常識機能を実現するための不完全性を含む知識構造と操作メカニズムの研究

研究知识结构和运行机制，包括不完善之处，以实现常识功能

基本信息

批准号：
01633505
负责人：
石塚満
金额：
$ 1.66万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1989
资助国家：
日本
起止时间：
1989 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-01633505/
关键词：
知識ベ-ス人工知能仮説推論高速推論論理

项目摘要

知識の対応の幅の狭さ、知識獲得のボトルネックといった現状の知識ベ-スの問題を克服する次世代知識べ-スへ向けて、不完全な知識の操作を鍵となる技術と認識し、論理に基づく仮説推論に関する研究を進めた。非単調論理の一種であるこの仮説推論システムは、昨年度までの研究で実証したように、診断や設計といった実用的問題に適用できる非常に有用な枠組みであるが、推論速度が遅いことが大きな問題である。そこで、この推論の高速化手法の研究を重点課題として研究を行った。この推論の高速化を図るため、まず数理計画法(simplex法)を適用した推論手法について検討した。数理計画法では不等式で表わした制約(論理の公理に相当)をまとめて大局的に操作するため、与えられたゴ-ルを証明するのに必要な仮説のみを抽出して操作する機能に欠けるため、結果的には高速化は達成されなかった。しかし、この検討を通じてモデル論的視点からの仮説推論の構造を明らかにできた。この検討結果に基づき、第1フェ-ズでゴ-ルの証明に関与する可能性のある仮説の絞り込みと仮説合成のパスを設定する後向き推論を行い、第2フェ-ズでゴ-ルの証明に必要な無矛盾な仮説集合の合成をバックトラックなしの前向きの推論で行うBPFH(Backward Path generation and Foward Hypothesis Synthesis)法と名付けた高速仮説推論法を開発した。非単調推論システムでは無矛盾性制約により後に否定される可能性のある知識(defeasible knowledge)の使用に起因する推論時でのバックトラックの発生が推論速度低下の最も大きな要因であるが、開発したBPFH法はこのバックトラックの回避により高速化を達成している。BPFH法にパスのネットワ-ク状へのコンパイルも加えた高速仮説推論システムを作成し、単純なPrologによる実装と比較して1,000倍以上の推論速度が達成されることを実証した。

迈向下一代知识基础，以克服当前的知识基础，例如知识范围范围的知识范围和知识获取的瓶颈，我们认识到将不完整的知识操纵为关键技术，并基于逻辑进行了假设推理的研究。这种假设的推理系统是一种非单调逻辑，是一个非常有用的框架，可以应用于诸如诊断和设计等实践问题，直到去年为止在研究中证明，但缓慢的推理速度是一个主要问题。因此，我们对加快这种推论的方法作为我们的重点进行了研究。为了加快这种推论，我们首先使用单纯形方法检查了推理方法。在数学编程中，通过广泛的角度操纵以不平等表示（对应于逻辑的公理）表达的约束，因此缺乏仅提取和操纵证明给定高尔夫所需的假设的能力，因此最终无法实现加速。但是，通过这项研究，从模型理论的角度阐明了假设推理的结构。基于这项研究，我们开发了一种称为BPFH的快速假设推理（向后途径生成和前进假说合成）方法，其中在第一阶段进行了可能与高尔夫球进行的假设的路径进行，并且在第二阶段中，我们合成了与前向质地无需进行回调所必需的一系列一致的假设集合。在非单调的推理系统中，由于使用不良知识而导致的推理期间的回溯性发生，以后可能会因一致的约束而否定推理速度的最大因素是推理速度较慢的最大因素，但是开发的BPFH方法可以通过避免这种返回零件来达到更快的速度。我们创建了一个高速假设推理系统，其中包括使用BPFH方法将路径编译到网络中，并证明与简单的序言实现相比，可以实现超过1000次的推理速度。