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

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人間-機械間の円滑なコミュニケーションを達成するためには、相方での共通の知識、更には相方でのより広い範囲の常識の存在が不可欠になる。我々は、完全な知識(常に真である知識)に加えて、不完全な知識を含めて知識ベースを構成し、これを操作する高次推論により高次人工知能機能の実現を図ることが実用性を踏まえた上でも次世代知識ベースの基幹技術であると認識しており、常識機能の実現をこの線上に位置づけている。各種ある不完全な知識環境下での推論に関連する人工知能技術のうち、我々は将来の発展性、並びに実用性の点から論理に基づく仮説推論を出発点にしている。この枠組みに基づき、次の研究を行い成果を得た。1.仮説知識を含む知識べースで矛盾、冗長性を管理、調整する機構を開発した。2.論理に基づく仮説推論の基本的推論は Generate ＆ test であるが、これでは実用的に十分な速度が得られない。仮説の重み利用による優先的探索法、設計問題における制約式の緩和による探索法の高速化技術を開発と実装、数理計画法の適用による高速化の基礎検討を行った。同時に仮説推論を Horn 節論理で実現するときの Nagation as Failure の実現法を明らかにした。3.仮説推論が設計問題にも有効であることを、機能回路ブロック設計システムに適用し、具体的に示した。具体的な形で示したのは世界的にみても初めてである。4.仮説推論を拡張することにより常識機能の基礎となる類推について研究を進めた。今後、類推等の高次人工知能機能を順次加え、更に高速推論技術を進めることにより、発展させたい。