JPS6249437A - Inference result displaying system - Google Patents
Inference result displaying systemInfo
- Publication number
- JPS6249437A JPS6249437A JP60187414A JP18741485A JPS6249437A JP S6249437 A JPS6249437 A JP S6249437A JP 60187414 A JP60187414 A JP 60187414A JP 18741485 A JP18741485 A JP 18741485A JP S6249437 A JPS6249437 A JP S6249437A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- inference
- animal
- stored
- objects
- mammalia
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Debugging And Monitoring (AREA)
- Devices For Executing Special Programs (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
し発明の技術分野〕
本発明は、電子計算機に格納された知識を用いで推論を
行ったときの推論過程と推論結果を表示する推論結果表
示方式に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Technical Field of the Invention The present invention relates to an inference result display method for displaying an inference process and an inference result when inference is performed using knowledge stored in an electronic computer.
近年、電子計算機内に専門知識を格納し、この知識を用
いて推論を行って、専門家の役割りを代行、補助する能
力をもつエキスパートシステムの研究が盛んに行われて
いる。この専門知識は通常「人は真である」の形式の事
実、及び「もしAならばBである」の形式の規則を用い
て表現される。In recent years, research has been actively conducted on expert systems that have the ability to store specialized knowledge in a computer, make inferences using this knowledge, and substitute or assist the role of an expert. This expertise is usually expressed using facts of the form ``one is true'' and rules of the form ``if A then B.''
推論方式の代表的なものとして後向き推論方式があり、
結論になるべき仮説から出発して順次規則を後向きに適
用し、既知の事実に到達するか否かを証明しようとする
方式である。A representative method of reasoning is the backward reasoning method.
This method starts from a hypothesis that should lead to a conclusion, sequentially applies rules backwards, and attempts to prove whether or not a known fact is reached.
例えばよく知られでいる例としで、第2図1=示される
動物の階層関係の中から該当する動物を求める問題をと
り上げて説明する。従来方式では、第7図に示されるよ
うな形式の規則として知識を表現し、これを順次適用し
C推論を行うものである。後向き推論方式では仮説とし
て((動物isチータ)、(動物isとい))の2つの
リストヲ与え、これらを証明するために第7図に示す規
則のthen 部と照合をとり、照合がとれた規則の
if部を次の仮説としC推論を進める。例えば今、(動
物isチータ)を証明するだめの推論についで説明する
。まず、規則4のt hen部と照合がとれ、規則4の
if 部を仮説として推論を進める。すなわち(動物
isは乳類)を証明しようとする。次に規則1のth
en部と照合がとれ、if 部の(動物hos毛)を
証明しようとする。これをthen部にもつ規則がない
ため、ユーザに「動物は毛を持つか?」と質関し、答が
真ならば(動物isは乳類)が証明される。For example, as a well-known example, the problem of finding a corresponding animal from among the hierarchical relationships of animals shown in FIG. 2 will be explained. In the conventional method, knowledge is expressed as a rule in the format shown in FIG. 7, and this is sequentially applied to perform C inference. In the backward reasoning method, two lists ((animal is cheetah) and (animal is)) are given as hypotheses, and in order to prove these, they are checked against the then part of the rules shown in Figure 7, and the rules that are matched are The if part of is used as the next hypothesis and C inference is proceeded. For example, I will now explain the reasoning behind proving that (animal is a cheetah). First, a match is made with the then part of Rule 4, and the inference is made using the if part of Rule 4 as a hypothesis. In other words, we are trying to prove that (animal is mammals). Next, rule 1 th
It is matched with the en part, and attempts to prove the if part (animal hos hair). Since there is no rule that has this in the then part, the user is asked "Do animals have hair?" and if the answer is true (animal is a mammal), it is proven.
このようにしで証明された推論結果を推論過程とともに
表示する方法に於いC1従来では、第8図に示されるよ
うに「何故その動物のチークであるとしたか」つまりr
why(動物isチータ)」に対しでは、その証明に適
用した規則4を表示し、又規則4の if部「その動物
はは乳類である」に関しでは、「何故その動物がは乳類
であるとしたか」つまりrwhy(動物isは乳類)」
の証明に適用した規則1を表示する。従って推論結果を
推論過程に用いた規則とともにそのまま表示する。In the C1 conventional method of displaying the inference results proven in this way together with the inference process, as shown in Fig.
For ``why (animal is a cheetah),'' Rule 4 applied to the proof is displayed, and for the if part of Rule 4, ``The animal is a mammal,'' ``Why is the animal a mammal?''"If there is," that is, "rhy" (animal is a mammal).
Show Rule 1 applied to the proof of. Therefore, the inference results are displayed as they are together with the rules used in the inference process.
つまり規則を表示単位としでいるが、この規則はあくま
でも推論の工過程を示しているに過ぎない。In other words, although rules are used as display units, these rules merely indicate the process of inference.
例えばrwhy(動物isチータ)」に対しては、規則
1、規則4を用いて推論しているにもかかわらず、従来
の表示方式では、推論の1つ前の段階で用いた規則4を
記述するのみである。For example, for "rwhy (animal is cheetah)", although inference is made using rules 1 and 4, in the conventional display method, rule 4 used in the previous stage of inference is written. Just do it.
以上の従来の例のように規則単位で推論過程を表示する
方式は規則のデバツブ用であって、推論の全過程を追う
ことが難しく、ユーザが理解しにくいという欠点があっ
た。The method of displaying the inference process on a rule-by-rule basis as in the conventional example described above is for debunking the rules, and has the disadvantage that it is difficult to follow the entire process of inference, making it difficult for the user to understand.
本発明の目的は、ユーザが推論過程全体を対象物の関係
としで捉え易く、視覚的に説明する方式を提供すること
にある。An object of the present invention is to provide a method for visually explaining the entire inference process so that the user can easily understand it as a relationship between objects.
本発明は対象物(及びこれに対応する属性と値)を中心
として知識を格納し、この対象物単位で知識を引き出し
で推論を行ない、その推論過程を、対象物の関係としで
格納し、推論の全過程と推論結果を対象物単位で表示す
るものである。The present invention stores knowledge centering around objects (and their corresponding attributes and values), extracts knowledge and makes inferences for each object, and stores the inference process as a relationship between the objects. It displays the entire inference process and inference results for each object.
本発明によれば、規則が複雑になる、また推論過程が複
雑になっても、対象物を単位として対象物の関係全体を
表示しでいることにより、規則を表示する方式に比べ、
ユーザにとって推論過程を理解し易いという効果を奏す
る。According to the present invention, even if the rules become complicated or the inference process becomes complicated, the entire relationship between the objects is displayed using the object as a unit, so compared to the method of displaying the rules,
This has the effect of making it easier for the user to understand the reasoning process.
以下図面を参照しながら本発明の一実施例を説明する。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
(以下においで対象物をオブジェクトと言う事I:する
。)
第1図は実施例装置の概略構成図である。オブジェクト
メモリ装置1はオブジェクトに関する情報を貯える記憶
装置である。推論機構2はオブジェクトを用いて推論を
行なう部分であり、短期記憶装置3に推論の途中結果な
どを貯える記憶装置である。推論結果表示装置4は短期
記憶装置に貯えられた推論の途中結果を表示する装置で
ある。(Hereinafter, a target object will be referred to as an object.) FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an embodiment apparatus. The object memory device 1 is a storage device that stores information regarding objects. The inference mechanism 2 is a part that performs inference using objects, and is a storage device that stores intermediate results of inference in a short-term memory device 3. The inference result display device 4 is a device that displays intermediate results of inference stored in a short-term memory device.
制御部5は以上の部分から構成されており、人出力部6
はユーザの入力や推論結果の表示等に用いられる。The control unit 5 is composed of the above-mentioned parts, and includes a human output unit 6
is used for user input, displaying inference results, etc.
オブジェクトメモリ装置1内各二は、第3図菟二示す様
にオブジェクト名毎に、その属性と対応する値とを1組
としで、複数個格納されでいる。例えば、ユーザがチー
クの姿(黄色で斑点があり肉食の動物)を頭に描き、そ
の名前をシステムに推論させたいとする。最初Cニュー
ザはその対象物は動物である事が明らかなので「動物」
というオブジェクト名を引数として入力する。推論機構
2はオブジェクトメモリ装置1から「動物」というオブ
ジェクトを探し、その実例(子=下位概念のオブジェク
ト)の値が格納されているが否か調べる。As shown in FIG. 3, in each object memory device 1, a plurality of attributes and corresponding values are stored for each object name. For example, let's say a user envisions a teak (a yellow, spotted, carnivorous animal) and wants the system to infer its name. At first, it is clear that the object in C news is an animal, so it is called "animal".
Enter the object name as an argument. The inference mechanism 2 searches the object memory device 1 for an object called "animal" and checks whether the value of its example (child = object of a subordinate concept) is stored.
この場合は「は乳類」 「肉食動物」の2オブジエクト
が格納されでいるので先ず1番目の「は乳類」を取り出
す。「は乳類」の親属性としでは「動物」のみであるの
で、親を辿る動作は行なわない。In this case, two objects, "mammalian" and "carnivorous", are stored, so first, the first "mammalian" is taken out. Since "animal" is the only parent attribute for "mammals," no action is taken to trace the parent.
次に「は乳類」というオブジェクトの必要条件属性C二
基いて質問を生成し、それに対する回答がYESの場合
は「動物」から「は乳類」へといり推論が正しいとしで
、8TM31ニオブジェクトを単位として(動物は乳類
)と格納される。以下同様に今度は「は乳類」というオ
ブジェクトを引数として「は乳類」の実例属性値を調べ
、その1番目の値に対し親属性を調べる。この場合は「
チーク」であるので、チークの親「は乳類」と「肉食動
物」に対し、必要条件属性を満たしているかどうかを質
問する。(但し「は乳類」であることはS TM3(:
格納された(動物は乳類)を参照することで、正しいと
するので質問は行なわない。)確かにその動物は肉食で
あるので「その動物は肉食か?」という質問に対する回
答はYESとなり「チーク」の親属性「肉食動物」は満
たされる。STM3 Cはこの部分の推論過程がオブジ
ェクトを単位として(動物肉食動物)と格納される。Next, a question is generated based on the two necessary condition attributes C of the object "mammalians", and if the answer is YES, the inference is correct from "animals" to "mammalians", and 8TM31. Stored in units of objects (animals are mammals). Similarly, this time, using the object "mammalian" as an argument, the example attribute value of "mammalian" is checked, and the parent attribute is checked for the first value. in this case"
``teak'', so we ask the parents ``mammals'' and ``carnivores'' of cheeks whether they satisfy the required condition attributes. (However, it is STM3 that it is a “mammalian” (:
By referring to the stored statement (animals are mammals), we assume that it is correct, so we do not ask any questions. ) Since the animal is certainly a carnivore, the answer to the question "Is the animal a carnivore?" is YES, and the parent attribute "carnivore" of "cheek" is satisfied. In STM3 C, this part of the inference process is stored in units of objects (animal carnivores).
以上より「チーク」の双方が満たされたことになり、続
いて「チーク」の必要属性に関する質問「その動物は何
色か?」「その動物は斑点を持つか?」に対する回答が
「黄色」「YES」であれば必要属性は満たされ「チー
ク」である事が判る。From the above, both of the requirements for "cheek" are satisfied, and the answers to the questions regarding the required attributes of "cheek", "What color is the animal?" and "Does the animal have spots?" are "yellow". If ``YES'', the required attribute is satisfied and it is determined that the item is ``cheek''.
STM3 にはこの「は乳類」と「肉食動物」がら「チ
ーク」という推論過程をオブジェクトを単位とじて((
は乳類、肉食動物)チーク)と格納され、「その動物は
チークである」という推論が終了したことになる。In STM3, this inference process of ``cheek'' between ``mammalia'' and ``carnivores'' is carried out in units of objects ((
is stored as (mammal, carnivore) teak), and the inference that ``that animal is teak'' is completed.
この時、STM3に格納された推論結果リストは、推論
の各段階に格納されたリスト(動物、は乳類)(動物、
肉食動物)((は乳類、肉食動物)チーク)により、(
(動物、は乳類)(動物、肉食動物)((は乳類、肉食
動物)チーク)というオブジェクトの関係を表したリス
トとなっている。At this time, the inference result list stored in STM3 is the list (animals, mammals) (animals, mammals) stored at each stage of inference.
carnivores) ((mammalians, carnivores) teak) by (
This is a list that expresses the relationship between objects: (animals, mammals) (animals, carnivores) ((mammals, carnivores) teak).
推論が終了すると推論結果表示装置4はSTM3を参照
し、推論結果リスト内の各オブジェクトに対し座標付け
を行う。動物がチークであると推論された例の場合を用
いで収明する。第4図に示されるフロー図がその座標づ
けの具体的動作を表わす。先ず最初の引数である「動物
」に初期値(1゜1)を設定し、(第5図11)、推論
結果リストの1番目のリスト、(動物、は乳類)を取り
出す(第5図12)。これは空リストではないので座標
づ(すを行う。「動物」の座標(1,1)が左辺にある
ため、l=2+ r=1となり「は乳類」には(2゜
1)が設定される。(第5図13.15)2番目のリス
ト(動物、肉食動物)では「動物」は(1,1)、「肉
食動物」には、(2,1)が既に「は乳類」で使用され
ているため、(第5図14)r=2となり、(2,2)
の設定される。(第5図16)3番目のリスト((は乳
類、肉食動物)チーク)では、左辺の「は乳類」(=(
2,1)が「肉食動物」には(2,2)が設定されでい
るためにt”3 * r=l となり「チーク」(=
は(3、1)が設定される。以上のようにして第5図に
示す様に座標づけされたオブジェクトを指定位置に表示
する。推論結果リストの各要素の左辺と右辺は推論過程
において左辺−右辺と推論したことを表わすことから、
この左辺と右辺のオブジェクトを線で結んでやること感
二より第6図に示すような各オブジェクトの関係が明確
になる表示の方法となる。When the inference is completed, the inference result display device 4 refers to the STM 3 and assigns coordinates to each object in the inference result list. The problem is solved by using the example case in which it is inferred that the animal is a teak. The flowchart shown in FIG. 4 shows the specific operation of the coordinate assignment. First, set the initial value (1°1) to the first argument "animal" (Fig. 5, 11), and extract the first list (animals, mammals) from the inference result list (Fig. 5). 12). This is not an empty list, so we will calculate the coordinates. Since the coordinates (1, 1) of "animals" are on the left side, l = 2 + r = 1, and "mammals" has (2°1). (Fig. 5, 13.15) In the second list (Animals, Carnivores), "Animals" is (1,1), and "Carnivores" already has (2,1) Since it is used in "class", (Fig. 5 14) r = 2, and (2, 2)
is set. (Fig. 5 16) In the third list ((mammals, carnivores) teak), on the left side "mammals" (=(
2, 1) is set for “carnivore”, so t”3 * r=l becomes “cheek” (=
is set to (3, 1). In the manner described above, the object with coordinates as shown in FIG. 5 is displayed at the designated position. Since the left side and right side of each element in the inference result list represent the inference between the left side and the right side in the inference process,
By connecting the objects on the left side and the right side with a line, it becomes a display method that makes the relationship between each object clear as shown in FIG. 6.
尚本発明は上記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可
能である。It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiments, and can be implemented with various modifications without departing from the gist thereof.
第1図は本発明の実施例装置の概略構成図、第2図はオ
ブジェクトの階層関係を示す図、第3図はオブジェクト
メモリ装置における知識の格納例を示す図、第4図は推
論結果表示のための、オブジェクトに座標づけを行う動
作フロー図、第5図は推論結果リストとその各要素のオ
ブジェクト(:つけられた座標との対応を示す図、第6
図は座標づけに基いで配置された各オブジェクトとその
関係を表わす図、第7図は従来方式の推論規則の記述例
を示す図、第8図は従来方式の推論過程の表示方式を示
す図である。
1・・・オブジェクトメモリ装置
2・・・推論機構 3・・・短期記憶装置4・・
・推論結果表示装置 5・・・制御部6・・・入出力部
代理人 弁理士 則 近 憲 佑
同 竹 花 喜久男
第8図
り
第4図FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a device according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing the hierarchical relationship of objects, FIG. 3 is a diagram showing an example of storing knowledge in an object memory device, and FIG. 4 is an inference result display. Figure 5 is a diagram showing the correspondence between the inference result list and each element of the object (: attached coordinates).
The figure shows objects arranged based on coordinates and their relationships. Figure 7 shows an example of the description of inference rules in the conventional method. Figure 8 shows the display method of the inference process in the conventional method. It is. 1... Object memory device 2... Reasoning mechanism 3... Short-term memory device 4...
・Inference result display device 5... Control unit 6... Input/output section agent Patent attorney Nori Chika Ken Yudo Kikuo Takehana 8th diagram Figure 4
Claims (2)
と共に予め格納した対象物記憶手段と、この対象物記憶
手段に記憶された対象物名に関する推論をその属性及び
値に基いて行う推論手段と、この推論手段により行われ
た対象物名に関する推論過程を順次記憶する短期記憶手
段と、この短期記憶手段により記憶された対象物名に関
する推論過程を表示する推論結果表示手段とを具備した
ことを特徴とする推論結果表示方式。(1) An object storage means in which the object name to be inferred is stored in advance together with the corresponding attributes and values, and inference regarding the object name stored in this object storage means is performed based on the attributes and values. Inference means, short-term memory means for sequentially storing the inference process regarding the object name performed by the inference means, and inference result display means for displaying the inference process regarding the object name memorized by the short-term memory means. An inference result display method characterized by the following.
付けしそれらの間を線分で結ぶ事により推論過程を関係
付けて表示するものである特許請求の範囲第1項記載の
推論結果表示方式。(2) The inference result display means displays the inference process in relation to each other by assigning coordinates using object names as units and connecting them with line segments. Display method.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60187414A JPS6249437A (en) | 1985-08-28 | 1985-08-28 | Inference result displaying system |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60187414A JPS6249437A (en) | 1985-08-28 | 1985-08-28 | Inference result displaying system |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6249437A true JPS6249437A (en) | 1987-03-04 |
Family
ID=16205621
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60187414A Pending JPS6249437A (en) | 1985-08-28 | 1985-08-28 | Inference result displaying system |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS6249437A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63268425A (en) * | 1987-04-27 | 1988-11-07 | Toshiba Corp | Power system accident discriminator |
CN109416803A (en) * | 2016-07-06 | 2019-03-01 | 万事达卡国际公司 | It is presented sales message the method and system with opinion by dialog interface |
-
1985
- 1985-08-28 JP JP60187414A patent/JPS6249437A/en active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS63268425A (en) * | 1987-04-27 | 1988-11-07 | Toshiba Corp | Power system accident discriminator |
CN109416803A (en) * | 2016-07-06 | 2019-03-01 | 万事达卡国际公司 | It is presented sales message the method and system with opinion by dialog interface |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Barnes et al. | Empathy and analogy | |
US4918620A (en) | Expert system method and architecture | |
Boyer | Explaining religious ideas: elements of a cognitive approach | |
US5673369A (en) | Authoring knowledge-based systems using interactive directed graphs | |
Peterson et al. | Adaptive modelling and mindreading | |
KR940007705A (en) | Method and system for on-line processing and presentation of multimedia information in tree structure | |
Athey | Affective Factors in Reading. | |
Carr | Spinoza's distinction between rational and intuitive knowledge | |
Sørmo et al. | Explanation goals in case-based reasoning | |
US5319740A (en) | Expert system building method and system | |
JPS6249437A (en) | Inference result displaying system | |
EP0388401A1 (en) | Self-developing computer system. | |
Scott | Cybernetics and the social sciences | |
Bahill et al. | Teaching an introductory course in expert systems | |
Robertson | The Future of Teaching? Asimov's Three Laws and the Hypothetical Robot Teacher. | |
Sukhobokov et al. | A Universal Knowledge Model and Cognitive Architecture for Prototyping AGI | |
Deitz | Understanding cognitive language: The mental idioms in children’s talk | |
Angros Jr | Learning what to instruct: Acquiring knowledge from demonstrations and focussed experimentation | |
Kron et al. | The intersubjective approach in supervision | |
Gingerich | Developing expert systems | |
D'Angelo | A schema for the utilization of attitude theory within the Toulmin model of argument | |
JPH02173827A (en) | Diagnostic expert shell adopting multi-s/h matrix | |
Matthews | Crowd Simulation for Interactive Entertainment Applications | |
JPH04182737A (en) | Knowledge data acquisition method | |
JP2621334B2 (en) | Expert System Reasoning Method |