Encadenamiento hacia adelante

El encadenamiento hacia adelante es el proceso lógico de inferir verdades desconocidas a partir de datos conocidos y avanzar utilizando condiciones y reglas determinadas para encontrar una solución. Lo opuesto al encadenamiento hacia adelante es el encadenamiento hacia atrás.

Generalmente, las tareas complejas se pueden reducir a múltiples tareas más simples que se realizan simultáneamente o en una secuencia, como una cadena. El encadenamiento es un método eficaz para enseñar habilidades o procesos complejos con varios pasos.

Como una forma de lógica ascendente y basada en datos, el encadenamiento directo comienza a partir de condiciones y reglas conocidas, luego avanza hacia una conclusión lógica utilizando declaraciones if-then. Aplica estas condiciones y reglas al problema hasta que no haya más situaciones aplicables o hasta que se alcance un límite establecido. El encadenamiento hacia adelante busca cualquier conclusión disponible y puede crear un número infinito de posibles conclusiones.

En inteligencia artificial (IA), el encadenamiento directo se utiliza para ayudar a un agente de IA a resolver problemas lógicos mediante la inspección de reglas y el aprendizaje previo para deducir formas de encontrar soluciones. Una IA puede usar el encadenamiento hacia adelante para explorar la información disponible, responder una pregunta o resolver un problema. El encadenamiento hacia adelante se utiliza para descomponer la secuencia lógica y trabajar desde el principio hasta el final adjuntando cada paso después de que se resuelva el anterior.

El encadenamiento hacia adelante y su contraparte el encadenamiento hacia atrás representan la lógica deductiva. En contraste, el encadenamiento hacia atrás se mueve hacia atrás desde una conclusión para encontrar las reglas o condiciones de las que resultó.