JPH01251237A - 推論システム - 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】 ［発明の目的コ （産業上の利用分野） 本発明は、エキスパートシステム等の推論エンジンを備
えた推論システムに関する。

（従来の技術） 近年、専門家の知識を集約し、それを知識ベース化し専
門家と同等の働きをさせようとする、いわゆるエキスパ
ートシステムの開発が盛んに行われ始めており、一部に
は実用に供するシステムも現れてきている。

このようなエキスパートシステムは、断片的な知識が格
納された知識ベースと、それを解釈し断片的な知識をつ
なぎ合せ結論を導出する推論エンジンとから成っている
。

このため、知識を変更すると簡単に違った動作を実現す
ることができ、システムの拡張を容易にできるという特
徴を持っている反面、動作記述が手続き的に書かれてい
ないため、その動作のフォローがしにくいという欠点が
ある。

それゆえ、エキスパートシステム開発時におけるデバッ
グの際、知識の変更に対するシステムへの影響を知る手
段、あるいは誤動作の原因となっている知識の検索を行
う手段が必要とされている。

例えば推論の説明機能はこのような要求の一部を満すも
のとして知られている。これは、推論過程をトレースし
、どのような知識がどのような順番で適用されてきたか
を知らせるものである。

しかしながら、このようなシステム開発のデバッグ時に
は、例えば知識の質の向上を図るため、推論途中のある
状態からいくつか前の状態に戻って知識を少し変更し再
度実行することが必要とされるため、上述した推論の説
明機能では対応できない。

（発明が解決しようとする課題） このようにエキスパートシステムの開発を行う分野では
、デバッグの際、推論途中のある状態からいくつか前の
状態に戻って知識を少し変更し再度実行することができ
る機能の開発が望まれている。

そこで、本発明の目的は、所望とする推論状態まで状態
を戻しそこから再実行できる機能を有する推論システム
を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明は、断片的な知識を推論し、これら推論された知
識をつなぎ合せることにより所定の結論を導出する推論
エンジンを有するシステムにあって、知識の変更から生
じるシステム各部の知識の変更履歴を記憶するとともに
、任意の推論状態で知識の変更が生じたときこの知識変
更に伴いシステム各部の知識を変更するものである。

（作　用） 本発明では、知識の変更から生じるシステム各部の知識
の変更履歴を確認することで、所望とする推論状態まで
状態を戻すことが容易に行える。

また、任意の推論状態で知識の変更が生じたときこの知
識変更に伴いシステム各部の知識を変更しているので、
そこから再実行できる。

（実施例） 以下に本発明の一実施例に示すが、それに先立ちエキス
パートシステムに関する基本的原理を説明する。

エキスパートシステムは、断片的な知識が格納された知
識ベースと、それを解釈し断片的な知識をつなぎ合せ結
論を導出する推論エンジンとから成っている。

知識ベースにおける知識はルールと事実とからなり、事
実はワーキングメモリに格納され、ルールは例えば第１
図に示すようにネットワーク状にコンパイルされている
。ルールの記述は第２図に示すように「もし条件１〜条
件ｎが成立するならば、行動１〜行動ｍを行え！」の形
式をとる。

推論エンジンにおける推論は第３図に示すように認知−
行動サイクルをとる。同図において、パターンマツチと
はルールの条件部とワーキングメモリの内容とが一致す
るルールを捜すことであり、競合解消とは同時に成立つ
ルールに対しどのルールから適用するかを決めることで
あり、行動とは選ばれたルールの行動部を実行すること
である。

そして、行動することによってワーキングメモリの内容
が変化し、再びパターンマツチがおこる。

このような繰返しにより競合解消するルールが無くなっ
たとき推論を終了する。なお、推論の途中停止はルール
の実行回数または指定ルールが起動されたときに起こる
。

さて、以下に示す実施例は本発明をルールネットワーク
を用いたエキスパートシステムに適用させたもの であり、第１図はこの実施例に係るコンパイルされたル
ールの構造を示す図である。

同図において、１はルールネットワーク（Ｒｅｔｅネッ
ト）、２は各ルールの１つの条件の要素の比較ノード、
３はあるルール内の異なる２つの条件要素が結合される
結合ノード、４は最終的に帰着するルール名であるター
ミナルノードである。

また、５は結合ノード３に溜められるトークン（ワーキ
ングメモリの変更情報）の格納場所を表すトークンポイ
ンタテーブルを指し示すノードスタックテーブルであり
、結合ノード３にはトークンが左側からきて溜る場合と
右側からくて溜る場合との２ケースがあるため、このノ
ードスタックテーブル５は両方に対応するポインタエリ
アを持っている。

６はノードスタックテーブル５から指し示された位置に
対応ｒるテーブル情報がトークンスタックブールの該当
エリアを指しているトークンポインタテーブルである。

なお、このトークンポインタテーブル６は結合ノード３
に複数のトークンが溜ることから、それらの情報へのリ
ンク情報も格納されている。

７はトークンポインタテーブルから指し示された位置に
対応するテーブル情報が結合ノード３で結合されたトー
クン群を示すワーキングメモリの各要素を指しているト
ークンスタックテーブル、８はルールの行動部によって
、作成、修正、削除される要素単位が格納されているワ
ーキングメモリである。

ここで、操作された要素単位はトークンとしてルールネ
ットワーク１に流される。

９はこのようにルールネットワーク１で流されたトーク
ンがターミナルノード４まで行きついた所のルール名が
登録される競合ルールエリアであり、この競合ルールエ
リア９にルール名が登録される順番は競合解消戦略に従
って優先度の高い順に並べ直され登録される。１０は各
エリアの変更履歴を管理する変更管理テーブルであり、
前の状態への復旧に利用される。

次に、このシステムの動作を説明する。

ワーキングメモリ８に変更が生じると、トークンが発生
する。このトークンはルールネットワーク１に流され、
このルールネットワーク１内の該当する複数のネット系
列に流れ込んでいく。

そして、あるネット系列における比較ノード２でテスト
に失敗したときは、流れて来たトークンは該ネット系列
からなくなる。

一方、比較ノード２でのテストが全て成功したときには
、トークンは結合ノード２に流され、該当するノードス
タックテーブル５の該当方向すなわち左側から流れて来
たときには左側、右側から流れてきたときには右側のポ
インタが指し示すトークンポインタテーブル６の追加／
削除処理が行われる。同時に、このときの変更情報は変
更管理テーブル１０に登録される。

この変更管理テーブル１０は登録情報として、第４図に
示すように、認知−行動サイクル番号、変更テーブル番
号、変更インデックス、変更タイプ（追加／修正／削除
）、トリガールール名、変更前情報を格納する。

ところで、推論時のパターンマツチ処理が進むとトーク
ンスタックテーブル７の状態も変化するので、その変更
情報も変更管理テーブル１０に格納する。

また、競合ルールエリア９には、トークンが各ネット系
列に流れ最終的にターミナルノード４に辿り着いたルー
ルが登録され、競合解消処理にてこのルールが選ばれ競
合ルールエリア９から削除される。この情報も変更管理
テーブル１０に格納される。

ワーキングメモリ８は上述した競合解消処理にて選ばれ
たルールの行動部で指定された処理により変化し、その
変化情報もまた変化管理テーブル１０に格納される。

さて、推論のデバッグは、ある状態で推論を止め、変化
管理テーブル１０に格納された情報に基づき推論状態を
検査することにより行われる。

この実施例では、その際に、いくつか前の状態にあるル
ールが起動されたことが間違った状態を作り出した原因
であると判明したとき、その状態の前まで戻し間違った
ルールを修正し再度実行し、予定通りの推論が行えたか
どうかを確認することができる。これは、間違った状態
を作り出した状態でのルールの修正情報を変化管理テー
ブル１０より後入先出し、トークンポインタテーブル６
、トークンスタックテーブル７、競合ルールエリア９お
よびワーキングメモリ８の状態を更新していくからであ
る。

なお、変化管理テーブル１０では取出した情報は削除し
ている。これにより、任意の推論状態まで、トークンポ
インタテーブル６、トークンスタックテーブル７、競合
ルールエリア９およびワーキングメモリ８の情報を変化
管理テーブル１０の情報と整合性を保ちつつ復旧するこ
とができる。

この実施例では、上述したように、いくつか前の状態に
あるルールが起動されたことが間違った状態を作り出し
た原因であると判明したとき、その状態の前まで戻し間
違ったルールを修正し再度実行し、予定通りの推論が行
えたかどうかを確認することができるので、知識検証が
非常に行い易くなる。

なお、このような実施例において、各テーブルでは変更
の差分をとり、その差分情報を管理すれば、メモリの省
スペース化を図ることができ、また実行効率を向上させ
ることもできる。

また、推論が非常に深くなって変更データが多くなり、
変更管理テーブルの記憶容量を越えるようなときは、古
い情報を２次記憶媒体にスワップしておく方式をとって
もよい。

さらにまた、より処理の高速性が要求される場合は、変
更管理テーブル情報をアドレス管理１２ダイレクトに変
更メモリ情報を格納する方式をとればよい。またバーチ
ャルメモリのときは、各テーブルのベースアドレスを記
憶し、格納アドレスをリロケータブルナなものにすれば
よい。

また、テーブルを使用効率よく管理しているときは、変
更管理テーブル情報として各テーブルのスペース管理情
報もその対象とすればよい。

［発明の効果コ 以上説明したように本発明によれば、知識の変更から生
じるシステム各部の知識の変更履歴を記憶するとともに
、任意の推論状態で知識の変更が生じたときこの知識変
更に伴いシステム各部の知識を変更しているので、所望
とする推論状態まで状態を戻しそこから再実行できるよ
うになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例に係るコンパイルされたルール
の構造を示す図、第２図はこの実施例におけるルール記
述形式を示す図、第３図はこの実施例における推論エン
ジンの推論形式を示す図、第４図はこの実施例における
変更管理テーブルの登録情報を示す図である。 １・・・ルールネットワーク、２・・・比較ノード、３
・・・結合ノード、４・・・ターミナルノード、５・・
・ノードスタックテーブル、６・・・トークンポインタ
テーブル、７・・・トークンスタックテーブル、８・・
・ワーキングメモリ、９・・・競合ルールエリア、１０
・・・変更管理テーブル。 出願人　　　　　　株式会社　東芝 代理人　弁理士　　須　山　佐　− ＋Ｉｆ （条件　１） （条件　ｎ） （行動　ｍ）　　１ 第２図 第３図 第４図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 断片的な知識を推論し、これら推論された知識をつなぎ
   合せることにより所定の結論を導出する推論エンジンを
   少なくとも具備するシステムおいて、 前記知識の変更から生じるシステム各部の知識の変更履
   歴を記憶する記憶手段と、 任意の推論状態で前記知識の変更が生じたとき、この知
   識変更に伴いシステム各部の知識を変更する変更手段と を具備する推論システム。