JPH03116332A - コンピュータ支援による問題シナリオ決定方法 - 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 この発明は全般的にコンピュータ処理、特に判断を下す
時にユーザである人間を助ける為に人−ｒ知能プログラ
ミング技術を用いたｖＬ置と方法に関する。

従来の技術及び問題点 「人工知能」の定義については、−・致した見解がない
が、−膜内には、問題を解決する為にプ【コグラムが規
則に従ってデータに作用゛りるコンピュータ・プログラ
ミングの形式と定義されることがある。人工知能は、デ
ータの数値表示とは対照的に、記号表示を使う。こう云
う記号表示を関係づける為にコンピュータ処理を使うこ
とが、「記号処理」と貯ばれ、コンピュータが現実の対
象を記号の形で表示すると共に、これらの記号の間の関
係を作成することができる様にする。

人工知能プログラムに共通の特徴は、何れも知識に関係
していることであり、コンピュータで使うことができる
様な形で知識を表示しなければならないことである。記
号処理を使う場合を含めた人工知能の具体的な用途は知
識ベースと関係している。特定の用途に対する知識ベー
スは、用途に関する事実と、それらの事実を適用する規
則、即ち領域に関係する記述及び手順知識を合む。知識
ベースの［事実１は対象、事象及び関係を含むことがあ
る。

役に立つ知識ベースを作成づる為に、コンピュータ業界
では、特定の領域に於ける専門家とソフトウェア技術者
の両方の努力を組合わせる必要があることを認識してい
る。−膜内に、ソフトウェア技術者がエキスパート・シ
ステムを作成し、領域の専門家が知識ベースに対する情
報を供給する。

然し、知識ベースを作るこの方式も、ユーザの専門知識
を無視している。ユーザは判断を下す過程に付加える自
分の技術を持っていることがある。

従って、ユーザの技術が知識ベースに貢献することがで
きる様な知識ベース形システムの必要がある。

人工知能の１つの用途は、人間であるユーザの判断を支
援すること、特に特定の現実の又は仮想の作業のモデル
を作る点で、その判断を支援することである。この作業
の領域は、その作業の範囲内の挙動に影響を与える全て
の対象、事象及び関係を含む。然し、現存の多くのシス
テムは比較的融通性がなく、規則を基本とした推論装行
に頼っている。こう云うシステムは、どの規則を適用す
るか、そしてその規則をどの様に適用づるかの判断を下
す点で、人間の知能にはとてら及ばない。

規則を適用する方法を改善する必要がある。

問題　を解決する為の手段及び作用 この発明の一面は、作業の特定の領域に於ける事象に関
する判断を下す上で人間であるユーザを助ける装置に関
する。この発明は、記憶した知識ベースを持っていて、
ユーザが判定プロセッサ・システムと対話する様なコン
ピュータやシステムに実施することができる。この装置
の特徴として、領域に関連する交代的な選択の中から選
ぶ上でユーザを助けることが含まれる。この装置はユー
ザが、選択方法を作成する為に、多数の種類の規則及び
その他のｆ−夕から選ぶことができる様にする。更にこ
のｖｔ置は、１組のパラメータの値並びに特定の１組の
選択に対して設計された方法を含む戦略をユーザが開発
することができる様にする。

この発明は、目的別プログラミングを含めて人工知能技
術を用いたプログラミングによって椛成される。この理
由で、判定プロセッサ・システムは、多数の異なるコン
ピュータ・システムに使うことができるモジュールを持
つ様に十分に一般化する；とができる。この為、この発
明の一面は、交代的な行動の中からユーザが選ぶのを助
ける様にプログラムされたプロセッサ装置にある。

この発明の別の−・面は、考えられる代案の中からユー
ザが選ぶのを助ける様にコンピュータをプログラムする
方法にある。このプ［Ｉグラミングの特定の特徴は、選
択過程に関連する色々な種類のデータ並びに規則を実現
する種々の機能の表示を含む。このプログラミングは、
多数の異なる規則を提供し、これらの規則を色々な方法
で適用（ることができる様にする。このプログラミング
は、規則を適用する多数の方法が採れる様にすると共に
、ユーザが所望の方法を選ぶことができる様にする。

この発明の別の一面は、特定の領域に於【プる代案の中
から最善の選択を選ぶ様にコンピュータを使う方法にあ
る。この方法の特徴は、異なる規Ｆｉｌｌを適用し、規
則を異なるやり方で適用し、多数の方法の中から選んで
選択を下し、判断を下す為の戦略を採用することを含む
。この発明の別の特徴は、仮想シナリオを前提として判
断を下すことができる様にすることである。

この発明の技術的な利点は、コンピュータの支援によっ
て判断を下すことが、人間が判断を下すのと更によく近
似した形で行なわれることである。

規則は、絶対的にではなく、比較形式で適用することが
できる。この発明の別の利点は、成る人が人工知能能力
を持つコンピュータ・システムと自分の専門知識を対話
形で組合わせることができる様にすることである。この
発明の別の利点は、コンピュータが事象の効果を判定す
る能力と、それらの事象に関連する選択を行なう能力と
を組合わせることである。

この発明に特有と考えられる１ｙｉ現な特徴は特許請求
の範囲に記載しであるが、この発明自体は以下図面につ
いて実施例を説明するところから、最も良く理解されよ
う。

実　　施　　例 第１図はこの発明に従って構成された装置を示す。一実
施例では、この発明は、ホスト争コンピュータ１０及び
多数のステーションを含むコンピュータ回線の一部分で
ある。各々のステーシコンは、回線通信システム１５に
より、ホスト１０と連絡している。

この装置の１つの用例は、航空路飛行運転を監視するコ
ンピュータ回線であり、この運転の領域は、飛行計画に
影響を与える全ての事象を合む。

後で説明するが、このシステムは、ユーザが問題の範囲
を把握し、問題の副作用の詳細を観察し、状況を改善す
る為の多数の可能性を作成し、改善できる様に代案を評
価することができる様にする。

この特定の用例は例であり、この発明の装置及び方法は
、種々の多数の分野に於ける任意の数のこの他の１１１
途にも用いることができる。

典形的なステーションを参照数字２０で示しである。回
線に用いる時、各々のステーション２０がホスト１０と
対話することができる様にする端末エミュレータを含む
。然し、この様な回線を使うことはこの発明とって必要
ではなく、スミ−ジョンが単独の処理装置であってよい
。

回線の端末として使っても、単独の処理装置として使っ
ても、ステーシコン２０は、トランザクション・インタ
ーフェース３０、ユーザ令インターフェース４０、知識
ベース５０．及び判定プロセッサ・システム６０を含む
多数の部品を有する。

これらの部品が、バス１７及び他の通信手段により、互
いに情報をやり取りする。史にステーション２０が普通
便われるデータ処理端末又は単独の装置に典形的な他の
部品（図に示してない）を持っている。例えば、知識ベ
ース５０に使う以外のメモリがデータ及びプログラミン
グを記憶し、タイマ（図に示してない）が計時作用を行
なう。

トランサクシ１ン・インターフェース３０は、ステーシ
ョン２０が使うデータを、運転の領域で起こる事象と１
−時に保つことができる様にする。

即ち、トランザクション・インターフェース３０は知識
ベース５０と共にホスト１０とも連絡している。勿論、
ステーション２０が単独の処理装置である場合、トラン
ザクション・インターフェース３０は他の成る入力装置
と連絡しており、ユーザ・インターフェース４０と組合
わせることができる。トランザクション・インターフェ
ース３０は判定プロセッサ・システム６０とも連絡して
いて、この発明を用いて下した判断に基づく情報をステ
ーション２０から別のステーションへ−又は出力装置へ
送ることができる様になっている。トランザクション・
インターフェース３０に関連するハードウェアは、こ）
で説明する機能の様に設計された多数の周知の入力／出
力及びその他の周辺装置の内の任意の１つであってよい
。

ユーザ・インターフェース４０が、この発明の機能にユ
ーザがアクセスすることができる様にＪる。ユーザ令イ
ンターフェース４０は、ユーデがこの発明の構成と対話
することができる様にする為、キーボード又はその他の
入力装置と表示装置を介して人力することができる様に
する。ユーザｅインターフェース４０も判定プロセッサ
・システム６０と連絡している。ユーザ・インターフェ
ース４０に関連Ｊるハードウェアは、多数の周知の入力
／出力その他の周辺装置の内のどれぐあってもよい。

知識ベース５０は、このシステムの異なる機能を遂行す
るのに必要なデータを持つている。知識ベース５０に関
連するハードウェアは、ディジタル記憶装置の様に、情
報を電子的に記憶する任意のメモリ装置であってよい。

知識ベース５０は考えとしては、標準的なデータ処理シ
ステムのデータベースと同様であるが、判断を卜すこと
ができる様にする為の多数の人工知能構造を持っている
点が異なる。更に具体的に云うと、知識ベース５０は意
味論的なフレームの回路として構成されている。−殻内
に、フレームは、属性の群として、「対象」、即ち現実
の物理的な項目、事実及び事象を表わす知識表示構造で
ある。フレームはスロットを持ち、その各々のスロット
が値を持つことができる。後で説明するが、こう云う値
は実行すべきプログラムを含むことができる。フレーム
からなるシステムでは、フレームは他のフレームから値
を受は継ぐことができる。

知識ベース５０内のフレームは推論プログラミングを含
むことができる。これは「適用業務挙動コード１と云う
のが更に正確である。このプログラミングは対象別であ
る。つまり、情報はプログラミングが操作する対象を中
心としている。知識ベース５０による対象は「挙動」す
ることができ、こうして知識ベースにあるデータ及び対
象の間の関係を変えることができる様にする。この様な
挙動を行う為、プログラミングはデーモンを使う。

デーモンは、フレームの成るデータ要素がアクセスされ
る時に呼出されるプログラムであり、成る状態が生ずる
時に何をするかを決定する。知識ベース５０内のプログ
ラミングにより数値展開表のセルと同様な形で、対象を
表示し、それらの相な関係を操作することができる。こ
の特徴は、効果プロセッサ６２にＩＩＩ連して、後に更
に詳しく説明する。

判定プロセッサ・システム６０が、効果ブロレッサ６２
及び戦略プロセッサ６６の２つの装置を含み、その各々
はこれから説明する′ａ能を達成する特別のプログラミ
ングに関係している。各々のブＯセッナにＩＩ！１３１
！するハードウェアは、マイクロプロセッサの様に、コ
ンピュータの命令を実行し得る多数の周知の装置の任意
の１つであってよい。

効果プロセッサ６２が「記号展ｍ１表」の考えを実現す
る。記号展開表は今日普通に使われている数値展開表と
同様であり、セルに数又は数式を割当てる。ユーザは１
つのセルの値を変更し、直ちに他のセルの値に対する［
２を見ることができる。

数値展開表と対照的に、効果プロセッサ６２は、特定の
領域の構成要素を記号で表わす為に、セルとしてフレー
ムを使う。数値、複雑な集合又はプログラムさえもセル
に割当てることができる。フレームはその関係の記述に
よって結合される。領域の変化が起こる時、又は：Ｌ−
デが仮想の事象を提案する時、プログラミングが作業の
他の面に対するそう云う変化の影響を決定する。こう云
う種類のプログラミングを指すのに使う言葉が、「拘束
の伝播」である。

航空路の飛行運転と云う作業の例では、セルが航空機、
乗務員及び空港の様な対象と、飛行の遅れ、空港の■鎖
又は保守の肛れの様な、それに影響を与える事象を表わ
す。システムが事象を受取ると、効果ブＯセッサ６２が
その影響を決定し、知識ベース５０を更新する。

効果プロセッサ６２の特徴は、ユーザがシナリオ、即ち
仮想的な変化の組を作り出して検討することができる様
にプログラムされていることである。シナリオが知識ベ
ース５０によって発生され、現実がシナリオに置換えら
れるが、ベースの実際の知識ベース・データはそのよ）
にＪる。この為、効果プロセッサ６２が、知識ベース５
０からの人力又はユーザが作り出したシナリオからの入
力の何れかに応答して作用する。

判定処理ｉｆ！ｆ６０の２番目の装置が戦略プロセッサ
６６である。戦略ブロセッザ６６のプログラミングは、
特定の方法を用いて「最善の選択」と云う問題を解決す
ること、方法の変更並びに戦略の変更と云う幾つかの基
本的なｎ能ができる様にする。戦略プロセッサ６６は効
果プロセッサ６２と一緒に又はそれとは関係なく動作し
得る。立替えれば、戦略プロセッサ６６に関連づるプロ
グラミングもハードウェアも効果プロセッサ６２に関係
しない。ステーション２０に効果プロセッサ６２がなけ
れば、知識ベース５０及びユーザ・インターフェース４
０の様なシステムの構成部品の間の連絡は、バス１７又
はその他の通信手段により、戦略プロセッナ６６と直接
的に行なうことができる。史に、戦略プロセッサ６６は
、他の表丞又は用途に無関係な形でプログラムすること
ができ、他のファイルを必要としない。この特徴は後で
第２図について説明する。戦略プロセッサ６６によって
実施される機能が第３図乃至第６図について後で説明さ
れる。

戦略プロセラ勺６６及び効果プロセッサ６２がユーザ・
インターフェース４０とも、相互にも連絡している。こ
の為、ユーザとも、相互にも対話して、ユーザが特定の
選択に応じて事象の効果を決定することができる様にす
る。この相互関係は第７図について更に詳しく説明する
。

次に第２ｒ！４について説明すると、この発明の別の一
面は、コンピュータを戦略プロセッサ６６の機能を実／
ｌＩ″ｇる様にプログラムすることができる様にする方
法である。好ましい実施例では、プログラミングが記号
処理に適した周知のコンピュータ古語であるＬＩＳＰで
表わされる。ＬＩＳＰの特徴が市場で入手し得る多数の
出版物に述べられており、際だった特徴はリストをデー
タ構造として使うことである。然し、この発明はこの他
のブＯグラミング百語を用いても実施することができ、
プログラミングの主な特性は、ｊｕｌじ機能的な結果が
達成される様に、データ並びに後で説明する規則をどう
するかを表わすことができることである。

「機能」及び１データの種類」と云う右葉がＬ　ＩＳＰ
に関係しており、他のプログラミング言語は、同様なプ
ログラミング構造に対して異なる′２ｉ′菜を用いるこ
とがある。

第２図に示す様に、この発明のプログラミングは、多数
のレベルで判断を下す過程を表わす機能及びデータの種
類に向番プらてれいる。１つのレベルでは、判定は、機
能及びデータの種類によって提供された代案から選ばれ
た方法の結果であることがある。別のレベルでは、１組
の方法が、特定の選択をする戦略を構成することがある
。然し、この発明の特徴は、各々のレベルで許される選
択、即ち、選択方法及び戦略が、対話形又はプログラム
形であってよいことである。公害えれば、ユーザは方法
及び戦略を選択することができ、或いはその選択はプロ
グラミングの結果であってよい。

後の場合、人工知能の固有の学習及び自得能力を使うこ
とができる。この為、「ユーザ」は［１を操作する人間
であってもよいし、或いは情報を互いにやり取りするプ
ログラムであってよい。

更に、後で説明するデータの種類及び機能の全てが、最
も簡単な形でこの発明を操作するのに不可欠ではなく、
簡単な変更を加えれば、この発明は、こ）で説明する全
てのデータの種類及び機能を必ずしも用いずに、その成
るものを用いて、ユーザが判断を下すのを助ける機能を
達成し得る。

例えば、判断を下す機能は、何ら選択方法を使わずに用
いることができる。判断を下す方法が２つ以上あること
、又は２つの以上の戦略があることはこの発明にとって
必要ではない。戦略プログラミングは、選択り法とは何
ら関係せずに、１組の値だけを管理する為に使うことが
できる。従って、第２図のプログラミングでは、多重の
方法及び多重の戦略の限定に関係するデータの種類及び
機能がこの発明にとって不可欠ではなく、プログラミン
グは、それらなしに作用する様に変更するのが容易であ
る。

第２図に示す様に、全般的に云うと、プログラミング工
程が機能を限定すると共に、データの種類を作り比重。

別の工程は、機能の応用及びデータへのアクセスを制御
する為に、こう云うデータの種類及び機能をプログラミ
ング構造に構成することである。第２図は、この発明の
アーキテクチャの特徴を取上げており、機能的な特徴と
その実施形式は第３図乃至第７図について史に説明する
。

候補２００は、選択過程に関係する候補を表わすデータ
の種類である。候補２００が候補移動２１０からの機能
及び規則２０５と云うデータの種類と関係している。候
補２００が候補発生器２０１によって作成され且つ管理
される。

候補発生器２０１は、候補プールがどの様に作成され、
管理され且つアクセスされるかを特定するデータの種類
である。その内部構造は、発生器の名称、データ及び候
補移動２１０からの機能のリストである。候補発生器２
０１にあるデータは、現在の候補プールから、候補を決
定する為の１組の機能までに及ぶことができる。候補発
生器２０１が候補移動２１０として限定された機能を用
いて、候補プールを作成すると共に更新し、要求があっ
た時、その後の各々の候補を発生する。候補発生器２０
１は、１種類より多くの候補を発生することができ、こ
の為、各々の候補発生器には名称が特定されている。候
補発生器は方法２０４の１つの素子である。選択２３０
が、現在の方法によって特定された通りに、判断を下す
過程の間、１つより多くの発生器を使うかどうかを決定
する。

候補移動２１０は、候補の初期プールを供給する１組の
関連するユーザが限定した機能、或いは要求があった時
にこの後の各々の候補を発生するのに必要な情報を表わ
すユーザが限定した何らかのデータ構造である。候補移
動は、候補プールから単一の候補を抽出する手段になる
と共に、単一の候補が抽出された後に候補プールを縮小
する方法になる。候補移動２１０はシステム機能である
候補移動限定２２７によって作られ、システム機能であ
る候補発生器限定２２５によってアクセスされる。

データの種類である状Ｂ２Ｏ２が候補に関するラン時間
情報、即ちシステム及びユーザの両方によって発生され
る「状態」情報を記憶する。システムによって作成され
る情報は、現在の候補プールに対して候補に割当てられ
る′ｌＩＩ号、及びその候補を発生した発生器の名称を
含む。状態が状態設定２２６と云うシステム機能によっ
て更新され、規則２０５又は最終動作２１４内からパラ
メータによってアクセス可能である。

状態更新２１１はユーザが限定する機能であり、これは
システムｍ＊である状態設定２２６を使って、候補の状
態情報を更新する。状態更新２２１がシステム機能であ
る状態更新限定２２８によって作成され、方法２０４の
要素としてアクセスされる。

この発明の好ましい実施例は、データの種類である大域
文脈２０３を含むが、これは個々の候補の性質ではない
最善の候補に関する情報を表わす。

これは、基準キーワード及び値の対のリストであり、引
数によって選択２３０に初ＩＩ設定される。

これはシステム機能獲得によってアクセスされ、システ
ム機能設定によって更新される。

大域文脈更新２１２は、前段で述べたシステム機能獲得
及び設定２２０を用いて、大域リストを変更すると共に
、それに追加するユーザが限定する機能である。これは
システムによって限定される機能である限定２３１によ
って作成され、方法２０４にある選択方法の１つの素子
としてアクセスされる。

データの種類である方法２０４は、特定のやり方で選択
を下す方法を選ぶ為の情報を表わす。方法２０４の内部
構造は多数のス［Ｉットで構成されており、次に述べる
もの）夫々少なくとも１つを含む。即ち、選択の名称、
方法の名称、大域更新１Ｎ能、候補発生器、状Ｈ更新機
能、規則、最終動作機能、規則の重み、ソフト違反を含
める選択、倍率の選択及び接近である。こう云うス〔］
ットにある情報はこ）で説明するデータの種類及び１５
１能と関係づる。規則の重み、ソフト違反を含めること
並びに倍率の選択は、後で第３０乃至第５図について説
明する。方法２０４は、考えられる多数の方法の内の１
つを使って、選択をすることができる様にする。

規則２０５は少なくとも１組の規則で構成されたデータ
の種類である。好ましい実施例は、除去規則、比較規則
、得点規則及び停止規則を含めた規則の多数の種類があ
る。規則は、システムｎ能限定２２２によって作成され
且つ管理される機能によって表わされる。従って、規則
２０５内にある規則は機能的なプログラミングを含むこ
とができる。各々の種類の規則の基本的な特性を次に続
番プて説明するが、機能的な特性は第３図乃至第７図に
ついて説明する。規則は方法２０４の−要素であり、後
で説明する様に、成る値を戻す。

除去規則２１５は、その候補の成る面に基づいて、成る
候補を選択過程から除去することができるかどうかを決
定する機能である。除去規則２１５が、候補とその候補
の現在の状態情報リストを引数として受取り、候補を考
慮から除外づべきである場合、非ゼロの値を戻す。そう
でなければ、ゼロの値を戻す。除去規則にある規則は「
ソフト」及び「ハード」除去規則の両方を含んでいてよ
く、それらは選択２３０で異なる形で使われる。ハード
除去規則は越えることのできない拘束を表わす。

ソフト除去規則は、絶対的ではなく、他の考慮に対して
釣合いを取ることのできる拘束を表わす。

比較規則２１６は、２つの候補のどちらが「より良い」
か或いはそれらが「等しい」かを決定する声能である。

比較規則２１６にある規則は意見又は好みを表わすが、
それは相克することがある。

比較規則２１６が２つの候補と各々の候補に対する対応
する現在の状態情報リストを引数として受取る。比較規
則２１６の戻りの値はキーワードであり、これは、１番
目の候補の方がより良いか、２番目の候補の方がより良
いか、どちらがより良いか決定を下すことができないか
、或いは該当しないかを規則が決定したかどうかに関係
する。比較規則２１６は仮の結果を戻すこともあり、随
意選択により、仮の結果の数値の強さを戻すことがある
。

得点規則２１７は、その候補の成る特性に基づいて、他
の候補との比較の為に数値的な重みを候補に与える機能
である。得点規則２１７は、後で説明する様に、選択２
３０の１つの接近で使われる。得点規則２１７は候補並
びにその候補に対応する現在の状態情報リストを引数と
して受取り、その候補に対する位の重みとして使うべき
数を戻す。

得点規則２１８は、選択２３０を時期尚♀に停止するこ
とができるかどうかを決定する機能である。停止規則２
１８は、現在の状況、即ち、現在の候補が最善の候補で
あるか或いは候補発生器が候補を発生することを停止し
たかを記述するキーワードを引数として受取る。現在の
状況に応じて、停止規則２１８は、発生器が候補を発生
するのを停止した場合は現在の候補又は現在の最善の候
補を、そして前に述べた候補の状態情報リストをキーワ
ードとして受取る。停止規則２１８は判断を下す過程を
停止すべきかどうかを戻す。

第２図には示されていないが、この発明のプログラミン
グ方法の別の特徴は学習であり、これは規則の重みを自
動的に調節するシステム機能である。学習の特性は第６
図について説明する。

選択２３０は最善の候補を拾い出すシステム機能である
。その引数は、方法、方法が戦略によって決定されない
場合、候補プール及び大域文脈情報を含む。選択２３０
が多数のアルゴリズムを含み、それらのアルゴリズムは
、方法２０４で特定された相異なる選択の接近を実現す
る。この様な２つの接近、即ち階層方法及び加重選択接
近を第４Ａ図及び第４Ｂ図について説明する。

最終動作２１４は、最善として選ばれた候補に対して何
かをすることによって、判断をＦす過程を促進するユー
ザが限定する機能である。その入力は最善の候補と、こ
の候補の状態情報リストである。戻す値は、選択２３０
の呼出しから戻される値である。最終動作２１４はシス
テム機能限定２３１によって作成され、方法２０４の要
素である。最終動作２１４には１つより多くの動作があ
ることがあり、最終動作は順次用いることができる。

戦略２０６は種々の選択をなすべき所定の状況に名称を
定め、その状況に適した戦略パラメータ及び選択方法を
選定するデータの種類である。所定の選択を下す状況で
、戦略２０６は、最善の選択をする為にどの方法を使う
べきかを選定する。

その内部構造はパラメータの名称／値の対のリスト及び
選択／方法の対のリストを含む。戦略はシステム機能で
ある戦略限定２２３によって作成されるが、これは多数
の他のシステム機能によってアクセスされる。

戦略パラメータ２０８は、ユーザが限定するデータの種
類であって、規則２０５によってアクセスされ、戦略パ
ラメータの値に応じて、規則の挙動が異なる様になって
いる。戦略パラメータ２０８はシステム機能である戦略
パラメータ限定２４８によって作成される。戦略パラメ
ータの中にある値は、ユーザから又は別のプログラムか
ら対話形で求めることができる。戦略の特徴は後で第５
図について説明する。

第３図乃至第７図は、判断を下す時、交代的な選択の中
から最善の選択を選ぶ時にユーザを助ける為にコンピュ
ータを使う方法であるこの発明の別の一面牽示す。大体
第３図、第４Δ図及び第４Ｂ図が、特定の選択方法が与
えられた場合、最善の選択をする方法を示す。第５図及
び第６図は、戦略選択及び学習の特徴を使ったこの発明
の方法を示す。第７図は、シナリオの特徴を使ったこの
発明の方法を示す。これらの方法は、第２図について説
明した機能及びデータの種類を用いて実施するこ−とが
できる。前に述べた様に、各々の方法の［開始］段階は
ユーザが開始することができ、その方法を対話形で実行
することができる。或いは方法を７０グラム形にし、別
のプログラミングによって呼出すか使うか又はその両方
にすることができる。

第３図の方法は、候補のプールが存在すると仮定してい
る。工程３００がこう云う候補の特性を更新する。工程
３００を実施するプログラミング構造が大域文脈更新２
１２である。工程３０２がコンピュータの候補発生手順
を実′行し、方法の他の工程の間、比較の為に候補を単
独に又は何個かずつ評価することができる様にする。候
補の発生は、簡単なリストとして、候補の初期プールを
川怠し、１ａに１つずつ、リストから要素を抽出する簡
単な過程から、候補プールを表わすデータ構造を用いて
、要求があった時に候補を発生する更に複雑な過程まで
に及ぶことができる。各々の候補の発生は計算としては
繰返し形の過程であってよく、従って必要なだけの候補
が発生される。この後に述べた過程は、停止規１１１１
の助けを借りて実施することができる。然し、成る選択
を選ぶ場合、好ましい選択の完全な分類を行なう為、又
は後で説明する完全な重みを持つ選択を実施する為に、
候補のリスト全体を発生しなければならない。第３図に
は示してないが、工程３０２を繰返すことができる。即
ち、候補の発生は２回以上あってもよい。工程３０２を
実施する為のプログラミングは第２図に関連して、特に
候補発生器２０１、候補移動２１０及び選択２３０につ
いて説明しである。候補の発生が２同以上あるかどうか
は、選択２３０によって決定される。

工程３０４は判断を定める為に最善の候補を選ぶ手順を
実行する。工程３０４の中に交代的な接近があり、これ
らを第４Δ図及び第４Ｂ図について後で説明する。■程
３０４を実施する為のプログラミングの例が選択２３０
と云う機能である。

工程３０５は最終動作２１４の様な最終動作機能がある
かどうかを決定する。あれば、工程３０６が最終動作を
実施する。最終動作がな番ノれば、工程３０８が最善の
候補をユーザに戻す。

第４Ａ図及び第４８図は工程３０４の部分的な工程を示
す。各々の図面について後で説明するが、この発明は２
つの選択接近を行なう。即ち、階層接近と加重選択接近
である。接近に関係なく、情報を更新した候補のプール
が前に述べたデータの種類及び機能から利用し得ると仮
定覆る。更に、規則が規則の重みを持つ場合、規則はそ
れに応じて分類される。

両方の接近は、ハード及びソフト除去規則の適用を含む
工程を有する。成る候補に対してハード除去規則が成立
しない場合、その候補が除去され、次の候補が考虚され
る。ハード除去規則に合格した各々の候補にソフト除去
規則が適用される。ハード除去規則と異なり、ソフト除
去規則は、それまでに不合格が起こったかどうかに関係
なく、引続いて候補に適用することができる。ソフト除
去規則の点数を、合格した各々の規則の重みを加算する
ことにより、各々の候補に対して累惇する。

点数を受取る他に、候補は２つの群の内の−・方に指定
される。１１１１ち、それまでに適用された全てのソフ
ト除去規則に合格した候補を含む群と、少なくとも１つ
のソフト除去規則に不合格になった候補を含む群とであ
る。規則を実施する為のプログラミングは前に規則２０
５、方法２０４及び選択２３０について説明した。

判断を下す為の特定の接近は、ソフト除去規則に対する
倍率作用を含むことができる。倍率作用を適用する場合
、最終的なソフト除去の点数に、現在考慮されている候
補の数を乗する。これによって、この後の比較規則の点
数と同じ基準で、ソフト除去の点数を組合わせることが
できる。この様な倍率作用を実施する一例が、方法２０
４に於けるフラグの様な要素である。

両方の接近は、停止規則を適用する工程を含む。

成る候補に対して停止規則が次に続く場合、判断を下す
過程が停止する。停止規則の１つの例は、最近の最善の
候補で十分である時である。別の例は、判定を下すのに
余りに時間がか）る時である。

これは、大域文脈更新２１２の様なプログラミング構造
に開始時間を保管し、停止規則を用いて現在の時間を検
査することによって実施される。停止規則の３番目の例
は、最大数の候補に達した時である。これは、状！１１
２０２の様なデータ構造に多数の候補を記憶することに
よって実施することができる。４番目の停止規則は、判
断をＶｔ過程が候補発生器の終りに達し、少なくとも１
つの有効な候補があるか、或いは現在の最善の候補が十
分良好である時である。この規則は候補発生器２０１を
検査することによって実施することができる。

両方の接近は比較規則を適用する工程をも含むことがで
きる。比較規則は２つの候補を比較して、どちらがより
良いかを決定する。即ち一対ごとの比較である。現在の
規則が一方が良いと云う肯定的な結果を戻す場合、その
候補の方がより良い。

規則が「等しい」を戻す場合、又は規則が仮の結果を戻
す場合、順序の中の次の規則を考１する。

仮の結果は全体的であることもあるし、或いは成る確実
度を持つことがある。仮の結果を覚えておくのは、肯定
的な結果が得られずに、全ての比較規則を使い果した場
合、最凸の確実度を持つか、又は最高の優先順位の規則
から得られた仮の結果を使うからである。最高の優先順
位を持つ規則は、最高の優先順位を戻すか、或いはユー
ザが特定した順序で１番目の順序になる規則である。こ
の工程を実施する為のプ［１グラミング構造は規則２０
５及び方法２０４について説明されている。

第４Ａ図は最善の候補を選ぶ階層接近を示づ。

工程４００が候補を求める。工１ｆＩ４０２がハード除
去規則を適用する。工程４０３がハード除去規則によっ
て候補が除去されたかどうかを判定する。

工程４０２で候補が除去されていれば、候補プールを使
っていない限り、■程４００を繰返して別の候補を求め
る。工程４０２で候補が除去されていなければ、工程４
０４はソフト除去規則が特定されているかどうかを決定
する。工程４０２を実施する一例はデータの種類である
方法２０４である。ソフト除去規則が特定されていない
場合、工程４０５が、工程４０２及び４０３で除去され
なかった候補に比較規則を適用する。比較規則を適用す
るには、１度に１つの比較規則を用いて、各々の候補を
現在の最善の候補と比較する。２つの候補の内の一方が
より良いと見做されるまで、この過程が続けられる。勝
った方が現在の最善の候補になる。比較規則はユーザに
よって成る意味を持つ形で順序が定められている。工程
４０５の後、工程４０６が停止規則を適用し、工１！ｌ
Ｉ４０７は停止規則が時期尚早に選択過程を終らせたか
どうかを決定する。

工程４０４に戻って、ソフト除去規則が特定されている
場合、工程４１０が工程４０２，４０３で除去されなか
った候補に対し、前に述べたソフト比較規則を用いて、
こう云う規則を適用する。

■程４１２が残りの候補プールに比較規則を適用して、
最善の候補を拾い出す。工程４１４が停止規則を適用し
、停止規則があれば、工程４１５が選択方法を終了させ
る。停止規則がなければ、工程４１６は評価すべき残り
の候補があるかどうを決定し、あれば工程４１２を繰返
す。それ以上の候補がないと工程４１６が決定すれば、
方法が終了する。

第４Ｂ図は第３図の工程３０４に従って判断をする時の
加重選択接近を示づ。工程４３０が候補を求める。工程
４３２がハード除去Ｍ則を適用し、工程４３９が候補が
除去されているかどうかを決定する。候補が除去さ与て
いれば、工程４３０及び４３２が繰返され、工程４３１
がそれ以上の候補がないと決定しない限り、この方法が
別の候補を求める。候補が除去されていなければ、工程
４３４が残っている候補のプールに候補を追加する。

各々の候補に対してこう云う工程が続けられる。

工程４３３がソフト除去規則を適用し、各々の候補に対
するソフト除去の点数を決定する。この発明の特徴は、
比較規則を適用する際のソフト除去の違反の処理が、使
われる特定の方法に応じて異なっていてもよいことであ
る。１つの代案は、比較規則の工程の全ての違反を含め
ることである。

２番目の代案は、どの候補も全てのソフトの拘束に合格
しない場合だけ、全ての違反を含めることである。３番
目の代案は、全ての規則に合格になった候補がない場合
、前のソフト規則だけに違反した候補を含め、次に続く
ソフト除去規則に移るか、或いは比較規則段階に直ちに
移ることである。

この他の代案も、適当なプログラミングによって希望す
る通りに変更して実施することができる。

方法２０４のプログラミング構造により、この工程を実
施することができる。

工程４３５は悉くの比較規則に対する部分的な和の点数
を決定する。これは次の形である。

ＰＳ（＋）＝和（ｊ＝ｉ乃至ｎ）Ｍａｘ利１’；ｊ　（
ｊ　）こ）で１は問題の比較規則に対応し、ｎは比較規
則の数である。Ｍａｘ利得は、総点数で、第１位の比較
に対して第２位の候補が持ち得る最大値である。

Ｍａｘ利得（ｉ）−（ｎ−１）Ｘ規則の重みこ）で１は
問題の比較規則に対応する。

工程４３７は、完全な候補プールに対して比較規則を適
用した後、第４Ｂ図の比較規則工程を短絡することがで
きるかどうかを決定づる。残りの比較規則によって他の
候補が一層大ぎな総得点を持つことが有り得ない場合に
、この短絡が起こる。

この短絡の前提は、比較規則は次の２通りの内の何れか
で、候補の総点数に影響を与え得ると云うことである。

（１）現在第１位の候補の点数は少なくとも１×規則の
川みたけ増加する。、（２）現在の第２位の候補の点数
は、ｎを候補の数として、精々ｎｘ規則の重みだけ増加
する。工程４３７は現在の最高の総点数と現在の２番目
に高い総点数の間の差を決定する。この差が、適用しよ
うとする比較規則に対応する部分的な和のリストからの
部分的な和の入力より大きければ、比較規則の繰返しが
終了する。得点規則がない場合、工程４３７は実行しな
い。

短絡がなければ、工程４３６乃至４４４が、比較規則を
適用する繰返しループを形成する。史に具体的に云うと
、工程４３６が比較用１１１１を求め、工程４３８が対
ごとの分類の属性としての比較規則を使って、候補を分
類する。工程４４０が分類されたリストから候補を求め
る。工程４４２が、その位の重みに規則の重みを乗じた
積と元の候補の合計として、候補の合計を決定する。位
の重みを決定する為、工程４４２が分類されたリストに
ある１番目の候補に、ｎ１即ち、現在のプールにある候
補の数に等しい位の重みを与える。候補が１番目の候補
に等しいと工程４３８で決定していなければ、工程４４
２が２番目の候補にｎ−１に等しい位のｍみを与える。

工程４３８がこの決定をした場合、ＩｃｌｌＵ位の重み
を受取る。各々の候補に対してこの位づけが続けられる
。工程４４２の後、工程４４３が停止規則を適用し、工
程４４４は、停止規則が適用される場合、比較規則段階
を停止する。工程４４５及び４４６は、各々の候補並び
に各々の規則に対して工程４３６乃至４４４が繰返され
ることを保証する。

工程４４８乃至４５８は得点３Ｊ則を適用する為の繰返
しループである。工程４４８が得点規則を求め、工程４
５０が現在のプールから候補を求める。工程４５２が工
程４５０からの得点規則を各々の候補に個別に適用する
。工程４５４は、得点規則から戻された候補の位の重み
と得点規則の規則の重みとを乗じた積として、新しい候
補合翳１を決定する。この積が工程４４２から、又は前
の得点規則の繰返しからの候補合計に加算される。

工程４５４の後、工程４５６が停止規則を適用し、工程
４５８は、停止用ｔｉｌｌが該当する場合、比較規則段
階を終らせる。工程４６０．４６２は、各々の候補及び
各々の規則に対して工程４４８乃至４５８が繰返される
ことを保−［する。

工程４６４は、工程４３５からのソフト除去点数と工程
４６４からの候補合計との和として、最終的な候補合計
を決定する。希望によっては、前に説明した様に、ソフ
ト除去点数に成る倍率を掛けることができる。工程４６
６が、・第４Ｂ図の工程の結果として、最高の点数を持
つ候補として、最善の選択を決定する。

第３図に戻って説明すると、第４Ａ図又は第４Ｂ図の何
れかの選択方式により、最善の選択が決定された後、工
程３０６が、最終的な動作が特定されていれば、それを
実施する。最終的な動作がなければ、工程３０８が最善
の候補、又はその代わりに等級をつけた１組の推奨候補
を戻す。

この発明の重要な特徴は、第３図の工程は、その前に戦
略を選択してもしなくても、実施することができること
である。この発明のこの特徴が第５図に１番良く示され
ている。第２図の戦略２０６について説明した様に、こ
の発明のプログラミングは多数の戦略を限定することが
でさる様にする。戦略は名称を持ち、戦略パラメータに
対する１組の値と、特定の選択をする為の１組の方法と
で構成されている。選択方法を実施する為のプログラミ
ングは前に第２図について、特に方法２０４について説
明した。

第５図に示す様に、戦略選択の特徴を使うこの発明を用
いるには、最初の工程として、戦略を採用する工程５１
０がある。戦略が採用された時、その戦略のパラメータ
の値及び選択方法が現在の値及び選択方法になる。工程
５１２が第３図の判断を下す工程を実行して、最善の候
補を選ぶ。工程５１４は最善の候補が受理し得るかどう
かを決定する。受理し得れば、工程５１６が他のプログ
ラミングで、又は希望によってはユーザによって最善の
候補を使う。

第５図の工程５１８及び５２０はこの発明の別の特徴を
示しており、これは判断を下す方式の開発段階の間に使
うことができる。これは学習の特徴であり、判断を下す
作業が所望の結果を発生することができなかった場合、
ユーザによって発動される。−膜内に、学習の特徴は、
加重選択方法と関連する規則の重み調節の特徴であり、
ユーザの最善の選択である候補が最高の点数を貰い、こ
うして知識ベース改善する様になっている。学習工程は
各々の「規則例」、即ち除去に生残った１組の候補全体
に対して特定の規則が評価される加重選択方法の各々の
部分に対して、反復的である。

規則例は、規則の重みと、候補７位の重みの対のリスト
である。

工程５１８はこの学習の特徴を発動するかどうかを決定
する。発動する場合、工程５２０がそれを実施する。１
稈５２０の部分工程が第６図に示されている。プログラ
ミングが、各々の候補に対する合計点数と各々の規則例
とを含めて、各々の候補及びその状態情報を既に保管し
ていると仮定する。工程６１０が規則例を求める。工程
６１２は、各々の規則例に対して学習工程が続けられる
様に保証する。

工程６１４は現在の規則と現在の候補の合計１との間の
関係を決定をする。各々の規則に対し、状態の３つの類
別がある。（１）所望の候補よりも現在のＴが一層大き
い悉くの候補は、現在の規則によって一層高い位にされ
る。或いは（２）所望の候補よりも現在の［が−層高い
悉くの候補は、現在の規則によって一層低い位にされる
。或いは（３）（１）類ら（２）類も存在しない。規則
が該当する類では、残りの工程がその規則の重みを増減
するか、或いは規則を脇に置く。

規則が類（３）に該当する場合、工程６１８が規則を脇
に置く。工程６２０乃至６２６は、規則が脇に置かれた
場合、類（１）又は（２）に該当する規則の重みが調節
された後、脇に置かれた規１−１をもう１度見ｉして、
その何れか１つが類（１）又は（２）に該当するかどう
かを決定される様に保証する。

規則が類（３）に該当しない場合、工程６２８が、所望
の候補を除くの全ての候補に対してループ状に吟味する
目的で、次の候補を求める。工程６３０は、まだ考慮す
べき候補が残っているかどうかを決定する。候補があれ
ば、工程６３２はその候補を考慮すべきかどうかを決定
する。これは、現在の候補の１−が所望の候補の王より
小さい場合であり、（１）類（１）の規則では、規則に
対する現在の候補の位位置が所望の候補より高いか、又
は（２）類（２）の規則では、現在の候補の位位置が所
望の候補のそれより低い場合である。候補を考慮すべき
でない場合、■程６２８を繰返す。

候補を考慮すべき場合、工程６３４が次の様にΔを決定
する。

Δ−１（Ｔ（他）−■（所望））／ （ｒ（所望）−ｒ（他）） こ）で１（他）及びｒ（他）がその候補に関連した現在
の合計点数及び規則番号であり、Ｔ（所望）及びｒ（所
望）が所望の候補に関連した合計点数及び規則番号であ
る。

工程６３６がＴ（所望）に対して［（他）を比較する。

］−（他）がＴ（所望）より大きければ、工程６３８が
最大の追越し値ＬＯを決定し、ＬＯが現在のＬＯ及びΔ
の内の最大値になる様にづる。

［（他）がＴ〈所望）より大きくない場合、工程６４０
が最小の追付き値Ｓｃを決定し、ｓｃが現在のＳＣ及び
Δの内の最小値となる様にする。工程６３８又は工程６
４０の何れかの後、工程６２８を繰返し、次の候補に対
してＬＯ又はｓｃを計算する。

工程６２８に戻って説明すると、考ＩｌＲずべき候補が
残っていない場合、■程６４２がＬＯに倍率を掛ける。

この倍率を掛ける作業は、規則例プールに残っている規
則の数を脇に除けたプールに残っている規則の数に加算
し、その和で最大のΔを除す。工程６４４が、倍率を掛
けた１０及びｓｃの内の最小値としてΔを計算し直す。

工程６４６が規則が類（１）の規則であるかどうかを決
定する。そうであれば、工程６４８が、古い規則の重み
からΔを差引いた値として、新しい規則の重みを計算す
る。規則が類（１）にあるものでなければ、これは類（
２）であることになるが、規則の重みは古い規則の重み
にΔを加えたものである。

工程６５２が各々の候補に対するＴを計算し直し、前に
述べた様に、脇に置いた規則のプールを検査する。

悉くの規則例が１程６１４乃至６５２によって評価され
た後、工程６５４が所望の候補が、元の規則の重みを持
つ場合よりも、候補合計の分類リストで、改善された位
置を持つかどうかを決定する。もし持っていれば、■程
６５６が調節した規則の重みを戻す。

第５図に戻って、字消の特徴を発動しない場合、受理し
得る候補が決定されるまで、■程５１０乃至５１４が繰
返される。

第７図は、第１図の判定処］！Ｉ！装置の色々な特徴を
まとめたこの発明の特徴を示す。特に、第７図は、異な
る戦略を用いて試行解決策を発生する方法を示す。この
方法は、判定プロセッサ６０及び知識ベース５０に関連
して前に説明した装置及びプログラミングを用いて実施
することができる。

工程７１０が拘束伝播能力を持つ様にプログラムされた
コンピュータ・システムの［効果モード１に入る。工程
７１２が新しいシナリオを作成すべきかどうかを決定す
る。新しいシナリオを作成すべき場合、工程７１４がシ
ナリオを作成し、特定の戦略をこのシナリオと関係づけ
る。新しいシナリオを作成すべきでない場合、工程７１
６が、前に選ばれたシナリオを処理すべきかどうかを決
定する。そうでなければ、工程７１８が効果モードを出
て、解決策を選ぶ。工程７１６に戻って説明すると、前
のシナリオを使うべき場合、工程７２０がシナリオを選
ぶ。−旦シナリオが作成されるか或いは選ばれた場合、
■程７２２がそのシナリオに入る。これはそれに伴う戦
略を採用することを意味する。工程７２４が、この発明
の判断を下す工程に入ることににり問題を解決する。前
に第３図、第４Ａ図及び第４Ｂ図について説明したプロ
グラミングはこの工程の為のものである。

この発明を具体的な実施例について説明したが、この説
明がこの発明を制約するものであると解してはならない
。こ）に説明した実施例の種々の変更並びにこの発明の
その他の実施例も、この発明の説明から、当業者に容易
に考えられよう。従って、特許請求の範囲は、この発明
の範囲内に含まれるこの様な全ての変更を包括するもの
であることを承知されたい。

以上の説明に関連して更に下記の候補を開示する。

（１）特定の領域に関連して一ユーザが判断を下すのを
助けるコンピュータ・システム装置に於いて、前記領域
に１１１１する情報を受取るトランザクション・インタ
ーフェースと、前記領域に関する情報が表示されている
知識ベースを持つメモリと、その適用の仕方が変わり得
る規則を用いて、交代的な候補から最善の選択を選ぶ様
にプログラムされた判定プロセッサ・システムと、ユー
ザが前記判定プロセッサ・システムと対話し得る様にす
るユーザ・インターフェースと、前記トランザクション
・インターフェース、前記メモリ、前記判定プロセッサ
・システム及び前記ユーザ・インターフェースの間で情
報を連絡するバス・システムとを有するコンピュータ・
システム装置。

（２＞（１）項に記載した装置に於いて、知識ベースが
、知識ベースにある対象の挙動を表わす挙動コードを含
んでいる装置。

（３）（１）項に記載した装置に於いて、規則がソフト
除去規則を含む装置。

（４）（１）項に記載した装置に於いで、規則がＷＪＶ
ＪＪ形で適用し得る装置。

（５）（１）項に記載した装置に於いて、規則は、それ
を適用する時に重みが掛けられる様に適用し得る装置。

（６）（５）項に記載した装置に於いて、重みを加える
ことが、知識ベースを改善する為に自動的に調節できる
様にした装置。

（７）（１）項に記載した装置に於いて、判定プロセラ
号が、選択を下す為の多数の方法の中からユーザが選ぶ
ことができる様にする様にプログラムされている￥＆置
。

（８）（１）項に記載した装置に於いて、最善の選択が
、拘束の伝播によって発生された効果に応答して選ばれ
る装置。

（９）（１）項に記載した装置に於いて、ユーザによっ
て選ばれたシナリオの文脈として、判断が下される装置
。

（１０）人工知能技術を用いてプログラムされたコンピ
ュータ・システムで、特定の領域に於ける交代的な選択
の中のｆｆ１ｉの選択を下１方法に於いて、予め限定さ
れたデータ又はユーザ入力を用いて、前記交代的な選択
のプールから候補を発生し、規則に応答して前記候補を
評価し、前記コンピュータは前記規則を適用する１つよ
り多くの方法を供給し、最善の候補が選ばれるまで、前
記評価する工程を繰返り工程を含む方法。

（１１）（１０）項に記載した方法に於いて、候補を発
生する工程が、予定のデータ又はユーザ入力に従って、
候補の特性を更新することを含む方法。

（１２＞（１０）項に記載した方法に於いて、予め限定
されたデータ又はユーザ入力に従って、前記評価する工
程を実施する方法を選ぶ工程を含む方法。

（１３）（１０）項に記載した方法に於いて、評価する
工程が、階層形方法を用いて候補を評価することを含む
方法。

（１４）（１０）項に記載した方法に於いて、評価する
工程が、規則加重方法を用いて候補を評価することを含
む方法。

（１５）（１４）項に記載した方法に於いて、規則に眞
みを加える方法が、現在の５＆善の候補をｖ１５１する
ことができないと決定することににす、評価する工程を
短絡する工程を含む方法。

（１６）（１４）項に記載した方法に於いて、規則に重
みを加える方法が、規則を調節することにより、最善の
候補を選ぶことを学習することができる様にする方法。

（１７）（１０）項に記載した方法に於いて、候補を評
価する工程が、ソフト除去規則を使うことを含む方法。

（１８）（１０）項に記載した方法に於いて、最終的な
動作で最善の選択を使う工程を含む方法（１９）（１０
）項に記載した方法に於いて、予定のデータ又はユーザ
入力に従って、選択を選ぶ戦略を選ぶ工程を含む方法。

（２０）（１０）項に記載した方法に於いて、解決すべ
き問題を表わすシナリオを選ぶ工程を含み、候補を評価
する工程が、シナリオを解決する文脈で実施される方法
。

（２１）人工知能方式を用いてプログラムされたコンピ
ュータを用いて、判断を下す時に人間を助ける５Ａ鰐と
方法と説明した。特定の領域に関係する現実の対象及び
事象が知識ベース（５０）に表示される。問題を解決す
る最善の選択が、規則の適用に従って下される。これら
の規則は、ユーザが選んだ方法に従って、絶対的に、比
較的に、重みにより又は順序によって適用することがで
きる。この発明はユーザがユーザを選ぶことができる様
にする。この発明はユーザが種々の判断を下Ｔ　ＩＦＩ
略（６６）から選ぶことができる様にすると４゜ 共に、ユーザが仮想シナリオに於ける選択の効果（６２
）観察することができる様にする。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明のコンピュータ・システムのブロック
図、第２図はこの発明に従ってコンピュータをプログラ
ムするプログラム・アーキテクヂトを作る方法を示す図
、第３図はこの発明に従ってコンピュータの支援によっ
て判断を下す方法を示すフローチャートを示す図、第４
Ａ図及び第４Ｂ図は、第３図の評価する工程を更に詳し
く示ず工程のフローチャートを示す図、第５図はコンピ
ュータによって発生された戦略を用いて、コンピュータ
の支援によって判断を下す方法を示すフローチャートを
示す図、第６図は第４Ｂ図の方法に使われる学習ルーチ
ンのフローチャートを示す図、第７図はコンピュータに
よって発外されたシナリオを使って、コンピュータの支
援によって判断を下す方法を示すフローチャートを示す
図である。 主な符号の説明 １０：ホスト・コンピュータ ３０ニドランザクジヨン・インターフェース４０：ユー
ザ・インターフェース ５０：知識ベース ６０：判定プロセッサ・システム

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、特定の領域に関連してユーザが判断を下すのを助け
   るコンピュータ・システム装置に於いて、前記領域に関
   する情報を受取るトランザクション・インターフェース
   と、前記領域に関する情報が表示されている知識ベース
   を持つメモリと、その適用の仕方が変わり得る規則を用
   いて、交代的な候補から最善の選択を選ぶ様にプログラ
   ムされた判定プロセッサ・システムと、ユーザが前記判
   定プロセッサ・システムと対話し得る様にするユーザ・
   インターフェースと、前記トランザクション・インター
   フェース、前記メモリ、前記判定プロセッサ・システム
   及び前記ユーザ・インターフェースの間で情報を連絡す
   るバス・システムとを有するコンピュータ・システム装
   置。 ２、人工知能技術を用いてプログラムされたコンピュー
   タ・システムで、特定の領域に於ける交代的な選択の中
   の最善の選択を下す方法に於いて、予め限定されたデー
   タ又はユーザ入力を用いて、前記交代的な選択のプール
   から候補を発生し、規則に応答して前記候補を評価し、
   前記コンピュータは前記規則を適用する１つより多くの
   方法を供給し、最善の候補が選ばれるまで、前記評価す
   る工程を繰返す工程を含む方法。