Łańcuchy wsteczne to system logiki używany przez systemy sztucznej inteligencji. Został zaprojektowany, aby rozwiązać problem, pracując wstecz od celu końcowego przez szereg reguł. Takie podejście może być stosowane przez wiele różnych systemów, od programów rozwiązujących partie szachów po algorytmy używane do identyfikacji nieznanych obiektów. Podstawa wymaga solidnego programowania z zestawem logicznych i użytecznych reguł indukcyjnych, których system może użyć do dokładnego przejścia przez szereg opcji w celu uzyskania rozwiązania.
W tej metodzie system otrzymuje zestaw reguł przez programistę, który przedstawia mu produkt końcowy lub cel. System działa wstecz przez reguły, aby określić, w jaki sposób można osiągnąć cel końcowy. Na przykład w przypadku indukcji wstecznej używanej przez programy rozwiązujące partie szachów komputer może zająć pozycję bierek i przejść przez serię stwierdzeń jeśli-to, aby określić prawdopodobny przebieg ruchów w grze. Komputer może również użyć łańcucha wstecznego, aby zbadać inne możliwe rozwiązania i gałęzie, które mogły wystąpić podczas gry, aby zmienić wynik.
Systemy korzystające z łańcuchów wstecznych mogą mieć reguły o różnej złożoności, w zależności od rodzaju pracy, którą muszą wykonać. Na przykład system zdolny do identyfikacji kwiatów może wymagać dużego zestawu opcji rozgałęzień, aby dokładnie wskazać gatunek, na który patrzy. Może zacząć się od serii stwierdzeń związanych z kolorem, przejść przez rodzaje kwiatów, liczbę płatków, liście i inne cechy oraz określić tożsamość danego kwiatu, odpowiadając na pytania na każdym etapie, aby określić ostateczną odpowiedź. Błędy w tym procesie mogą prowadzić do błędów identyfikacyjnych.
Ten system rozumowania odwołuje się do prostej logiki. System bada fakt, określa, czy pasuje on do danego produktu, i stamtąd robi kolejny krok. Jeśli fakt nie jest zgodny z dostępnymi informacjami, jest niepoprawny, a logika łańcucha wstecznego może odrzucić ten fakt i inne, które mogą się od niego oddzielić. Fakty, które pasują, pozwalają programowi pracować z logiką i badać fakty dotyczące rozgałęzień, aby zobaczyć, które pasują najlepiej. Może to działać dobrze w przypadku różnych zadań.
Sztuczna inteligencja nie jest jedynym podmiotem, który może korzystać z łańcuchów wstecznych. Naukowcy pracujący z naczelnymi zauważają, że niektóre gatunki wydają się wykorzystywać tę logiczną metodę do rozwiązywania problemów. To ilustruje zdolność rozumienia problemów i rozwijania systemu ich rozwiązywania.