Wat is Backward chaining?

Backward chaining (terugwaarts redeneren) is een specifieke redeneertechniek die intensief wordt toegepast binnen de kunstmatige intelligentie (AI). Het is een logische methode om te redeneren vanuit een vooraf vastgesteld einddoel of resultaat terug naar de initiële oorzaak of de benodigde randvoorwaarden. Deze techniek vormt de basis voor veel geautomatiseerde besluitvormingssystemen en expertsystemen.

Hoe werkt de techniek?

Bij backward chaining stelt het AI-systeem eerst een hypothese of einddoel vast. Vervolgens zoekt het algoritme in de database achterwaarts naar de stappen en data die nodig zijn om dit doel te bewijzen of te bereiken. Dit proces verloopt via een opeenvolgende reeks van logische “als-dan”-beweringen. Het systeem blijft dieper graven totdat het de fundamentele feiten vindt die de hele keten ondersteunen.

Een alledaags voorbeeld

Een eenvoudig, menselijk voorbeeld van backward chaining is het zetten van een kopje thee. Het einddoel staat vast: je wilt een warm kopje thee drinken. Om dat doel te bereiken, moet je eerst kokend water in een mok gieten. Om kokend water te hebben, moet de waterkoker aanstaan. Om de waterkoker aan te zetten, moet er eerst koud water in zitten en moet de stekker in het stopcontact zitten. Het systeem redeneert dus helemaal terug naar de allereerste basishandeling om het proces te plannen.