
【计】 goal-driven reasoning
goal; target; aim; object; objective; tee
【计】 aiming
【化】 object; target
【经】 goal; object; objectives; target
drive
【计】 D-drive
【化】 drive; driving (motion)
inference; logic; ratiocination; reasoning
【化】 reasoning
目标驱动推理(Goal-Driven Reasoning)是一种以预设目标为导向的逻辑推理方法,强调通过反向推演或条件匹配实现预期结果。在汉英词典中,该术语对应“目标导向型推理”或“Goal-Oriented Reasoning”,其核心特征是通过分解目标、建立规则链并动态调整策略来完成决策过程。
从认知科学角度,目标驱动推理常用于人工智能和心理学领域。例如,在专家系统中,系统会根据用户输入的目标(如医疗诊断结论)反向检索知识库,匹配症状与疾病关联规则,最终生成解释性推理路径(参考:剑桥大学出版社《人工智能原理》)。相较于数据驱动推理(Data-Driven Reasoning),该方法更注重结果的可达性而非单纯的数据关联性。
该机制的典型应用包括:
根据《斯坦福哲学百科全书》,目标驱动推理需满足三要素:明确的目标陈述、可操作的推理规则集、动态环境反馈机制。其有效性已在认知行为疗法(CBT)等临床场景中验证,通过帮助患者建立健康行为目标实现心理干预。
目标驱动推理(Goal-Driven Reasoning)是一种以目标为导向的推理方法,常见于人工智能、逻辑分析和问题解决策略中。以下是详细解释:
目标驱动推理又称逆向推理,其推理方向与正向推理相反。它从预设的结论(目标)出发,反向分解为子目标,逐级验证这些子目标是否与已知条件或证据相符,最终确认初始目标的合理性。例如:若目标是证明“某疾病由病毒引起”,需先验证“病毒存在”等子目标。
对比维度 | 目标驱动推理 | 正向推理(数据驱动) |
---|---|---|
推理方向 | 从结论到已知条件(反向) | 从数据到结论(正向) |
适用场景 | 目标明确、路径复杂的问题 | 数据充分、需探索潜在结论的问题 |
典型应用 | 医疗诊断、案件推理 | 数据挖掘、预测分析 |
需依赖完整的知识库支持子目标验证,若中间环节证据缺失,可能导致推理中断。
通过这种结构化推理方法,可高效解决复杂问题,尤其在目标明确的场景中优势显著。如需进一步了解应用实例,可参考、3、6的案例分析。
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