JPH02108127A - エキスパートシステムの推論制御方法 - 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】 （産業上の利用分野） この発明は、計算機によるエキスパートシステムの推論
制御方法に係り、特に工程設計のような複雑な問題のた
めの多重知識ベースや大量のデータベースを取り扱う必
要のあるエキスパートシステムの推論制御方法に関する
。

〔従来の技術〕

エキスパートシステムの知識表現とその推論方法に関し
ては大須賀節雄著「知識情報処理」（オーム社）、Ｐ２
３〜３９に詳しく紹介されている。

一般にエキスパートシステムの開発ツールはプロダクシ
ョンシステムやフレームシステムなどを基本に構築され
ているものが多い。

第５図はプロダクションシステムを用いた従来の推論ｆ
制御方法を説明する図である。図中（！）　はプロダク
ション記憶部（１ｏ）、及び作業記憶部（１１）とから
なる知識ベースであり、プロダクション記憶部（１０）
は「もしく条件部）ならば（行動部／結論部）」のプロ
ダクションルール形式で表現した知識を格納する。

“０１”〜“Ｃ５“は条件節であり、“＆”は条件部の
ＡＮＤ結合を示している。また“Ａ１”〜“Ａ５″は行
動節である。

さらに（１１）は問題の既知の事実である事実ベースを
格納する作業記憶部を示す。本例の場合には“Ｃ１”０
３″、”Ｃ５″が事実になっている。（１２）はパター
ン照合部で、複数の条件節から構成される条件部が作業
記憶部（１１）内の事実により成立するか否かを調べる
。（１３）は競合ルールセットで、パターン照合の結果
、求められた複数のプロダクションルールから構成され
ている。

（１４）は競合解消アルゴリズムにより競合ルールセッ
ト（１３）の中からただ１つのルールを選択するための
競合ルール解消部である。さらに（１５）は競合ルール
解消部（１４）により決定されたプロダクションルール
の（行動部／結論部）を実行する実行部である。

一般にプロダクションシステムによる推論制御方法は、
プロダクション記憶部（１０）にあるルールに対して、
先頭から順番に以下に示す認知−行動サイクルを繰り返
すことにより知識の処理を行う。

まず、ステップ１においては、プロダクション記憶部（
ｌＯ）内のルールベースにおけるルールの条件部を作業
記憶部（１１）内の事実ベースとパターン照合部（１２
）により照合処理する［■■］。そして上記プロダクシ
ョン記憶部（１０）内の条件部が成立するプロダクショ
ンルールを取り出す［■］。パターン照合部（１２）の
照合処理では、複数のプロダクションルールが成立する
場合が考えられ、これらプロダクションルールの集合を
、コンフリクトセット（競合ルールセット）と呼ぶ。

次にステップ２において上記ステップ１で求めた競合ル
ールセットの中から、例えば最初にパターン照合に成功
したルール等のアルゴリズムを用いて１つのルールを競
合ルール解消部（１４）にて選択する。この処理を競合
解消（ＣｏｎｆｌｉｃｔＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）と呼ぶ
［■■］。この結果、上記従来方法の場合Ｃ３−＞Ａ　
２のルールが選ばれる。

ここまでの処理は、認知サイクルと呼ばれる。

さらに、ステップ３において、上記ステップ２の認知サ
イクルによって選択されたルールの行動部、つまりＡ２
が実行される［■］。これが行動サイクルであり、この
実行後は再びステップ１へ戻る。

この結果、事実ベースが更新されるため、次の認知サイ
クルでは別のルールが選択されることになる。その後照
合出来るルールがなくなるまで、即ち新たな事実が導出
できなくなるまで認知−行動サイクルを繰り返す。

（発明が解決しようとする課題） 従来のプロダクションシステムによる推論制御方法は以
上のように構成されていたので、問題解決のための知識
がプロダクションルール形式のルールベースと既知の事
実である事実ベースとで表現され、これらのルールベー
スと事実ベースとは各々１つづつのプロダクション記憶
部と作業記憶部に格納されて処理されるためにルールや
事実の数が多くなり、パターン照合の処理時間が条件部
の条件筒数と条件節中の変数及び作業記憶部中の事実の
数に依存し、組み合わせ的に増大するという課題があっ
た。

また工程設計の場合には、工作機械と加工プロセスの選
定、取り付は基準の決定、作業順序の決定等複数の異な
る性質の知識からなる副問題から知識ベースが構成され
ており、このような複雑な問題に対しては性質の異なる
多重知識ベースを処理することが要求され、従来のプロ
ダクションシステムを用いた推論方法では、１つの知識
ベースですべての副問題の知識を混在させて表現してい
たため、知識の管理が困難で副問題ごとの推論制御が出
来ないという課題もあった。

副問題ごとの多重知識を表現し、処理できる方法として
、音声理解問題を解決するためにアメリカのカーネギメ
ロン大学で開発されたＨＥＡＲ５ＡＹ−１１システムに
おける“黒板モデル”がある（前述の文献、Ｐ３０〜３
３）。

ＨＥＡＩＩＳＡＹ−ＩＩシステムは、音声による発話理
解システムであり、センサによる検出、音素の切りだし
、語の理解、語の認識及び文の理解などから構成される
副問題に知識を切り分け、知識情報処理を行う。

問題ごとの知識は、知識源で定義され、黒板と呼ばれる
共通の作業領域を介して協調的に働くように制御される
６個々の知識源は、プロダクションシステムとして構成
されている。

このシステムでは、前向き推論も、他の知識源により生
成された仮設に基づく後向き推論も可能である。黒板の
状況を監視しながらどのレベルの処理を最も優先すべき
かを判断して、知識源の起動計画を行なう、　　ＨＥＡ
Ｒ５ＡＹ−Ｉｆでは、この部分は人の認知能力や思考方
法を参考にしているといわれているが、このような方式
のシステムでは制御内容とは別に、制御機構の実現方式
に関する問題がある。すなわち方式そのものがまだ確立
されているわけではなく、またその利用を考えると、音
声理解に依存しているため他の問題への応用が困難であ
るという課題を有している。

さらにプロダクションシステムを基本としているため、
副問題単位でルールベースや事実ベースの数が増えると
、推論時間が増大するという前述した課題は解消されて
いない。

さらに　）ＩＥＡＲ５ＡＹ−ＩＩから派生したエキバー
トシステム構築ツールとして、　ＡＲＴやＥＳＨＥＬＬ
などのシステムがある。しかしいずれのシステムもＨＥ
ＡＲ５ＡＹ　−ＩＩシステムをベースにしているため、
同様の欠点を持ち、しかも応用上高価であることと、制
御機構を問題向きに修正出来ない等の課題があった。

この発明は上記課題を解決するためになされたもので、
多重知識ベースの定義、入力、推論制御・処理を効率よ
く高速に行なうことができるエキスパートシステムの推
論制御方法を得ることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明に係るエキスパートシステムの推論制御方法は
、多重知識ベースのルールベース、事実ベース及び関数
を分割して実行テーブルに登録し、この登録された関数
を実行すると共に、ルールベース・事実ベースに対応す
る多重知識ベースのプロダクションルールに基づき推論
処理するものである。

〔作用〕

この発明における実行テーブルは、多重知識推論実行制
御部により参照され、副問題に対応した多重知識ベース
が、この実行テーブルを参照して入力され、プロダクシ
ョンシステムにより実行される。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を第１図ないし第３図に基づ
いて説明する。この第１図は本実施例推論制御方法の動
作フローチャート、第２図は本実施例推論制御方法を実
行するシステム構成図、第３図は実行テーブルの格納態
様図を示す。上記各図において本実施例に係るエキスパ
ートシステムの推論制御方法は、知識ベース（３）に格
納された複数の副問題についての方式データ、上記複数
の副問題に関する知識ベース及び該知識ベースの推論処
理前後で実行される推論前後の関数を実行テーブル（４
）　に登録する第１の過程（ステップ１）と、この第１
の過程（ステップ１）で実行テーブル（４）に登録され
た推論前の関数（Ｉｎｉｔ−ｆｕｎｃ）　（以下、初期
化関数）を実行制御部（５）にて実行し、上記登録され
た知識ベースのルールベース及び事実ベースを用いてプ
ロダクションシステム（１）で推論処理し、該推論処理
後に上記登録された推論後の関数（Ｅｎｄ−ｆｕｎｃ）
　（以下、終了関数）を上記実行制御部（５）にて実行
する第２の過程（ステップ２）とを備えるものである。

上記プロダクションシステム（１）は、実行テーブル（
４）に登録された知識ベースのルールベース（プロダク
ションルールの集合）を格納するプロダクション記憶部
（１＝１）と、上記登録された知識ベースの事実ベース
を格納する作業記憶部（１−２）と、上記各記憶部（１
−１）、（１−２）のプロダクションルール及び事実ベ
ースに基づき推論処理する推論機構　（１−３）とを備
える構成である。

上記知識ベース部（３）は、推論対象である問題を構成
する副問題毎に対応して用意されるルールベースを格納
するルールベース記憶部（３−１）と、上記副問題毎に
対応して用意される事実ベースを格納する事実ベース部
　（３−２）とを備える構成である。

上記実行テーブル（４）は、上記知識ベース（３）に格
納された知識ベースのうち推論処理の対象となるルール
ベースの名称及び事実ベースの名称を登録し、上記推論
処理の開始前に表示すべき情報があれば、そのメツセー
ジ塩及び推論機構の前向き又は後向きの推論機構タイプ
を登録し、上記推論処理の前後に実行すべき初期化関数
、終了関数を登録する。また上記実行テーブル（４）　
は、テーブルの最終位置に２つの要素（ＥＮＪＰＲＯＣ
ＥＳＳマーカ及び最後に実行すべきＬＩＳＰ関数名）を
最終エントリとして登録する。

上記実行制御部（５）は、実行テーブル（４）への各種
登録を制御し、該実行テーブル（４）に登録された推論
前後の関数を処理し、上記プロダクションシステム（１
）に対するロード・ストア、起動を指令制御する。

次に、上記構成に基づく本実施例に係るエキスパートシ
ステムの推論制御方法の動作を説明する。

まず、ステップ１において実行制御部（５）が実行テー
ブル（４）に各種事項を登録する。

この実行テーブル（４）は、第３図に示すような構造を
持っている。すなわち、実行テーブル（４）には知識ベ
ース部（３）に格納された複数の副問題に対応する複数
の登録が含まれている。なお、第３図に示した例では実
行テーブル（４）への登録順序が推論実行の順序に対応
しているものとしている。この登録は、以下の３つの要
素と最終エントリとから構成される。この３つの要素は
、第１にメツセージと推論タイプ、第２に知識ベース、
第３に推論前後の関数である。

まず、第１の要素のメツセージと推論タイプの登録に関
しては、推論開始前に表示すべき情報があればそのメツ
セージ塩を登録し、またこの登録に対応して定義した知
識ベースの推論機構のタイプを登録する。

なお上記推論機構のタイプには、前向き推論、後向き推
論および推論処理なしがある。

上記第２の要素の知識ベースの登録に関しては、推論処
理の対象となるルールベース名称と事実ベース名称とを
登録する。

上記第３の要素の推論前後での処理の登録に関しては、
推論処理の前後で実行すべきＬＩＳＰ関数があれば、そ
の関数名を登録する。

なお最終エントリは、テーブルの最終位置におかれ２つ
の要素からなっている。１つは、（ＥＮＤ−ＰＲＯＣＥ
ＳＳ）というマーカであり、もう１つは、最後に実行す
べきＬＩＳＰ関数名である。

次にステップ２において多重知識ベースへの推論制御動
作が以下の通り実行される。基本的には、多重知識間の
推論実行制御は、第２図に示す実行制御部（５）が実行
テーブル（４）の登録を先頭から順番に解釈して実行す
ることにより実現される。個々の知識ベースの推論処理
は、プロダクションシステム（１）に起動をかけること
により処理される。

まず、実行制御部（５）が実行テーブル（４）の登録事
項を読出す（ステップ２−１）　、この読出した登録事
項が最終エントリか否を実行制御部（５ン　で判断しく
ステップ２−２）、最終エントリと判断した場合には実
行制御部（５）が終了関数を実行して多重知識ベースの
推論処理を終了する（ステップ２−８）。

他方、ステップ２−２において最終エントリでないと判
断された場合には、最新エントリから前記３つの要素（
メツセージと推論タイプ、知識ベース、関数）を実行制
御部（５）が実行テーブル（４）から取出す（ステップ
２−３）。この取出した要素中にメツセージ（第３図中
のメツセージ１．２・・・を参照）が含まれていれば、
メツセージ出力を実行して表示する。また、推論前に実
行すべき初期化関数（第３図中のＩｎ１ｔ−ｆｕｎｃ　
１．２・・・を参照）があれば実行制御部（５）が実行
する（ステップ２−４）。

さらに、ステップ２−５において実行制御部（５）が実
行テーブル（４）　を参照し、この実行テーブル（５）
に登録された最新エントリで指定される知識ベースの事
実ベース（第３図中のＷＭ−ｎａｍｅ　１．２・・・を
参照）とルールベース（第３図中のＰトｎａｍｅ　１．
２・・・を参照）を知識ベース部（３）から読出してプ
ロダクションシステム（１）のプロダクション記憶部（
１−１）にロード・ストアする。この事実ベースのロー
ド・ストアは作業記憶部（１−２）中に中間状態として
格納され、また後述する推論機構（１−３）の推論結果
を中間結果として格納する。このステップ２−５の処理
は既にプロダクション記憶部（１−１）にプロダクショ
ンルールが格納され、このプロダクションルールを使用
して推論を行なう場合には実行されず、次のステップ２
−６が直接実行される。

上記プロダクション記憶部（１−１）にプロダクション
ルールを格納した後、実行制御部（５）からプロダクシ
ョンシステム（１）に対して推論実行の起動がかけられ
る（ステップ２−６）。上記実行制御部（５）は、上記
実行テーブル（４）に登録された推論タイプ（第３図中
のＲタイプ１．２・・・を参照）に基づき前向き推論又
は後向き推論が判断され、いずれかの起動をかけること
になる。なお、上記推論タイプにおいて推論指定がない
場合には推論処理を行うことなく次のステップへ進む。

上記起動指令を受けたプロダクションシステム（１）は
、推論機構（１−３）の前向き又は後向きの推論機構（
１−３１）、（１−３２）のいずれかが推論動作を実行
する（ステップ２−７）。

さらに、上記プロダクションシステム（１）の推論実行
後は、ステップ２−２に戻り、ステップ２−２の判断後
に実行制御部（５）が終了関数を実行し終了する（ステ
ップ２−８）。

さらに、推論処理方式を工程設計に適用した場合につい
て詳述する。この工程設計では、加工プロセスや加工機
械の選択、加工基準面の決定、取付は計画の決定、そし
て加工手順の決定等、異なる知識から成る副問題の処理
が必要である。

これらの副問題は、前述した実行テーブル（４）に登録
することにより知識処理することが出来るが、副問題の
処理が失敗した場合、副問題間にまたがるグローバルな
バックトラック処理が必要となる。例えば、工作機ｉ４
Ａが１つの候補として求まり、後の加工手順の決定問題
では、工作機械Ａでは矛盾が生じることが判明した場合
を想定する。

この場合この発明による方法では、実行テーブル（４）
に登録した推論実行後に起動される関数により、加工機
械の選択問題へ戻り推論を再開することが出来る。

このように、この発明で設けられる実行テーブル（４）
　は、副問題の多重知識を制御するメタ知識テアリ、こ
れにより副問題間にまたがるグローバル・バックトラッ
クが可能となる。

次に第４図に示すプロダクションルール例を用いて、第
２図に示すフレームシステム（２）を動作させる場合に
ついて説明する。

前述したように、プロダクションシステム（１）では知
識ベースのルールベースや事実ベースの数が増大すると
推論時間が組み合わせ的に増大する。そこでこの推論時
間の短縮をはかるために、フレームアクセス関数機構部
（２−２）が設けられている。

このフレームシステム（２）においては、連想リスト形
式で処理対象のアトムやリストを記憶している。このた
めある変数をプロダクションシステム（１）により作業
記憶部（１−２）の事実ベースから、パターン照合によ
り求めるよりは、フレームシステム（２）により求める
ほうが高速に処理できる。

上記プロダクション記憶部（１−１）に格納されるプロ
ダクションルールの条件部は、複数の条件節から成る。

認知サイクルのパターン照合処理では、最初の条件節で
変数の値を束縛し、次の条件節でその変数の属性値を求
めることが多い。その変数の属性値がデータベースに存
在していれば、直ｔｌフレームシステム（２）へ条件部
からアクセスするほうがパターン照合の回数を減少させ
ることが出来、またパターン照合の対象となる作業記憶
部（１−２）内の事実の数をも減少させることが出来る
。

その結果、プロダクションシステム（１）だけで構成さ
れたシステムに比べ、飛躍的に推論処理時間を短縮する
ことが可能となる。

次に第４図に示す工作機械の選択の知識を示すルールを
用いて具体例を説明する。

第１条件節では、事実ベースから加工対象ワーク名をパ
ターン照合により引き出している。

第２条件節では、第２図のフレームアクセス関数機構部
（２−２）を用い、生産用データベースから工作機械集
合のデータを取り出している。

第３と第４の条件節で工作機械集合から１つづつ工作機
械を取り出し、その後の条件節で工作機械の選択処理身
性う。

第５条件節では、パターン照合されたワーク名からフレ
ームアクセス関数機構部（２−２）を用いワーク機構に
必要な概略パワー　ワークのＸ、Ｙ、Ｚ軸方向の寸法を
取り出している。

また工作機械に関しては、機械名からフレームアクセス
関数機構部（２−２）を用い、最大出力パワーＸ％Ｙ、
Ｚ軸方向のストロークを取り出している。

これらのデータを各々比較することにより、ワーク加工
に必要なパワーと大ぎさを満足する１つの工作機械を決
定している。

もしこのようなフレームアクセス関数機構部（２−２）
がなければ、第５条件節のｆｇｅｔ関数部分のワークや
工作機械の属性値を求めるためにパターン照合を使わな
ければならなくなる。

この条件節だけでも、１１回のパターン照合が必要にな
るし、作業記憶部（１−２）内の事実も１１個ふえるこ
とになる。

このようにフレームアクセス関数機構部（２−２）が推
論時間の短縮に有効に機能していることが理解できる。

なお、ｆｇｅｔ関数の第１引数はフレーム名を、第２引
数はスロット名を、第３引数はファシット名を示す。

このようにルールベースの処理をプロダクションシステ
ムにおいて行ない、データベースの処理をフレームシス
テムにおいて行なうようにプロダクションルールの実行
部と行動部とから直接データベースへアクセラ可能とな
るよう構成しているため、知識ベースの数が多い場合で
もプロダクションシステムの欠点である推論時間を短縮
することが出来、高速な推論処理が実現できる。

なお、上記実施例では実行テーブル（４）のエントリを
先頭から順番に処理する方法を示したが、１つの副問題
の推論結果をもとに多重知識の制御変更するようにする
ことも出来る。

また、上記実施例においてはプロダクションシステムと
フレームシステムとを起動させる場合について示したが
、いずれかのみを単独で起動させて推論する方法とする
こともできる。

さらにまたこの発明は、工程設計に限定されるものでは
なく、多重知識ベースから成る問題であれば、他の分野
にも適用することが出来る。

〔発明の効果〕

以上説明したようにこの発明によれば、多重知識を表現
する簡単な構造の実行テーブルを設け、この実行テーブ
ルを解釈し実行する処理部を設けているため、多重知識
ベースの定義や入力および推論制御が安価に効率よく実
現出来る効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明に一実施例に係るエキスパートシステ
ムの推論制御方法の動作フローチャート、第２図はこの
発明の一実施例推論制御方法の構成図、第３図はこの発
明で設けられる実行テーブルの登録態様図、第４図は工
作機械の選択に関するルールの一例を示すプログラムチ
ャート図、第５図は従来のプロダクションシステムの構
成図である。 （１）はプロダクションシステム、 （１−１）はプロダクション記憶部、 （１−２）は作業記憶部、（１−３）は推論機構、（１
−３１）は前向き推論機構、 （１−３２）は後向き推論機構、 （２）はフレームシステム、（２−１）はデータベース
、（２−２）はフレームアクセス関数機構部、（３）は
知識ベース部、 （３−１）は多重のルールベース部、 （３−２）は多重の事実ベース部、 （４）は実行テーブル、（５）は実行制御部。 なお、図中、同一符号は同一または相当部分を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 推論対象である問題を構成する副問題毎に、事実ベース
   とルールベースとからなる複数の知識ベース及び推論前
   後で実行される推論前後の関数を実行テーブルに登録す
   る第１の過程と、この第１の過程で実行テーブルに登録
   された推論前の関数を実行し、上記登録された知識ベー
   スの事実ベースとルールベースとを用いてプロダクショ
   ンシステムで推論処理し、上記登録された推論後の関数
   を実行し、上記実行・処理を副問題毎に順次行なう第２
   の過程とを備えることを特徴とするエキスパートシステ
   ムの推論制御方法。