JP5737643B2 - 自律学習型知識構築機 - Google Patents
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Description
この発明は入力された情報の意味、新規性、真偽、論理の妥当性等を評価し、自律的に知識を獲得し、問題解決のための知識を構築していく人工知能に関するものである。
従来の人工知能は、あらかじめプログラムされた手順に従った行動を行う。プログラムで設定された処理以外の実施は困難であり、入力された情報により機械自ら問題および課題を解決するための知識を構築していくことは困難であった。
従来の自動機械、ロボット等の知能機械はある状況に対する対応は、あらかじめプログラムされた手順に従った行動を行う。プログラムは人間が設計し、機械に搭載された計算機に入力する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力された情報により機械自ら問題および課題を解決するための知識を構築していくことは困難であった。
（請求項１に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより、入力した情報が論理的に妥当であるか否かを評価する機械は従来無い。
（請求項２に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより意味、新規性、真偽、論理の妥当性等を評価し、価値のある情報を逐次記録するとともに不明な事項に関しては関連情報を自律的に収集して不明な事項の明確化をする機械は従来無い。
（請求項３に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また入力した情報を既に構築した知識と比較し、入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させていく機械は従来無い。
（請求項４に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また入力した複数の思考パターンを比較、分析する機械は従来無い。
（請求項５に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン呼び出し、問題および課題を解決するために必要な条件を示す機械は従来無い。
（請求項６に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法等を記録した関連パターン呼び出し過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等との差異を考慮して問題および課題を解決する機械は従来無い。
（請求項７に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させる機械は従来無い。
（請求項８に対応）
機械に動作を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。条件および対応する動作を人間の思考に対応するパターンとして設定し、パターンからパターンへの変化により動作を実行する機械は従来無い。また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを自律的に決定し、表示、記録、動作する機械は従来無い。
（請求項１に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより、入力した情報が論理的に妥当であるか否かを評価することは従来困難であった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより、入力した情報が論理的に妥当であるか否かを評価することは従来困難であった。
（請求項２に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより意味、新規性、真偽、論理の妥当性等を評価し、価値のある情報を逐次記録するとともに不明な事項に関しては関連情報を自律的に収集して不明な事項の明確化をすることは従来困難であった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較することにより意味、新規性、真偽、論理の妥当性等を評価し、価値のある情報を逐次記録するとともに不明な事項に関しては関連情報を自律的に収集して不明な事項の明確化をすることは従来困難であった。
（請求項３に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較し、入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させていくことは従来困難であった。
また入力した情報を既に構築した知識と比較し、入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させていくことは従来困難であった。
（請求項４に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があつた。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また入力した複数の思考パターンを比較、分析することは従来困難であった。
また入力した複数の思考パターンを比較、分析することは従来困難であった。
（請求項５に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があつた。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン呼び出し、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことは従来困難であった。
また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン呼び出し、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことは従来困難であった。
（請求項６に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があつた。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法等を記録した関連パターン呼び出し過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等との差異を考慮して問題および課題を解決することは従来困難であった。
また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法等を記録した関連パターン呼び出し過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等との差異を考慮して問題および課題を解決することは従来困難であった。
（請求項７に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があつた。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることは従来困難であった。
また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることは従来困難であった。
（請求項８に対応）
従来は機械に動作を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があつた。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。
また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを自律的に決定し、表示、記録、動作させることは従来困難であった。
また人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを自律的に決定し、表示、記録、動作させることは従来困難であった。
（請求項１に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は情報をパターンに変換する。言語の語は対応するパターンに変換され、単語は語の組合せで表現されるので、単語のパターンは語のパターンの組合せとして表現できる。さらに、文は単語の組合せで表現できるので、文のパターンは単語のパターンの組合せとして表現できる。
人間の思考は語、単語、文および文章によって表現されるが、そのパターンはある程度型が決まっていると考えられる。人間は状況に応じ、判断し行動するが、その思考パターン個々の詳細を見てみると、論理または条件付き論理で表現することが可能である。
◎論理のプログラム的表現
Ａ＝Ｂ、Ｂ＝Ｃ（ＡならばＢである。ＢならばＣである。）
これをパターン間の遷移として表現すると下記で表現できる。
パターンＡが励起するとパターンＢを励起する。
パターンＢが励起するとパターンＣを励起する。
◎条件付き論理のプログラム的表現
ＩＦ（Ｂ＝Ｃ１）Ｄ１、ＩＦ（Ｂ＝Ｃ２）Ｄ２
上記の意味としては下記となる。
「ＢがＣ１のとき」「Ｄ１を実行せよ」、「ＢがＣ２のとき」「Ｄ２を実行せよ」
少し具体的な例で示すと、
Ｂ＝天気、Ｃ１＝晴れ、Ｃ２＝雨、Ｄ１＝ハイキングに行く、Ｄ２＝映画に行く
と置くと、「天気が晴れならハイキングに行く。」、「天気が雨なら映画に行く。」とうい思考を表現することができる。Ｂ、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ１、Ｄ２をパターンで表現し、パターン間の接続関係を定義することにより、条件付き論理で表現された人間の思考パターンをパターン間の遷移として表現することができる。
つまりパターン間の遷移として表現する例としては下記になる。
パターンＢがパターンＣ１と照合する時、パターンＤ１を励起する。
パターンＢがパターンＣ２と照合する時、パターンＤ２を励起する。
図３１はパターンとパターンの結合関係の動作例をパターン記録器の内部に格納されている記録モジュール間の接続関係として表現したものである。
図３１を使って条件付処理の動作例について説明する。処理Ｐを設定するとパターン記録器の記録モジュールの内、処理Ｐに対応するモジュールが励起する。処理Ｐを実施する上で設定した条件（Ａ）が何か状態記録領域から検索する。条件（Ａ）の状態については予め状態記録領域に記録しておく。条件（Ａ）の検索結果はパターン保持器の検索結果（Ｂ）の領域に格納する。検索結果（Ｂ）と予め設定した条件との照合を行う。もし（Ｂ）が（Ｃ１）なら（Ｄ１）を実施する。もし（Ｂ）が（Ｃ２）なら（Ｄ２）を実施する。照合の結果、決定した処理（Ｄ１またはＤ２）を処理結果格納器に格納する。
図３２は条件付処理：ＩＦ（Ｂ＝Ｃ１）Ｄ１，ＩＦ（Ｂ＝Ｃ２）Ｄ２の構成方法につき構成図を使用して示したものである。図３２において検索結果（Ｂ）の値（Ｂ＝Ｃ１）により、処理としてＤ１が選択される様子が分かる。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報を人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報を既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していくことができる。
人間の思考は語、単語、文および文章によって表現されるが、そのパターンはある程度型が決まっていると考えられる。人間は状況に応じ、判断し行動するが、その思考パターン個々の詳細を見てみると、論理または条件付き論理で表現することが可能である。
◎論理のプログラム的表現
Ａ＝Ｂ、Ｂ＝Ｃ（ＡならばＢである。ＢならばＣである。）
これをパターン間の遷移として表現すると下記で表現できる。
パターンＡが励起するとパターンＢを励起する。
パターンＢが励起するとパターンＣを励起する。
◎条件付き論理のプログラム的表現
ＩＦ（Ｂ＝Ｃ１）Ｄ１、ＩＦ（Ｂ＝Ｃ２）Ｄ２
上記の意味としては下記となる。
「ＢがＣ１のとき」「Ｄ１を実行せよ」、「ＢがＣ２のとき」「Ｄ２を実行せよ」
少し具体的な例で示すと、
Ｂ＝天気、Ｃ１＝晴れ、Ｃ２＝雨、Ｄ１＝ハイキングに行く、Ｄ２＝映画に行く
と置くと、「天気が晴れならハイキングに行く。」、「天気が雨なら映画に行く。」とうい思考を表現することができる。Ｂ、Ｃ１、Ｃ２、Ｄ１、Ｄ２をパターンで表現し、パターン間の接続関係を定義することにより、条件付き論理で表現された人間の思考パターンをパターン間の遷移として表現することができる。
つまりパターン間の遷移として表現する例としては下記になる。
パターンＢがパターンＣ１と照合する時、パターンＤ１を励起する。
パターンＢがパターンＣ２と照合する時、パターンＤ２を励起する。
図３１はパターンとパターンの結合関係の動作例をパターン記録器の内部に格納されている記録モジュール間の接続関係として表現したものである。
図３１を使って条件付処理の動作例について説明する。処理Ｐを設定するとパターン記録器の記録モジュールの内、処理Ｐに対応するモジュールが励起する。処理Ｐを実施する上で設定した条件（Ａ）が何か状態記録領域から検索する。条件（Ａ）の状態については予め状態記録領域に記録しておく。条件（Ａ）の検索結果はパターン保持器の検索結果（Ｂ）の領域に格納する。検索結果（Ｂ）と予め設定した条件との照合を行う。もし（Ｂ）が（Ｃ１）なら（Ｄ１）を実施する。もし（Ｂ）が（Ｃ２）なら（Ｄ２）を実施する。照合の結果、決定した処理（Ｄ１またはＤ２）を処理結果格納器に格納する。
図３２は条件付処理：ＩＦ（Ｂ＝Ｃ１）Ｄ１，ＩＦ（Ｂ＝Ｃ２）Ｄ２の構成方法につき構成図を使用して示したものである。図３２において検索結果（Ｂ）の値（Ｂ＝Ｃ１）により、処理としてＤ１が選択される様子が分かる。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報を人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報を既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していくことができる。
（請求項２に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報を既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していく。入力された情報が既に記録している確認済の情報と照合しない場合は、さらに追加の情報を入力するよう検索要求を出す。これは入力された情報が既に記録済の情報の組合せ等では表現できない場合に生じる。追加の情報により、記録済の情報の組合せで表現できるよう、論理のギャップが埋まるときに、入力された情報が理解できた判断し、知識体系に理解済の知識として組み込んでいく。これらの動作により、理解できない情報が入力された場合にも、より簡単な説明となっている情報を検索し、論理のギャップを埋めて、自律的に知識を拡大することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報を既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していく。入力された情報が既に記録している確認済の情報と照合しない場合は、さらに追加の情報を入力するよう検索要求を出す。これは入力された情報が既に記録済の情報の組合せ等では表現できない場合に生じる。追加の情報により、記録済の情報の組合せで表現できるよう、論理のギャップが埋まるときに、入力された情報が理解できた判断し、知識体系に理解済の知識として組み込んでいく。これらの動作により、理解できない情報が入力された場合にも、より簡単な説明となっている情報を検索し、論理のギャップを埋めて、自律的に知識を拡大することができる。
（請求項３に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と比較し、どちらが論理的に妥当な説明となっているか比較する。これは記録する知識に関して真理、事実、仮説、推測、想像、噂等どのレベルであるのかを識別しておき、論理の妥当性を評価する際に、どのレベルの知識の組合せであるかを確認する。知識の組合せとして、全て真理および事実に基づいていれば、論理の妥当性としては高いと評価し、推測、想像、噂等が含まれていれば、妥当性としては低いと評価する。入力した情報の論理と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、優先度を入れ替えることにする。これにより入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と比較し、どちらが論理的に妥当な説明となっているか比較する。これは記録する知識に関して真理、事実、仮説、推測、想像、噂等どのレベルであるのかを識別しておき、論理の妥当性を評価する際に、どのレベルの知識の組合せであるかを確認する。知識の組合せとして、全て真理および事実に基づいていれば、論理の妥当性としては高いと評価し、推測、想像、噂等が含まれていれば、妥当性としては低いと評価する。入力した情報の論理と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、優先度を入れ替えることにする。これにより入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させることができる。
（請求項４に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と照合し、その意味を分析する。入力した複数の思考パターンは、それぞれ既に記録した知識と比較し、その意味が分析されているので、その意味の類似点および相違点を比較することにより、複数の思考パターンを比較、分析することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と照合し、その意味を分析する。入力した複数の思考パターンは、それぞれ既に記録した知識と比較し、その意味が分析されているので、その意味の類似点および相違点を比較することにより、複数の思考パターンを比較、分析することができる。
（請求項５に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことができる。
（請求項６に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示し、過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等とに差異がある場合は、その差異を考慮して問題および課題を解決するための条件（代替案等）を設定することにより問題および課題を解決することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示し、過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等とに差異がある場合は、その差異を考慮して問題および課題を解決するための条件（代替案等）を設定することにより問題および課題を解決することができる。
（請求項７に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
（請求項８に対応）
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより修正していく。ある思考パターンを入力した時に複数の関連パターンが励起する場合には、励起先のパターンおよび励起先のパターンの情報を使い、その時点での思考の分岐先として最適なものを選択させる。これにより、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
この発明における自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより修正していく。ある思考パターンを入力した時に複数の関連パターンが励起する場合には、励起先のパターンおよび励起先のパターンの情報を使い、その時点での思考の分岐先として最適なものを選択させる。これにより、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
（請求項１に対応）
図１はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図１において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。
図１において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。
次に動作について説明する。
１のパターン変換器は情報をパターンに変換する。
情報は語、単語が識別され、構文分析により配置が変換される。主語、述語等に整理された後、パターンに変換され、言語パターンが生成される。ここではパターンの要素を「ＯＮ」「ＯＦＦ」または「１」「０」で表現することにする。他の表現でも良いが相関処理の簡便性により本表現を採用している。
変換されたパターンは４の制御器を経由して３のパターン保持器に入力される。３のパターン保持器では処理のためにパターンが一時的に保持される。入力されたパターン、処理されたパターンおよびパターン間の接続関係は２のパターン記録器に記録される。５のパターン間処理器はパターン間の処理を行う。３のパターン保持器から入力されたパターンを処理し、処理した結果を３のパターン保持器に出力する。４の制御器は３のパターン保持器、２のパターン記録器および５のパターン間処理器の動作を制御する。４の制御器は状況に応じて２のパターン記録器から処理フローを呼び出し、パターンの処理を行っていく。処理中のパターンは一時的に３のパターン保持器に格納される。３のパターン保持器に格納されたパターンは２のパターン記録器および５のパターン間処理器に出力され、記録およびパターンの処理が行われる。２のパターン記録器に記録されたパターンは適宜、３のパターン保持器に呼び出される。また、５のパターン間処理器の出力も３のパターン保持器に出力され、一時的に保持される。
パターンは予め記録された処理フローにより、処理されていく。処理されたパターンは適宜２のパターン記録器に記録され、知識が構築される。パターン間の接続関係は初期のフェーズ（学習フェーズ）においては人間等が外部より設定していく。知識が或る程度、蓄積した段階で、処理フローを自律的に動作させるように設定する。この段階では装置が自律的に情報の評価（新規性、真偽、論理の妥当性）を実施し、知識を自律的に構築していく。
１のパターン変換器は情報をパターンに変換する。
情報は語、単語が識別され、構文分析により配置が変換される。主語、述語等に整理された後、パターンに変換され、言語パターンが生成される。ここではパターンの要素を「ＯＮ」「ＯＦＦ」または「１」「０」で表現することにする。他の表現でも良いが相関処理の簡便性により本表現を採用している。
変換されたパターンは４の制御器を経由して３のパターン保持器に入力される。３のパターン保持器では処理のためにパターンが一時的に保持される。入力されたパターン、処理されたパターンおよびパターン間の接続関係は２のパターン記録器に記録される。５のパターン間処理器はパターン間の処理を行う。３のパターン保持器から入力されたパターンを処理し、処理した結果を３のパターン保持器に出力する。４の制御器は３のパターン保持器、２のパターン記録器および５のパターン間処理器の動作を制御する。４の制御器は状況に応じて２のパターン記録器から処理フローを呼び出し、パターンの処理を行っていく。処理中のパターンは一時的に３のパターン保持器に格納される。３のパターン保持器に格納されたパターンは２のパターン記録器および５のパターン間処理器に出力され、記録およびパターンの処理が行われる。２のパターン記録器に記録されたパターンは適宜、３のパターン保持器に呼び出される。また、５のパターン間処理器の出力も３のパターン保持器に出力され、一時的に保持される。
パターンは予め記録された処理フローにより、処理されていく。処理されたパターンは適宜２のパターン記録器に記録され、知識が構築される。パターン間の接続関係は初期のフェーズ（学習フェーズ）においては人間等が外部より設定していく。知識が或る程度、蓄積した段階で、処理フローを自律的に動作させるように設定する。この段階では装置が自律的に情報の評価（新規性、真偽、論理の妥当性）を実施し、知識を自律的に構築していく。
次に動作の詳細について説明する。
図９において２のパターン記録器に情報を記録する動作を示している。７の情報源から入力された情報は１のパターン変換器においてパターンに変換される。変換されたパターンは３のパターン保持器に格納される。パターン保持器にはＡ，ＢおよびＣという情報が格納され、Ａ⇒Ｂ⇒Ｃ（ＡならばＢ、ＢならばＣ）という論理を構成したいとする。この時、３のパターン保持器に情報Ａを格納し、２のパターン記録器の記録モジュールに記録させる。（記録Ａと表現）次にパターン保持器に情報Ｂを格納し、パターン記録器の記録モジュールに記録させる。（記録Ｂと表現）さらにＡ⇒Ｂの論理を構成するために記録Ａから記録Ｂに向けて接続を生成する。（記録Ａから記録Ｂに向けた矢印→で表現）この接続関係は記録モジュールの接続関係を記録する箇所に記録される。同様にＢ⇒Ｃの論理についても生成することができる。
次に論理の整合および不整合について検出する動作について説明する。
ールのＣとＣ’が同時に励起した場合は同等の意味を示す記録モジュールが励起し、記録モ
ことを示している。
構築した論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃと整合した論理が入力された場合について考える。図１０においてＡ⇒Ｃ’という論理が入力されたとする。この時、既に記録している論理ではＡ⇒Ｂ⇒Ｃが励起される。Ａ⇒Ｃ’という論理が入力されたため、既に記録した論理からＣが励起しており、入力情報からＣ’が励起することになる。この時、ＣとＣ’が既に記録したラインと新規情報からのラインにより同時に励起されることになる。ＣとＣ’の同時励起は同等の意味を示す記録モジュールを励起し、入力された論理は既に記録している論理と整合していることが示される。
次に構築した論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃと整合していない論理が入力された場合について考える。
反対の意味を示す記録モジュールを励起し、入力された論理は既に記録している論理と整合していないことが示される。
以上より論理の基礎データをパターン記録器に記録しておくことにより、新規の情報が入力された場合に既に構築した基礎データ（知識）と比較し整合しているか、否かを判断することができる。
図９において２のパターン記録器に情報を記録する動作を示している。７の情報源から入力された情報は１のパターン変換器においてパターンに変換される。変換されたパターンは３のパターン保持器に格納される。パターン保持器にはＡ，ＢおよびＣという情報が格納され、Ａ⇒Ｂ⇒Ｃ（ＡならばＢ、ＢならばＣ）という論理を構成したいとする。この時、３のパターン保持器に情報Ａを格納し、２のパターン記録器の記録モジュールに記録させる。（記録Ａと表現）次にパターン保持器に情報Ｂを格納し、パターン記録器の記録モジュールに記録させる。（記録Ｂと表現）さらにＡ⇒Ｂの論理を構成するために記録Ａから記録Ｂに向けて接続を生成する。（記録Ａから記録Ｂに向けた矢印→で表現）この接続関係は記録モジュールの接続関係を記録する箇所に記録される。同様にＢ⇒Ｃの論理についても生成することができる。
次に論理の整合および不整合について検出する動作について説明する。
ールのＣとＣ’が同時に励起した場合は同等の意味を示す記録モジュールが励起し、記録モ
ことを示している。
構築した論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃと整合した論理が入力された場合について考える。図１０においてＡ⇒Ｃ’という論理が入力されたとする。この時、既に記録している論理ではＡ⇒Ｂ⇒Ｃが励起される。Ａ⇒Ｃ’という論理が入力されたため、既に記録した論理からＣが励起しており、入力情報からＣ’が励起することになる。この時、ＣとＣ’が既に記録したラインと新規情報からのラインにより同時に励起されることになる。ＣとＣ’の同時励起は同等の意味を示す記録モジュールを励起し、入力された論理は既に記録している論理と整合していることが示される。
次に構築した論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃと整合していない論理が入力された場合について考える。
反対の意味を示す記録モジュールを励起し、入力された論理は既に記録している論理と整合していないことが示される。
以上より論理の基礎データをパターン記録器に記録しておくことにより、新規の情報が入力された場合に既に構築した基礎データ（知識）と比較し整合しているか、否かを判断することができる。
（請求項２に対応）
図２はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図２において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。７は人間、書物、インターネット等の情報源である。
図２において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。７は人間、書物、インターネット等の情報源である。
次に動作について説明する。
図１２は構築した論理に無い新規情報を入力した場合の動作について示している。
新規情報としてＡ⇒Ｄを入力したとする。この時、既に記録している論理ではＡ⇒Ｂ⇒Ｃが励起される。この時点において新規情報Ｄは既に記録した情報と整合、不整合の反応は無い。ただし、Ａ⇒Ｄが正しいか？誤っているか？についても判断することはできない。このため、自律学習型知識構築機はＤに関して追加情報を得るため、検索要求を出すことになる。
図１３は検索要求に対して追加情報を入力した場合の動作について示している。７は人間、書物、インターネット等の情報源とする。検索要求に対して情報源からＤに関する追加情報（Ｃ⇒Ｄ）が入力されたとする。この追加情報は信頼性のある情報源からの情報であると仮定する。この追加情報により、論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃは論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃ⇒Ｄまで展開されることになる。追加情報を入力するまではＡ⇒Ｄが正しいか、誤っているかの判断はできなかったが、追加情報によりＡ⇒Ｄが正しいということが判断できたことになる。
図１４はＡ⇒Ｄが正しいということが確認されたため、Ａ⇒Ｄを既知の知識として論理に組み込まれたことを示している。
以上は構築した論理に無い新規情報を入力した場合の自律学習型知識構築機の動作について説明したが、人間が新規情報を得た時の動作も同様である。人間も何か新規の情報を得た時、過去の記憶と照らし、正しいか、誤っているかを判断しようとするが、過去の記憶と照らしても判断できない場合がある。この時、人間は新規情報に関して、より簡単な説明を記載している書物等を調べ、その調査結果として、新規情報と自己の知識とを結びつける論理を発見した場合（上記の例では「Ｃ⇒Ｄ」）判断できなかった論理（上記の例では「Ａ⇒Ｄ」）に対しても正しいと認識でき、この新規情報（「Ａ⇒Ｄ」）を正しい情報として記憶し知識を拡大していく。
本発明における自律学習型知識構築機も新規情報に対し、人間と同様の対応を取らせることにより、自律的に知識を拡大させることができる。
図１２は構築した論理に無い新規情報を入力した場合の動作について示している。
新規情報としてＡ⇒Ｄを入力したとする。この時、既に記録している論理ではＡ⇒Ｂ⇒Ｃが励起される。この時点において新規情報Ｄは既に記録した情報と整合、不整合の反応は無い。ただし、Ａ⇒Ｄが正しいか？誤っているか？についても判断することはできない。このため、自律学習型知識構築機はＤに関して追加情報を得るため、検索要求を出すことになる。
図１３は検索要求に対して追加情報を入力した場合の動作について示している。７は人間、書物、インターネット等の情報源とする。検索要求に対して情報源からＤに関する追加情報（Ｃ⇒Ｄ）が入力されたとする。この追加情報は信頼性のある情報源からの情報であると仮定する。この追加情報により、論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃは論理Ａ⇒Ｂ⇒Ｃ⇒Ｄまで展開されることになる。追加情報を入力するまではＡ⇒Ｄが正しいか、誤っているかの判断はできなかったが、追加情報によりＡ⇒Ｄが正しいということが判断できたことになる。
図１４はＡ⇒Ｄが正しいということが確認されたため、Ａ⇒Ｄを既知の知識として論理に組み込まれたことを示している。
以上は構築した論理に無い新規情報を入力した場合の自律学習型知識構築機の動作について説明したが、人間が新規情報を得た時の動作も同様である。人間も何か新規の情報を得た時、過去の記憶と照らし、正しいか、誤っているかを判断しようとするが、過去の記憶と照らしても判断できない場合がある。この時、人間は新規情報に関して、より簡単な説明を記載している書物等を調べ、その調査結果として、新規情報と自己の知識とを結びつける論理を発見した場合（上記の例では「Ｃ⇒Ｄ」）判断できなかった論理（上記の例では「Ａ⇒Ｄ」）に対しても正しいと認識でき、この新規情報（「Ａ⇒Ｄ」）を正しい情報として記憶し知識を拡大していく。
本発明における自律学習型知識構築機も新規情報に対し、人間と同様の対応を取らせることにより、自律的に知識を拡大させることができる。
（請求項３に対応）
図３はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図３において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。８は論理の妥当性を評価する論理評価器である。９はパターン記録器に登録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。
図３において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。８は論理の妥当性を評価する論理評価器である。９はパターン記録器に登録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。
次に動作について説明する。
図１５は論理に対する根拠を抽出する動作について示している。
図において論理Ａという論理の妥当性について考えることにする。論理Ａが正しいと考える根拠として根拠Ｒ１が既に記録されているとする。論理Ａを示す記録モジュールと根拠確認を示す記録モジュールが励起されると根拠Ｒ１を示す記録モジュールが励起するように接続関係を設定しておく。同様に論理Ａが正しいと考える別の根拠Ｒ２が新規に入力されたとする。根拠Ｒ２に関しては未だ妥当性が確認されていないので仮説の状態とする。（Ｒ２を示す記録モジュールは点線で表現し、仮説の状態であることを示している。）図１６では根拠Ｒ１および根拠Ｒ２に関する妥当性評価について示している。
妥当性評価としては、記録する知識に関して真理、事実、仮説、推測、想像、噂等どのレベルであるのかを識別しておき、妥当性評価の際にその情報に基づいて実施する。根拠に関する情報が、全て真理および事実に基づいていれば、論理の妥当性としては高いと評価し、推測、想像、噂等が含まれていれば、妥当性としては低いと評価する。
図１６の８の論理比較器においてＲ１およびＲ２に関してどちら妥当性が大きいか評価される。新規入力した情報の論理の妥当性と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、新規入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、９のパターン間接続修正器により優先順位が入れ替わる。
図１７は新規入力した根拠Ｒ２が既に記録している根拠Ｒ１よりも妥当性が高いと判断され、優先順位が入れ替わったことを示している。（論理Ａに関する根拠が複数ある場合、励起し、パターン保持器に呼ばれる順番は妥当性が高い順番に呼ばれることとする。）
図１５は論理に対する根拠を抽出する動作について示している。
図において論理Ａという論理の妥当性について考えることにする。論理Ａが正しいと考える根拠として根拠Ｒ１が既に記録されているとする。論理Ａを示す記録モジュールと根拠確認を示す記録モジュールが励起されると根拠Ｒ１を示す記録モジュールが励起するように接続関係を設定しておく。同様に論理Ａが正しいと考える別の根拠Ｒ２が新規に入力されたとする。根拠Ｒ２に関しては未だ妥当性が確認されていないので仮説の状態とする。（Ｒ２を示す記録モジュールは点線で表現し、仮説の状態であることを示している。）図１６では根拠Ｒ１および根拠Ｒ２に関する妥当性評価について示している。
妥当性評価としては、記録する知識に関して真理、事実、仮説、推測、想像、噂等どのレベルであるのかを識別しておき、妥当性評価の際にその情報に基づいて実施する。根拠に関する情報が、全て真理および事実に基づいていれば、論理の妥当性としては高いと評価し、推測、想像、噂等が含まれていれば、妥当性としては低いと評価する。
図１６の８の論理比較器においてＲ１およびＲ２に関してどちら妥当性が大きいか評価される。新規入力した情報の論理の妥当性と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、新規入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、９のパターン間接続修正器により優先順位が入れ替わる。
図１７は新規入力した根拠Ｒ２が既に記録している根拠Ｒ１よりも妥当性が高いと判断され、優先順位が入れ替わったことを示している。（論理Ａに関する根拠が複数ある場合、励起し、パターン保持器に呼ばれる順番は妥当性が高い順番に呼ばれることとする。）
（請求項４に対応）
図４はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図４において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１０は入力した複数の思考パターンを比較し類似点および相違点を分析する思考パターン比較器である。
図４において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１０は入力した複数の思考パターンを比較し類似点および相違点を分析する思考パターン比較器である。
次に動作について説明する。
図１８は思考パターンＡを入力した時に下記のパターンにより意味が分析される様子を示している。（思考パターンＡは下位のパターンＳ１，Ｖ１，Ｈ１から構成されている。）パターン保持器において思考パターンＡを入力するとパターン記録器の記録モジュールの内、記録モジュールＳ１，Ｖ１，Ｈ１が励起していることを示している。
さらに図１９では思考パターンＡと等価なパターンを生成する様子について示している。（図においてＶ１とＶ１’、Ｈ１とＨ１’、Ｖ２とＶ２’が等価であることを示している。）思考パターンＡの構成要素であるパターンＶ１，Ｈ１が等価パターンであるＶ１’，Ｈ１’を励起していることを示している。
次に別の思考パターンＢを入力し、思考パターンＡとの類似点、相違点につき分析することとする。思考パターンＢは下位のパターンＳ１，Ｖ１’，Ｈ２から構成されているとする。
思考パターンＢをパターン保持器に入力することにより、パターン記録器の記録モジュールの内、Ｓ１，Ｖ１’，Ｈ２が励起している。（記録モジュールの外枠のラインを太く表現している。）図２１では思考パターンＢと等価なパターンを生成する様子について示している。思考パターンＢの構成要素であるパターンＶ１’が等価パターンであるＶ１を励起していることを示している。
以上の動作を踏まえ、図２２は思考パターンＡと思考パターンＢの類似点および相違点に関し、思考パターンを構成する下位パターンとの関係から識別している。図において思考Ａと思考パターンＢと同一であるパターン、思考パターンＡ特有のパターン、思考パターンＢ特有のパターンに識別することができる。このように思考パターンをその思考の意味を示す下位のパターン表現することにより、複数の思考パターンに対し、類似点、相違点を分折することができる。
図１８は思考パターンＡを入力した時に下記のパターンにより意味が分析される様子を示している。（思考パターンＡは下位のパターンＳ１，Ｖ１，Ｈ１から構成されている。）パターン保持器において思考パターンＡを入力するとパターン記録器の記録モジュールの内、記録モジュールＳ１，Ｖ１，Ｈ１が励起していることを示している。
さらに図１９では思考パターンＡと等価なパターンを生成する様子について示している。（図においてＶ１とＶ１’、Ｈ１とＨ１’、Ｖ２とＶ２’が等価であることを示している。）思考パターンＡの構成要素であるパターンＶ１，Ｈ１が等価パターンであるＶ１’，Ｈ１’を励起していることを示している。
次に別の思考パターンＢを入力し、思考パターンＡとの類似点、相違点につき分析することとする。思考パターンＢは下位のパターンＳ１，Ｖ１’，Ｈ２から構成されているとする。
思考パターンＢをパターン保持器に入力することにより、パターン記録器の記録モジュールの内、Ｓ１，Ｖ１’，Ｈ２が励起している。（記録モジュールの外枠のラインを太く表現している。）図２１では思考パターンＢと等価なパターンを生成する様子について示している。思考パターンＢの構成要素であるパターンＶ１’が等価パターンであるＶ１を励起していることを示している。
以上の動作を踏まえ、図２２は思考パターンＡと思考パターンＢの類似点および相違点に関し、思考パターンを構成する下位パターンとの関係から識別している。図において思考Ａと思考パターンＢと同一であるパターン、思考パターンＡ特有のパターン、思考パターンＢ特有のパターンに識別することができる。このように思考パターンをその思考の意味を示す下位のパターン表現することにより、複数の思考パターンに対し、類似点、相違点を分折することができる。
（請求項５に対応）
図５はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図５において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１１は問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出すパターン条件確認器である。
図５において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１１は問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出すパターン条件確認器である。
次に動作について説明する。
図２３はパターン記録器に問題および課題を解決した際の関連情報をパターンとして記録している様子を示している。図における記号の意味は下記である。（他の意味を追加することは可能である。）
Ｐ：Ｐｒｏｂｌｅｍ（問題および課題）
Ｔ：Ｔａｒｇｅｔ（目標）
Ｃ：Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（条件）
Ｈ：Ｈｏｗ ｔｏ ｄｏ ｉｔ（方法）
Ｒ：Ｒｅｓｕｌｔ（結果）
Ｅ：Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（評価） 等
問題Ｐ１に対する関連情報はＴ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１であり、問題Ｐ２に対する関連情報はＴ２，Ｃ２，Ｈ２，Ｒ２，Ｅ２である。例えば問題Ｐ１を解決した時の条件および方法を呼び出す場合はＰ１とＣ、Ｐ１とＨを励起すると、それぞれＣ１とＨ１が呼び出すことができる。
図２４では問題Ｐ１’を入力すると、類似の問題であるＰ１が検出されることを示している。図２５では類似の問題であるＰ１の詳細を要求することにより、関連情報であるＴ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１を検出することができる様子を示している。
図２３はパターン記録器に問題および課題を解決した際の関連情報をパターンとして記録している様子を示している。図における記号の意味は下記である。（他の意味を追加することは可能である。）
Ｐ：Ｐｒｏｂｌｅｍ（問題および課題）
Ｔ：Ｔａｒｇｅｔ（目標）
Ｃ：Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ（条件）
Ｈ：Ｈｏｗ ｔｏ ｄｏ ｉｔ（方法）
Ｒ：Ｒｅｓｕｌｔ（結果）
Ｅ：Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（評価） 等
問題Ｐ１に対する関連情報はＴ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１であり、問題Ｐ２に対する関連情報はＴ２，Ｃ２，Ｈ２，Ｒ２，Ｅ２である。例えば問題Ｐ１を解決した時の条件および方法を呼び出す場合はＰ１とＣ、Ｐ１とＨを励起すると、それぞれＣ１とＨ１が呼び出すことができる。
図２４では問題Ｐ１’を入力すると、類似の問題であるＰ１が検出されることを示している。図２５では類似の問題であるＰ１の詳細を要求することにより、関連情報であるＴ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１を検出することができる様子を示している。
（請求項６に対応）
図６はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図６において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１１は問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出し、過去に課題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等との差異を検出するパターン条件確認器である。１２はその差異を考慮して問題および課題を解決するための条件を設定する制約条件設定器である。
図６において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。１１は問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出し、過去に課題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等との差異を検出するパターン条件確認器である。１２はその差異を考慮して問題および課題を解決するための条件を設定する制約条件設定器である。
次に動作について説明する。
図２６は問題Ｐ１を解決するための動作例について示したものである。本例の問題は過去に解決した問題と同じ問題とする。ただし、過去に問題を解決した時と条件が異なっているとする。このような場合、まず問題Ｐ１がパターン保持器に入力されると、類似の問題および課題としてＰ１が検出され、関連パターン（Ｔ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１）も呼び出すことができる。まず、過去での解決方法が使えるか、否かを確認するために条件（Ｃ１）および方法（Ｈ１）が検出される。検出されたＣ１およびＨ１は現時点の条件として成立するか否かを確認する。これは１１のパターン条件確認器において実施される。パターン条件確認器において設定されたＣ１およびＨ１は状態格納領域に現時点での条件と照合され、有効か否かが判断される。Ｃ１およびＨ１とも有効な場合は、過去の問題解決で使用した条件および方法がそのまま使用することができる。仮に条件および方法に関し有効でないと判断された場合は、有効で無い対象の属性を分析し、おなじ属性の中から代替候補を選択する。有効でない対象の属性分析および代替候補の選択は１２の制約条件設定器において実施する。以上により、現時点において採用可能と判断した代替条件（Ｃ１’）と代替方（Ｈ１’）が設定される。代替条件および代替方法は問題解決の手順等を記録する格納領域に記録され、将来における問題および課題解決のための参考パターンとして記録する。
図２７に過去の問題解決で使用した条件および方法がそのまま使用することができない場合の代替方法を生成する動作例について示している。
図２６は問題Ｐ１を解決するための動作例について示したものである。本例の問題は過去に解決した問題と同じ問題とする。ただし、過去に問題を解決した時と条件が異なっているとする。このような場合、まず問題Ｐ１がパターン保持器に入力されると、類似の問題および課題としてＰ１が検出され、関連パターン（Ｔ１，Ｃ１，Ｈ１，Ｒ１，Ｅ１）も呼び出すことができる。まず、過去での解決方法が使えるか、否かを確認するために条件（Ｃ１）および方法（Ｈ１）が検出される。検出されたＣ１およびＨ１は現時点の条件として成立するか否かを確認する。これは１１のパターン条件確認器において実施される。パターン条件確認器において設定されたＣ１およびＨ１は状態格納領域に現時点での条件と照合され、有効か否かが判断される。Ｃ１およびＨ１とも有効な場合は、過去の問題解決で使用した条件および方法がそのまま使用することができる。仮に条件および方法に関し有効でないと判断された場合は、有効で無い対象の属性を分析し、おなじ属性の中から代替候補を選択する。有効でない対象の属性分析および代替候補の選択は１２の制約条件設定器において実施する。以上により、現時点において採用可能と判断した代替条件（Ｃ１’）と代替方（Ｈ１’）が設定される。代替条件および代替方法は問題解決の手順等を記録する格納領域に記録され、将来における問題および課題解決のための参考パターンとして記録する。
図２７に過去の問題解決で使用した条件および方法がそのまま使用することができない場合の代替方法を生成する動作例について示している。
（請求項７に対応）
図７はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図７において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。９はパターン記録器に記録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。
図７において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターンおよびパターン間の接続関係を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。９はパターン記録器に記録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。
次に動作について説明する。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、自律学習型知識構築機は同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実施する。そのため、従来技術では必須であったプログラムの変更等は不要である。自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンが呼び出される。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。思考パターンの入力は基礎的な知識から逐次、高度な知識へと段階的に入力するのが望ましいが、必ずしも厳密に考える必要は無い。論理に飛躍がある場合は、その情報は仮の知識として記録され、内部で構築した知識と論理的に整合することが確認された時点で、「本当に理解した」知識として記録する事ができるからである。
図２８に思考パターンを入力する様子を示している。入力の内容としてはある対象に対する事実、規則、常識、論理展開、感想といったものを逐次入力していく。図２８ではある対象に関する情報がＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，・・・Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・と入力されていくことが示されている。入力の際に、パターンとパターンとの関係について示すことができれば、可能な範囲で入力すると便利である。例えば図２９のパターンＳ１に関して、詳細化したものがＴ１であり、結果となったものがＳ２であることを示している。このような付帯情報を示すパターンと関連付けておくと、思考の流れに従ってパターンからパターンに変化させる際の、分岐の判断として活用することができる。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、自律学習型知識構築機は同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実施する。そのため、従来技術では必須であったプログラムの変更等は不要である。自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンが呼び出される。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。思考パターンの入力は基礎的な知識から逐次、高度な知識へと段階的に入力するのが望ましいが、必ずしも厳密に考える必要は無い。論理に飛躍がある場合は、その情報は仮の知識として記録され、内部で構築した知識と論理的に整合することが確認された時点で、「本当に理解した」知識として記録する事ができるからである。
図２８に思考パターンを入力する様子を示している。入力の内容としてはある対象に対する事実、規則、常識、論理展開、感想といったものを逐次入力していく。図２８ではある対象に関する情報がＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，・・・Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・と入力されていくことが示されている。入力の際に、パターンとパターンとの関係について示すことができれば、可能な範囲で入力すると便利である。例えば図２９のパターンＳ１に関して、詳細化したものがＴ１であり、結果となったものがＳ２であることを示している。このような付帯情報を示すパターンと関連付けておくと、思考の流れに従ってパターンからパターンに変化させる際の、分岐の判断として活用することができる。
（請求項８に対応）
図８はこの発明の一実施例における自律学習型知識構築機の構成を示した図である。
図８において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターン、パターン間の接続関係およびパターン変化の履歴を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。９はパターン記録器に記録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。１３はパターンが励起されると、その接続先および接続先の情報を使い、次に励起するパターンを自律的に決定する分岐条件選択器である。
図８において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターン、パターン間の接続関係およびパターン変化の履歴を記録するパターン記録器である。３は処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器である。４はパターン保持器を制御する制御器である。５はパターン間の関係を処理するパターン間処理器である。６はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。９はパターン記録器に記録されたパターン間の接続を修正するパターン間接続修正器である。１３はパターンが励起されると、その接続先および接続先の情報を使い、次に励起するパターンを自律的に決定する分岐条件選択器である。
次に動作について説明する。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、自律学習型知識構築機は同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実施する。そのため、従来技術では必須であったプログラムの変更等は不要である。自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンが呼び出される。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。思考パターンの入力は基礎的な知識から逐次、高度な知識に入力するのが望ましいが、必ずしも厳密に実施する必要は無い。論理に飛躍がある場合は、その情報は仮の知識として記録され、内部で構築した知識と論理的に整合することが確認された時点で、「本当に理解した」知識として記録される。
図２８に思考パターンを入力する様子を示している。入力の内容としてはある対象に対する事実、規則、常識、論理展開、自己の考え、といったものを逐次入力していく。図２８ではある対象に関する情報がＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，・・・Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・と入力されていくことが示されている。入力の際に、パターンとパターンとの関係について示すことができれば、可能な範囲で入力すると便利である。例えば図２９のパターンＳ１に関して、詳細化したものがＴ１であり、結果となったものがＳ２であることを示している。このような付帯情報を示すパターンと関連付けておくと、思考の流れに従ってパターンからパターンに変化させる際の、分岐の判断として活用することができる。
図３０では分岐条件を使って、思考パターンの分岐選択が自律的に決定できることを示している。図においてパターンＳ１が励起するとＳ１との接続先と接続先の情報が読みだされる。図においてはＳ１の接続先はＳ２とＴ１である。Ｓ２での接続の情報は分岐条件（結果）であり、Ｔ１での接続の情報は分岐条件（詳細）である。
思考の流れとして、より詳細な情報が欲しい場合は、パターン保持器の分岐条件設定として、分岐条件（詳細）を設定しておく。このように、思考の流れとして欲しい分岐条件を設定しておくことにより、パターンＳ１が励起した際の第一優先としての分岐はＴ１（詳細な情報）に分岐することができる。反対に詳細な情報では無く、結果が欲しい場合にはパターン保持器の分岐条件設定として、分岐条件（結果）を設定しておく。この場合はパターンＳ１が励起した際の第一優先としての分岐はＳ２（結果を示す情報）に分岐することができる。
また、接続先の情報が条件付論理の場合には、条件付論理に関する条件の成立性を自律的に確認するように設定すると、条件付論理の条件を満足するもののみ、分岐の候補として残されるため（条件付論理の条件を満足しないものは分岐先の候補から除外される）
思考パターンの流れとして、明確になる。これは問題および課題を解決する思考パターンを設定する際に、非常に有効である。多くの問題および課題を解決する手法は条件付論理により記述することが可能であるため、解決のための処理を進める上で、逐次その条件付論理の条件が、その時点での最新の状態量を参照しながら、論理の分岐を自律的に決定しながら処理を進めることができる。（分岐条件の成立性確認のために逐次、処理が中断することを最低限に抑えることができる。）
以上より、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
この発明における自律学習型知識構築機は、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、自律学習型知識構築機は同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実施する。そのため、従来技術では必須であったプログラムの変更等は不要である。自律学習型知識構築機は入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンが呼び出される。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより自己の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。思考パターンの入力は基礎的な知識から逐次、高度な知識に入力するのが望ましいが、必ずしも厳密に実施する必要は無い。論理に飛躍がある場合は、その情報は仮の知識として記録され、内部で構築した知識と論理的に整合することが確認された時点で、「本当に理解した」知識として記録される。
図２８に思考パターンを入力する様子を示している。入力の内容としてはある対象に対する事実、規則、常識、論理展開、自己の考え、といったものを逐次入力していく。図２８ではある対象に関する情報がＳ１，Ｓ２，Ｓ３，Ｓ４，・・・Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，・・・と入力されていくことが示されている。入力の際に、パターンとパターンとの関係について示すことができれば、可能な範囲で入力すると便利である。例えば図２９のパターンＳ１に関して、詳細化したものがＴ１であり、結果となったものがＳ２であることを示している。このような付帯情報を示すパターンと関連付けておくと、思考の流れに従ってパターンからパターンに変化させる際の、分岐の判断として活用することができる。
図３０では分岐条件を使って、思考パターンの分岐選択が自律的に決定できることを示している。図においてパターンＳ１が励起するとＳ１との接続先と接続先の情報が読みだされる。図においてはＳ１の接続先はＳ２とＴ１である。Ｓ２での接続の情報は分岐条件（結果）であり、Ｔ１での接続の情報は分岐条件（詳細）である。
思考の流れとして、より詳細な情報が欲しい場合は、パターン保持器の分岐条件設定として、分岐条件（詳細）を設定しておく。このように、思考の流れとして欲しい分岐条件を設定しておくことにより、パターンＳ１が励起した際の第一優先としての分岐はＴ１（詳細な情報）に分岐することができる。反対に詳細な情報では無く、結果が欲しい場合にはパターン保持器の分岐条件設定として、分岐条件（結果）を設定しておく。この場合はパターンＳ１が励起した際の第一優先としての分岐はＳ２（結果を示す情報）に分岐することができる。
また、接続先の情報が条件付論理の場合には、条件付論理に関する条件の成立性を自律的に確認するように設定すると、条件付論理の条件を満足するもののみ、分岐の候補として残されるため（条件付論理の条件を満足しないものは分岐先の候補から除外される）
思考パターンの流れとして、明確になる。これは問題および課題を解決する思考パターンを設定する際に、非常に有効である。多くの問題および課題を解決する手法は条件付論理により記述することが可能であるため、解決のための処理を進める上で、逐次その条件付論理の条件が、その時点での最新の状態量を参照しながら、論理の分岐を自律的に決定しながら処理を進めることができる。（分岐条件の成立性確認のために逐次、処理が中断することを最低限に抑えることができる。）
以上より、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
（請求項１に対応）
第１の発明によれば、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報に関し、既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していくことができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報に関し、既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していくことができる。
（請求項２に対応）
第２の発明によれば、人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報に関し、既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していく。理解できない情報が入力された場合にも、より簡単な説明となっている情報を検索し、論理のギャップを埋めて、自律的に知識を拡大することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力された情報に関し、既に記録している知識との整合・不整合、論理の妥当性等を評価する。入力された情報を既に記録している確認済の論理（真実、事実、信頼性のある情報等）と照合し、整合している場合に妥当であると評価し、関連する情報との接続関係を生成し、知識体系を構築していく。理解できない情報が入力された場合にも、より簡単な説明となっている情報を検索し、論理のギャップを埋めて、自律的に知識を拡大することができる。
（請求項３に対応）
第３の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と比較し、どちらが論理的に妥当な説明となっているか比較する。入力した情報の論理と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、優先度を入れ替えることにする。これにより入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と比較し、どちらが論理的に妥当な説明となっているか比較する。入力した情報の論理と、既に記録している情報の論理の妥当性を比較し、入力した情報の論理の妥当性が高い場合には、優先度を入れ替えることにする。これにより入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させることができる。
（請求項４に対応）
第４の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と照合し、その意味を分析する。入力した複数の思考パターンは、それぞれ既に記録した知識と比較し、その意味が分析されているので、その意味の類似点および相違点を比較することにより、複数の思考パターンを比較、分析することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また入力した情報を既に構築した知識と照合し、その意味を分析する。入力した複数の思考パターンは、それぞれ既に記録した知識と比較し、その意味が分析されているので、その意味の類似点および相違点を比較することにより、複数の思考パターンを比較、分析することができる。
（請求項５に対応）
第５の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示すことができる。
（請求項６に対応）
第６の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示し、過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等とに差異がある場合は、その差異を考慮して問題および課題を解決するための条件（代替案等）を設定することにより問題および課題を解決することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。また問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターン（問題・課題、目標、条件、解決方法、結果、評価等）を呼び出すことにより、問題および課題を解決するために必要な条件を示し、過去に問題および課題を解決した時の前提条件等と現時点の前提条件等とに差異がある場合は、その差異を考慮して問題および課題を解決するための条件（代替案等）を設定することにより問題および課題を解決することができる。
（請求項７に対応）
第７の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
（請求項８に対応）
第８の発明によれば人間の思考をパターンとして表現し、思考の遷移をパターンからパターンの変化として表現する。パターンおよびパターン間の接続関係はパターン記録器に記録され、状況に応じて対応するパターンが呼び出され、対応する処理が実行される。人間の典型的な思考パターン、行動パターン等を予め登録しておくことにより、機械も同様の思考パターン、行動パターンを実施することができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより修正していく。ある思考パターンを入力した時に複数の関連パターンが励起する場合には、励起先のパターンおよび励起先のパターンの情報を使い、その時点での思考の分岐先として最適なものを選択させる。これにより、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
思考パターンの変更はパターン記録器に記録したパターンおよびパターン間の接続関係を変更することにより実現できるため、従来技術では必須であったプログラムの変更は不要である。
また、入力された情報から人間の思考をパターンおよびパターン間の接続関係として記録し、知識を構築していく。人間が考える思考パターンを逐次入力すると、既に記録した関連パターンを呼び出すことができる。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合している場合は特に修正の必要は無い。呼び出された関連パターンが自己の考える思考と整合していない場合は適宜、正しいパターンを入力し、置き換えることにより修正していく。ある思考パターンを入力した時に複数の関連パターンが励起する場合には、励起先のパターンおよび励起先のパターンの情報を使い、その時点での思考の分岐先として最適なものを選択させる。これにより、思考パターンの発散を抑え、その時点において適切な思考パターンを逐次、選択するという人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させることができる。
１ パターン変換器
２ パターン記録器
３ パターン保持器
４ 制御器
５ パターン間処理器
６ パターン逆変換器
７ 情報源
８ 論理評価器
９ パターン間接続修正器
１０ 思考パターン比較器
１１ パターン条件確認器
１２ 制約条件設定器
１３ 分岐条件選択器
２ パターン記録器
３ パターン保持器
４ 制御器
５ パターン間処理器
６ パターン逆変換器
７ 情報源
８ 論理評価器
９ パターン間接続修正器
１０ 思考パターン比較器
１１ パターン条件確認器
１２ 制約条件設定器
１３ 分岐条件選択器
Claims (8)
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器を備え、入力した情報を既に構築した知識と比較することにより、入力した情報が論理的に妥当であるか否かを評価する人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器を備え、入力した情報を既に構築した知識と比較することにより意味、新規性、真偽、論理の妥当性を評価し、価値のある情報を逐次記録するとともに不明な事項に関しては関連情報を自律的に収集して不明な事項の明確化をし、知識を構築していく人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、パターン間の接続関係を修正するパターン間接続修正器と、論理の妥当性を評価する論理評価器を備え、入力した情報を既に構築した知識と比較し、入力した情報の論理が既に記録している情報の論理よりも優れている場合には、優れた論理に自律的に更新し知識を向上させていく人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した複数の思考パターンを比較し類似点および相違点を分析する思考パターン比較器を備え、入力した複数の思考パターンを比較、分析する人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出すパターン条件確認器を備え、問題および課題を解決するために必要な条件を示す人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターン間の関係を処理するパターン間処理器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、問題および課題を入力すると、過去に類似の問題および課題を解決した手法を記録した関連パターンを呼び出し過去に問題および課題を解決した時の前提条件と現時点の前提条件との差異を検出するパターン条件確認器と、その差異を考慮して問題および課題を解決するための条件を設定する制約条件設定器を備え、問題および課題を解決する人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターンおよびパターン間の関係を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターンを情報に変換し情報を表示するパターン逆変換器と、パターン間の接続関係を修正するパターン間接続修正器を備え、人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させる人工知能装置。
- 情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターン、パターン間の接続関係およびパターン変化の履歴を記録するパターン記録器と、処理を行うためにパターンを保持するパターン保持器と、パターン保持器を制御する制御器と、パターンを情報に変換し情報を表示するパターン逆変換器と、パターン間の接続関係を修正するパターン間接続修正器と、パターンが励起されると、その接続先および接続先の情報を使い、次に励起するパターンを自律的に決定する分岐条件選択器を備え、人間が入力する思考パターンを逐次記録し、人間の思考パターンと類似の思考パターンを表示、記録、動作させる人工知能装置。
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