後ろ向き連鎖とは、人工知能において推論規則を使う際の主要な推論手法のうちのひとつ。

後ろ向き連鎖のシステムは結論から推論を開始し、それを立証する証拠を探して作業を進めるプロセスのことで、ゴール駆動型と呼ばれる。結論が正しいと立証できない場合、現在のゴールの一部を補強する結論を探す。このプロセスは、最初の結論が立証されるか、サブゴールがなくなるまで続けられる。論理プログラムのPrologは後向き連鎖エンジンが使われている。

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