 가고 목표 사실에서,우리가 진실할 증명할 것이다 다른 사실을 파생할 것이다.
2. 2 단계:
3. 3 단계:3 단계에서 2 단계에서 유추 한 사실에서 추론하는 추가 사실을 추출합니다.
4. 4 단계:조건을 만족하는 특정 사실에 도달 할 때까지 동일한 것을 반복합니다.

이번에는 로버트가 범죄자임을 증명하기 위해 포워드 체인에서 취한 것과 동일한 예를 들어 보겠습니다.

1 단계:

첫 번째 단계에서는 목표 사실을 취하고 목표 사실에서 사실로 증명할 다른 사실을 도출합니다.

의 전진 체인 및 후진 체인 2 단계:

두 번째 단계에서는 규칙을 충족하는 목표 사실에서 다른 사실을 도출합니다

3 단계: 3 단계에서 우리는 2 단계에서 유추 된 사실에서 추론하는 추가 사실을 추출 할 것입니다.

의 전진 체인 및 후진 체인 4 단계:조건을 충족하는 특정 사실에 도달 할 때까지 동일한 것을 반복합니다.

5 단계:

모든 사실과 조건이 파생되면 반복 프로세스가 중지됩니다.이 경우,정방향 체인과 정방향 체인 간의 차이점은 정방향 체인과 정방향 체인 간의 차이입니다.

이제 인터페이스 엔진의 기능과 전진 및 후진 체인의 정확한 역할을 알게되었으므로 문제 해결에 빠져들고 인공 지능의”공격 및 역할”에 대한 더 나은 이해를 얻을 수 있습니다!
인공 지능과 기계 학습에 대한 훌륭한 학습의 독점적 인 과정은 확실히 당신이 그렇게 할 수 있습니다.