Le chaînage avant est une méthode de déduction qui applique des règles en partant des prémisses pour en déduire de nouvelles conclusions. Ces conclusions enrichissent la mémoire de travail et peuvent devenir les prémisses d'autres règles. Par opposition, le chaînage arrière part des conclusions pour essayer de « remonter » aux axiomes. Le chaînage avant est utilisé en intelligence artificielle, dans un système expert à base de règles, dans un moteur de règles, ou encore dans un système de production.
Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l'intelligence artificielle. Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connues. Il peut servir notamment comme outil d'aide à la décision. Le premier système expert a été Dendral. Il permettait d'identifier les constituants chimiques.
En informatique, un moteur de règles est un système logiciel qui exécute une ou plusieurs règles métiers dans un environnement de production. Ces règles peuvent venir de la législation, de politiques applicables ou d'autres sources. Un moteur de règle est généralement fourni comme composant d'un système de gestion de règles qui, parmi d'autres fonctionnalités, permet d'enregistrer, définir, classifier et gérer toutes les règles, vérifier la cohérence de leur définition, définir les relations entre différentes règles, et relier certaines d'entre elles à d'autres applications, qui sont affectées par ces règles ou nécessitées par celles-ci.
Le chaînage arrière ou raisonnement arrière est une méthode d'inférence qui peut être décrite (en termes profanes) comme une manière de travailler en remontant en arrière de l'objectif. Il est utilisé en intelligence artificielle, dans un système expert à base de règles ou encore dans un assistant de preuve. En théorie des jeux, son utilisation dans les sous-jeux pour trouver une solution au jeu est appelée raisonnement rétrograde.
Une base de connaissance ou base de connaissances regroupe des connaissances spécifiques à un domaine spécialisé donné, sous une forme exploitable par un ordinateur. Elle peut contenir des règles (dans ce cas, on parle de base de règles), des faits ou d'autres représentations. Si elle contient des règles, un moteur d'inférence peut être utilisé pour déduire de nouveaux faits. Une autre manière de définir une base de connaissance est de dire qu'il s'agit d'une ontologie peuplée par des individus.
vignette|Visualisation commune du réseau de neurones artificiels avec puce NOTOC Le raisonnement automatisé est un domaine de l'informatique consacré à la compréhension des différents aspects du raisonnement de manière à permettre la création de logiciels qui permettraient aux ordinateurs de « raisonner » de manière automatique, ou presque. Il est considéré habituellement comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle, mais possède aussi de fortes connexions avec l'Informatique théorique et même avec la philosophie.
Prolog est un langage de programmation logique. Le nom Prolog est un acronyme de PROgrammation en LOGique. Il a été créé par Alain Colmerauer et Philippe Roussel vers 1972 à Luminy, Marseille. Le but était de créer un langage de programmation où seraient définies les règles logiques attendues d'une solution et de laisser le compilateur la transformer en séquence d'instructions. L'un des gains attendus était une facilité accrue de maintenance des applications, l'ajout ou la suppression de règles au cours du temps n'obligeant pas à réexaminer toutes les autres.
vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).
Knowledge representation and reasoning (KRR, KR&R, KR2) is the field of artificial intelligence (AI) dedicated to representing information about the world in a form that a computer system can use to solve complex tasks such as diagnosing a medical condition or having a dialog in a natural language. Knowledge representation incorporates findings from psychology about how humans solve problems and represent knowledge in order to design formalisms that will make complex systems easier to design and build.
En informatique et en science de l'information, une ontologie est un modèle de données contenant des concepts et relations permettant de modéliser un ensemble de connaissances dans un domaine donné. Les concepts sont organisés dans un graphe dont les relations peuvent être : des relations sémantiques ; des relations de subsomption. Les ontologies sont employées dans l’intelligence artificielle, le web sémantique, le génie logiciel, l'informatique biomédicale ou encore l'architecture de l'information comme une forme de représentation de la connaissance au sujet d'un monde ou d'une certaine partie de ce monde.
