JPH01161536A - 人工知能システムの推論実行方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は人工知能システムにおける推論実行中のルール
競合解消処理手段を改良した人工知能システムの推論実
行方式に関する。

（従来の技術） 近年、電子計算機を用いて推論対象物の時々刻々変化す
る動作状態に応じて適切な判断を下しながら最適な情報
を推論対象物に与えて制御する傾向が高まりつつあり、
それに伴ちて人工知能（以下、ＡＩと指称する）システ
ムの開発が急ピッチで進められている。このＡＩシステ
ムは、予め知識専門家が推論対象物の状態変化を想定し
その状態変化に対処する処理ルールを作成し、前記推論
対象物の状態変化に応じて知識専門家のルールに基づい
て推論を実行しながら推論対象物を動作制御するシステ
ムである。ここで、ＡＩシステムの推論実行とは、専門
家の知識であるルールと現在の推論対象物の状態を比較
し、現在の状態に適合するルールが複数あるときにはそ
れらのルールの中から有力な１つを選び出す、いわゆる
ルールの競合解消処理を行った後、その１つのルールに
ついて実行する一連の処理の流れを意味するものであり
、具体的には第４図に示すようにルール化された知能の
中から現在の状態に適合するルールが有るか否かを判断
するパターンマツチング処理手段１、このパターンマツ
チング処理手段１によって選び出されたルールを集める
コンフリクトセット処理手段２、このコンフリクトセッ
ト処理手段２で選び出されたルールの中から優先度にし
たがって１、つのルールを選び出すルール競合解消処理
手段３およびこのルール競合解消処理手段３で選び出し
た１つのルールの実行を行うルール実行手段４等からな
っている。

ところで、従来、ルール競合解消処理手段３においては
、前述したように全ルールに優先度を付し、その優先度
にしたがって１番優先度の高いルールを決定する推論実
行方式を利用されている。

このことは例えばコンフリクトセット処理手段２におい
て５つのルールを集めた場合、ルール競合解消処理手段
３の段階ではそれら５つのルール全部について優先度の
比較を行う必要がある。

（発明が解決しようとする問題点） 従って、以上のようなルール競合解消処理手段を用いた
場合、推論対象物が益々複雑、高度化してくると、それ
に伴って前記コンフリクトセット処理手段３において集
合すべきルール数が増加し、これらすべてのルールにつ
いて優先度の比較を行うことは時間的なロスが大きく、
ひいては１つのルールを選択しその推論実行結果を迅速
に推論対象物に反映できない問題がある。

本発明は上記問題点を解決するためになされたもので、
ルール競合解消処理の処理時間を短縮し、推論対象物に
推論実行結果を迅速に反映させて安定な制御を確保する
ＡＩシステムの推論実行方式を提供することを目的とす
る。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段および作用）本発明によ
るＡＩシステムの推論実行方式においては、推論対象物
の現在の動作状態に応じてコンフリクトセット処理手段
で複数のルールを集合させたとき、その複数のルールに
ついてそれぞれ分担管理する複数のモジュールの優先度
にしたがって特定のモジュールを選択し、かつ、この特
定のモジュールの中の前記分担管理する。各ルールにつ
いて相対的に付加されたルール優先度を比較しながら１
つのルールを選択することにより、少ない比較回数でも
って推論対象物の現在の動作状態に応じた１つのルール
を確実に選択できる。

（実施例） 以下、本発明装置の一実施例について図面を参照して説
明する。第１図はＡＩシステムの構成を示すブロック図
である。同図において１１は状態変化を伴う各種プラン
トあるいは各種設備機器等の推論対象物である。１２は
専門家が推論対象物１１の状態変化ごとに如何なる処置
を講じるかの知識について優先度付きモジュール化およ
びこのモジュールの分担管理する優先度付きルールを人
力するルールベース入力手段であり、このルールベース
入力手段１２から入力されたルールはルールベース記憶
手段１３に記憶さ−れる。従って、このルールベース記
憶手段１３には優先度付きモジュールにそれぞれ分担管
理される優先度付きルールが記憶されている。

２０は推論対象物１１の状態変化に応じてルールベース
記憶手段１３から適正な１つのルールを選び出して推論
を実行しその推論結果を推論対象物１１に反映する推論
実行手段である。この推論実行手段２０は、ルールベー
ス記憶手段１３に記憶されているルールの中から推論対
象物１１の現在の状態変化に適合するルールが有るか否
かを判断するパターンマツチング処理手段２１およびこ
のパターンマツチング処理手段２１によって現在の状態
変化に適合するルールが複数ある場合にそれらのルール
を集めるコンフリクトセット処理手段２２を有し、さら
にルール競合解消処理手段に相当するものとしてルール
モジュール優先度判断手段２３、ルール優先度判断手段
２４、タイムタグ判断手段２５等を備え、このルール競
合解消処理手段で選定された１つのルールについてルー
ル実行手段２６でそのルールを実行する構成となってい
る。

前記モジュール優先度判断手段２３は、コンフリクトセ
ット処理手段２２で集められたルールについて予め目的
、原囚等別に優先度付きモジュール化されているので、
それらのモジュールのうち優先度の高いモジュールを有
効と判断する機能を持っている。前記ルール優先度判断
手段２４は、ルールモジュール優先度判断手段２３によ
って有効と判断されたモジュール内のルールに相対的に
付加されたルール優先度の比較を行う機能を持っている
。前記タイムタグ判断手段２５は、状態の事象に付加し
たタイムタグから１つのルールを選択するものである。

次に、以上のように構成された装置の動作について第２
図を参照して説明する。先ず、パターンマツチング処理
手段２１では推論対象物１１の状態変化を取込んだ後、
ルールベース記憶手段１３に記憶されているルールの中
から現在の状態変化に適合するルールを見つけ出す（ス
テップ８１）。

しかる後、コンフリクトセット処理手段２２においては
ステップＳ２に示すようにパターンマツチング処理手段
２１により現在の状態変化に適合するルールがあればそ
れらのルールを集める。従って、このコンフリクトセッ
ト処理手段２２は多数のルールを集合することにあり、
かつ、これらルール相互間では例えば次の表に示すよう
に２つのモジュールＡ、Ｂに分けられている。

表・・・集合化されたルール例 そこで、ルールモジュール優先度判断手段２３ではステ
ップＳ３に示す如く集合化されたルールモジュールＡ（
優先度１）、モジュールＢ（優先度２）について何れの
ものが優先度の高いものか否かを判断する。この場合に
は優先度の高いモジュールＢが有効であると判断する。

ここで、有効と判断されたモジュールＢについてルール
優先度判断手段２４ではステップＳ４に示す如くルール
４．ルール５相互間で優先度の比較を行う。このとき、
ルール４では優先度が「１」、ルール５では優先度が「
２」であるので、これら優先度の比較結果ルール５が選
択される。しかる後、タイムタグ判断手段２５ではステ
ップＳ５に示すようにルール優先度判断手段２４でなお
かつ複数のルールがあるとき新しい事象を持つルールを
選択する。そして、１つのルールが選択されたならば、
そのルールについて実行を行い（ステップＳ６）、その
実行後に推論終了か否かを判断しくステップＳ７）、推
論が終了していない場合にはステップＳ１に戻って同様
の処理を行う。

従って、以上のような実施例の構成によれば、パターン
マツチングおよびコンフリクトセット処理によって集め
られたルールの集合についてルールモジュール優先度判
断手段２３で各モジュールのうち優先度の高いモジュー
ルを選択すると共にルール優先度判断手段２４で優先度
の高いモジュールについてその中の各ルール間の優先度
を比較し１つのルールを選択するようにしたので、ルー
ルの比較回数が従来のものよりも大幅に減少でき、それ
だけ推論実行時間が短縮できる。例えば上表に示すよう
にコンフリクトセット処理手段２２で５つのルールが集
められたとすると、これを従来の装置に適用して１つの
ルールを選び出すには４回の比較を行う必要があるが、
本装置ではモジュールの優先度比較が１回とその選択モ
ジュールのルール優先度の比較が１回の計２回の比較で
済み、従来の丁５度半分の比較で推論の実行結果が得ら
れる。

なお、上記実施例ではコンフリクトセット処理後にルー
ルモジュールの優先度判断を行うようにしたが、例えば
第３図に示すようにコンフリクトセット処理手段２２の
後に新たに確信度処理手段を設け、コンフリクトセット
処理手段２２で選ばれた複数のルールのうち確信度が基
準値よりも上位のルールのものを選択し、その中から今
回のモジュール優先度、ルール優先度およびタイムタグ
によって選択する構成であってもよ、い。その他、本発
明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施でき
る。

［発明の効果］ 以上詳記したように本発明によれば、クンフリクト処理
後の各ルールについてルールモジュールの優先度にした
がって選択するようにしたので、従来装置と比較してル
ール競合解消処理の処理時間を大幅に短縮でき、迅速に
推論実行結果を推論対象物に反映させて安定な動作制御
を確保できるＡＩシステムの推論実行方式を提供できる
。

４、発明の詳細な説明 第１図および第２図は本発明に係わるＡＩシステムの推
論実行方式の一実施例を説明するために示したもので、
第１図はＡＩシステムの構成を示すブロック図、第２図
は推論実行方式の動作流れ図、第３図は本発明装置の他
の例の構成を示すブロック図、第４図は従来の推論実行
方式を説明するブロック図である。

１１・・・推論対象物、１３・・・ルールベース記憶手
段、２０・・・推論実行手段、２１・・・パターンマツ
チング処理手段、２２・・・コンフリクトセット処理手
段、２３・・・ルールモジュール優先度判断手段、２４
・・・ルール優先度判断手段、′２５・・・タイムタグ
判断手段、２６・・・ルール実行手段。

出願人代理人　　弁理士　鈴江武彦 第２０ 第３０ 第４　ロ

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 予め定められたルールの中から推論対象物の現在状態に
   適合する複数のルールを選択したとき、ルール競合解消
   処理手段を用いて１つのルールを選択し推論を実行する
   人工知能システムの推論実行方式において、 前記ルール競合解消処理手段は、前記複数のルールをそ
   れぞれ分担管理する複数のモジュールについてモジュー
   ル優先度にしたがって特定のモジュールを選択し、かつ
   、この特定のモジュールの中の前記分担管理する各ルー
   ルについて付加されたルール優先度を比較しながら１つ
   のルールを選択することを特徴とする人工知能システム
   の推論実行方式。