非公理的論理と潜在空間表象に基づく創造的記号処理モデル

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本研究の目的は，アリストテレスの項論理を拡張した非公理的論理という枠組みの上で，アナロジーやアブダクションといった推論能力を基盤とした人間の認知的・創造的な記号処理モデルを構築することである．ベクトル意味表現による意味的関連性モデルと訓練可能な推論制御アルゴリズムを与えることで，非公理的論理に基づく有用な推論システムを実現することを狙う．前年度までに，項表示言語として形式化した独自の構文論の上で，非公理的項論理（Non-Axiomatic Term Logic）として，本研究の着想点である非公理的論理（Non-Axiomatic Logic）を大きく発展させた．本年度はまず，前年度までの理論的研究成果の論文化を第一に進め，人工知能学会論文誌に論文を採録されるに至ったことが大きな成果である．非公理的論理では数学的考察に基づいて先見的に与えられた意味論をベースにタスク非依存のアルゴリズムとして推論エンジンが先験的に与えられていたが， 非公理的項論理では意味論部分をタスク依存性のある暗黙知として機械学習によって獲得する必要があると共に，その獲得された意味論に基づき推論を行う推論エンジンも学習する必要である．本年度は，前述の論文執筆・査読対応と並行して，簡単な記号推論課題を用いたデータセットを人工的に作成し，深層学習を用いて，項表示言語の意味論であるベクトル意味表現と，それに基づく推論エンジンの実証を進めた．しかしながら，期待した性能を確認できるまでには至らなかった．