述語論理知識ベースに適用できる高速仮説推論システム
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概要
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不完全な知識を取り扱うことにより高次人工知能機能を実現する仮説推論は、次世代知識ベースシステムを構築する上で重要な技術であるが、そのシステムは推論速度が遅いことが最大の問題点となっている。推論速度を向上する手段として、推論がガイドする役割を果たすヒューリスティックな知識の利用も考えられる。しかし、ヒューリスティックな知識はそれを獲得すること自体が困難である。ここでは宣言的知識表現下で仮説推論を高速化する方法を考える。仮説推論システムにおいて、推論自体を高速化する方法として、我々は後向き推論とコンパイル法による推論パスネットワークの生成と並列前向き推論による方法、ATMSのlattice構造を利用して並列に解を求める方法を考案、開発してきた。いずれも仮説間の矛盾によって生じるバックトラックを回避することによって推論の効率化が達成されている。しかし、これらの方法は命題論理の知識ベースの範囲にしか適用できない。今回は変数を含む述語論理にも適用できる高速化手法について検討した。以下にその高速化システムKICK-HOPE(Knowledge-Base Handling lncomplete Knowledge-by Holding Parallel Solution on Environment Lattice)について報告する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1990-09-04
著者
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