JPH0342725A - オブジェクト選択優先度の動的変更による知識ベース管理・学習方式 - 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〕 本発明は知識情報処理システムにおける知識ベース管理
・学習方式に関し、特に推論の実行時に参照する知識オ
ブジェクトに重み付けを行うことにより知識ベース内の
知識オブジェクトの構造を利用環境に対応した形に自動
的に調整するオブジェクト選択優先度の動的変更による
知識ベース管理・学習方式に関する。

〔従来の技術〕

知識情報処理システムはある一定の知識範囲においてす
べての可能性をｙ４羅できるように作られなければなら
ないが、可能性のある推論過程をすべて実行してしまう
ような知識情報処理システムでは、推論結果の正当性以
外に応答性等の性能劣化の問題が運用上発生する。

上記の問題を解決するためには、専門家やプログラマに
よる知識情報処理システムの分析・調整作業が必要であ
る。

実際に、知識情報処理システムを長期間運用した場合に
は利用環境に応じて知識の適用範囲が偏ってくることが
多く、結果として必ずしもすべての知識を必要としてい
ないことが分かる。知識情報処理システムの分析・調整
作業とは、このような知識情報処理システムの特性に着
目して、結果にはなんら関係のない推論過程や全く使わ
れていない事実知識等の洗出しを行い、それらを削除し
たり調整したりすることで知識情報処理システムの性能
改善を行うことである。

従来の技ｆｌｉでは、たとえば不必要な推論過程を抑制
する手法としては、ルールの競合をなるべく起こさない
ようにルールの記述を変更するとか、ルールの競合を起
こしても比較的何度も実行されているような慣習性の高
いルールを優先的に選択するようなルールの選択戦略を
設定する等の方法がある。また、事実知識に関しては、
適用するルールの洗出しにより必要な事実知識を厳選し
たり、適用回数の測定により不要な事実知識を削除した
りする方法で対処している。

また、このような知識情報処理システムの分析・調整作
業は、知識情報処理システムの導入時だけではなく、知
識情報処理システムを運用する過程において周期的に行
わなければならない。なぜならば、知識情報処理システ
ムの推論過程を決定する要因は、内部的には獲得した知
識であり、外部的には知識情報処理システムを適用する
領域（利用環境）にあるからである。これらの要因（特
に外部的要因）は、時間の経過に伴い刻々と変化するも
のが多く、推論結果の正当性を維持するための定期的な
知識情報処理システムの分析および調整は、必要かつ不
可欠である。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述した上述した従来の技術では、知識情報処理システ
ムの分析・調整作業には特に有効なツールは提供されて
おらず、推論過程のトレース等の結果に基づき人手で分
析および調整を行っていたので、分析・調整作業に高い
技術力と膨大な工数とが必要であるという欠点がある。

また、知識情報処理システムの分析・調整作業をすべて
人手で行っていたので、その作業量には限界があり、推
論を進める上で膨大な量の情報を扱うような知識情報処
理システムは事実上構築が不可能であるという欠点があ
る。

さらに、新しい知識を頻繁に投入する必要のある知識情
報処理システムや利用している側の環境が流動的で変化
しやすいような知識情報処理システム等の分析・調整周
期が非常に短期間であるような知識情報処理システムは
、システム調整回数が多くなるために事実上構築が不可
能であるという欠点がある。

本発明の目的は、上述の点に鑑み、人間の意識の多重構
造（表層意識−深層意識）による知識の管理機構と、そ
の日々の活動サイクル（学習）睡眠（忘却）による学習
過程を知識情報処理システムに応用したものであり、選
択優先度（以下、単に優先度という）という概念を導入
し、知識オブジェクトの適用回数によりその数値を動的
に変化させ、競合発生時のルール知識の選択規準や事実
知識の削除規準として活用することにより、その実現を
図るようにしたオブジェクト選択優先度の動的変更によ
る知識ベース管理・学習方式を提供することにある。

〔課題を解決するための手段〕

本発明のオブジェクト選択優先度の動的変更による知識
ベース管理・学習方式は、知識を知識オブジェクトとし
て知識ベースに蓄える知識情報処理システムにおいて、
時間に応じて知識情報処理システムの運用状態を制御す
るシステム運用管理機構と、知識ベースに蓄えられてい
る知識オブジェクトの管理情報を表形式で格納するオブ
ジェクト管理表と、ルール実行用短期記憶領域内の知識
オブジェクトを適用して推論を実行するｆｆＬ論処理機
構と、この推論処理機構による推論実行中に適用した知
識オブジェクトの選択優先度を動的に変更する優先度学
習機構と、知識情報処理システムの閉鎖時間中に知識ベ
ース内のすべての知識オブジェクトの選択優先度を静的
に変更する睡眠忘却機構と、推論を実行するために必要
な知識オブジェクトを知識ベースより抽出してルール実
行用短期記憶領域に展開するとともに知識オブジェクト
の選択優先度を評価および選別して知識ベース内の知識
オブジェクトを再構成するオブジェクト管理機構とを有
する。

Ｃ作用〕 本発明のオブジェクト選択優先度の動的変更による知識
ベース管理・学習方式は、システム運用管理機構が時間
に応じて知識情報処理システムの運用状態を制御し、オ
ブジェクト管理表が知識ベースに蓄えられている知識オ
ブジェクトの管理情報を表形式で格納し、推論処理機構
がルール実行用短期記憶領域内の知識オブジェクトを適
用して推論を実行し、優先度学習機構が推論処理機構に
よる推論実行中に適用した知識オブジェクトの選択優先
度を動的に変更し、睡眠忘却機構が知識情報処理システ
ムの閉鎖時間中に知識ベース内のずべての知識オブジェ
クトの選択優先度を静的に変更し、オブジェクト管理機
構が推論を実行するために必要な知識オブジェクトを知
識ベースより抽出してルール実行用短期記憶領域に展開
するとともに知識オブジェクトの選択優先度を評価およ
び選別して知識ベース内の知識オブジェクトを再構成す
る。

〔実施例〕

次に、本発明について図面を参照して詳細に説明する。

第１図は、本発明の一実施例に係るオブジェクト選択優
先度の動的変更による知識ベース管理・学習方式の全体
構成を示すブロック図である。本実施例のオブジェクト
選択優先度の動的変更による知識ベース管理・学習方式
が適用された知識情報処理システムは、入出力装置１が
接続されており、推論処理機構２と、システム運用管理
機構３と、ルール実行用短期記憶領域４と、知識オブジ
ェクト優先度管理機構５と、知識ベース（長期記憶領域
）１０とを含んで構成されている。

入出力装置１は、知識情報処理システムと利用者とがデ
ータの受は渡しを行う装置である。

推論処理機構２は、ルール実行用短期記憶領域４を用い
てルールの照合−選択−実行のサイクルを持つプロダク
ションシステムによる推論処理を行う。

システム運用管理機構３は、第２図（ａｌに示すように
、時間を計測する時間計測器と、知識情報処理システム
の開放−閉鎖の時間的サイクルを表す運用サイクル時間
と、現在の運用状態を表す運用スイ・７チＳＷとを含ん
で構成されている。システム運用管理機構３は、人間の
活動−睡眠の行動サイクルを知識情報処理システム上に
実現するための機構で、常に知識情報処理システムを時
間的に監視し、知識情報処理システムの開放時間中であ
れば（時間計測器による計測時間が運用サイクル時間内
であれば）、運用スイッチＳＷをＯＮにし、閉鎖時間中
であれば（時間計測器による計測時間が運用サイクル時
間を越えれば）、運用スイッチＳＷをＯＦＦにする機能
を持っている。すなわち、第２図（ｂｌを参照すると、
システム運用管理機構３における処理は、計測時間初期
化ステップ２０１と、運用サイクル時間経過判定ステッ
プ２０２と、運用中判断ステップ２０３と、運用スイッ
チＯＦＦステップ２０４と、運用スイッチＯＮステップ
２０５とからなる。

ルール実行用短期記憶領域４は、推論を行うための作業
領域である。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、第３図にも示す
ように、優先度学習機構６と、睡眠忘却機構７と、オブ
ジェクト管理機構８と、オブジェクト管理表９とから構
成されている。

優先度学習機構６は、人間が行動によって学習する過程
（学習過程）を知識情報処理システム上に実現するため
の機構で、ルール知識オブジェクトおよび事実知識オブ
ジェクトを適用した際にその優先度を評価するオブジェ
クト適用評価関数を格納しており、オブジェクト管理表
９内のルール知識オブジェクト名および事実知識オブジ
ェクト名に対応する優先度を動的に変更する機能を有し
ている。

睡眠忘却機構７は、人間が睡眠によって古い知識を忘却
する過程（睡眠忘却過程）を知識情報処理システム上に
実現するための機構で、ルール知識オブジェクトおよび
事実知識オブジェクトの優先度を下げるための睡眠忘却
評価関数を格納しており、知識情報処理システムの閉鎖
時間中にオブジェクト管理表９内のすべての優先度を静
的に変更する機能を有している。

オブジェクト管理機構８は、ルール実行用短期記憶領域
４内および知識ムース１０内のルール知識オブジェクト
および事実知識オブジェクトを管理する機構で、知識ム
ース１０内のルール知識オブジェクトおよび事実知識オ
ブジェクトをルール実行用短期記憶領域４内に展開する
機能と、ルール実行用短期記憶領域４内のルール知識オ
ブジェクトおよび事実知識オブジェクトの内容を知識へ
−スｌＯに反映しルール実行用短期記憶領域４内にある
ルール知識オブジェク１〜および事実知識オブジェクト
を削除する機能と、オブジェクト管理表９内の状態ＳＷ
を管理する機能とを有している。

オブジェクト管理表９は、ルール知識オブジェクト名お
よび事実知識オブジェクト名と、ルール知識オブジェク
ト名のルール知識オブジェクトおよび事実知識オブジェ
クト名の事実知識オブジェクトがルール実行用短期記憶
領域４上に展開されているかどうかを表す状態ＳＷと、
ルール知識オブジェクトの優先度および事実知識オブジ
ェクトの優先度とをルール知識オブジェクトの管理情報
および事実知識オブジェクトの管理情報として表形式で
格納する機能を有する。また、オブジー、クト管理表９
には、実際に推論に利用するルール知識オブジェク１〜
の管理情報および事実知識オブジェクトの管理情報が格
納されている領域の他に、優先度がある一定の忘却規準
値Ｊｆより低いルール知識オブジェクトおよび事実知識
オブジェクト（不必要と判断されるルール知識オブジェ
クトお２ よび事実知識オブジェクト）を区別するために優先度が
忘却規準値Ｊｆより低い最上位のルール知識オブジェク
トのルール知識オブジェクト名および事実知識オブジェ
クトの事実知識オブジェクト名を境界オブジェクト名と
してそれぞれ設定する機能を有している。

知識ベース１０は、事実知識オブジェクトの集合からな
るデータベースと、ルール知識オブジェクトの集合から
なるルールベースとから構成されている。

第４図を参照すると、本実施例のオブジェクト選択優先
度の動的変更による知識ベース管理・学習方式における
処理は、推論開始ステップ４０１と、知識オブジェクト
ロード判定ステップ４０２と、空きスペース有無判断ス
テップ４０３と、空きスペース作成ステップ４０４と、
知識オブジェクト展開ステップ４０５と、状ｇｓＷＯＮ
ステップ４０６と、照合処理ステップ４０７と、ルール
競合判定ステップ４０８と、知識オブジェクト選択ステ
ップ４０９と、ルール実行ステップ４１０と、優先度更
新ステップ４１１と、運用時間内判断ステップ４１２と
、睡眠忘却機構起動ステップ４１３と、睡眠忘却評価関
数適用ステップ４１４と、知識オブジェクト並換えステ
ップ４１５と、低優先度知識オブジェクト有無判断ステ
ップ４１６と、境界オブジェクト名設定ステップ４１７
と、知識ベース反映ステップ４１８と、運用時間内判断
ステップ４１９と、処理終了ステップ４２０とからなる
。

次に、このように構成された本実施例のオブジェクト選
択優先度の動的変更による知識ベース管理・学習方式の
動作の概要について説明する。

まず、知識情報処理システムを起動し、推論処理機構２
による推論を開始する（ステップ４０１）。

推論の開始通知を受けた推論処理機構２は、照合処理を
行う前に必要なルール知識オブジェクトおよび事実知識
オブジェクトがルール実行用短期記憶領域４内に存在す
るかどうかを確認するために、推論に必要なルール知識
オブジェクトのルール知識オブジェクト名および事実知
識オブジェクトの事実知識オブジェクト名を知識オブジ
ェクト優先度管理機構５に通知する。

通知を受けた知識オブジェクト（Ｉ先度管理機構５は、
オブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名お
よび事実知識オブジェクト名に対応する状態ＳＷを調べ
るために、オブジェクト管理機構８を起動する。

オブジェクト管理機構８は、オブジェクト管理表９内の
ルール知識オブジェクト名および事実知識オブジェクト
名に対応する状態ＳＷの０Ｎ１０ＦＦに基づいて照合す
るルール知識オブジェクトおよび事実知識オブジェクト
がすでにルール実行用短期記憶領域４にロードされてい
るかどうかを判断しくステップ４０２）、オブジェクト
管理表９内のルール知識オブジェクト名および事実知識
オブジェクト名に対応する状態ＳＷがＯＮのときには動
作しないでステップ４０７に制御を移す。

オブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名お
よび事実知識オブジェクト名に対応する状５ ｊ襟ｓ　ｗがＯＦＦならば、オブジェクト管理機構８は
、ルール実行用短期記憶領域４に空きスペースがあるか
どうかを判定しくステップ４０３）、ルール実行用短期
記憶領域４に空き領域がなくルール知識オブジェクトお
よび事実知識オブジェクトが展開できないような場合は
、オブジェクト管理表９内の状態ＳＷと優先度とを調べ
て非推論対象で状態ＳＷがＯＮになっているルール知識
オブジェクトおよび事実知識オブジェクトの中で最も優
先度の低いルール知識オブジェクトおよび事実知識オブ
ジェクトの内容を知識ベース１０に反映し、該当するル
ール知識オブジェクトおよび事実知識オブジェクトをル
ール実行用短期記（ｅｉ　ＲＩ域４から削除し、オブジ
ェクト管理表９内の該当するルル知識オブジェクト名お
よび事実知識オブジェクト名に対応する状ＭＳＷをＯＦ
Ｆにしくステップ４０４）、ステップ４０３に制御を戻
す。

ステップ４０３でルール実行用短期記ｊＱ領域４に空き
スペースがあった場合には、オブジェクト管理機構８は
、知識ベース１０からルール知識第６ プジエクト名のルール知識オブジェクトおよび事実知識
オブジェクト名の事実知識オブジェクトを抽出してルー
ル実行用短期記憶領域４に展開しくステップ４０５）、
オブジェクト管理表９内の知識オブジェクト名に対応す
る状態ＳＷをＯＮにする（ステップ４０６）。なお、オ
ブジェクト管理機構８は、推論に必要なルール知識オブ
ジェクトおよび事実知識オブジェクト（推論処理機構２
より通知のあったルール知識オブジェクトおよび事実知
識オブジェクト）がすべてルール実行用短期記憶領域４
に展開されるまで、ステップ４０３〜４０６の処理を繰
り返す。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、オブジェクト管
理機構８による推論に必要なルール知識オブジェクトお
よび事実知識オブジェクトのルール実行用短期記憶領域
４への展開処理（「知識の表層化」の処理）が終了した
段階で、「知識の表層化」の処理の終了通知を推論処理
機構２に送る。

「知識の表層化」の処理の終了通知を受けた推論処理機
構２は、ルール実行用短期記憶領域４を参照してルール
知識オブジェクトの条件部と事実知識オブジェクトとの
照合処理を行う（ステップ４０７）。

照合処理が終了した段階で、抽出されたルール知識オブ
ジェクトが複数だった場合（ルールの競合）（ステップ
４０８）、推論処理機構２は、競合するルール知識オブ
ジェクトの知識オブジェクト名を知識オブジェクト優先
度管理機構５に通知する。

通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、オ
ブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名に対
応する優先度を調べ、競合するルール知識オブジェクト
のルール知識オブジェクト名のうちで最も優先度の高い
ルール知識オブジェクト名を選択して、推論処理機構２
に通知する（ステップ４０９）。

推論処理機構２は、通知されたルール知識オブジェクト
名のルール知識オブジェク１−を実行しくステップ４１
０）、このルール知識オブジェクト名と、ルール知識オ
ブジェクトが適用した事実知識オブジェクトの事実知識
オブジェクト名とを知識オブジェクｌ先度管理機構５に
通知する。

通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、優
先度学習機構６を起動する。

優先度学習機構６は、オブジェクト管理表９内のルール
知識オブジェクト名および事実知識オブジェクト名に対
応する優先度にオブジェクト適用評価関数を適用し、そ
の値を更新する（優先度の動的更新による重要度の学習
）（ステップ４１１）。

以上が１回の照合−選択−実行のサイクルである。

推論処理機構２は、実行するルール知識オブジェクトが
なくなるか、知識情報処理システムの開放時間が終了す
る（運用スイッチＳＷがＯＦＦになる）まで（ステップ
４１２）、ステップ４０２〜４１２の処理を繰り返す。

推論処理機構２は、運用スイッチＳＷがＯＦＦになって
いることを感知した段階で推論を終了するための処理を
行い、推論処理が終了したことを９ 知識オブジェクト優先度管理機構５に通知する。

推論処理の終了通知を受けた知識オブジェクト優先度管
理機構５は、オブジェクト管理表９内の優先度の静的な
変更を行うために睡眠忘却機構７を起動する（ステップ
４１３）。

睡眠忘却機構７は、まずオブジェクト管理表９内のすべ
ての優先度に睡眠忘却評価関数を適用し優先度の値を変
更する（優先度の静的更新による知識の忘却）（ステッ
プ４１４）。次に、睡眠忘却機構７は、オブジェクト管
理表９内のすべてのルール知識オブジェクトの管理情報
および事実知識オブジェクトの管理情報をルール知識オ
ブジェクトおよび事実知識オブジェクトごとに優先度に
応じて昇順に並び換える（ステップ４１５）。このとき
、忘却領域を設定するために、忘却規準値Ｊｆより低い
優先度があるかどうか（不必要な知識があるかどうか）
を判断しくステップ４１６）、優先度がある一定の忘却
規準値Ｊｆに満たないルール知識オブジェクトおよび事
実知識オブジェクトの中で最上位になるルール知識オブ
ジェクトの０ ルール知識オブジェクト名および事実知識オブジェクト
の事実知識オブジェクト名をそれぞれ境界オブジェクト
名とし、ルール知識オブジェクトおよび事実知識オブジ
ェクトのそれぞれ１知識オブジエクトずつオブジェクト
管理表９に格納し、オブジェクト管理表９内の境界オブ
ジェクト名のルール知識オブジェクトおよび事実知識オ
ブジェクト名が格納された領域以降を忘却領域として定
める（ステップ４１７）。忘却領域に登録されているル
ール知識オブジェクトの管理情報および事実知識オブジ
ェクトの管理情報は、必要性の薄いルール知識オブジェ
クトの管理情報および事実知識オブジェクトの管理情報
であるので、原則として以後の推論には利用せずに、必
要に応じて優先度の再設定により再び推論対象とするか
、他の媒体に保存する等の処理を行う。

睡眠忘却機構７による「睡眠忘却過程」の処理が終了す
ると、オブジェクト管理機構８が起動され、オブジェク
ト管理機構８は、ルール実行用短期記憶領域４に存在す
るルール知識オブジェクトおよび事実知識オブジェクト
の内容を知識ベース１０に反映しくステップ４１８）、
ルール実行用短期記憶領域４の初期化を行う。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、全ての作業が終
了した段階で、推論処理機構２に終了通知を送る。

通知を受けた推論処理機構２は、制御をシステム運用管
理機構３に移し、システム運用管理機構３は、運用スイ
ッチＳＷがＯＮかどうかを判断しくステップ４１９）、
ＯＮであればステップ４０１に制御を戻し、ＯＮ以外（
すなわち０ＦＦ）であればシステム運用管理機構３自身
以外の知識情報処理システムの終了処理を行い、知識情
報処理システムの運用時間になるまで待合せを行う　（
ステップ４２０）。

詳しくは、システム運用管理機構３は、初めに計測時間
をゼロに初期化した後に（ステップ２０１〉、計測時間
が運用サイクル時間を越えるかどうかを監視しており（
ステップ２０２）、計測時間が運用サイクル時間を越え
ると、運用スイソチＳＷがＯＮかどうかを判定して（ス
テップ２０３〉、ＯＮであればＯＦＦにしくステップ２
０４）、ＯＮ以外であればＯＮにして（ステップ２０５
）、知識情報処理システムを起動し、制御を推論処理機
構２に移す。

推論処理機構２は、ルール実行用短期記憶領域４および
知識ベース１０を参照し、再び推論処理を開始する。

（１）次に、第５図、第６図、第７図および第８図を参
照しながら、「知識の表層化」の処理についてさらに具
体的に説明する。

第５図は、知識情報処理システムの初期状態を表してい
る。

推論処理機構２には、初期処理の対象となっているルー
ル知識オブジェクトＲ１，Ｒ２およびＲ３のルール知識
オブジェクト名Ｒ１，Ｒ２およびＲ３（知識オブジェク
トと知識オブジェクト名とに同一符号を付して示す。以
下同様）と、ルール知識オブジェクトＲ１，Ｒ２および
Ｒ３の照合処理に必要な事実知識オブジェクトＡＩ、Ａ
２およ３ びＡ３の事実知識オブジェクト名ＡＩ、Ａ２およびＡ３
とが格納されているものとする。

ルール実行用短期記憶領域４は、主記憶領域上に最大１
０個の知識オブジェクトまでを格納できる領域を確保し
ているものとし、初期状態では知識オブジェクトは存在
していないものとする。したがって、知識オブジェクト
優先度管理機構５のオブジェクト管理表９内の状態ＳＷ
はすべてＯＦＦになっている。

また、知識ベース１０は、実フアイル上に管理されてい
るものとし、必要に応じて知識オブジェクト優先度管理
機構５により参照および更新されるものとする。

推論処理機構２は、初期動作として処理に必要なルール
知識オブジェク）Ｒ１，Ｒ２およびＲ３のルール知識オ
ブジェクト名Ｒ１，Ｒ２およびＲ３ならびに事実知識オ
ブジェクトＡｌ、Ａ２およびＡ３の事実知識オブジェク
ト名Ａ１．Ａ２およびＡ３を知識オブジェクト優先度管
理機構５に通知する（第５図参照）。

４ 通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、オ
ブジェクト管理機構８を起動する。

オブジェクト管理機構８は、オブジェクト管理表９内の
ルール知識オブジェクト名Ｒ１，Ｒ２およびＲ３ならび
に事実知識オブジェクト名ＡｌＡ２およびＡ３に対応す
る状Ｂｓｗを調べ、すべてＯＦＦであるので、知識ベー
ス１０よりルール知識オブジェク）Ｒ１，Ｒ２およびＲ
３および事実知識オブジェクトＡＩ、Ａ２およびＡ３を
抽出してルール実行用短期記憶領域４に展開し、オブジ
ェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名Ｒ１，Ｒ
２およびＲ３および事実知識オブジェクト名ＡＩ、Ａ２
およびＡ３に対応する状６ｓｗをＯＮにする（第６図参
照）。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、オブジェクト管
理機構８の処理が終了すると、推論処理機構２に処理の
終了通知を送る（第６図参照）。

通知を受けた推論処理機構２は、ルール実行用短期記憶
領域４の内容を照合して推論を開始する。

次に、第７図および第８図を用いて、推論途中で対象と
する領域（ルール知識オブジェクトおよび事実知識オブ
ジェクト）が変更となった場合の動作例を示す。

推論処理機構２は、初期処理と同様に、必要となるルー
ル知識オブジェクトＲ４，Ｒ５，Ｒ６およびＲ７のルー
ル知識オブジェクト名Ｒ４，Ｒ５Ｒ６およびＲ７ならび
に事実知識オブジェクトＡ２、Ａ５．Ａ６．Ａ７および
Ａ８の事実知識オブジェクト名Ａ２．Ａ５．Ａ６．Ａ７
および八８を知識オブジェクト優先度管理機構５に通知
する（第７図参照）。

通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、オ
ブジェクト管理機構８を起動する。

オブジェクト管理機構８は、ルール実行用短期記憶領域
４内の古いルール知識オブジェクトＲＩＲ２およびＲ３
を削除し、オブジェクト管理表９内のルール知識オブジ
ェクト名Ｒ１，Ｒ２およびＲ３に対応する状態ＳＷをＯ
ＦＦにする。次に、オブジェクト管理機構８は、新しい
ルール知識オブジェクトＲ４，Ｒ５，Ｒ６およびＲ７を
ルール実行用短期記１ｑ領域４に展開し、オブジェクト
管理表９内のルール知識オブジェクト名Ｒ４，Ｒ５Ｒ６
およびＲ７に対応する状態ＳＷをＯＮにする（第８図参
照）。

一方、事実知識オブジェクトについては再利用する可能
性もあるので、オブジェクト管理機構８は、ルール実行
用短期記憶領域４の領域が許す限りは事実知識オブジェ
クトの削除は行わない。本例の場合、対象となる知識オ
ブジェクトの数が９（Ｒ４，Ｒ５，Ｒ６，Ｒ７，Ａ２．
Ａ５．Ａ６゜Ａ７およびＡ８）、非対象となる知識オブ
ジェクトの数が２（Ａ１およびＡ３）であり、ルール実
行用記憶領域４の許容量である最大１０個の知識オブジ
ェクトを１知識オブジ工クト分だけ超えている。このよ
うな場合、オブジェクト管理機構８は、非対象となる知
識オブジェクトの中から優先度の最も低い知識オブジェ
クトを選択し、該当する知識オブジェクトの内容を知識
ベース１０に反映し、ルール実・行用短期記憶領域４か
ら削除する。

本例では、事実知識オブジェク）Ａ３が削除され７ る（第８図参照）。

「知識の表層化」の処理では、このような処理によって
知識ベース１０内より必要な知識オブジェクトだけを抜
き出し、推論領域を限定する機能を実現する。

（２）次に、第９図、第１０図、第１１図、第１２図お
よび第１３図を参照しながら、「学習過程」の処理につ
いてさらに具体的に説明する。

第９図は、推論実行中の知識情報処理システムの一状態
を表す図である。

推論処理機構２には、実行したルール知識オブジェクト
Ｒ３のルール知識オブジェクト名Ｒ３と、その照合処理
に利用した事実知識オブジェクトＡ１、Ａ４およびＡ７
の事実知識オブジェクト名Ａ１、Ａ４およびＡ７とが格
納されているものとする。また、ルール知識オブジェク
トの競合発生時の選択規準として、「優先度の高い知識
オブジェクトを選択する」を適用するものとし、それで
も解決しない場合には、「オブジェクト管理表内の上位
に定義されている知識オブジェクトを選択す８ る」を適用するものとする。

優先度学習機構６には、オブジェクト適用評価関数とし
て、下記のような関数が定義されているものとする。

ＰＮ＝ＰＯ＋　（１−ＰＯ）ｘＣｈ ＰＮ：関数適用後の優先度 ＰＯ：関数適用前の優先度 Ｃｈ：オブジェクト適用評価係数 また、オブジェクト適用評価係数ｃｈには、知識情報処
理システムの実行前に静的に０．１０が与えられている
ものとする。

オブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名Ｒ
３に対応する優先度は０．７０、事実知識オブジェクト
名ＡＩ、Ａ４およびＡ７に対応する優先度はそれぞれ０
．９０，０．６０および０．５０とする。

推論処理機構２は、ルール知識オブジェク）Ｒ３の実行
が終了した段階で、ルール知識オブジェクト名Ｒ３と、
適用した事実知識オブジェクト名Ａ１．Ａ２およびＡ３
とを知識オブジェクト優先度管理機構５に通知する（第
９図参照）。

通知を受けた知識オブジェクＩｆ先度管理機構５は、優
先度学習機構６を起動する。

優先度学習機構６は、通知されたルール知識オブジェク
ト名Ｒ３に対応するオブジェクト管理表９内の優先度な
らびに事実知識オブジェクト名Ａ１、Ａ２およびＡ３に
対応するオブジェクト管理表９内の優先度にオブジェク
ト適用評価関数を適用する。

結果として、オブジェクト管理表９内のルール知識オブ
ジェクト名Ｒ３に対応する優先度は０゜７３となり、事
実知識オブジェクト名Ａ１．Ａ４およびＡ７に対応する
優先度は、それぞれ０．　９１０．６４および０．５５
となる（第１０図参照）。

このようにして、１回の優先度の学習が行われる。

この優先度の学習結果は、主にルールの競合の解消時に
反映されるが、どのような形で影響を与えるかを示す例
を、第１１図、第１２図および第１３図を用いて示す。

第１１図は、ルールの競合状態の一例を示す図である。

いま、推論開始前のルール知識オブジェク）Ｒ４、Ｒ５
およびＲ６の優先度が、それぞれ０．　６００．５０お
よび０．４０であるとする。このとき、ルール知識オブ
ジェクトＲ４，Ｒ５およびＲ６が競合状態に陥った場合
、推論処理機構２は、このことをルール知識オブジェク
ト名Ｒ４，Ｒ５およびＲ６とともに知識オブジェクト優
先度管理機構５に通知する。

通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、オ
ブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名Ｒ４
，Ｒ５およびＲ６に対応する優先度を調べ、最も優先度
の高いルール知識オブジェクト名Ｒ４を推論処理機構２
に返す（第１１図参照）。

推論処理機構２は、ルール知識オブジェク）Ｒ４を実行
する。

ここで、さらに推論を重ね、ルール知識オブジ１ ェクトＲ４が１回、ルール知識オブジェクトＲ５が１０
回、ルール知識オブジェクトＲ６が５回の適用を受けた
後に、再びルールの競合状態に陥ったとする。このとき
のオブジェクト管理表９内のルール知識オブジェクト名
Ｒ４，Ｒ５およびＲ６に対応する優先度は、それぞれ０
．６７．０．８２および０．６４となっている（第１２
図参照）。

したがって、知識オブジェクト優先度管理機構５は、ル
ール知識オブジェク）Ｒ５を選択する（第１３図参照）
。

このように、知識オブジェクトの利用頻度Ｇこより、各
知識オブジェクトの優先度を学習する過程が知識情報処
理システムの学習過程である。

（３）次に、第１４図および第１５図を用いて、「睡眠
忘却過程」の処理について説明する。

第１４園は、知識情報処理システムの拙論処理の終了状
態を示している。

システム運用管理機構３には、知識情報処理システムの
開放時間として１２時間、閉鎖時間として１２時間が格
納されているものとし、現在、運２ 用スイッチＳＷはＯＦＦの状態であるとする。

睡眠忘却機構７には、睡眠忘却評価関数として、下記の
ような関数が格納されているものとする。

ＰＮ＝ＰＯｘｃｆ ＰＮ：関数適用後の優先度 Ｐ○：関数適用前の優先度 Ｃｆ：睡眠忘却係数 睡眠忘却係数Ｃｆとしては、知識情報処理システムの実
行前に静的に０．９０が与えられているものとする。ま
た、忘却規準（ｉＪｆとしては、０１０が与えられてい
るものとし、この値に満たない優先度を持つ知識オブジ
ェクトは不必要な知識オブジェクトとして忘却領域に格
納されるものとする。

推論処理機構２は、システム運用管理機構３の運用スイ
ッチＳＷがＯＦＦであることを感知した段階で推論の終
了処理を行い、知識オブジェクト優先度管理機構５に終
了通知を送る（第１４図参照）。

通知を受けた知識オブジェクト優先度管理機構５は、睡
眠忘却機構７を起動する。

睡眠忘却機構７は、オブジェクト管理表９内のすべての
知識オブジェクト名に対応する優先度に対して睡眠忘却
評価関数を適用する。

ここで、睡眠忘却評価関数の適用前の事実知識オブジェ
クトＡ７．Ａ８およびＡ９の優先度がそれぞれ０．２０
，０．３０および０．１０であるとする。これらの優先
度は、睡眠忘却評価関数の適用後にはｏ、　　ｌａ、０
：　　２７および０．０９となる（第１゛５図参照）。

睡眠忘却機構７は、睡眠忘却評価関数の事実知識オブジ
ェクトＡ７．Ａ８およびＡ９への適用が終了した段階で
オブジェクト管理表９内のすべての知識オブジェクトの
管理情報をルール知識オブジェクトおよび事実知識オブ
ジェクトごとに優先度に応じて昇順に並び換える。

このとき、事実知識オブジェクトＡ７．Ａ８およびＡ９
は、事実知識オブジェクトＡ８．Ａ７およびＡ９の順に
並び変わる。また、事実知識オブジェク）Ａ９の優先度
は忘却規準値Ｊｆを下回つており、その上位オブジェク
トである事実知識オブジェクトＡ７は忘却規準値Ｊｆを
満たしているので、事実知識オブジェクト名Ａ９を事実
知識オブジェクトの忘却領域の境界オブジェクト名とし
てオブジェクト管理表９に登録する（第１５図参照）。

（４）次に、第１６図、第１７図および第１８図を用い
て、「知識の深層化」の処理について説明する。

第１６図は、知識情報処理システムの睡眠忘却過程の終
了状態を表している。

ルール実行用短期記憶領域４には、推論過程の最終状態
として、ルール知識オブジェク）Ｒ７Ｒ８およびＲ９と
、事実知識オブジェクトＡ７Ａ８およびＡ９とが存在し
ているものとする。

また、知識情報処理システムには、第１７図に示すよう
に、情報の保存用の手段として磁気テープ処理装置とリ
スト出力のためのプリンタとが接続されているものとし
、忘却領域に存在する不必要と判断された知識オブジェ
クトは、すべて磁気５ テープに保存され、そのリストがプリンタに出力される
ものとする。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、睡眠忘却機構７
による「睡眠忘却過程」の処理が終了すると、オブジェ
クト管理機構８を起動する（第１６図参照）。

オブジェクト管理機構８は、ルール実行用短期記憶領域
４に存在するルール知識オブジェクトＲ７、Ｒ８および
Ｒ９ならびに事実知識オブジェクトＡ７．Ａ８およびＡ
９を知識ベース１０に反映し、ルール実行用短期記憶領
域４内を初期化する。

次に、オブジェクト管理表９内の忘却領域に存在する事
実知識オブジェクト名Ａ９の事実知識オブジェクトＡ９
を知識ベース１０より抽出し、磁気テープ処理装置に出
力して磁気テープに保存する。

続いて、保存が終了した事実知識オブジェク）Ａ９を知
識ベース１０より削除し、削除した事実知識オブジェク
トＡ９の事実知識オブジェクト名Ａ９をプリンタに出力
する（第１７図参照）。次に、保存が終了した事実知識
オブジェク）Ａ９は、ず６ でに知識ベース１０に存在しないので、オブジェクト管
理表９内の忘却領域より事実知識オブジェク）Ａ９の管
理情報を削除して、この処理を終了する（第１８図参照
）。

知識オブジェクト優先度管理機構５は、オブジェクト管
理機構８の処理が終了した段階で終了通知を推論処理機
構２に送る。

通知を受けた推論処理機構２は、知識情報処理システム
のすべての処理を終了し、その制御をシステム運用管理
機構３に移す（第１８図参照）。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明は、従来の知識情報処理シス
テム内に適用回数による知識オブジェクトの有用度（重
要度）を自動的に学習する機構を組み入れたことにより
、以下のような効果がある。

■　ルール知識においては、競合発生時に適用回数の多
いルール知識オブジェクトを実行することで不必要な推
論過程を選択する可能性を抑制し、知識情報処理システ
ムの応答性を自動的に向」ニさせることができる。

■　事実知識においては、適用回数の低い知識を不必要
な知識として選別し、膨大な知識ベース内の削除対象と
することにより、知識情報を整理および軽減することが
でき、知識情報処理システムの推論速度を自動的に向上
させることが可能となる。

■　また、上記■および■により、従来の知識情報処理
システムの稼働後に人手により行っていた推論過程の分
析作業、ルール競合時の選択ルールの変更による推論過
程の調整作業、必要な事実知識と不必要な事実知識との
選別による知識ベースの整理・軽減作業等の作業量を大
幅に削減することが可能となる。

■　さらに、作業量の軽減により、従来不可能とされて
きた知識情報量の多い分野や知識情報の変化しやすい分
野等の調整作業量の多い知識情報処理システムの構築も
可能となる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係るオブジェク１−選択優
先度の動的変更による知識ベース管理・学背方式の全体
構成を示すブロック図、 第２図（ａｌおよび［ｂｌは第１図中のシステム運用管
理機構の内容および処理手順を示す説明図、第３図は第
１図中の知識オブジェクｌ先度管理機構の内容を示すた
めの説明図、 第４図は本実施例のオブジェクト選択優先度の動的変更
による知識ベース管理・学習方式における処理の概要を
示す流れ図、 第５図、第６図、第７図および第８図は本実施例のオブ
ジェクｌ−選択優先度の動的変更による知識ベース管理
・学習方式における「知識の表層化」の処理を説明する
ための図、 第９図、第１０図、第１１図、第１２図および第１３図
は本実施例のオブジェクト選択優先度の動的変更による
知識ベース管理・学習方式における「学習過程」の処理
を説明するための図、第１４図および第１５図は本実施
例のオブジェクト選択優先度の動的変更による知識ベー
ス管理・学習方式における「睡眠忘却過程」の処理を説
明するための図、 第１６図、第１７図および第１８図は本実施例のオブジ
ェクト選択優先度の動的変更による知識ベース管理・学
習方式における「知識の深層化」の処理を説明するため
の図である。 図において、 １・・・入出力装置、 ２・・・推論処理機構、 ３・・・システム運用管理機構、 ４・・・ルール実行用短期記憶領域、 ５・・・知識オブジェクト優先度管理機構、６・・・優
先度学習機構、 ７・・・睡眠忘却機構、 ８・・・オブジェクト管理機構、 ９・・・オブジェクト管理表、 ｌＯ・・知識ベースである。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 知識を知識オブジェクトとして知識ベースに蓄える知識
   情報処理システムにおいて、 時間に応じて知識情報処理システムの運用状態を制御す
   るシステム運用管理機構と、 知識ベースに蓄えられている知識オブジェクトの管理情
   報を表形式で格納するオブジェクト管理表と、 ルール実行用短期記憶領域内の知識オブジェクトを適用
   して推論を実行する推論処理機構と、この推論処理機構
   による推論実行中に適用した知識オブジェクトの選択優
   先度を動的に変更する優先度学習機構と、 知識情報処理システムの閉鎖時間中に知識ベース内のす
   べての知識オブジェクトの選択優先度を静的に変更する
   睡眠忘却機構と、 推論を実行するために必要な知識オブジェクトを知識ベ
   ースより抽出してルール実行用短期記憶領域に展開する
   とともに知識オブジェクトの選択優先度を評価および選
   別して知識ベース内の知識オブジェクトを再構成するオ
   ブジェクト管理機構と を有することを特徴とするオブジェクト選択優先度の動
   的変更による知識ベース管理・学習方式。