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的信息。
3.新增加的该动物是有蹄类动物的信息，再加上动物有黑色条纹的事实，则会触发规则9，工作存储器里会增加“该动物是斑马”
的信息。
4.到了这一步，没有进一步的规则可以触发了。
这样，我们就可以从动物的信息和规则中获得三项新的知识。
对于反向推理，我们从一些想假设的结论（目标）开始，再使用规则来回溯到更小的知识项。
让我们看看，如果用户向系统呈现的目标是确定动物是否有蹄类动物，而没有给出任何信息，系统将如何工作：
1.推理机试图寻找一个“该动物是有蹄类”
的规则，在本例中，它找到了规则6。
2.推理机没有足够的信息来触发规则6，因为它不知道前提（“动物是哺乳动物，动物有蹄”
）是否正确。
因此，它给自己设立了一个目标，确认前提陈述是否属实。
从技术上讲，“该动物是哺乳动物”
和“该动物有蹄”
成为子目标。
3.首先来看“该动物是哺乳动物”
这个子目标，在本例中，能够寻找到规则1和规则2。
这就告诉推理机，这个目标可以通过两种方式达成：要么发现动物有毛发（规则1），要么发现动物产奶（规则2）。
因此，推理机取其中的第一个（“动物有毛发”
）并将其作为子目标。
4.推理机查找以“该动物有毛发”
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