不完全知識下での法的推論機構の解明

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本研究は法律エキスパートシステムの実現には、条文の欠けている知識を補完していく推論機構が必要であることから出発している。不完全知識を補完する推論には、アブダクション、仮説推論、事例ベース推論、状況推論、帰納推論、類推、およびファジィ推論等がある。これら各種不完全知識に基づく推論を統一的に説明するモデルとして、我々はKowalski教授グループのアブダクティブ論理プログラミングに注目した。今年度は、法律エキスパートシステムの法的発見機構と法的正当化機構を統合するプログラミング言語として、Kowalski教授グループの意味論研究を踏まえ、アグダクティブ論理プログラミング言語のメタインタプリタを試作した。アブダクティブ論理プログラミングは後ろ向き推論でアブダクション、すなわち仮説の生成を行い、前向き推論でその仮説が統合性制約を満足することを確認することで、その仮説の正当化を行う。本言語はS-4/2上のSictus Prologでインプリメントされている。本言語の有効性を確認するため、失敗としての否定、非単調推論の各種動作確認とYale Shooting問題の解決やフレーム公理の意味付けとの関連を明らかにした。現在、アブダクティブ論理プログラミングのPrologへのプログラム変換を行い、本言語の効率的なインプリメントを検討中である。また統一売買法から採られた各種例題の解法を検討する過程で、その法的発見・法的正当化機構向けの拡張を検討中である。