Backward Chaining ist das Gegenteil von Forward Chaining und beschreibt eine Methode der Symbolischen KI. Anstatt von den bekannten Fakten auf ein Ziel zu schließen, wird von einembestimmten Ziel (oder Hypothese) ausgegangen.

Das System sucht dann nach Regeln um die Fakten/Daten zu bestätigen. Dieser Ansatz wird oft verwendet, wenn das Ziel klar definiert ist und das System versucht, dieses Ziel zu erreichen. Der Backward-Chaining-Prozess lässt sich wie folgend darstellen.

1. Ausgangspunkt ist ein definiertes Ziel bzw. eine Hypothese.
2. Das System sucht nach Regeln, deren „dann“-Aktion mit dem Ziel übereinstimmt.
3. Das System prüft, ob für jede passende Regel die „wenn“-Bedingungen erfüllt sind.
4. Sind die Bedingungen nicht erfüllt, sucht das System nach weiteren „wenn“-Bedingungen, um die Regel zu erfüllen.
5. Die Schritte 1-4 werden wiederholt, bis das Ziel bzw. die Hypothese bestätigt oder abgelehnt werden kann.

Backward Chaining eignet sich bspw. zur mathematische Beweisführungen.

• A Logical Characterization of Forward and Backward Chaining in the Inverse Method (2008)

  Kaustuv Chaudhuri, Frank Pfenning, Greg Price Journal of Automated Reasoning 40/2-3 p133-177

  Springer Science and Business Media LLC DOI:10.1007/s10817-007-9091-0
• Forward and Backward Chaining, and Whole Task Methods (1981)

  Richard T. Walls, Thomas Zane, William D. Ellis Behavior Modification 5/1 p61-74

  SAGE Publications DOI:10.1177/014544558151005