Marcos

ENSAYO FORWARD CHAINING Y BACKWARD CHAINING

El forward Chaining y el backward chaining son métodos de razonamiento utilizados en las reglas de inferencia de la Inteligencia Artificial, dichosrazonamientos son utilizados en la creación de sistemas expertos que utilizan reglas de inferencia lógica para extraer más datos por medio de los motores de inferencia que determinan a través de lasclausulas los antecedentes para determinar su veracidad o falsedad agregando así más información a los datos con los que ya se cuentan.
En esta lógica es importante aclarar que dichas sentencias utilizanlos postulados del Modus Ponens que en español se refiere a (afirmando afirma) y que se aplica de la siguiente forma:
Si A, entonces B
A
Por lo tanto, B
Un ejemplo de dicho razonamiento se puedeexplicar de la siguiente forma:
Si Andrés tiene hambre, es un Hambriento.
Andrés tiene Hambre.
Por lo tanto, Andrés es un Hambriento.

Este tipo de Lógica es fundamental para el forward Chaining,ya que éste permite que las deducciones y las conclusiones sobre los datos sean lo más exacto con el fin de que los programas alcancen sus metas o se ejecuten nuevas posibilidades, este racionamientose utiliza básicamente en la búsqueda del estado, el tiempo o el mismo razonamiento dirigido a Datos.
El otro tipo de razonamiento es el Backward Chaining o razonamiento hacía atrás del objetivo,dicho razonamiento empieza con una lista de objetivos y trabaja hacia atrás para ver si hay datos que apoyen ninguna de las consecuentes, trabajando así el motor de inferencia hacía atrás con la lógicade reglas buscando una consecuencia que coincida con el objetivo buscado.
Ambos razonamientos son de vital importancia en la creación de los Sistemas Expertos, ya que deben generar respuestasexactas y claras en el momento que el sistema lo requiera ya que un error sería fatal para la ejecución de procesos en Hospitales, la industria y en todos los campos que requieran ser exactos en todas las...