設計と診断を融合したシェルの構成 : 基本構想

概要

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現在、従来の診断型ES(エキスパートシステム)の欠点を克服するために、「知的な人間の専門家」の挙動をシミュレートすることを目的とした「深い知識」に基づくESの開発に関心が集まってきた。深い知識をESに導入する利点は、以下の通りである。システム構築時には予期していなかった状況にも対処可能となり性能が向上する。新しい状況に対処した時に用いた知識をルールの形式にまとめ上げ、浅い知識ベースに格納する行為は、経験を通して知識ベースを拡張していくという学習機能を実現する上で要素技術となる。ルールの正当性の提示が可能となり、初心者にも理解できる優れた説明機能が実現できる。対象領域に関するシステムの理解が人間の理解に近く、認知科学的に見て優れたシステムの構築が可能になる。しかしながら、深い知識に基づくESには利点ばかりではなく、以下の幾つかの疑問が投げかけられている。(1)技術が確立されるのか?(2)診断以外に有効なタスクが存在するのか?(3)浅い知識ベース(経験則)を完全にする負担より、深い知識ベースを構築する負担の方が本当に小さいのか?本稿では、深い知識および深い推論を浅い知識と浅い推論に対比させて分析することにより、これらの疑問に答えるとともに、設計と診断を融合したメカ専用のシェルを提案する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1986-10-01

設計と診断を融合したシェルの構成 : 基本構想

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