第3世代ESシェル(ARES)における高次推論
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概要
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エキスパートシステム(ES)構築が因難な一つの理由として、知識獲得ボトルネックが上げられる。ARESでは、その支援の一つとしてタスクを特化することによって、知識獲得機構をサポートしている。従来型のESは専門家の断片的な経験知識を獲得し利用するものであった。一方、そのような知識を利用する代わりに、過去の事例を利用する方法、原理、原則を利用する方法などがある。前者を事例ベース推論(CRB^1)、後者をモデルベース推論(MBR^2)と云う。我々は、これら推論方式を従来の経験知識を利用した演繹推論である知識ベース推論(KBR^3)と区別するため高次推論と呼ぶことにする。ARESではCBR、MBRを利用したESを簡単に構築できる環境を高次推論シェルとして提供している。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1993-03-01
著者
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田中 利一
(株)東芝研究開発センターシステム技術ラボラトリ
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田中 利一
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
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田中 利一
(株)東芝 研究開発センター システム・ソフトウェア生産技術研究所
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末田 直道
株式会社 東芝
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末田 直道
(株)東芝研究開発センターシステム・ソフトウェア生産技術研究所
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田中 利一
株式会社 東芝 研究開発センター
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岩政 幹人
株式会社 東芝 研究開発センター
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