自己認識的マルチエージェントシステムとしての構造的知識の形式化とその推論の効率化

本研究では,知識をモジュール化し,各モジュールを知的行為主体であるエージェントと見なし,エージェント間でメタ知識の通信が行われるようなマルチエージェント型知識システムの形式化に関する基礎的な研究を行った.そのために,マルチエージェント自己認識論理(MAEL)を形式化し,その諸性質を解明した.また,これに基づき,階層や時間順序を持つ構造的知識の表現と利用に関する手法を与えた.具体的には,MAELの意味論を明らかにし,健全かつ完全な定理集合の特徴付けを与えた.さらに,Jiangが示したマルチエージェント自己認識論理とMAELの間にある関係を明らかにした.また,MAELに基づく知識表現については,特に,階層的知識における属性継承,および時間的知識における状態継続や因果関係,さらに時間の流れに対して逆向きの推論といった非単調推論の形式化を明らかにした.これにより,従来の知識表現において問題点とされていた多重拡張問題や時間射影問題を避けることが可能であることを示した.一方,タブロ-法に基づくMAELの決定手続きに導出原理を導入する方法の完全性を示すとともに,手続きの一層の効率改善と任意の知識を表すメタ変数の導入を図った.さらに,Prologのメタプログラミング手法を用いて計算機上への実現を行い,メタ変数の展開手法についても明らかにした.さらに,TMSを用いた推論を利用するための問題点を明らかにした.一方,MAEL論理式を通常の命題論理式に変換し,通常の導出原理によって推論を行う方法を明らかにした.これらの方法の効率比較については,さらに検討が必要である.本研究の成果から,マルチエージェント系として構造的知識を捉える手法は,知識表現法として優れた形式性を有していると考えられる.

本研究では,知識をモジュール化し,各モジュールを知的行為主体であるエージェントと見なし,エージェント間でメタ知識の通信が行われるようなマルチエージェント型知識システムの形式化に関する基礎的な研究を行った.そのために,マルチエージェント自己認識論理(MAEL)を形式化し,その諸性質を解明した.また,これに基づき,階層や時間順序を持つ構造的知識の表現と利用に関する手法を与えた.具体的には,MAELの意味論を明らかにし,健全かつ完全な定理集合の特徴付けを与えた.さらに,Jiangが示したマルチエージェント自己認識論理とMAELの間にある関係を明らかにした.また,MAELに基づく知識表現については,特に,階層的知識における属性継承,および時間的知識における状態継続や因果関係,さらに時間の流れに対して逆向きの推論といった非単調推論の形式化を明らかにした.これにより,従来の知識表現において問題点とされていた多重拡張問題や時間射影問題を避けることが可能であることを示した.一方,タブロ-法に基づくMAELの決定手続きに導出原理を導入する方法の完全性を示すとともに,手続きの一層の効率改善と任意の知識を表すメタ変数の導入を図った.さらに,Prologのメタプログラミング手法を用いて計算機上への実現を行い,メタ変数の展開手法についても明らかにした.さらに,TMSを用いた推論を利用するための問題点を明らかにした.一方,MAEL論理式を通常の命題論理式に変換し,通常の導出原理によって推論を行う方法を明らかにした.これらの方法の効率比較については,さらに検討が必要である.本研究の成果から,マルチエージェント系として構造的知識を捉える手法は,知識表現法として優れた形式性を有していると考えられる.