量的な判断常識を備えた人工知能 : 事例に基づく知識修正手法

概要

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我々は人間のように柔軟な判断や処理を行なうことができるシステムの実現を目指して、人間の持つ常識的な知識や判断能力をコンピュータに持たす試みの第1歩として、「量的な判断常識を備えた人工知能」の研究を行なっている。人間が持つ知識の一つとして物の概念に関する知識がある。「量的な判断常識を備えた人工知能」では、この物の概念を量的な判断対象を表す概念として対象概念と呼ぶ。概念の定義の仕方には様々なものがあるが、我々は対象概念を各種の属性で定義することを考えており、その属性の一つとして量の尺度に関する属性(量属性)を取り扱っている。対象概念と量属性の組合せは膨大な数となるので、人手で全ての対象概念について関連する量属性を記述するには多大な作業を要する。そこでコンピュータを利用して機械的に、対象概念と量属性の間の関係の有無に関する知識(対量関係知識)を獲得する方法を検討している。本稿では、人手によって作成された事例を入力し、入力事例に適合するように対量関係知識を自動的に修正する手法について述べる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1995-03-15