JPS619729A

JPS619729A - 推論システム

Info

Publication number: JPS619729A
Application number: JP59130104A
Authority: JP
Inventors: Kazuhiro Kimura; 和広木村; Katsuyo Ishida; 石田　勝世
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1984-06-26
Filing date: 1984-06-26
Publication date: 1986-01-17
Also published as: EP0166251A3; EP0166251A2; US4704695A

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】〔発明の技術分野〕本発明はプロダクションルールあるいはフレーム等の知
識工学的手法を取り入れた推論システムに関する。

〔発明の技術的背景とその問題点〕

近年、知識工学的手法を取り入れた推論システムを用い
て、その道の専門家に匹敵するような能力を有する各種
の診断、ガイダンスシステムが作られている。例えば医
療診断用システム等が挙げられ、これは患者が現在の症
状を端末より入力するとディスプレイ上に該当する病名
、診断方法等が自動的に表示されるものである。これら
のシステムで用いられるデータベースとして、「人間の
知識」に相当する部分（これを知識ベースと云う）が、
プロダクションルールあるいはフレームといつた形式で
記述され、システム全体の制御フローから分離・独立し
た知識ベースとして管理されている。このように知識ベ
ースが独立することにより１つの推論システムは知識ベ
ースを交換するだけで種々の応用システムとして稼動す
ることができる。ここで知識ベースは多数の知識ユニッ
トという単位から構成されている。知識ユニット辺はい
わゆる個々の知識情報のことであり、システム内に蓄積
される形式としてはプロダクションルールあるいはフレ
ーム等がある。プロダクションルールとはｉ’ｆ　ｔｈ
ｅｎ規則のことであり、例えば、「もし鳥であれば飛ぶ
」、「もしすずめであればそれは鳥である」等の知識の
ことである。この時ユーザから「すずめは飛ぶか？」と
いう質問が入力されると上記の２つのプロダクションル
ールから三段論法で「すずめは飛ぶ」という答が推論さ
れる。

又、フレームとは上位フレーム、下位フレームで知識を
宣言的に表現するものであり、例えば「女の子」という
見出し語の上位フレームには「人間」「身長」　［体重
＝（身長−１００）Ｘｏ、９Ｊという知識が格納され、
「花子」という見出し語の下位フレームには「女の子」
　「身長１７０」　という知識が格納されている。ここ
でユーザから「花子の体重は？」という質問が入力され
ると上位フレーム内の「体重」の知識が呼び出され「６
３」という答が推論される。従って推論システムの開発
に当っては有用な知識ベース（知識ユニット）を構築す
ることが従来のプログラム作成作業に相当する重要なキ
イとなる。つまり推論システムの有用性はその知識ベー
スの質及び量に依存すると考えてよい。ところがこれら
のシステムにおいては、蓄えられた知識ベースの量が増
加すると、必然的にシステム全体の実行速度（推論速度
）が低下する。これは推論システムが知識ユニットを検
索するに際し、記号列のパターンマツチングを用いてい
ることに由来する。けれども有用な推論システムを構築
するためには大量の知識を利用することが必然であり、
これと実行速度とのトレードオフが問題とされていた。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、より実用的な推論を行うためのシステ
ムを提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、知識ユニットに対し、推論を円滑に進めるた
めの属性情報を付加し、このペアを単位として知識ベー
スを構成する。これに伴い推論機関にはこの属性情報を
基にして知識ユニットの取捨選択、検索順序の変更等、
目的に応じた機能付加が行われる。この属性情報として
例えば各知識ユニットの利用頻度情報を用いる。推論機
関は各々の知識ユニットを使用する毎にその利用頻度情
報を更新する。又、この利用頻度情報を基に各知識ユニ
ットの格納場所を割抄当てる。これは利用頻度の高い知
識ユニットは推論機関のアクセスし易い場所（コアメモ
リなど）に格納する等の処理を意味する。　　。

〔発明の効果〕

本発明によれば各知識ユニットの属性情報を用いて、知
識ユニットの効率的な検索が可能となるため、実用性に
富んだ推論システムを構築できる。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を参照して説明する。こ
れは各知識ユニットに利用頻度情報を付加し、この利用
頻度情報を基準に各知識ユニットの格納場所の割当てを
行い、知識ユニットの検索を効率化させる推論システム
の構成例である。

先ず、第１図は本実施例の全体構成図である。

この第１図において点線で囲まれた推論機関は推論処理
部１及び知識格納管理部２より構成される。

推論処理部１は推論機関の中核を成す部分でユーザの要
求に応じて作業領域部３に格納された知識ユニットの検
索及びこれを基にした推論を行い、その結果をユーザに
通知するものでちる。知識格納管理部２は推論処理部１
の指示により作動し知識蓄積部４に蓄積された知識ユニ
ットを作業領域部３の内部形式に展開し、作業領域部３
に転送する処理及び作業領域部３に格納された知識を知
識蓄積部４に蓄積する処理を行なう。（これらの処理の
詳しい説明は後述する）作業領域部３は、推論処理に使われる知識ユニットを格
納する部分であるが、その属性情報に基いだ格納場所に
各知識ユニットを格納するものである。知識蓄積部４は
推論機関の使用する全ての知識ユニットを蓄積・保存す
る部分であり、本発明の知識ベース構成方法を用いてい
る。入出力端末装置５はユーザとのインタフェースであ
り、ユーザが入力した要求や知識を推論機関に与える処
理及び推論機関の出力した結果をユーザに通知する処理
を行なう。

第２図は第１図の全体構成図に対応する具体的な内部構
成図である。この第２図において、主記憶部１０は上記
推論処理部１及び知識格納管理部２の処理制御手順プロ
グラムを格納している。又、作業領域部３の知識の一部
も格納している。補助記憶装置１１はディスク装置など
から構成され、上記知識蓄積部４の知識を格納している
。又、作業領域部３の知識の一部も格納している（これ
らに関しては後述する）。補助記憶装置制御部１２はプ
ロセッサ装置１３の指示を受け、補助記憶装置１１の制
御を行なう。入力制御部１４及び出力制御部１５はキー
ボード装置やディスプレイ装置あるいは音声入出力装置
等から構成される入出力端末装置５とのインタフェース
を行なう。プロセッサ装置１３はこれら推論システム全
体の制御を行なう。

次に本実施例の知識蓄積部４及び作業領域部３の内部構
成について説明する。第３図は知識蓄積部４の内部構成
を示す図である。先に述べた本発明の知識ベース構成方
式にのっとり、１つの知識は知識の本体である知識ユニ
ット４１の記述と、知識の属性情報４２の記述とのペア
で構成される。知識ユニット４１は上述したプロダクシ
ョンルール形式またはフレーム形式などで格納されてい
る。属性情報４２は第４図に示すように知識の管理のだ
めの情報が格納されている。利用頻度情報はその知識が
何度利用されたかを示す情報である。タイプ情報はその
知識が推論規則、事実、目標といったタイプのどれに属
するかを示す。利用分野φ目的情報はその知識がどのよ
うな分野あるいは推論の局面で用いられるかを示す。利
用者情報はその知識がどんな利用者に上って用いられる
かを示す。

その他、種々の属性情報は必要に応じて金偏の部分に追
加される。

このように構成された知識蓄積部４の知識は、知識格納
管理部２によって作業領域部３に展開される（機械の処
理しゃすい言語に変換される）。

第５図は本実施例における展開例である。ここでは属性
情報として利用頻度情報３１及びタイプ情報３２のみが
展開される。また各知識ユニットは推論処理部１が利用
する形式に合わせ展開され知識本体３３を形成する（こ
れらについては後述する）。

この作業領域部３は作業領域Ａ、（３０１）、作業領域
Ｂ（３０２）、作業領域Ｃ（３０３）に分割されている
。どの領域も論理的には同一形式で展開されているが推
論機関の実行効率向上に寄与するために分割されている
。作業領域Ａ　（３０１）及びＣ（３０３）には、知識
蓄積部４の知識が展開される。ここで作業領域Ａはアク
セスの速い領域、Ｃはアクセスの遅い領域に割す消てら
れ、具体的には第２図においてＡは主記憶部１０、Ｃは
補助記憶装置１１に対応する。また作業領域Ｂには、推
論処理部１が推論を行なう際に推論過程で導かれた知識
あるいはユーザにより入力された知識等が格納され、こ
れはアクセスの速い領域に割り当てられる。作業領域Ｂ
も第２図においては主記憶部１０に対応する。

次に本実施例の動作を第６図を用いて説明する。

第６図は本実施例の推論機関の制御手順フローチャート
である。全体の制御の流れは第６図（ａ）→（ｂ）→（
Ｃ）の順に進む。ここで（ａ）及び（Ｃ）は知識格納管
理部２の制御手順、（ｂ）は推論処理部１の制御手順で
ある。最初にユーザが第１図の入出力端末装置５より推
論指示信号（問題提示）を入力することにより、推論機
関が動作を開始する。先ず第１図の推論処理部１の指示
により知識格納管理部２が知識蓄積部４より知識ユニッ
ト及び対応する属性情報を読み込む（第６図２１）。次
に知識格納管理部２は読み込んだ知識ユニットを対応す
る利用頻度の大きいものから順に並び換える（第６図２
２）。

（尚、本実施例の動作説明では属性情報として利用頻度
情報のみを用いるものとして話を進める）この並び換え
られた知識ユニットはこの順序で作業領域部３内の作業
領域Ａ　（３０１）に順次格納される（第６図２３）。

（尚、上述した様にこの時の知識ユニットは機械の処理
しやすい言語に変換された知識本体として順次格納され
る）ここで全ての知識ユニットが作業領域部に格納され
た場合は（第６図２４）知識格納管理部２は動作を終了
するが、全ての知識ユニットを作業領域Ａに格納しきれ
ない場合は引き続き作業領域Ｃに順次格納する（第６図
２５）。こうして知識蓄積部４に蓄積されていた知識ユ
ニット（知識本体）は利用頻度順に作業領域部３内の作
業領域Ａ及びＣに格納されたことになる。次に推論処理
部１はユーザの入力した問題提示に対する解答そのもの
が既に作業領域Ａ及びＣに格納されているかどうかＡ内
の利用頻度の高いものから順に検索する（第６図２６）
。解答そのものが冴に格納されている場合は（この事を
作業領域は終了条件を満足しているという）この解答を
入出力端末装置５を介してユーザに表示する。

解答そのものが格納されていない場合は推論処理を実行
する。つまね推論処理部１は作業領域Ａ内の利用頻度の
高いものから順に知識ユニットを検索し推論に適用可能
な知識ユニットを選択する（第６図２７）。又、この選
択された知識ユニットに対応する利用頻度情報は各々更
新される（第６図２８）。次に推論処理部１は選択され
た知識ユニットを用いて推論を実行しユーザの問題提示
に対する解答を得る。この推論処理の際に新しく生成さ
れた知識は作業領域Ｂに格納される（第６図２９）。

この第６図（ｂ）の動作を具体的に説明すると、ユーザ
から「すずめは飛ぶか？」という問題提示が入力された
場合、推論処理部１は「すずめは飛ぶ」という解答が作
業領域内にあればこれをそのまま表示する。もしない場
合は、「鳥は飛ぶ」　「すずめは鳥である」という知識
ユニットを作業領域より選択し推論（三段論法）により
「すずめは飛ぶ」。

という解答を得るのである。こうして推論が終了すると
推論処理部１の指示によね知識格納管理部２は作業領域
Ａ、Ｃの知識ユニット及び属性情報（これらには更新さ
れた利用頻度情報を含んでいる）を知識蓄積部４に再び
格納する（第６図３０）。

（尚、作業領域Ｂには推論の際に新しく生成された知識
が格納されているが、これらは推論を行なう際の基本と
なる知識とは異なるため推論終了後にクリヤされる）以
上で本実施例による動作が終了する。

以上述べた様に、本実施例によれば利用頻度情報を用い
た知識の分別により、よく使用される知識はどアクセス
の速い領域（主記憶部）に格納することが可能で大量の
知識を効率的に検索することができる。このことは推論
システム全体の有用性がシステムの保持する知識の量に
よ抄決定されるという観点から見て本発明が重要なキイ
となることを意味する。

尚、本発明は上記実施例に限定されるものではない。本
実施例における知識蓄積部４に蓄積された他の属性情報
を活用することにより、異なる観点からの知識の分類・
差別化が可能である。例えば第４図における利用分野・
目的情報は大規模な知識ベースの中から目的とする知識
の検索・推論を行なうに必要十分な知識を高速に抽出す
るためのキイとなる。又、利用者情報は特定のユーザが
利用する固有の知識を選別するために用いることかでき
、ユーザに合わせた個別の知識ベースを構築する際に有
用である。更に第５図に示すように利用頻度情報とタイ
プ情報を組み合せて知識ユニットを選択することもでき
る。このようにこれらの属性情報は種々の応用が可能で
、これらを知識ベースの管理・保守・構築等に応用した
システムが、本発明の範囲であることは言うまでもない
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の全体構成図、第２図は本実
施例の内部構成図、第３図は知識蓄積部の内部構成図、
第４図は属性情報の一例を示す図、第５図は作業領域部
の内部構成図、第６図は推論機関の制御手順フロー図で
ある。１・・・推論処理部　　　２・・・知識格納管理部３・
・・作業領域部　　　４・・・知識蓄積部５・・・入出
力端末装置　１ｏ・・・主記憶部１１・・・補助記憶装
置　　１２・・・補助記憶装置制御部１３・・・プロセ
ッサ装置　１４・・・入力制御部１５・・・出力制御部
　　　４１・・・知識ユニット４２・・・属性情報　　
　　３１・・・利用頻度情報３２・・・タイプ情報　　
　３３・・・知識本体３０１・・・作業領域Ａ３０２・
・・作業領域Ｂ５０３・・・作業領域Ｃ代理人　弁理士　則　近　憲　佑（ほか１名）第１図第２図第３図第４図第５図

Claims

【特許請求の範囲】

（１）推論指示信号を入力するための入力部と、知識ユ
ニットをこれに対応する属性情報と共に多数蓄積した知
識蓄積部と、前記知識ユニットを一時格納するための作
業領域部と、前記知識蓄積部に蓄積された知識ユニット
の一部をこれに対応する属性情報に応じて選択しこの選
択された知識ユニットを前記作業領域部に一時格納する
格納手段と、この格納手段により前記作業領域部に格納
された知識ユニットの中から前記入力部より入力された
推論指示信号に基いて知識ユニットを選択しこの選択さ
れた知識ユニットを用いて推論を行なう推論処理手段と
を具備したことを特徴とする推論システム。
（２）属性情報は利用頻度情報、タイプ情報、利用分野
目的情報、利用者情報より構成され、前記格納手段はこ
れらの属性情報に基いて前記作業領域部に格納すべき知
識ユニットを選択することを特徴とする特許請求の範囲
第１項記載の推論システム。