説明づけにガイドされた帰納的知識獲得システム : KAISER : 変圧器異常診断への適用
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概要
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知識ベースを帰納的あるいは演鐸的学習により計算機自身に自動生成させようとする方法は、知識ベースシステムの構築の際に避けて通れない障害とされる知識獲得の問題に対処するうえで、最も効果的で魅力的な考え方の1つであろう。しかし、現実的な問題に適用しようとすると、十分な質と量の例題が得られない、生成される知識が専門家の目、すなわち、理論的観点から見て理解・納得できるものになっていない場合も多く、信頼性を求められる問題に適用することに抵抗があるなどの問題が存在し、知識の完全な自動生成は事実上不可能であると言わざるを得ない。ところが一方で、筆者らが帰納的学習システムの構築と評価を通して得た経験によると、人間の専門家は、不完全な学習結果や学習過程を見ることにより、忘れていた例題や学習結果が不完全であると思うに至らせた領域知識を比較的容易に思い起こすことができることが明らかになった。これはすなわち、学習はそれ自体が知識生成の手段として有効であるのみならず、専門家に新しい例題や領域知識を思い起こさせるための手段としても有効であることを示している。本稿では帰納的学習を知識獲得に必要なネタを提供する問題解決機構と捉え、これに基づく知識獲得支援システムKAISER(Knowledge Acquisition Inductive System promoted by Explanatory Reasoning)の概要について述べるとともに、このシステムを油入変圧器の診断に適用する例について検討を加える。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1991-02-25
著者
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