JPS633333A - 知識工学システム用推論処理方式 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、知識工学応用システムに２ける推論処理方
式に係り、推論の高速化を図り、かつ推論結果の信頼性
を向上下るようにした知識工学システム用推論処理方式
に関する。

〔従来の技術〕

近年、人工知能の分野において、プロダクションシステ
ムＣＰｋｏｄｕｃｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍ　；以下ＰＳ
　という〕が知識表現法の１つとして非常に有望視され
、人工知能研究の中心が、′推論”から“知識”へと方
向転換をするきっかけを与えるに至り、ＤＥＮ　Ｄ　Ｒ
Ａ　ＬをはじめＭ　Ｙ　ＣＩ　Ｎやスペースシャトル航
行管制システムに３けるＮＡＶＥＸや、既に実用システ
ムとして使用されているＸＣ０Ｎなど数多くのシステム
に用いられている。

そして、基本的なＰＳの特徴は、ルールの相互関係全あ
まり気にせずにルールの記述が出来ルコとと知識表現が
１ｆ−ｔｈｅｎ形式で統一されているために、単純でわ
かりやすく拡張・変更が容易なことであり、従って、全
体の知識の構造や個々の知識の相互関係が不明確な分野
へのＰＳの適用は、極めて有効である。

ところが、従来のＰＳでは知識ベースが大規模複雑化し
てくると解の探索が望ましい方向へ向かつていることが
、はっきりしないまま探索空間が拡大する定めに実行速
度が著しく遅くなるという不都合が生じ、また、従来の
競合の解消だけでは、推論実行が困難になり、予期せぬ
結果を招くこともある。

そこで、このようなＰＳの欠点を改善するために、これ
まで幾つかの推論の高速化のための研究が為されて３つ
、その手法として、（１）コンパイラの性能の向上、　
ｌｉ）推論の制御による探索空間を狭める機能の追加の
２つがあり、（１）のコンパイラの向上を目指した研究
としては、友とえば音声理解用のＡＣＯＲＮ、　ＭｃＤ
ｅｒｍｏｔｔらの弁別ネットを用い定推論実行方式２株
式会社日立製作所システム開発研究所の連想選別型推論
のアナロジ−による高速実行方式やＲｅｔｅアルゴリズ
ムを用いた実行方式などがあり、（１１）の推論の制御
機能の拡張に関しては、Ｄａｖｉｓのメタルール、ＨＩ
ＰＳなどがある。

ところが、ＡＣＯＲＮは、ルールの記述形式に制約があ
り、専用ハードウェアーを使用しているため実用面で問
題があり、Ｍ　ｃ　Ｄｅ　ｒｍｏ　ｔ　ｔらの提案した
推論方式は、ルールの条件部を分解して弁別ネットワー
クの形で表現し、発火可能ルール、すなわち実行可能ル
ールを効率よく捜すことにより、複数のルールに共通に
含まれている条件項について複数回照合を操り返す所を
１回の照合でよく、実行効率か改善されるというところ
に特徴があるが、この方式も条件部の条件項の種類が増
すと実行効率が悪くなるし、ルールが発火してワーキン
グメモリ要素を追加、・削除する度に同じツーキングメ
モリ要素を弁別ネットワークに通す之め、あまり実行効
率は上がらない。さらに、ルールの特定の条件項のみに
マツチングするファクトのみが生成された時でも、カウ
ンタが０になるという問題がある。

そこで日立のシステム研の連想・選別型推論のアナロジ
−によるＰＳの高速実行方式では、上記問題点を解決す
べく関連する規則を連想・選別して実行していく方式、
すなわちルールの項で対応する定数項が同じものを介し
て連想ネットに推論実行に自動変換して構造化すること
によって、発火する可能性のあるルールの探索の実行効
率を上げている。さらに、変数の矛盾チエツクの負荷を
抑えるフィードフォワードフィルタや実行の操り返しを
抑えるフィードバックフィルタにより無駄な照合を極力
減らしている。

一方、　最近のエキスパートシステム構築用ツールであ
る０ＰＳ５．ｏｐｓｓａ、ＡＲＴ、５ｕｐｅｒＢＲＡＩ
ＮＳなどのプロダクションシステムでは、マツチング処
理の高速化のために、Ｒｅｔｅアルゴリズムが採用され
て３つ、この方式ではコンフリクトセットが従来のもの
より速く形成されるが、従来のＹ−メインに依存しない
構造的な制御知識による競合の解消だけでは、予期せぬ
結果を招い之り、無駄な実行を行ったり下ることがあり
、しかも問題が解けるには解けたが、その結論に至る過
程が必ずしも最適な答えとは言えず無駄な事をたくさん
やっている場合がある。

この競合の解消問題は、実行効率の点で重要な問題であ
り、Ｉ）ａｖｉｓは、メタ・ルールによって、すなわち
ヒユーリスティツタな知識を用いる競合の解消を狙って
いる。

また、ＨＩＰＳは、この競合の解消問題をドメインに依
存し定知識、すなわちユーザーが定義したルール形式の
ヒユーリスティックスを用いて競合の解消を行うシステ
ムであり、このシステムは、ルールに２方向の階層性を
持たせ、縦の次元はプラン作成のための抽象レベルであ
る対象知識の階層性を表わし、横の次元は競合解消のた
めの戦略であるメタルールの階層性を表、わしでいる。

そして、ＨＩＰＳの場合最初の段階で抽象度の高い解（
初期状態と最終状態を結ぶ状態の系列）を得て順に抽象
レベルの低い解系列を得ていき、プランの詳細化を行っ
て解いて行くシステムであり、このように、ＨＩ　ＰＳ
では階層的プラニングか推論動作の基本となっている。

ただしＨＩＰＳではルールコンパイラ−の考察はなされ
ていない。

ところが、問題解決に２いて、高い抽象レベルから低い
レベルへと詳細化していく方式が常に最適とは限らず、
ボトムアップ的な解法とトップダウン的な解法全常に意
識し定推論を実行する方式、即ち前向き推論と後向き推
論を適宜切り替える推論を実行する方式は、推論時間の
短縮と推論結果の信頼性を向上させる有効な方法と考え
られる。

〔発明が解決しようとする問題点〕

このように、従来のＰＳの幾つかの高速化方式がかかえ
る問題点として、推論の制御機能が弱いこと、８よび２
つの高速化方式の結合がなされていないことである。

そこで、この発明では、これらの問題点を解決するため
、双方向推論の推論制御を行うためのメタ知識（制御知
識）、すなわち競合の解消、前向き推論・後向き推論の
切り替え、サブゴールの設定に関するメタ知識について
検討し、それらの知識を表現可能で高速なルールコンパ
イラを持つようにし、推論の高速化８よび推論結果の信
頼性の向上を図ることを技術的課題とする。

〔問題点を解決するための手段〕

この発明は、知識をプロダクションルールの形式で表現
して蓄潰し、蓄積した複数のプロダクションルールのう
ち実行可能なルールを選択して実行する知識工学システ
ム用推論処理方式にＳいて、前記各プロダクションルー
ル全コンパイルして前向きおよび後向き推論に必要な制
御清報を収集し、予め与えらｒＬ之ヒユーリスティック
なメタ知ｉｔ用い、前記制御情報による前向き推論およ
び後向き推論を選択的に実行するとともに、競合の解消
を行なうことを特徴とする知識工学システム用推論処理
方式である。

〔作用〕

したがって、この発明によると、蓄積され之プロダクシ
ョンルールがコンパイルされて前向キ推論および後向き
推論に必要な制御情報が収集さ汽いわゆる前向き用コン
フリクトセットおよび後向きコンフリクトセットが同時
に作成され、作成されたこれらのコンフリクトセットに
よる前向き推論および後向き推論がメタレベルに３いて
選択的に実行される。

このとき、メタ知識として予め与えられ九人間の持つ問
題固有の経験的知識すなわちヒユーリスティックスにも
とづいて前向き・後向き推論の切り替えが行なわれると
ともに、競合の解消が行なわれ、適切な戦略の選択かな
され、これらの操り返しにより信頼性の高い推論結果が
高速で得られ、°。

る。

〔実施例〕

つぎに、この発明を、そのｌ実施例を示した図面ととも
に詳細に説明する。

第１歯は、推論システムの基本構成を示し、（ＩＭ）は
推論・作業記憶部であり、推論１（ＩＦ）３よび作業記
憶部（ＷＭ）から構成されるとともに、作業記憶ｉ４（
ＷＭ）のワーキングメモリは第２図に示すようにファク
トデータベース（ＦＤ）とゴールデータベース（ＧＤ）
から構成され、ファクトデータベース（ＦＤ）は９文字
列で表現されるファクトノードの集まりであり、ゴール
データベース（ＧＤ）は、ゴールとサブゴールの集まり
である。

な８、第３図は、サブゴールａ、ｂ、ｃのうち一つのサ
ブゴールとサブゴールｄが満たされるとゴールｔに達す
ることを示して２つ、これらのサブゴールをゴールデー
タベースＣＯＤ　）に登録するときには、第４図に示す
ように、各サブゴールａ。

怠 す、ｃ、　　・・レベル番号を付けて記述する。

そして、第１図に２いて、（ＫＢ）は知識ベースであり
、１ｆ−ｔｈｅｎ　ｃｌａｕｓｅ形式のプロダクション
ルールの集合である。（ＫＣ）は知識ベースコンパイラ
であり、知識ベース（ＫＢ）のルールをコンパイルして
前向き・後向きコンフリクトセット［Ｃｏｎｆｌｉｃｔ
　Ｓｅｔ］を構築し、競合の解消、前向き推論・後向き
推論の切り替えをメタレベルで行う之めに必要な制御情
報を収集し、連想ネットワーク（ＡＮ）（ＭＫ）はメタ
知識部であり、ヒユーリスティックな知識を記述すると
ころで、ドメインに依存したメタ知＝（ＭＤ）とドメイ
ンに依存しないメタ知識（ＭＮ）から構成され、ドメイ
ンに依存しないメタ知ｍ（ＭＮ）は、ルールのコンパイ
ル情報を用いてメタルールをユーザーが定義したもので
あり、ドメインに依存したメタ知識（ＭＤ　）　（戦略
知識）は、すべてユーザーが定義したヒューリステイッ
クスをルール形式で組み込んだ知識であり、このメタレ
ベルでコンフリクト（競合）が起これば、メタメタ知識
部（Ｍ　Ｍ　）の知識にもとづいて競合解消する。

さらに、図示されていないが、システム全体を問題解決
マネージャが管理して３つ、作業記憶部（ＷＭ）のオー
プン、クローズはこのレベルで記述でき、知識ベース（
ＫＢ）ｅコンパイルしたのちに、メタレベルをコンパイ
ルし、次いでリンカによりコンパイル情報全メタレベル
へ渡すようになっている。

つぎに、知識ベースコンパイラ（ＫＣ）の動作について
説明する。

知識ベースコンパイラ（ＫＣ）はルールの条件部の条件
部（ノード）と実行部の行動項の中でワーキングメモリ
へ追加・修正・削除される事実（ノード）の変化して行
く様子にのみ注目してルールのノードの状態遷移テーブ
ルを下記のアルコリズムにより作成する。すなわち。

〔Ｉ〕

（１，・１）ルールの条件部に存在するノードをＣノー
ドとする。

（１，２）　　ある一つのルールのＣノードとマツチン
グするファクトノードでＣノードの個数とワーキングメ
モリ内のノードの個数が等しいノードのみがワーキング
メモリ要素であるワーキングメモリを考える。そして、
その状況のもとてルールを実行したときにワーキングメ
モリに存在するファクトノードをＥノードとする。

（Ｉ、３）　　Ｃノード、Ｅノードとこの順にそれぞれ
のファクトノードを次の［旧の符号化手法を用いて符号
化する。

（１，４）　　この符号化されたノードを第６図のよう
に登録する。ただし、第６図中のａ、ｂ。

ｄ、ｅはノードの内容を示し、ルールｌでは（ａ、ｂ）
というＣ／−ドを（ａ、ｄ、ｅ）というＥノードに７−
ド状態を遷移することを示す。

（Ｉ、５）　　上記（１，１）から（Ｉ、４）の操作を
各ルールに対して適用する。

〔旧　Ｃノード、Ｅノードの符号化手法（ｎ、＋）　上
記アルゴリズムの（１，１）、（Ｉ、２）により得られ
たＣノード、Ｅノードを下記（Ｉｌ、２）のように符号
化する。

（１１，２） （１）　　ファクトノードの要素のすべてが同じものは
、同一符号を割り付ける。

＋２１　　ファクトノードの要素のすべてが定数である
ノードは、すべて異なる符号を割り付ける。

（３）　　上記１２１以外のノードの符号の割り付けを
行う。変数部には、一つの識別子を割り付けて置き換え
ることにより＋１１と同様に定数扱いして符号化する。

Ｃノードの中で変数全音む場合は上記手法により符号化
し、Ｃテーブルに登録する。Ｅノードの中で実際にルー
ルを実行しないと決まらない要素を含むノードの場合、
Ｃテーブルに存在するノードで一致するものは、同一符
号を割り付ける。−致しないものは、新しい符号を割り
付ける。

（４）Ｃテーブルに登録されている個々の７−ドに対し
てＥノードでマツチング可能ノードを構造化して２く。

次にルールに含まれているノードをＩＦノード、ＦＦノ
ード、Ｃノード、ＤＦノードに分類する。

ここで、ＩＰ、　ＦＦ、　Ｇ、　ＤＦノードを次のよう
に定義する。

１Ｆノード： 条件部のあるノードとマツチングする可能性のあるノー
ド全、実行部に持つルールが無い場合、そのノードを工
Ｆノード（Ｉｎｉｔｉａｌ　Ｆａｃｔ　Ｎｏｄｅ）とす
る。

ＦＦノード： 条件部のあるファクトノードとマツチングする可能性の
あるノードを、実行部のＥノードに持つルールが複数個
存在するときそのノードを前向きＦＦノード（Ｆｌｏａ
ｔｉｎｇＦａｃｔ　Ｎｏｄｅ）とする。ま之、ルールの
実行邪のＥノード邪の７−ドにマツチングする可能性の
あるノードを条件部に持つルールが複数個存在するとき
そのノードを牙向きＦＦノードとする。

Ｇノード： ルールの実行部にｈａｌｔ関数を青む場合そのルールの
Ｅノード部のワーキングメモリへ追加修正をするノード
をＧノードとする。まｔ１ルールのＥノード部のワーキ
ングメモリへの追加修正をするノードで条件部の７−ド
とマツチングする可能性のあるメートが存在しないノー
ドをＧノード（Ｇ。

ａｌ　Ｎｏｄｅ）とする。

ＤＦノード： 上記以外のノードをＤＦノード（Ｄｉ　５ａｐｐｅａｒ
Ｎｏｄｅ）とする。これは、条件部のノードとマツチン
グする可能性のあるルールの実行部に含むルールが１個
しか存在しないノードである。

以上の手続きでノードの構遷化が終了したので、これら
の推論制御用情報から連想ネットワーク（ＡＮ）を構成
する。ＩＦノード、ＦＦノード、Ｇノードだけが参照で
きる。この連想ネットワーク（ＡＮ）は、前向き・後向
き推論の両方に利用する。

な８、このようにコンパイラ（ＫＣ）によって得た推論
制御用情報と、たとえばノードのタイムタグの最新さな
どのルール実行時に得られる推論制御用情報とを、メタ
レベルでの戦略決定時に、メタルールの実行に２いて前
記した両制御用情報を参照できるようにして２くものと
する。

つぎに、メタレベルのプログラミング機能について説明
する。

問題領域の事実・定理・カテゴリー・処理手順等は、通
常対象レベルの知識として知識ベースが構築される。し
かし、これだけでは、解の探索空間が必要以上に広がっ
てしまったり問題が解けない事もあり得るため、このよ
うな場合、解の探索空間に制約を付けて推論実行効率を
上げることを目的とした知識（メタ知識）が有用となる
。その例題を考えてみるとよくわかる。

〔例題〕　４リットル入りと９リットル入りの２つの桶
しか持っていないとき、ちょうど６リツトルの水を汲む
のにはどうすればいいのか。

この例題では、基本操作の手順だけをルールに取り込ん
で前向き推論を実行しても試行錯誤の繰り返しであって
偶然にゴールに到達することがあるという程度の解法し
か得られない。ゴールは何か、また求めるものはどんな
前提から導かれるのかといったような付加的な知識やエ
キスパートのヒユーリスティックスなど推論制御のため
に役に立つ知識を取り込むことによって、推論を効率よ
く実行しなければならない。したがってこのシステムは
、この付加的な知識、専門家のヒユーリスティックとい
うものをドメインに依存した制御知識としてルールで記
述し、メタレベルに取り込む事を考えている。

このメタレベルでは、ルール選択に８ける戦略的な役割
全果たすものや解法の計画を示すもの、ルールに適用す
るデータの選択に２ける戦略的な役割（Ｆｏｃｕｓ　ａ
ｔｔｅｎｔｉｏｎ）を果たすルール等を記述する。

一方、ドメインに依存しない構造的な制御知識として有
効と考えられる情報は、コンパイル時に得ることのでき
る関係ゴール、ルール実行後に生成されるファクトノー
ドの数、前向き・後向き連想ネット情報である。この他
にもルール実行時に得られる時刻の最新さくたとえば０
Ｐ８５等で用いられている）が考えられ、関係ゴールと
は、そのルール全弁した到達可能候補ゴールの集まりで
あり、このような構造的な制御知識は、様々な問題領域
のルールに適用可能であるため、対象レベルのルールセ
ットとは別にして取り扱うことができる。

さらに、ドメインに依存し７を制御知識は、その対象と
する知識源、すなわち一つのルールセットに固有のもの
である定め、対象ルールセットとペアにして扱うことが
望ましい。したがって、どの世界でどの対象ルールセッ
トとメタルールを用いればよいか決定しなけれはならな
いが、このシステムでは、問題解決マネジャーにより決
定する。

すなわち、問題解決マネージャは、たとえば軍５図に示
すように、ドメインに依存しｔメタ知識（ＭＤ）の各メ
タ知識Ａ１．Ａ２．・−・それぞれとルールセラｌ−Ｂ
ｌ、　Ｂ２．・・・それぞれとのいずれのペアを選択す
るかの決定を行なうとともに、これらのペアと、ドメイ
ンに依存しないメタ知識（ＭＮ）の各メタ知識Ｃ１，Ｃ
２，・・のいずれとを組み合わせるかの決定全も行なう
。

そして、問題解決マネジャーに２いて複数世界の実現が
可能であることと、対象レベルとメタレベルの知識の選
択が可能であるため、同一問題でも異なる戦略で推論さ
せることができると同時に、その結果を比較検討するこ
とができる。さらに、メタレベルに２ける競合の解消を
支援するためにメタメタレベルの記述がユーザーに開放
されている。ユーザーの希望により階層構造のメタレベ
ルの実現が可能になっている。

な２、メタレベルのすべてのメタルールに、前記しｔよ
うな戦略を記述する部分のほかに、後述のようにルール
実行時の負担量を表わす評価値を記述する部分を設ける
ものとする。

つぎに、このシステム全体の動作の概略について説明す
る。

初期条件（データ）とゴールがはっきりしている問題は
ど、このシステムの良さがでてくるものと考えられるが
、このシステムでは、ゴールが明確でなくても推論制御
にかなりの工夫が為されているためメタシステムのない
ものよりは、高速に動作すると考えられ、以下にこのシ
ステムの推論動作の概略について説、明する。

まず、初期条件（データ）とゴールを与えると推論が始
まり、問題解決マネジャーにより記憶部（ＷＭ）のワー
キングメモリとドメインルールとメタ知識が決まり、コ
ンパイラ（ＫＣ）により収集した情報から作成し几連想
ネットワーク（ＡＮ）ｔ−用いて前向きコンフリクトセ
ットをつくると同時に、後向きコンフリクトセット？つ
くる。

つぎに、メタレベルのルールを探索してワーキングメモ
リのゴールデータとマツチングするものがあれば、メタ
ルールを実際に実行するとどれくらいの負担、すなわち
処理時間やルールの処理ステップ数などの負担がかかる
かという負担量ひ評価値を計算してその値全取り込んで
メタルールに記述する。

そして、ドメインに依存し之メタ知識（戦略知識）であ
るメタルール、例えば、サブゴールの持つ、属性値、す
なわちレベル番号・優先順位等を用いてユーザーが自由
に定義した規則（エキスパートの持つヒユーリスティッ
クス）を用いて、メタルール内のいずれが適用できるか
をチエツクし、適用用能ルール全選択し、選択した適用
可能ルールすべてについて、前記し念ような評価値の記
述１処理を行なって戦略知識選択コンフリクトセットを
作成し、前記戦略知識選択コンフリクトセット３よび前
記し友前向きコンフリクトセット、後向きコンフリクト
セットの３つのコンフリクトセットに入っている情報を
参照してどれを実行するか。

すなわち競合の解消をメタメタレベルで行ない、適切な
戦略を選択する。

ところで、ドメイン依存メタ知識より適切な戦略が見つ
からない時は、ドメインに依存しないメタ知識に制御を
渡し、前向き・後向きを含めた競合の解消を行なう。コ
ンパイル時に得た情報と推論実行時に得られる情報を用
いて、ユーザーが定義したヒユーリスティックスに基づ
き競合解消が行われて前向きあるいは後向きルールが選
択され、その後は、この繰り返しとなる。また、前向き
あるいは後向き推論を強制的に何ステップが続けて実行
させることも可能である。

な旧、初期条件（データ）とゴールが確定している場合
であって巻、しかもその中間のファクトノードすなわち
中間仮設ノードをユーザが初期条件として入力すること
のないことが明確になっている場合には、すべての中間
仮設ノードをＦＦノードとして与えることにより、探索
の実行効率の向上を図れることになる。このとき、各ル
ールの条件部のノードをＩＦＥよびＦＦノードに分類し
。

ノードの記号列で表わし友推論制御用テーブルの作成を
行ない、該テーブルにもとづいて連想ネットワークを形
成するものとする。

つぎに、具体例？用いた場合の、このシステムの動作に
ついて説明する。

いま、第７図に示す三角形の証明問題を考える。

〔仮定〕、　△ＡＢＣは、正三角形であるＢＤ＝ＣＥ＝
ＡＦ 〔結論］　　−：ＢＰＦ＝ｔＡＣＢ ｔは角度を表すものとする。

この問題を前向き推論だけで従来の０ＰＳ５のＬＥＸ戦
略で実行させてみると、前向き推論であるため、成立し
たものは何でも発火し、証明に不必要なことをどんどん
実行してしまうことが確かめられた。

一方、この問題を従来の後向き推論だけで実行し７を結
果、後向きも前向きと同じく競合の解消が大変であり、
前向きだけあるいは後向きだけでは、この種の問題は解
けないに等しいことがわかった。

つぎに、この幾何学の問題をこのシステムにより解くた
めに作成したドメインに依存したメタ知識の一邪につい
て述べる。

ＣＩ］　（ｍｘ＝−＜ｙ）なる形式のゴール・サブゴー
ルがゴールデータベースに存在する時に起動される。

（１）　−ｗｘ　（！：ｚｙを２角とし２辺の長さの等
しい三角形全ワーキングメモリ内から全て選び出し、こ
の三角形が二等辺三角形であることを証明する戦略を戦
略競合集合に入れる。

（２）　ｗｘを一角とする三角形と７：ｙを一角とする
三角形をワーキングメモリからリストアツブし、この二
つの三角形が合同であることを証明す、る戦略である。

これを詳細に示すと、（２，１）−ｗｘを一角とする三
角形とｔｙを一角する三角形をワーキングメモリからリ ストアツブする。

（２，２，）　　できるだけ情報の多い三角形の組み合
一わせを探す。ここで言っている情報とは、二つの三角
形の間に成立してい る関係式のことで辺の長さが等しいと か角の大きさが等しいと言う関係式で ある。

（２，１）（２，２）で選択された三角形合同′を証明
する戦略を競合集合に入れる。

（３）外角と内対角の和と言う関係によって乙Ｘ又はｌ
ｙを書き換えて新しいサブゴールとする戦略である。

（４）対頂角の関係式ヲ便ってｚｘ又は−＝ｙｔ”書き
換える戦略である。

（５）　、＜ＡＣＢ＝＜ＡＣＰ＋＜ＢＣＰというような
関係式を・使って書き換えて新たなサブゴール１とする
戦略である。

上記（１）〜（５）で競合集合に入っている戦略から一
つを選択し、この競合の解消は、このメタメタレベルで
行なう。

丁なわち、メタメタルールとしてゴール内に含まれてい
る角や辺、それを構成している頂点をより多く含む戦略
を使先させる。

［２］　　［：？Ａ＝７Ｂ＋？Ｃ］　　（？Ａ＝？Ｄ＋
？Ｃ）−［：？Ｂ＝？Ｄ］（サブゴール） そして、前向き用コンフリクトセットをＦセット、後向
きコンフリクトセット全Ｂセットとし、まずＦセットを
構成し問題固有のメタ知識を探索する。このとき、前記
メタ知識の〔１〕が発火して最適戦略を出すか、（１）
、　（２）、　（４）は、辺、角に関する情報が少ない
こととゴールとの関わりがあまりないため、（３）と（
５）の戦略だけか残る。この二つ戦略を比較するとゴー
ルとの関わりに差がないため、戦略に固有の使先順位に
従うことになり、優先；１し位の指定がなければ適当に
選択する。ここでは、（５）を選択下るとして、（５）
に対応するルールを用゛いてゴールデータベースにサブ
ゴールを記述する。

このとき、当該ルールの（△ＡＣＢ）と（点ＰＡＣ−上
にある）という条件が満足するとサブゴールを指示にし
ｔがって書き換える。これは初期データとして入力され
ているので条件が満たされて、ｔＡＣＢ＝−：ＰＣＡ＋
　ｔＰＣ，Ｂが記憶部（ＷＭ）に入りサブゴールが（ｔ
ＢＰＦ＝　ｔＰＣＡ＋、：ＰＣＢ）となる。

同様にして戦略（３）が選択されると、（３）に対応す
るルールによりｔＢＰＦ＝　ｔＰＢｃ＋−：ＢＣＰが定
まりワーキングメモリに登録され、Ｆセットが更新され
る。つぎに、前記メタレベルの〔２〕か発火してサブゴ
ールか（、＝ＰＣＡ＝−＝ＰＢＣ）となり、Ｂセットが
更新される。

そこで、メタレベルでメタ推論を実行し之結果、△ＢＥ
Ｃと△ＡＦＣが合同であることを証明する戦略が指示さ
れる。しかし、これはデータネ足で失敗するため、推論
制御がドメインに依存しないメタレベルへ移行すること
になり、続いてＦセットＢセットの競合解消全行ない、
前向き用として△ＡＢＣが正三角形という条件項を含む
所定のルールが選択され、これによって、ドメイン依存
メタルールによって指示される△ＢＥＣと△ＡＦＣの合
同証明戦略により簡単に合同が言える。そこで、サブゴ
ールがすべて満足し、最後に前向き推論によって指示さ
れる△ＢＥＣと△ＡＦＣの合同証明戦略により簡単に合
同が言える。そこで、サブゴールがすべて満足し、最後
に前向き推論によりシミュレーションパスが完成し推論
が終了する。

な３、以上はハンドシミュレーションではあるが、この
ようにドメインルールとメタルールを記述下ることによ
り、はとんど最適な証明を得ることができたことから、
この推論システムの有効性が確かめられ友。

〔発明の効果〕

以上のように、この発明の知識工学システム用推論処理
方式によると、前向きおよび後向き推論の双方向推論制
御を行なうｔめのメタ知識９丁なわち競合の解消、前向
き・後向き推論の切り替え。

サブゴールの設定に関するメタ知識について検討し、メ
タレベルに２いて競合解消、前向き推論および後向き推
論を選択的に実行することができ、推論の高速化および
推論結果の信頼性の向上を図ることができ、その効果は
極めて大きく、実用推論システムとして非常に有効であ
る。

【図面の簡単な説明】

図面＋Ｌこの発明の知識工学システム用推論処理方式の
１実施例を示し、第１図はシステムの構成図、第２図は
一部の構成図、第３図および第４図はそれぞれ推論時の
動作説明図、第５図は異なる一部の構成図、第６図は推
論時の動作説明図、第７図は推論用の例題の説明図であ
る。 （ＫＣ）・・・知識ヘースコンパイラ、（ＩＭ）・・・
推論・作業記憶部、（へｉＫ）・・メタ知識部、（ＩＥ
）・前向き・後向き推論実行部。 代理人　弁理士　藤　１）龍太部 第　１＠ １３Ｌ）　　　　　　　Ｃ 手続補正書（自発ン 昭和６１年　８月２９日 特許庁長官殿　　　　　　　　　適 １事件の表示 昭和６１年特許願第１４７９５４号 ２発明の名称 知識工学システム用推論処理方式 ３補正をする者 事件との関係　　　　　　特　　許　　出　　願　　大
佐　所　　大阪市西区江戸堀１丁目６番１４号名　称　
（５１１）日立造船株式会社 代表者　　　　　　　村　山　利　雄 ４代理人　〒５３０ 住　所　大阪市北区東天満２丁目９番４号６　補正の内
容 （１）第９頁第７行と第８行との間に「（構成）」を挿
入。 （２）　　第１１頁第１１行と第１２行との間に「（知
識ベースコンパイラの動作）Ｊを挿入。 （３）第１６頁第２行ないし第３行の「ＩＦノード。 ・・・できる。」をつぎのように補正。 「ここで、連想ネットワーク（ＡＮ）の構成とは、ルー
ルのファクトノードの状態遷移テーブルを作成後、推論
制御用テーブルをｉｔすることをいう。 この推論制御用テーブルとは、ＤＦノードの中でユーザ
が初期条件（ＩＦノード）として入力することがなく、
かつマツチング可能ファクトデータが複数存在しないこ
とが明確になっているノード以外のファクトデータ（Ｉ
Ｆ、ＦＦ、Ｇノードを含む）によって構成されるルール
体系に変換した状態遷移テーブルをいう。」（５）第２
０頁第１行と第２行との間に「（システムの動作）」を
挿入。 （６）第２２頁第８行の「何ステップが」を削除。 （７）同頁第１０行ないし第２０行の「なお、・・・・
・・するものとする。」を削除。 （８）第２３頁第１行の前に「（具体例を用いたシステ
ムの動作）」を挿入。 （９）同頁第１７行ないし第２７頁第１７行の「つぎに
５・・・・・・終了する。」をつぎのように補正。 「　つぎに、この幾何学の問題をこのシステムにより解
く場合の手順について詳述する。 いま、初期条件として、 を与え、さらにゴールとして 〔／ＢＰＦ＝／八〇Ｂ〕 をへえる。 そして、この問題の実行に使用するルールの主なものを
記載すると、次のようになる。なお先頭はル−ル番号を
示し、たとえば’Ｒ２”は°　ル　−　ル　２　″　を
示す。 Ｒ２： （△ＡＡＡＢＡｃ） （△　ＡＤ　ＡＥ　ＡＦ） （ＡＡ　ＡＢ＝　ＡＤ　ＡＥ） （’Ｂ　　ＡＣ＝　　Ｅ　　ＡＦ　） （／　ＡＡ　ＡＢ　ＡＣ＝７ＡＤ　ＡＥ　５Ｆ）（ΔＡ
ＡＡＢＡＣミ△ＡＤＡＥＡＦ） Ｒ６：合同 （△ＡＡ″Ｂ′′Ｃ鵬△″ＤＡＥＡＦ）（ＡＡ″Ｂ＝Ａ
ＤＡＥ） （ＡＢＡＣ＝ＡＥＡＦ） （ＡＣＡＡ−ＡＦＡＤ） （／ＡＡＡＢゞＣ；／ＡＤＡＥＡＦ） （／ＡＢＡＣＡＡ＝／ＡＥＡＦＡＤ） Ｒ７二対頂角 （ＡＡＡＢ　　ＡＣＡＤ　　１点で交わる）（／ＡＤＡ
ＰＡＡ；／ＡＣＡＰＡＢ） ただし、−組みの対頂角を、ワーキングメモリに書かす
。点の別の表示法ともう−組みの対頂角は、システムが
自動的に書くものとする。 Ｒ８： （雰／ＡＡＡＢＡＣ＃） （点、ＡＡＡＢＡＣ・・・は、同一直線上）（−ＡＡ　
　’Ｂ）どちらかの−部に少なくとも１点存在する （ｊｌ／　’ＢゞＣ＃） Ｒ９： （ＡＰ／′Ｂ　ＡＣＡＤ　１点　Ｐで交わる）（点へＡ
ＰＡＢ　　同一直線上にある）（点″ＣＡＰＡＤ　同一
直線上にある）これは、交点の概念表示である。 Ｒ１０：外角は内封角の和 （△ＡＡＡＢＡＣ） （点ＡＢＡＣＡＤ　同一直線上） （／ＡＡＡＣＡＤ＝／ＡＢ　ｔＡＣ＋／′ＡＡＢＡＣ）
Ｒ１１：三角形の内角の和 （△ＡＡＡＢＡＣ） （／ＡＡＡＢＡＣ＋／ＡＢＡＣＡＡ＋／ＡＣ／ＡＡＢ＝
１８０°）Ｒ２１： （△ＡＡＡＢＡＣ正三角形） （ＡＡＡＢ＝ＡＢＡＣ）（／′ＢＡＣ＝ＡＣＡＡ）（Ｃ
ＡＡ＝ＡＡＡＢ）（／′ＡＡＢＡＣ＝７ＡＢＡＣＡＡ）
（／ＡＢＡＣＡＡ＝／ＡＣＡＡＡＢ）（／ＡＣＡＡＡＢ
＝／ＡＡＡＢＡＣ）（／ＡＡＡＢ″Ｃ＝６０°）（／Ａ
Ｂ′″ＣＡＡ＝６０°）（／ＡＣＡＡＡＢ＝６０°）Ｒ
３２： （△ＡＡＡＢＡＣ） （点ＡＡＡＰＡＣは、同一直線上にある）（／ＡＡＡＢ
ＡＣ＝ＺＡＡＡＢＡＰ＋／ＡＰＡＢＡＣ）Ｒ３３： （？Ｐ＝’？ｘ　＠　？Ｙ） （？Ｎ（？Ｘ　７ｙ）二？Ｌ） （？Ｐ＝・・・） ただし、変数Ｎに入っている項と等しい項を変数りに書
き換える（（？Ｎ＝？Ｌ）なるファクトをワーキングメ
モリから選んできてマツチングさせる） 第１項は第１項、第２項であれば第２項を書き換える（
システムでそうさせておく）。 Ｒ３４：　式の　変換　ル　−　ル （？Ｄ＝　？Ｓ） （？Ｓ＝？Ｙ） （？Ｄ＝　’？ｙ） ただし、？Ｄ、？Ｓ、？Ｙは数式である。 さらに、ファクトノードに対して、次のような符号の割
り付けを行なう。 （△ＡＡＡＢＡＣ）、ａ （Ａへ／′Ｂ−ＡＣＡＤ）；ｂ （／ＡＡＡＢ′Ｃ＝／ＡＤＡＥＡＦ）；Ｃ（△７ＡＡＢ
　ＡＣ＝　△ＡＤＡＥ　ＡＦ　）　　　　　　　　、ｅ
ＣＡＡＡＢ　　ＡＣ’Ｄ　　　１点−ｃ交ｂ；ｂ）；ｆ
（点ＡＡＡＢＡＣ・・・　同一直線上）；ｈ＾△△ （／＝／＋／）；Ｌ ＾△八　　　　△へΔ　　　　＾＾八 （／＋／＋／＝１８０°）；Ｊ ΔΔ△　　　＾△八 ＣＩ　　　＋ｌ　　　＝？Ｘ）　　　　　　　；に＾八
へ　　　　　　＾へ△ （ｌ　　　　＝７ｘ−／　　　）　　　　　　　　　　
；ｉ（△　　　　−等辺三角形）；ｍ ＾　＾　＾ （△　　　　正三角形）；ｎ ＾入へ　　０ （／＝６０）　　　　　　　　　　　　　；。 （・　　−・　　）；ｐ （△　　（イ）△ＡＡＡ）　　　　　　　　　；ｑここ
で、′は次の記号が変数であることを示し、？は数式を
示し、＄は＋′”か′−″の演算記号を示し、＝は辺あ
るいは角など何であってもよいことを示している。また
、ファクトノードの符号の（）内はマツチング可能候補
ノードの集合を示し、ルールの条件部に（）の前の符号
があれば、（ｊ内のいずれかの符号の）−ドとマツチン
グする可能性のあることを示す。 つぎに、このようにファクトノードの符号化に行ｆｘつ
だのち、コンパイラ（ＫＣ）により各ル−／しをコンパ
イルして次のような推論制御用テーブルを生成する。 （以下２行余白） さらに、コンパイラ（ＫＣ）によシ前記した推論制御用
テーブルを作成し、次のような前向き推論用制（財）情
報および後向き推論用制御情報を形成する。 すなわち、前向き推論用制御情報の１例は、となり、こ
こで、Ｎはル−／１／実行後に新たに生成されるファク
トノードの数を示し、−方後向となり、前表のファクト
ノードが生成されるにはどのルールが発火すればよいか
を対応させてまとめたものであり、これらの前向きおよ
び後向き推論用制御情報にもとづき、前向きコンフリク
トセット（以下前向きＣ８という）および後向きコンフ
リクトセット（以下後向きＣ８という）を作成する。 そして、前記した前向きおよび後向きコンフリクトセッ
トのほかに、戦略知識選択コンフリクトセットを作成す
るために、ドメインに依存したメタ知識（戦略知識）を
規定し、たとえば角度に関するもののみを列挙すると次
のようになる。 Ｍ２：（／悩＝／β〕（ゴールデータベース（ＧＤ）に
左記のものがあるか調べる） （１）（１）　　ワーキングメモリ内の角αを一角とす
る三角形の数をカウントする。 （２）　　ワーキングメモリ内の角βを一角とする三角
形の数をカウントする。 そして（１）のカフント値と（２）のカウント埴との積
を評価値として出力する。 ＋２）　（１）　　角αを一角とする三角形Ａと角βを
一角とする三角形Ｂをワーキングメモ リからリストアツブし、三角形Ａ、Ｂ のベアを１つ選択する。 （２）　　前向きＣＳ中に／ｌ／　−ｗ　ＲＩ〜Ｒ５と
共にインスタンシエイションを構成して いる三角形ＡとＢが存在するとき、前 向きルールが優先的に発火する。 （３）前記（２）が存在しないとき、°三角形ＡとＢの
間に成立している関係式（辺の 長さの関係などンの多い１頃に三角形のベアを作成する
。関係式が高々−組し かない三角形のベアは削除する。 （４）　　前記（１）　、　（３）により選択てれた三
角形のベアの合同をサブゴーｌしとしてゴー／Ｌ／　７
’　−ｐベース（ＧＤ）に書き込む。 Ｍ　３：〔／Ａα−／Ａδ＄／懺〕（ゴールデータベー
ス（ＧＤ）に左記のものがあるか調べる。）（１）角α
を外角として２角の内対角の和とじて表現する組み合わ
せ数を評価値として出力する。 （２）前記（１）の組み合わせ数のうち１つを適当に選
びルー／Ｌ／Ｒ１０を用いてサグゴールを生成し、ゴー
ルデータベース（ＧＤ）に書き込む。 Ｍ　４：〔／α＝／卆〕（ゴールデータベース（ＣＤ）
に左記のものがあるか調べる） （１）角αまたは角βに対して存在する対頂角の数（こ
のとき０か１か２となる）を評価値として出力する。 （２）角αまたは角βをその対頂角に書き換えたものを
サブゴールとしてゴールデータベース（ＧＤ）に書き込
む。 Ｍ　５　二　〔／Ａα−／Ａβ〕（コ゛−ルデータベー
ス（ＧＤ）に左記のものがあるか調べる） （１）角αまたは角βが２角の和として表現できる組み
合わせ数を評価値として出力する。 （２）角αまたは角βをルールＲ３２，Ｒ３４を用！ハ
てその２角の和として書き換えたものをすプゴールとし
、ゴールデータベース（ＧＤ）に書き込む。 Ｍ６　：　（？Ａ＝？Ｂ＋？Ｃ）（？Ａ＝？Ｄ＋？Ｃ）
（前者のものがゴールデータベース（ＧＤ）にあるか調
べ、後者のものがワーキングメモリにあるか調べる） （１）両者に該当するものがあり、発火すれば最優先に
実行し、この場合の評価値として最小値の０を出力する
。 ＋２）　（？Ｂ＝？Ｄ）なるサブゴールをゴールデータ
ベース（ＧＤ）に書き込む。 また、競合解消のためのメタメタルールをつぎのように
規定する。ただし、各メタメタルールに対して優先度を
設定し、数値の大きいルールを優先的に用いて競合の解
消を行なうようにする。 ＭＭｌ：優先度３ （ＢＣ＝１）→（後向き推論の実行） ＭＭ２：優先度２ （ドメインに依存したメタルールの評価値≦ＦＣ） →（最小評価値を持つメタルール ＭＭ３：優先度ｌ （条件なし） →（前向きＣＳの競合解消を行ない前向き推論が行なわ
れる。競合解消は、ルール実行に生成されるファクトノ
ードの数の最も多いルールが選択される。） ＭＭ４：優先度４ （後向きＣＳ中の条件部がすべて成立している／Ｌ／　
−　ｉｖ　Ａが存在する。）→（ルー／Ｌ／　Ａが選択
される。） ナオ、ＦＣは前向きＣＳのインスタンシエイションの数
，ＢＣは後向きＣＳのルールの数を示す。 さらに、前記したように評価値の記述処理を行なって戦
略知識選択コンフリクトセット（以下戦略ＣＳという）
を作成し、前記した前向きＣＳ，後向きＣＳとともに、
３つのコンフリクトセットを用いて以下の第１ないし第
６７エイズの如く推論が実行される。 く第１フエイズ〉 まず、ワーキングメモリ要素である初期条件とマツチン
グする条件部を有するルールる前向きＣＳが作成され、 前向きＣＳ さらに前記した後向き推論用制御情報かしゴール〔／Ｂ
ＰＦ＝／ＡＣＢ〕のパターンのルール、すなわちノード
Ｃを生成するのに発火すべきルールからなる後向きＣＳ
が作成され、 後向きＣＳ かつ評価値を含む角に関するメタルールからなる戦略Ｃ
Ｓが作成される。なお、メタルール番号の後の〔〕内の
数置は、評価値を示す。 戦略ＣＳ このとき、ＦＣ＝２３，ＢＣ＝９となるため、前記した
メタメタルールのうちＭＭ２により競合解消が行なわれ
、ＭＭ２により戦略ＣＳのうち最小評価値を持つメタル
ールＭ３，八１　４　、　Ｍ　５が選択され、さらにた
とえばＭ５が選択されるとすると、Ｍ５により、ルー／
Ｉ／Ｒ３４，Ｒ３２が後向きに適用される。 すなわち、 ＋　／ＰＣＢ　）　　　　　　　　＋　／ＰＣＢ）に示
すように、Ｒ３４によりゴール（／ＢＰＦ＝／ＡＣＢ）
に対して式の変換が行なわれ、変換式〔？Ｓ＝／ＡＣＢ
〕の成立性の判断が、（／ＡＣＢ＝／ＰＣＡ＋／ＰＣＢ
）が成立するためのＲ３２の条件部を満たす要素のワー
キングメモリ内での存在の有無によりなされ、（／ＡＣ
Ｂ＝／ＰＣＡ＋／ＰＣＢ）が成立するためのＲ８２の条
件部を満たす要素である（△ＡＢＣ）　、（，６，Ａ　
　ＦＢ　同一直線上にある）および（点ＦＱＰＣ同一直
線上にある）がワーキングメモリに存在することから、
（／ＡＣＢ＝／ＰＣＡ＋／ＰＣＢ）が成立してワーキン
グメモリに登録されるとともに、（／ＡＣＢ　＝　／Ｐ
ＣＡ＋　／ＰＣＢ　）の成立性から（？Ｓ　＝／ＡＣＢ
）が成り立ち、従って（？５＝ＺＰＣＡ＋ＺＰＣＢ）の
式の変換が成り立ち、これをｆ：／ＢＰＦ　＝　？　Ｓ
　）に適用することにより、〔／ＢＰＦ−／ＰＣＡ＋／
ＰＣＢ〕　が成立シ、サブゴールとしてゴールデータベ
ース（ＧＤ）に書き込まれ、第１フエイズが終了する。 〈第２フエイズ〉 つぎに、第１フエイズにおいて生成されたファクト（／
ＡＣＢ＝／ＰＣＡ＋／ＰＣＢ）と、初期条件として与え
られている（点ＦＱＰＣ同一直 線上にある）とを条件部に持つルールＲ８が、前記した
第１フエイズの前向きＣ８に追加されるとともに、第１
フエイズにおいて発火したインヌタンシエイション（Ｒ
３２（Ｃ△ＡＢＣ）（点ＡＦＢ同一直線上にある）〕）
が削除され、次のような前向きＣ８が構成される。 一方、サブゴールとして（／ＢＰＦ　＝　／ＰＣＡ＋／
ＰＣＢ）が書き込まれたため、このサブゴールのパター
ンのルール、すなわちノードｌを生成するのに発火すべ
きルールからなる後向きＣ８が新たに作成され、このと
きＦＣ＝２８　、ＢＣ＝６となり、前向きＣＳ 後向きＣＳ メタメタルールＭＭ２により評価値を含むサブゴー）Ｖ
の２角の加減のパターンのメタル−／Ｌ／　Ｍ　３〔１
〕が戦略Ｃ８として選択され、Ｍ　３　Ｋよりルー／Ｌ
’ＲＩＯが後向きに適用される。 すなわち、ＲＩＯの条件部を満たす要素がワーキングメ
モリに存在するか否かが調べられ、当該ＲＩＯの条件部
を満たす要素である（△ＢＣＰ）および（点ＣＰＦ　　
同一直線上にある）が存在することから、ＲＩＯが発火
して（／ＢＰＦ＝／ＰＢＣ＋／ＰＣＢ）が成立し、ワー
キングメモリに登録され、第２フエイズが終了する。 く第３フエイズ〉 そして、第２フエイズにおいて作成されるインスタンシ
エイション（（（／ＢＰＦ＝／ＰＢＣ＋／ＰＣＢ）（点
ＦＱＰＣ同一直線上にある）〕を条件部に持つルール （点ＥＰＲＢ　　同一直線上にある）〕を条件部に持つ
ルールＲ８）が、前記した第２フエイズの前向きＣＳに
追加され、次のような前向きＣＳが構成される。 前向きＣ８ 一方、ゴールの書き換えがないため、後向きＣ８は、第
２フエイズにおいて用いたルー／Ｌ’ＲＩ　Ｏが削除烙
れたものとなり、このときＦＣ＝２５　。 ＢＣ＝５．！：なり、メタメタル−／Ｌ／ＭＭ２により
最小評価値ＩＩ　ＯＩ＋を持つメタルール ＣＳとして選択され、Ｍ６により、第１フエイズにおい
てサブゴールとして書き込まれた〔／ＢＰＦ＝／ｐｃＡ
＋／ＰｃＢ）　、および第２フエイズにおいて生成され
た（／ＢＰＦ＝／ＰＢＣ＋／ＰＣＢ）から、〔／ＰＣＡ
−／ＰＢＣ〕が成り立ち、ゴールデータベース（ＧＤ）
のサブゴールが〔／ＰＣＡ二／ＰＢＣ〕に書き換えられ
、第３７エイズが終了する。 く第４フエイズ〉 さらに、第３フエイズにおいて新たに作成されるインス
タンシエイションがないため、第３７エイズにおける前
向きＣＳがそのまま第４フエイズにおいて適用され、第
３フエイズにおいてサブゴールが〔／ＰＣＡ＝／ＰＢＣ
〕に書き換えられたため、このサブゴールのパターンの
ルール、スなわちノードＣを生成するのに発火すべきル
ールからなる後向きＣＳが新たに作成される。 後向きＣＳ また、ＦＣ＝２５，ＢＣ＝９　　となり、メタメタルー
ル：’ｖ１Ｍ２により、評価値ＩＩ　９　＋１を含む〔
／α＝乙わのパターンのメタル−／Ｌ／Ｍ２

〔９〕が戦
略ＣＳとして選択されるが、Ｍ２の（２１　（３）で説
明したように、関係式が高々１組しかないだめ、戦略Ｃ
Ｓの選択が失敗し、従って条件のないメタメタルール）
１Ｍ３により前向き推論に切り換えられ、前向きＣＳの
なかでルール ァクトノードの数の最も多いｔｖ　−　／Ｌ／　Ｒ２１
が前記した前向き推論用制御情報にもとづいて選択され
、Ｒ２１による前向き推論が実行され、〔（△ＡＦＣ）
（△ＢＣＥ）　（ＡＦ＝ＣＥ）　（ＡＣ＝ＣＢ）　（／
ＦＡｃ＝／ＢｃＥ））、（（△ＡＢＤ）（△ＢＣＥ）（
ＡＢ＝Ｂｃ）（ＢＤ＝ＣＥ）（／ＡＢＣ＝／ＢｃＥ）〕
。 〔（△ＡＢＤ）（△ＡＦＣ）　（ＡＢ＝ＡＣ）　（ＡＦ
＝ＢＤ）（／ＡＢｃ＝／ＦＡｃ））ｋ条件部にもつルー
／Ｌ／Ｒ２がインスタンシエイションとして作成される
。 〈第５フエイズ〉 そして、第４フエイズにおいて作成されたインスタンン
エイションが第４フエイズにおケル前向きＣＳ，すなわ
ち前記した第３フエイズの前向きＣＳに追加されるとと
もに、第４フエイズにおいて用いたルールＲ２＋が削除
され、次のような前向きＣＳが開成される。 前向きＣＳ −方、ゴールの書き換えがないため、後向きＯ８は前記
した第４フエイズと同じになり、このときＦＣ＝２７．
ＢＣ＝９となり、メタメタルールΔＩＭ２により、評価
値１１９１＋を含むメタルールＭ２

〔９〕が戦略ＣＳと
して選択され、Ｍ２の（２）（２）により、ルールＲ２
の合同証明戦略による前向き推論が実行され、（△ＡＦ
Ｃ：△ＢＣＥ）、（△ＡＢＤミ△ＢＣＥ）、（△ＡＢＤ
ミ△ＡＦＣ）が成立してワーキングメモリに登録される
。、 く第６フエイズ〉 さらに、第５フエイズにおいて成立した〔（△ＡＦ（、
：△ＢＣＥ））、ｆ：（△ＡＢＤ＝△ＢＣＥ））、（（
△ＡＢＤ＝△ＡＦＣ））ヲ条件部にもつルールＲ６がイ
ンスタンンエインヨンとして、前記した第５フエイズの
前向きＣ８に追加されるとともに、第５フエイズにおい
て用いたルー／Ｌ’Ｒ２が削除されて新たな前向きＣＳ
が構成される。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）知識をプロダクシヨンルールの形式で表現して蓄
   積し、蓄積した複数のプロダクシヨンルールのうち実行
   可能なルールを選択して実行する知識工学システム用推
   論処理方式において、前記各プロダクシヨンルールをコ
   ンパイルして前向きおよび後向き推論に必要な制御情報
   を収集し、予め与えられたヒユーリステイツクなメタ知
   識を用い、前記制御情報による前向き推論および後向き
   推論を選択的に実行するとともに、競合の解消を行なう
   ことを特徴とする知識工学システム用推論処理方式。