WO2016185621A1 - 自律型知識体系構築機 - Google Patents

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WO2016185621A1
WO2016185621A1 PCT/JP2015/073449 JP2015073449W WO2016185621A1 WO 2016185621 A1 WO2016185621 A1 WO 2016185621A1 JP 2015073449 W JP2015073449 W JP 2015073449W WO 2016185621 A1 WO2016185621 A1 WO 2016185621A1
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WO
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pattern
information
patterns
relationship
recorded
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PCT/JP2015/073449
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English (en)
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Inventor
洋彰 宮崎
Original Assignee
洋彰 宮崎
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N99/00Subject matter not provided for in other groups of this subclass
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02Knowledge representation; Symbolic representation

Definitions

  • This invention is related to the input information, source of information, reliability, novelty, field, subject, subject, subject modification, predicate, predicate modification, modification relationship, sentence type, formula, chemical formula, when, where, who, Analyze what, how, why, and the relationship with the recorded related information, organize the information into a structure that is easy to search, and autonomously record the information judged useful, and build a knowledge system To do.
  • the input information is evaluated against the knowledge system built internally, and processing (recording of information, updating / improvement of the knowledge system, execution of instructions, answering questions) is performed autonomously according to the evaluation results. To do.
  • the machine When the machine performs processing of input information, etc., it is realized by incorporating and executing a program created in advance in a program language in a computer mounted on the machine.
  • a program is created such that when a preset condition is detected, a corresponding operation is executed. If the detection of the condition and the corresponding action are not appropriate, the program installed in the computer is modified.
  • Information source reliability, novelty, field, theme, subject, subject modification, predicate, predicate modification, modification relationship, sentence type, formula, chemical formula, when, where, who, what Analyze how and why you did it, and the relationship with the recorded related information, organize and record the information in a structure that is easy to search, and autonomously record the information judged useful, and build it as a knowledge system
  • the input information is evaluated against the knowledge system built internally, common sense and general ideas are autonomously built from a series of input information, and input information about a series of problems and solutions.
  • processing for analyzing and recording information and the structure of information by human instruction and learning is performed, and the relationship between information is constructed as a knowledge system by connection between patterns and processing between patterns.
  • the entered information is evaluated against the knowledge system built internally, and processing (recording of information, updating / improvement of the knowledge system, execution of instructions, answering questions) autonomously according to the evaluation result is autonomously performed.
  • Human thought is expressed by language, numbers, mathematical formulas, and so on.
  • human thought can be expressed by a combination of words, numbers, and mathematical expressions.
  • words, numbers, and mathematical expressions are converted into corresponding patterns
  • human thoughts can be expressed as individual patterns, and changes in human thoughts can be viewed as changes from patterns to patterns.
  • Patterns can also express concepts like sentences and sentences.
  • a method for analyzing the relationship between information and information in a machine instead of individually programming the processing of input information, a method for analyzing the relationship between information and information in a machine, a method for constructing a knowledge system and a method for solving problems, a method for generalizing input information, etc.
  • Implemented by implementing a method of processing input information Interpret information expressed in language, numbers, and mathematical formulas, and perform appropriate processing autonomously according to the interpretation results. Conventionally, the content of the processing was expressed by a program. However, in the present invention, the processing of the next step is performed by searching related information expressed in a natural language, collating with a condition, performing processing according to the condition, and branching.
  • Learning is performed by specifying the relationship between patterns.
  • the machine By specifying the relationship between concepts expressed in natural language, the machine automatically generates a connection relationship as a relationship between patterns.
  • the human thought process can be generally divided into the content of thought and the way of thinking. Thought content varies widely, the way of thinking has general, universal, and common features.
  • a thought process is shifted in an appropriate and significant direction by controlling a pattern corresponding to the content of thought with a pattern or program corresponding to the way of thinking.
  • the relationship between information and information is not a one-to-one relationship but a many-to-many relationship. However, the relationship can be generalized and associated.
  • relationships can be identified as cause and effect, event and reason, explanation and conclusion, summary and details, and so on.
  • the transition of the thinking pattern it is possible to efficiently reach the target by selecting an appropriate one of various ways of thinking and the relationship between information and information according to the thinking stage.
  • the part corresponding to the various processes was set in natural language, and the part related to the function of selecting the way of thinking and the relationship between information
  • the function of selecting the way of thinking and the relationship between information can also be realized by processing between patterns.
  • sentence types normal sentences, question sentences, imperative sentences, etc.
  • features true, truth, facts, definitions, rules, Common sense, explanations, hypotheses, predictions, opinions, impressions
  • relationships causes and consequences, events and reasons, explanations and conclusions, outlines and details, etc.
  • Sentence types can be trained by machines so that humans can identify the types and characteristics of sentences.
  • the sentence type can be identified as a normal sentence, a question sentence, a command sentence, etc. by analyzing words included in the sentence.
  • truth, truth, facts, definitions, rules, and common sense are taught by humans for each individual and learned by the machine.
  • Input information includes word identification from word strings, word attributes (part of speech, meaning), sentence element analysis, sentence structure analysis (subject, predicate, subject modification, predicate modification, modification relationship), sentence elements and Sentence element relationship analysis (same meaning, definition, opposite meaning, etc.) is performed, and the relationship between the sentence element and the sentence element is associated as a connection relationship between the pattern and the pattern, so that the relationship between the information and the meaning of the information It will be converted into a connection relationship.
  • the relationship between patterns can be set not only for sentence elements and sentence elements but also for sentences and sentences, and sentences and sentences. This can be done by defining a group of patterns as a new pattern.
  • the corresponding relationship between the corresponding patterns is recorded autonomously.
  • This relationship between recorded patterns can be utilized when controlling transitions between patterns.
  • the connection relation between patterns can express various relations such as logical relation, definition, attribution relation, similar relation, relation between action and result, inference development, inheritance of attributes, common Feature inheritance and identification of individual features can also be expressed flexibly.
  • the relationship between information has various relationships, but the relationship between information (same meaning, definition, opposite meaning, similarity, logic, cause, result, detail, summary, summary, related information, etc.) By selecting an appropriate one in each processing phase (corresponding to the stage of the thought process), it is possible to appropriately control the pattern transition from pattern to pattern.
  • a meaning is analyzed from words included in the information, and a pattern indicating a meaning equivalent to the information is generated.
  • This pattern is generated while maintaining the sentence subject, predicate, subject modification, predicate modification, and modification relationship.
  • the generated pattern is used for collation with the recorded pattern, and an analysis is performed as to whether or not there is a related pattern. Since information can be searched at the semantic level in this way, it is possible to search for information related to the contents even if the words do not match.
  • the newly entered information can be checked against the already recorded knowledge system and evaluated for consistency and novelty. If it is inconsistent with the information identified and recorded as truth, truth, fact, definition, rule and common sense, the information is likely to be incorrect.
  • problem solving using the knowledge system becomes possible.
  • the problem is analyzed using the knowledge system, the problem is clarified, and the goal of problem solving is set.
  • a solution plan for solving the problem is extracted and applied.
  • the situation after application is evaluated, and if the goal of problem solving is reached, the process is completed. If the problem solving goal has not been reached, the above process is applied again to the new state to bring it closer to the problem solving goal.
  • this machine converts the connection relationship between patterns and executes the process.
  • the problem analysis and problem clarification are also implemented by learning how to detect and identify the difference between the target state and the current situation.
  • the solution corresponding to each problem is implemented by learning the corresponding process.
  • Learning is performed by recording a history of pattern transitions.
  • the content taught by humans is recorded as a transition from pattern to pattern.
  • the taught process is autonomously executed as a transition from pattern to pattern, and the taught content is executed.
  • the transition of human thought patterns can be generally expressed as a conditional process from the viewpoint that the transition destination changes depending on the condition.
  • the meaning of the language is interpreted and autonomously converted into conditional processing as necessary.
  • the condition of the conditional processing is determined by generating a search pattern from the corresponding language and searching autonomously. Judgment is made as to whether or not the retrieved information satisfies the condition, and if satisfied, the corresponding processing is executed.
  • a series of patterns corresponding to processing is sequentially excited by a human instruction, and by recording the history, the corresponding pattern is excited according to the instructed procedure.
  • the behavior of the pattern is not static but shows dynamic behavior.
  • Using the internal pattern recorded in the pattern it is possible to search for necessary information and store the search result in a required place.
  • processing such as converting the internal pattern recorded in the pattern into a designated arrangement. Numerous processes (formula processing, chemical formula processing, translation, etc.) can be performed by combining patterns that can behave in such a dynamic manner. Teaching to this machine can be performed by inputting natural language sequentially without programming.
  • the input language information is analyzed for syntax, meaning, and relationship with already recorded information, and the corresponding pattern is excited according to the analysis result, and processing is executed. Numerous processes such as value evaluation and recording of input information, execution of instructed instructions, and generation of solutions to problems / issues are possible.
  • the overall operation of this machine is managed by the pattern controller. In each pattern transition cycle, information input, information analysis (sentence type, syntax, meaning, etc.), information evaluation (novelty, reliability, validity, usefulness, etc.), information processing (problem / problem solution) Generation, recording, information output, etc.).
  • human problem solving and action determination can be expressed by conditional processing.
  • the machine autonomously converts it into conditional processing, and then it is possible to operate while confirming the validity of the conditions.
  • knowledge procedures and thinking methods related to problem solving and action determination
  • human beings can solve problems or make action decisions through thinking.
  • problem solving or action determination can be carried out autonomously.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an autonomous knowledge constructing machine according to an embodiment of the present invention.
  • reference numeral 1 denotes a pattern converter that converts information into a pattern.
  • Reference numeral 2 denotes a pattern recorder that records collation and matching conditions, patterns, connection relationships between patterns, and relationships with patterns having connection relationships.
  • 3 is the source of information, reliability, novelty, field, theme, subject, subject modification, predicate, predicate modification, modification relationship, sentence type, formula, chemical formula, when, where, who, what This is a pattern analyzer that analyzes how, why and why, and the relationship with the recorded related information, organizes the information into a structure that can be easily searched, and records it in the pattern recorder.
  • Reference numeral 4 denotes a pattern controller that performs a human instruction or autonomous registration, change, and control of matching and matching conditions, patterns, connection relationships between patterns, and relationships with patterns having connection relationships.
  • Reference numeral 5 denotes a pattern inverse converter for converting a pattern into information.
  • 6 records the pattern matching history, uses the recorded matching history information to check whether the matching condition recorded in each recording unit is satisfied, and records the information recorded in the recording unit that satisfies the matching condition. Is a pattern irradiator that searches as related information effective in performing the process of the next step.
  • a pattern converter 1 converts information into a pattern.
  • the converted pattern is analyzed by the three pattern analyzers, and processing according to the analysis result is performed.
  • the second pattern recorder records the matching and matching conditions, the pattern, the connection relationship between the patterns, and the relationship with the pattern having the connection relationship.
  • the input pattern is collated with the recording unit of the pattern recorder, and it is confirmed whether or not the related pattern is recorded. If the same or equivalent pattern as the input pattern is recorded, the corresponding pattern is excited, and if not recorded, it is registered as a new pattern and excited.
  • the history of the excited (matched) pattern is recorded in the pattern irradiator 6.
  • connection relation with the pattern When a certain recording unit is excited, data on the connection relation with the pattern is generated from the history data of the pattern excited before that, and recorded in the connection relation recording unit of the recording unit of the pattern. Further, a part of the recorded excitation history data is used to check whether the excitation condition recorded in each recording unit is met, and the recording unit that matches the excitation condition is excited.
  • patterns and patterns are generated by teaching from humans.
  • Human thought is expressed by language, numbers, mathematical formulas, and so on.
  • human thought can be expressed by a combination of words, numbers, and mathematical expressions.
  • words, numbers, and mathematical expressions are converted into corresponding patterns
  • human thoughts can be expressed as individual patterns, and changes in human thoughts can be viewed as changes from patterns to patterns.
  • Patterns can also express concepts like sentences and sentences.
  • a method for analyzing the relationship between information and information in a machine instead of individually programming the processing of input information, a method for analyzing the relationship between information and information in a machine, a method for constructing a knowledge system and a method for solving problems, a method for generalizing input information, etc.
  • Implemented by implementing a method of processing input information Interpret information expressed in language, numbers, and mathematical formulas, and perform appropriate processing autonomously according to the interpretation results. Conventionally, the content of the processing was expressed by a program. However, in the present invention, the processing of the next step is performed by searching related information expressed in a natural language, collating with a condition, performing processing according to the condition, and branching.
  • Learning is performed by specifying the relationship between patterns.
  • the machine By specifying the relationship between concepts expressed in natural language, the machine automatically generates a connection relationship as a relationship between patterns.
  • the human thought process can be generally divided into the content of thought and the way of thinking. Thought content varies widely, the way of thinking has general, universal, and common features.
  • a thought process is shifted in an appropriate and significant direction by controlling a pattern corresponding to the content of thought with a pattern or program corresponding to the way of thinking.
  • the relationship between information and information is not a one-to-one relationship but a many-to-many relationship. However, the relationship can be generalized and associated.
  • relationships can be identified as cause and effect, event and reason, explanation and conclusion, summary and details, and so on.
  • the transition of the thinking pattern it is possible to efficiently reach the target by selecting an appropriate one of various ways of thinking and the relationship between information and information according to the thinking stage.
  • the part corresponding to the various processes is set in natural language, and the part related to the function of selecting the way of thinking and the relationship between information is selected.
  • the function of selecting the way of thinking and the relationship between information can also be realized by processing between patterns.
  • Fig. 2 shows examples of patterns.
  • the input sentence is organized into a main part (subject and subject modification) and a predicate (predicate and predicate modification).
  • the predicate modification further organizes what, when, where, why, and how. Organizing and storing in this way is very useful for retrieving information.
  • the input word pattern is stored as an in-sentence pattern. Relationships between words are analyzed, sentence elements (subjects, predicates, modifiers) and modifier relationships are analyzed.
  • FIG. 3 shows an operation in which words, parts of speech / meanings, sentence elements, relations between sentence elements, and modification relations are sequentially identified from a word string. When a word is input, a recording unit corresponding to (matching) the input word is excited in the word detection area.
  • the recording unit corresponding to the word When the recording unit corresponding to the word is sequentially excited, the word corresponding to the word string is detected and the recording unit corresponding to the word is excited.
  • the connection relation recording unit of the recording unit corresponding to each word since the connection relation with the word string corresponding to each word is generated, the correlation is large when the history of the word string is irradiated in the pattern irradiator. Is detected and the recording unit is excited.
  • the word pattern is excited, the part-of-speech / meaning pattern of the word corresponding to the word is excited.
  • the sentence element and the modification relationship between the sentence elements are detected according to the appearance pattern of the word part of speech.
  • the identification is also performed using the meaning of the word To do. (It can be identified by detecting the feasibility of the combination of the word to be modified and the word to be modified.)
  • the relationship between the sentence elements (subject, predicate, modification relationship)
  • the relationship between the sentence elements Is recorded. Sentences input from this relationship are organized into a main part (subject and subject modification) and predicate (predicate and predicate modification).
  • the predicate modification further includes what, when, where, why, and how. Are stored in a structured state in the recording module as in-sentence patterns.
  • FIG. 4 shows an example of current affairs.
  • a procedure for analyzing a text example by the processing of FIG. 3 is shown.
  • the part of speech and meaning of the word are analyzed at the same time.
  • Nouns, verbs, adjectives, adjective verbs, adverbs, particles, etc. are identified as parts of speech.
  • Subject identification and modifier identification are performed based on the type of noun and particle. If there are multiple words to be modified, they are located apart from the word to be modified, and it is difficult to identify which word is modifying which word by order of part of speech, the identification is also performed using the meaning of the word To do.
  • This analysis result is defined as the connection relation of the in-sentence pattern, and is recorded as the in-sentence (word) pattern connection information in FIG.
  • the question sentence is transformed into the subject, subject modification, predicate, predicate modification (what, when, where, why, how) as described above.
  • the pattern [ * ] is assumed to be arranged.
  • the search pattern is set as to what sentence element is expected as the answer to the question (subject, subject modifier, predicate, predicate modifier). This can be identified from the position of the corresponding sentence element of [ * ]. For example, [ * ] H1 is used to search for [when].
  • a pattern recorder is irradiated with a search pattern generated from a question, and a pattern having a correlation is searched. Among the searched patterns, if there is an internal pattern at a position corresponding to the above [ * ], if it is a candidate for an answer. In the case of compound sentences, the hierarchy of predicates corresponding to the questions is important.
  • sentence types normal sentences, question sentences, imperative sentences, etc.
  • features true, truth, facts, definitions, rules, Common sense, explanations, hypotheses, predictions, opinions, impressions
  • relationships causes and consequences, events and reasons, explanations and conclusions, outlines and details, etc.
  • Sentence types can be trained by machines so that humans can identify the types and characteristics of sentences.
  • the sentence type can be identified as a normal sentence, a question sentence, a command sentence, etc. by analyzing words included in the sentence.
  • truth, truth, facts, definitions, rules, and common sense are taught by humans for each individual and learned by the machine.
  • Input information includes word identification from word strings, word attributes (part of speech, meaning), sentence element analysis, sentence structure analysis (subject, predicate, subject modification, predicate modification, modification relationship), sentence elements and Sentence element relationship analysis (same meaning, definition, opposite meaning, etc.) is performed, and the relationship between the sentence element and the sentence element is associated as a connection relationship between the pattern and the pattern, so that the relationship between the information and the meaning of the information It will be converted into a connection relationship.
  • the relationship between patterns can be set not only for sentence elements and sentence elements but also for sentences and sentences, and sentences and sentences. This can be done by defining a group of patterns as a new pattern.
  • a characteristic word indicating a pattern-pattern relationship (cause and result, event and reason, explanation and conclusion, outline and details, etc.) is detected, the corresponding relationship between the corresponding patterns is recorded autonomously.
  • This relationship between recorded patterns can be utilized when controlling transitions between patterns.
  • the connection relation between patterns can express various relations such as logical relation, definition, attribution relation, similar relation, relation between action and result, inference development, inheritance of attributes, common Feature inheritance and identification of individual features can also be expressed flexibly.
  • the relationship between information has various relationships, but the relationship between information (same meaning, definition, opposite meaning, similarity, logic, cause, result, detail, summary, summary, related information, etc.)
  • a meaning is analyzed from words included in the information, and a pattern indicating a meaning equivalent to the information is generated.
  • This pattern is generated while maintaining the sentence subject, predicate, subject modification, predicate modification, and modification relationship. The generated pattern is used for collation with the recorded pattern, and an analysis is performed as to whether or not there is a related pattern.
  • information can be searched at the semantic level in this way, it is possible to search for information related to the contents even if the words do not match.
  • the newly entered information can be checked against the already recorded knowledge system and evaluated for consistency and novelty. Information that is identified as truth, truth, facts, definitions, rules and common sense and is not consistent with the information recorded is likely to be incorrect. On the other hand, if it is not possible to judge whether the information is consistent or not, it is considered that knowledge sufficient to determine the information has not yet been stored, and therefore human judgment is required. If humans can judge that the information is correct, the result will be notified to the machine.
  • Information that has been evaluated when the machine can logically develop the combination of truth, truth, facts, definitions, rules, and common sense by recording the information as an explanation or hypothesis and obtaining other information in the future. Will be identified and recorded. In this way, information is converted into patterns, information types and characteristics are identified, classified and recorded, and information-information relationships (logical relationships, similar relationships, reciprocal relationships, analogies, etc.) Information can be constructed as a knowledge system by expressing the connection relationship between patterns.
  • FIG. 5 shows how to evaluate the input information when the information is input.
  • information reliability is evaluated. This can be done by checking the reliability of the information source (when, who, where from?).
  • an information field / theme analysis is performed. It is possible to detect the field / theme from the words included in the information.
  • information type identification is performed. Among the types of input information, truth, truth, facts, definitions, rules, and common sense shall be specified by humans. Explanations, hypotheses, predictions, opinions, impressions, etc. can be identified from the words (I think, think, think ...) included in the information. Identification of ordinary sentences, question sentences, command sentences, and exclamation sentences can be performed from the included words.
  • the interest level is evaluated.
  • novelty evaluation is conducted. This irradiates the recording area with input information and a pattern that is semantically equivalent to the input information, and confirms the presence or absence of a related pattern. When a related pattern is detected, it can be implemented by comparing the differences between the patterns and evaluating whether or not there is a new pattern.
  • validity evaluation is performed. This irradiates the recording area where the relation between words is defined with the pattern of the input information and the related information, and evaluates the consistency and inconsistency for each sentence element. If inconsistencies are detected, evaluate the reliability of input information and related information (truth, truth, facts, definitions, rules, common sense, reliability of information sources), and preferentially record highly reliable information I decided to.
  • FIG. 6 to 10 show examples of operations for evaluating input information and constructing it as a knowledge system.
  • FIG. 6 shows an operation example for analyzing information reliability, field, theme and interest level.
  • the pattern of input information is [PA]
  • the pattern of [PA] is irradiated to the recording area storing the meaning of the word and the meaning of the corresponding word is searched.
  • This search in association with the sentence structure (subject, predicate, subject modification, predicate modification), a pattern that is semantically equivalent to the input information can be generated.
  • This semantically equivalent pattern is expressed as [PA #].
  • retrieving related information from input information a number of retrieval methods can be used. Information that exactly matches the input information, information that is semantically equivalent, information that partially matches, etc.
  • FIG. 8 shows that a semantically equivalent pattern [PA #] is emitted and [PB] is detected as related information. Similarly, semantic analysis is performed on [PB] to generate a semantically equivalent pattern [PB #].
  • FIG. 9 shows the analysis of the relationship between the input information and the related information already recorded. A matching pattern or a different pattern can be extracted from the difference between [PA #] and [PB #]. Further, it is possible to detect a semantic difference by irradiating a recording area in which the relationship between words is defined (equivalent, similar, opposite, etc.) with [PA #] and [PB #].
  • FIG. 10 shows the operation of evaluating the usefulness of the input information and, if it is evaluated as useful, adding an identification result such as the type of information, field, theme, interest level, etc. and recording it in a predetermined recording area. Yes.
  • the transition of human thought patterns can be generally expressed as a conditional process from the viewpoint that the transition destination changes depending on the condition.
  • the meaning of the language is interpreted and autonomously converted into conditional processing as necessary.
  • the condition of the conditional processing is determined by generating a search pattern from the corresponding language and searching autonomously. Judgment is made as to whether or not the retrieved information satisfies the condition, and if satisfied, the corresponding processing is executed. Even if a problem solution that humans use as knowledge is input as a language as it is, the meaning is sequentially interpreted and conditional processing proceeds autonomously to solve the problem.
  • the information request is notified, and when the corresponding information is acquired, the process according to the content is performed.
  • the history of the pattern excited in the set period before the pattern is excited is referred to, and the connection relationship with the excited pattern is strengthened.
  • a part of the recorded excitation history is used to check whether the excitation condition recorded in each recording unit is met, and the recording unit that matches the excitation condition is excited.
  • the history of the excitation pattern is updated, the above processing is performed in a new state, and it is confirmed whether the excitation conditions recorded in each recording unit are met. Excited.
  • a series of patterns corresponding to processing is sequentially excited by a human instruction, and by recording the history, the corresponding pattern is excited according to the instructed procedure.
  • the behavior of the pattern is not static but shows dynamic behavior.
  • Using the internal pattern recorded in the pattern it is possible to search for necessary information and store the search result in a required place.
  • processing such as converting the internal pattern recorded in the pattern into a designated arrangement. Numerous processes (formula processing, chemical formula processing, translation, etc.) can be performed by combining patterns that can behave dynamically like this. Teaching to this machine can be performed by inputting natural language sequentially without programming.
  • the input language information is analyzed for syntax, meaning, and relationship with already recorded information, and the corresponding pattern is excited according to the analysis result, and processing is executed. Numerous processes such as value evaluation and recording of input information, execution of instructed instructions, and generation of solutions to problems / issues are possible.
  • the overall operation of this machine is managed by the pattern controller. In each pattern transition cycle, information input, information analysis (sentence type, syntax, meaning, etc.), information evaluation (novelty, reliability, validity, usefulness, etc.), information processing (problem / problem solution) Generation, recording, information output, etc.).
  • FIG. 11 shows an execution example of the instruction content. It shows the operation of identifying a conditional process from an input sentence (language) and executing the process autonomously while confirming the establishment of the condition.
  • an in-sentence pattern corresponding to the condition is extracted from the pattern corresponding to the input sentence, and a search pattern [PQ] for the condition search is generated.
  • search pattern [PQ] for the condition search is generated.
  • information corresponding to the pattern [ * ] corresponding to the condition in the search pattern is searched, and the search result is stored. It is assumed that information about conditions is recorded in the pattern recorder. If no information on the condition is recorded in the pattern recorder, the fact is notified and an additional input of information is requested.
  • the information is collated with the condition described in the input sentence. Processing is determined depending on whether or not the collation results match. If the collation matches, the pattern corresponding to the process described in the input sentence is excited and the process is executed.
  • FIG. 12 shows the operation of analyzing the input language (question) and generating an answer to the question autonomously.
  • a search pattern corresponding to the question is generated from the in-sentence pattern included in the input sentence. Since the input sentence has already been analyzed for the subject, predicate, subject modification, predicate modification (what, when, where, why, how), the search pattern asks what information in the sentence element Can be identified.
  • a search pattern is generated from the identification result.
  • the search pattern is irradiated to the pattern recorder, and related information is searched. Of the patterns that show correlation by irradiation of the search pattern, the pattern that shows the highest correlation with the search pattern and has information at the location of the question is stored as the search result.
  • a pattern corresponding to the answer to the question is generated and output from the search result and the search pattern.
  • the pattern is converted into information (language) by the pattern inverse converter and output.
  • FIG. 13 shows an operation in which the history of the excited pattern is recorded in the pattern irradiator. Also, when a certain recording unit is excited, connection relation data with the pattern is generated from the history data of the pattern excited before that, and recorded in the connection relation recording unit of the recording unit of the pattern, and related to excitation. The operation of strengthening the connection relationship with the pattern is shown.
  • the pattern irradiator collates the excitation pattern history data set from the present time to the past with the connection relation data recorded in the connection relation recording section of each recording unit, and excites the recording unit having a large correlation.
  • FIG. 14 shows an operation in which the connection relationship between the corresponding patterns is strengthened when the excitation pattern repeatedly appears. Next, generalization of input information will be described.
  • Feature extraction and generalization of a part of words included in the input sentence is performed.
  • proper nouns appearing in sentences are generalized as person A, person B, object C, object D.
  • sentences are converted into patterns, and the converted patterns are excited.
  • the generalized pattern is also sequentially excited.
  • the input sentence has a relationship with a nearby sentence. Since this relationship is expressed by the relationship between words constituting a sentence, the same relationship is often expressed by a combination between the same words or similar words.
  • the words in the sentence are excited.
  • FIG. 15 creates a pattern that generalizes or extracts features of some words in an input sentence, and builds common sense and a general idea by sequentially inputting the generalized pattern and strengthening the connection relationship between the patterns This is an example of the operation to be performed. Similarly, by extracting and generalizing the characteristics of some words for a number of problems and their solutions and operating them, a generalized relationship between the problems and their solutions can be extracted. As learning by information input progresses, this machine can autonomously generate a solution to a similar problem.
  • FIG. 16 shows an operation example in which a problem and a solution pattern are generalized and input, and a problem and a solution are generalized by strengthening a connection relation between the patterns.
  • FIGS. 17 to 20 show an operation example in which processing is executed directly from an input language without programming.
  • FIG. 17 shows an operation example in which an input sentence is irradiated to a recording area for detecting a sentence type, a sentence type (normal sentence, question sentence, command sentence) is identified, and a processing sequence corresponding to the sentence type is called. Yes.
  • FIG. 18 when an input sentence (language) corresponding to the conditional processing is input, a pattern for confirming whether the condition is satisfied is excited, and information corresponding to the condition is autonomously searched. The retrieved information is checked against the condition described in the input sentence, and if it matches, the corresponding process is executed.
  • FIG. 19 shows an operation example in which knowledge recorded in a language is used to solve a problem autonomously.
  • FIG. 20 shows an operation example in which information is recorded in a pattern recorder in a state where information is identified by a condition part and a processing part and organized as a sentence structure. By analyzing the information word, the condition part and the processing part of the information can be identified.
  • FIGS. 21 to 37 show an example of the operation of a program produced according to the present invention.
  • this program a part corresponding to various processes in information processing is set in a natural language, and a part related to a function for selecting a way of thinking and a relation between information is produced by the program.
  • “a”, “i”, “u”, “e”, “o”, “ka”, “ki”, “ku”,... “Po” represent recording modules corresponding to words. is doing.
  • “I am the teacher” as an example of the sentence to enter.
  • the recording modules corresponding to the words are “I” (pronoun, I), “ha” (particle, ha), “sensei” (teacher, noun), “is” (auxiliary verb), “.” (Symbol, Register at the end of the sentence. Registration is performed when the word recording module is excited when the word string pattern matches the word composition pattern. 21 and 22 show word string patterns that excite each word. 23 includes “wa”, “ta”, “si”, “ha”, “se”, “n”, “se”, “i”, “de”, “su”, “.” As input sentences. It shows the operation in which the recording module corresponding to the word when the word string is input is excited.
  • FIG. 24 represents the excitation of the recording module corresponding to the word as an excitation pattern history.
  • FIG. 25 to FIG. 37 show an operation in which an example sentence is input, a word, the meaning of the word, the part of speech are identified from the word string, and a sentence element (subject, predicate, modifier) is identified. The example sentences entered are shown below. (Enter the word “Hiragana” to this machine) Figure 25 Example 1: I am a teacher.
  • Example sentence 9 (I am a teacher.) Figure 26
  • Example sentence 7: How can I tell you? (How do you teach me?) Figure 32
  • Example sentence 8: Why can I tell you? (Why do I tell you?)
  • Figure 33 Example sentence 9: When will I tell you?
  • Example sentence 1 to example sentence 3 are input to the autonomous knowledge builder as knowledge. Thereafter, when the question sentences shown in the example sentence 3 to the example sentence 10 are inputted, as shown in FIG.
  • the answer to the question is autonomously generated from the knowledge inputted in advance and outputted.
  • FIG. 35 and FIG. 36 when a conditional sentence is input, it is detected that the input sentence is a conditional sentence, the sentence is autonomously identified into a conditional part and a processing part, and the contents described in the conditional part are collated with knowledge. And confirming whether they match.
  • knowledge information “I am a teacher” is stored in advance.
  • the case 1 “I am a student gently teaches tennis”
  • FIG. 38 shows an example of access to related information using the connection relation between sentences.
  • the sentence “I am a teacher” is recorded as knowledge. If you continue to enter the sentence “I will teach tennis in after-school activities” and the sentence “I will teach strictly to strengthen tennis,” the second and third sentences will be the knowledge already recorded. The novelty is evaluated by comparison, and if new information is included, it is stored in the recording area as new information. At this time, since the second and third sentences are detailed information of the first sentence, the relation to the first sentence is identified and recorded as [Details].
  • Source of information, reliability, novelty, field, subject, subject, subject modification, predicate, predicate modification, modification relationship, when, where, who, what, how, why We analyzed the relationship with the recorded related information, organized it into a sentence structure, recorded it, autonomously recorded the information judged useful, built it as a knowledge system and built the input information inside Evaluation can be performed by collating with the knowledge system, and processing (recording of information, updating / improvement of the knowledge system, execution of instruction contents, answer to questions) according to the evaluation result can be autonomously performed. [The invention's effect]
  • information source reliability, novelty, field, theme, subject, subject modification, predicate, predicate modification, modification relationship, when, where, who, what, how
  • it is possible to analyze why it was done organize it into a sentence structure, and autonomously record information that is judged useful, and construct it as a knowledge system.
  • the input information is evaluated against the knowledge system built internally, and processing (recording of information, updating / improvement of the knowledge system, execution of instructions, answering questions) is performed autonomously according to the evaluation results.
  • processing recording of information, updating / improvement of the knowledge system, execution of instructions, answering questions
  • some of the words included in the information are generalized, and the relationship between the information that is input sequentially and the relationship between the information is enhanced by strengthening the relationship between the set of patterns corresponding to the information and the set of patterns.
  • processing is performed by learning how to process information, so that it is not necessary to perform sequential programming.
  • the machine records and learns the processing method, so that labor can be greatly reduced.
  • the process can be changed by changing the pattern and changing the connection between the patterns regardless of the program, the system is very flexible and adaptable.
  • the autonomous knowledge construction machine of the present invention can provide an input problem solving technique or The problem can be resolved autonomously according to the procedure. If there is an ambiguity or uncertain point in the problem solving technique or procedure, the problem can be solved by notifying each time and clarifying the solution technique and procedure.
  • the present invention autonomously converts them into conditional processing, and then proceeds with the processing while confirming the establishment of the conditions. Is possible.
  • knowledge procedures and methods for problem solving and action determination
  • natural language sentences
  • problems can solve problems through thinking.
  • problem solving or action determination can be performed so as to determine action.

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Abstract

一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自然言語から自律的に生成する。人間の指示および学習により情報および情報の構造を分析・記録する処理を実施し、情報間の関係をパターン間の接続関係およびパターン間の処理により知識体系として構築していく。入力した情報に関して記録している関連情報との関係を分析し文構造に整理して記録し、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築するとともに入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理を自律的に実施する。また情報に含まれている単語の一部を一般化し、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するするパターンの集合とパターンの集合との関係を強化することにより抽出し、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自律的に構築していく。

Description

自律型知識体系構築機
 この発明は入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理するとともに有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築する。また入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施する。さらに情報に含まれている単語の一部を一般化し、逐次入力される情報と情報の関係を情報に対応するパターンの集合とパターンの集合との関係を強化することにより有意なパターン間の関係を抽出し、一連の入力情報から常識、一般的な考え方および問題解決方法を自然言語から自律的に構築していく人工知能、ロボットおよびソフトウェアに関するものである。
 機械に入力情報の処理等を行わせる場合、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し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、計算機に実装したプログラムを修正する。
 入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理して記録するとともに有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築する人工知能、ロボットおよびソフトウェアは従来無い。また入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価すること、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自律的に構築していくこと、一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自然言語から自律的に生成することができる人工知能、ロボットおよびソフトウェアは従来無い。
 従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、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、個々の条件に応じて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実装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。また入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価すること、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自然言語から自律的に構築していくことは困難であった。
 本発明では人間の指示および学習により情報および情報の構造を分析・記録する処理を実施し、情報間の関係をパターン間の接続関係およびパターン間の処理により知識体系として構築していく。入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理して記録し、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築するとともに入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施する。また情報に含まれている単語の一部を一般化し、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するパターンの集合とパターンの集合との関係を強化することにより抽出し、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自律的に構築していく。さらに一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自然言語から自律的に生成する人工知能、ロボットおよびソフトウェアを実現する。
 人間の思考は言語、数、数式等により表現される。また、言語は単語の組合せにより表現されるので、人間の思考は単語、数、数式の組合せで表現することができる。単語、数、数式をそれぞれに対応するパターンに変換すると、人間の個々の思考は個々のパターンとして表現することができ、人間の思考の変遷はパターンからパターンへの変化としてとらえることができる。
パターンは文および文章のように概念を表現することも可能である。また、パターンは逐次、関連するパターンを励起し、励起したパターンに数々の処理を実行させることが可能である。さらに、画像情報、情報の処理および動作を行うために駆動装置を駆動するための信号を生成することも可能である等、扱うことができる範囲が非常に広い概念である。
 本発明では入力情報の処理を個々にプログラムするのではなく、機械に情報と情報の関係を分析する方法、知識体系の構築の方法および問題解決の方法、入力した情報を一般化する方法等、入力情報の処理の方法を実装することにより実現する。言語、数、数式で表現された情報を解釈し、解釈した結果に応じて適切な処理を自律的に行う。従来では処理の内容はプログラムで表現されていたが、本発明では自然言語で表現された関連情報を検索、条件との照合、条件に応じた処理および分岐を実施することにより次ステップの処理を自律的に行うので、個々の処理の内容をプログラムする必要はなく、自然言語で処理の内容を指示することで済む。
また入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理して記録するとともに、真理、真実、事実、専門知識、規則および常識を知識体系として構築する。
初期では人間が処理の方法を教示し、機械は人間から教示された方法を記録、学習していく。ある程度、学習が進むと機械は自律的に処理を実行するようになる。機械の処理結果を人間が確認し、処理が誤っていれば機械に通知し、処理の修正を適宜行う。学習はパターンとパターンとの関係を指定することにより実施する。自然言語で表現した概念と概念の関係を指定することにより機械は自動的にパターンとパターンとの関係として接続関係を生成していく。人間の思考プロセスは一般的に思考の内容と思考の仕方に区別することができる。思考の内容は多種多様であるが、思考の仕方は一般的、普遍的、共通的な特徴を有している。本発明では思考の内容に対応するパターンを思考の仕方に対応するパターンまたはプログラムで制御することにより思考のプロセスを適切かつ有意な方向に遷移させていく。情報と情報の関係も一対一の関係ではなく、多対多の関係である。ただし、その関係は一般化して対応づけることができる。例えば関係性は原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等のように識別することができる。思考パターンの遷移においては、思考段階に応じて各種の思考の仕方および情報と情報の関係の内、適切なものを選択していくことにより、効率的に目標に到達させることができる。このように従来では多種多様の処理を個別にプログラムする必要があったが、多種多様な処理に対応する部分は自然言語で設定し、思考の仕方および情報間の関係を選択する機能に関する部分をプログラムで実装することにより、大幅に開発に要する労力を削減することができる。なお、思考の仕方および情報間の関係の選択する機能に関してもパターン間の処理で実現することも可能である。
 人間の思考を表現する言語をパターンに変換し、パターンおよびパターン間の関係を分析すると、文の種類(平常文、疑問文、命令文等)、特徴(真理、真実、事実、定義、規則、常識、説明、仮説、予測、意見、感想)および関係(原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等)を識別することができる。文の種類および特徴は人間が識別できるように、機械にも識別を学習させることが可能である。文の種類は文に含まれる単語を分析することにより、平常文、疑問文、命令文等の識別が可能である。文の特徴のうち、真理、真実、事実、定義、規則、常識については個々に関して人間が教示して機械に学習させる。これは各情報を機械に入力する際に、個々の情報の種類(真理、真実、事実、定義、規則、常識)についても識別して記録することにより実施できる。その他の情報の種類(説明、仮説、予測、意見、感想)の識別は文の種類が(真理、真実、事実、定義、規則、常識)として記録されていないことと、文に含まれる単語(だろう、考える、思う・・等)を分析することにより実施することができる。
 言語をパターンに変換し、文を構成する単語に対応するパターンの集合として表現し、単語間の意味的な関係をパターンとパターンとの接続関係で表現すると、文のもつ意味をパターンとパターンの接続関係で表現することができる。入力した情報は語列から単語の識別、単語の属性(品詞、意味)、文要素の分析、文の構造分析(主語、述語、主語の修飾、述語の修飾、修飾の関係)、文要素と文要素の関係分析(同じ意味、定義、反対の意味等)が実施され、文要素と文要素の関係をパターンとパターンの接続関係として対応付けることにより、情報と情報の意味の関係をパターンとパターンの接続関係に変換していく。パターンとパターンの関係は文要素と文要素だけでなく、文と文、文章と文章の関係についても設定することができる。これは、パターンをグループ化したものを新たなパターンとして定義することにより実施できる。パターンとパターンの関係(原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等)を示す特徴的な単語を検出すると、該当するパターン間に対応する関係を自律的に記録する。この記録されたパターン間の関係はパターン間の遷移を制御する際に活用することができる。
 パターンとパターンの接続関係は論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係、作用と結果の関係、推論の展開等、様々な関係を表現することが可能であり、また属性の継承、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別ということも柔軟に表現することができる。
このように情報と情報の関係をパターンとパターンとの接続関係として設定していくことにより、情報は単独の状態で記録するのではなく、他の情報との関係をもった知識体系として記録することが可能となる。
情報と情報の関係は多岐の関係を有することになるが、情報間の関係(同じ意味、定義、反対の意味、類似、論理、原因、結果、詳細、概略、要約、関連情報等)をパターンの各処理フェーズ(思考プロセスの段階に対応)において適切なものを選択することにより、パターンからパターンの遷移を適切に制御することができる。
 情報が入力されると情報に含まれている単語から意味を分析し、情報と等価な意味を示すパターンを生成する。このパターンは文の主語、述語、主語の修飾、述語の修飾、修飾関係を維持した状態で生成する。この生成したパターンを使って記録されているパターンと照合を行い、関連するパターンが存在するか否かの分析を行う。このように意味レベルで情報の検索を行うことができるので、文言が一致しなくても内容的の関連のある情報を検索することが可能となる。
 新規に入力した情報は既に記録している知識体系と照合し、整合性および新規性について評価することができる。真理、真実、事実、定義、規則および常識として識別し記録している情報と整合しない場合は、その情報は誤っている可能性が高い。一方、整合しているか整合していないかの判断ができない場合は、その情報を判断できるだけの知識が未だ蓄えられていないと考えられるため、人間に通知し判断を求めることにする。人間がその情報は正しいと判断できる場合は、その結果を機械に通知することとする。機械はその情報を説明または仮説という位置づけで記録し、将来別の情報を得ることにより、真理、真実、事実、定義、規則および常識の組合せで論理展開できた時に、評価を実施した情報として識別し記録することとする。
このように、情報をパターンに変換し、情報の種類、特徴を識別、分類して記録し、情報と情報の関係(論理的な関係、類似関係、相反関係、類推等、様々な関係)をパターンとパターンの接続関係として表現することにより、情報を知識体系として構築することができる。
 情報を知識体系として構築すると、知識体系を活用した問題解決が可能となる。まず、問題について知識体系を活用して分析し問題点の明確化および問題解決の目標を設定する。次に問題点を解決するための解決策案を抽出し適用する。適用後の状況を評価し、問題解決の目標に到達すれば処理としては完了になる。問題解決の目標に到達していなければ、再度新しい状態に対し、上記のプロセスを適用し、問題解決の目標に近づけていく。これらの処理についても自然言語で指示することにより、本機械はパターン間の接続関係に変換し処理を実行していく。
問題の分析および問題点の明確化に関しても目標とする状態と現状の差異を検出、識別する方法を学習することにより実施する。また、各問題に対応する解決策も対応する処理を学習することにより実施する。学習はパターンの遷移の履歴を記録することにより行う。人間が教示した内容はパターンからパターンへの遷移として記録される。
学習が進むと、教示したプロセスはパターンからパターンへの遷移として自律的に実行され、教示した内容が実行されることになる。
 人間の思考パターンの遷移は条件により遷移先が変わるという観点から、一般的に条件付き処理として表現することができる。本発明では言語の意味を解釈し、必要に応じて自律的に条件付処理に変換する。条件つき処理の条件がどのようなものであるかは、該当する言語から検索用のパターンを生成し、自律的に検索する。検索した情報が条件を満足するか否かの判断を実施し、満足する場合は該当する処理の実行を行う。人間が知識として使用している問題解決策を、そのまま言語として入力しても、その意味を逐次、解釈し条件付処理を自律的に進めていき問題を解決していく。処理の途中で新規の情報が必要な場合は、その情報要求を通知し、該当の情報が獲得されると、その内容に応じた処理を実施する。
 学習フェーズにおいては、パターンが励起すると、そのパターンが励起する以前の設定した期間において励起したパターンの履歴が参照され、励起したパターンとの接続関係が強化される。実用フェーズにおいては、記録した励起履歴の一部のデータを使用して各記録モジュールに記録した励起の条件と合致するかを確認し、励起の条件と合致した場合に該当パターンを励起する。パターンが励起すると、励起パターンの履歴が更新され、新しい状態において上記の動作を繰り返し、励起の条件と合致したパターンを逐次、励起していく。
 学習フェーズにおいては人間の指示により処理に対応する一連のパターンを逐次、励起していき、その履歴を記録することにより、指示された手順に従って、該当のパターンが励起していく。パターンの動作は静的なものではなく、動的な挙動を示す。パターン内に記録している内部パターンを使用して、必要な情報を検索し、検索結果を必要な場所に格納することができる。また、パターンに記録している内部パターンを指定された配置に変換する等の処理も可能である。この様なダイナミックな挙動をすることが可能なパターンを組み合わせることにより、数々の処理(数式処理、化学式処理、翻訳等)を実施させることがてきる。
 本機械への教示はプログラミングすることなく、自然言語を逐次、入力していくことにより実施できる。入力した言語情報は構文、意味、既に記録されている情報との関係が分析され、分析結果に応じて、対応するパターンが励起し、処理が実行される。入力情報の価値評価と記録、指示された命令の実行、問題・課題に対する解決策の生成等、数々の処理の実施が可能である。
 本機械の全体動作はパターン制御器にて管理する。各パターンの遷移サイクルで、情報入力、情報分析(文の種類、構文、意味等)、情報評価(新規性、信頼性、妥当性、有用性等)、情報処理(問題・課題の解決策の生成、記録、情報出力等)を実施する。
 次に入力情報の一般化について説明する。
入力した文に含まれる単語の一部の特徴抽出および一般化を実施する。例えば、文中に出現する固有名詞は人物A、人物B、物C、物Dというように一般化する。逐次、文をパターンに変換し、変換したパターンを励起していく。この時、一般化したパターンも逐次、励起していくことになる。情報を数多く入力していくことにより、文を構成する特定のパターンとパターンの間の接続関係が強化されていく。入力した文は近傍の文と関係を有している。この関係は文を構成する単語と単語の関係で表現されるので、同じ関係は同一の単語間または類似の単語間の組合せで表現される場合が多い。文のパターンが励起する毎に、文に含まれる単語が励起するが、固有名詞等を一般化することにより、一般化した人物と人物または物との関係が強化されることになり、同様の文が出現する頻度が、固有名詞で表現した場合より多くなる。この効果により固有名詞に依存しない対象間の関係が抽出されることになる。また単語の特徴抽出により個々の単語間の関係では無く単語の特徴間の関係が抽出されるので特徴面からの一般化が可能となる。この関係は特定のパターンとパターンとの接続関係が強化するため検出することができる。特に多くの文例から強化された関係は、一般性を有しており、常識または一般的な考え方に対応するものが抽出されると考えられる。この常識または一般的な考え方は入力する文章群に依存する。つまり、別の文化に対応する文章群を入力すると、その文化に応じた常識または一般的な考え方が抽出されることになる。同一文化での文章群を入力した場合は考え方が同等と考えられるため、同一文化での多数により強化された考え方が抽出されることになる。
 同様に数々の問題とその解決策について一部の単語の特徴抽出および一般化を実施して動作させることにより、問題とその解決策について一般化した関係を抽出することができる。情報入力による学習が進行すると本機械は類似の問題に対して解決方法を自律的に生成することができるようになる。
 以下では情報を条件部と処理部に識別し文構造として整理した状態でパターン記録器に記録する動作について説明する。情報の単語を分析することにより情報の条件部と処理部を識別することができる。例えば、「A」「が」「B」「の時」「C」「を実施せよ」という文では[「A」「が」「B」「の時」]が条件部であり、[「C」「を実施せよ」]は処理部である。また、「A」「が」「B」「なら」「C」「は」「D」「である」という文では[「A」「が」「B」「なら」]が条件部であり、[「C」「は」「D」「である」]は処理部である。
 このように文を条件部と処理部に分け、条件付処理のパターン間接続を有した構造に変換する。また、条件部のパターンが励起すると、自律的に条件部が成立しているか否かを確認する処理を励起するようにする。このように文を条件付き処理の構造を有したパターンに変換すると、条件付処理で表現できる文が逐次、条件の成立性を確認しながら処理を進めていくという動作を実現することができる。一般的に人間の問題解決、行動決定は条件付処理で表現することができる。人間の問題解決策および行動決定策を自然言語で入力することにより本機械は自律的に条件付処理に変換した上で、条件の成立性を確認しながら処理を進めていくという動作が可能となる。人間の問題解決および行動決定に相当する動作をプログラミングすることなく自然言語で表現された知識(問題解決および行動決定に関する手順および思考方法)を入力することにより、人間が思考により問題解決または行動決定するように問題解決または行動決定を自律的に実施することが可能となる。
 図1はこの発明の一実施例における自律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は照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録するパターン記録器である。3は入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器である。4は照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器である。5はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。6はパターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器である。
 次に動作について説明する。
図1において1のパターン変換器は情報をパターンに変換する。変換されたパターンは3のパターン分析器において分析され分析結果に応じた処理が実施される。2のパターン記録器は照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する。入力したパターンをパターン記録器の記録ユニットと照合し、関連するパターンが記録されているか否かの確認を行う。入力したパターンと同じ、または同等のパターンが記録されていれば該当のパターンを励起し、記録されていなければ新規パターンとして登録し励起する。励起(合致)したパターンの履歴は6のパターン照射器に記録される。ある記録ユニットが励起すると、それ以前に励起したパターンの履歴のデータから当該パターンとの接続関係のデータを生成して当該パターンの記録ユニットの接続関係記録部に記録する。また記録した励起履歴の一部のデータを使用して各記録ユニットに記録した励起の条件と合致するか確認し、励起の条件と合致した記録ユニットを励起する。初期段階においてはパターンとパターンの接続生成は人間からの教示により実施する。
 人間の思考は言語、数、数式等により表現される。また、言語は単語の組合せにより表現されるので、人間の思考は単語、数、数式の組合せで表現することができる。単語、数、数式をそれぞれに対応するパターンに変換すると、人間の個々の思考は個々のパターンとして表現することができ、人間の思考の変遷はパターンからパターンへの変化としてとらえることができる。
パターンは文および文章のように概念を表現することも可能である。また、パターンは逐次、関連するパターンを励起し、励起したパターンに数々の処理を実行させることが可能である。さらに、画像情報、情報の処理および動作を行うために駆動装置を駆動するための信号を生成することも可能である等、扱うことができる範囲が非常に広い概念である。
 本発明では入力情報の処理を個々にプログラムするのではなく、機械に情報と情報の関係を分析する方法、知識体系の構築の方法および問題解決の方法、入力した情報を一般化する方法等、入力情報の処理の方法を実装することにより実現する。言語、数、数式で表現された情報を解釈し、解釈した結果に応じて適切な処理を自律的に行う。従来では処理の内容はプログラムで表現されていたが、本発明では自然言語で表現された関連情報を検索、条件との照合、条件に応じた処理および分岐を実施することにより次ステップの処理を自律的に行うので、個々の処理の内容をプログラムする必要はなく、自然言語で処理の内容を指示することで済む。
また入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し情報を検索し易い構造に整理して記録するとともに、真理、真実、事実、専門知識、規則および常識を知識体系として構築する。
初期では人間が処理の方法を教示し、機械は人間から教示された方法を記録、学習していく。ある程度、学習が進むと機械は自律的に処理を実行するようになる。機械の処理結果を人間が確認し、処理が誤っていれば機械に通知し、処理の修正を適宜行う。学習はパターンとパターンとの関係を指定することにより実施する。自然言語で表現した概念と概念の関係を指定することにより機械は自動的にパターンとパターンとの関係として接続関係を生成していく。人間の思考プロセスは一般的に思考の内容と思考の仕方に区別することができる。思考の内容は多種多様であるが、思考の仕方は一般的、普遍的、共通的な特徴を有している。本発明では思考の内容に対応するパターンを思考の仕方に対応するパターンまたはプログラムで制御することにより思考のプロセスを適切かつ有意な方向に遷移させていく。情報と情報の関係も一対一の関係ではなく、多対多の関係である。ただし、その関係は一般化して対応づけることができる。例えば関係性は原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等のように識別することができる。思考パターンの遷移においては、思考段階に応じて各種の思考の仕方および情報と情報の関係の内、適切なものを選択していくことにより、効率的に目標に到達させることができる。このように従来では多種多様の処理を個別にプログラムする必要があったが、多種多様な処理に対応する部分は自然言語で設定し、思考の仕方および情報間の関係の選択する機能に関する部分をプログラムで実装することにより、大幅に開発に要する労力を削減することができる。なお、思考の仕方および情報間の関係の選択する機能に関してもパターン間の処理で実現することも可能である。
 図2はパターンの例について示している。入力した文は主部(主語と主語の修飾)および述部(述語と述語の修飾)に整理する。述語の修飾は、さらに、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように実施したのかに整理する。このように整理して格納すると情報を検索する上で非常に有益である。入力した単語パターンは文内パターンとして格納される。単語と単語間の関係は分析され、文要素(主語、述語、修飾語)および修飾関係が分析される。図3は語列から単語、品詞・意味、文要素、文要素間関係および修飾関係が逐次、識別されていく動作について示したものである。語が入力されると、語検出領域において、入力された語に対応(合致)する記録ユニットが励起する。語に対応する記録ユニットが逐次、励起していくと、語列に対応する単語が検出され、単語に対応する記録ユニットが励起する。各単語に対応する記録ユニットの接続関係記録部には、各単語に対応する語列との接続関係が生成されているので、パターン照射器において語列の履歴が照射されると、相関が大きいことが検出され、当該記録ユニットが励起する。単語パターンが励起すると、単語に対応する単語の品詞・意味のパターンが励起する。次に単語の品詞の出現パターンに応じて文要素および文要素間の修飾関係が検出される。修飾する単語が複数あり、修飾される単語と離れて位置し、どの単語がどの単語を修飾しているか品詞の順番だけで識別することが困難な場合は、単語の意味も使用した識別を実施する。(修飾する単語と修飾される単語の組合せの成立性を検出することにより識別することができる。)文要素間の関係(主語、述語、修飾関係)が識別されると、文要素間の関係が記録される。この関係から入力された文は、主部(主語と主語の修飾)および述部(述語と述語の修飾)に整理され、述語の修飾は、さらに、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように実施したのかに整理され、文内パターンとして記録モジュール内に構造化した状態で格納される。
 次に入力した文がどのように分析され、記録モジュール内の文内パターンとして記録されるかについて説明する。
図4は時事文の例を示している。本文例を図3の処理により分析していく手順について示している。単語を検出すると、同時に単語の品詞および意味が分析される。品詞として名詞、動詞、形容詞、形容動詞、副詞、助詞等が識別される。名詞と助詞のタイプから主語の識別、修飾語の識別が実施される。修飾する単語が複数あり、修飾される単語と離れて位置し、どの単語がどの単語を修飾しているか品詞の順番だけで識別することが困難な場合は、単語の意味も使用した識別を実施する。修飾する単語と修飾される単語の組合せの成立性を検出することにより識別することができる。修飾関係を逐次、トレースすることにより、主語の修飾、述語の修飾部を識別することができる。述語の修飾部として、何を(O)、いつ(H1)、どこで(H2)、なぜ(H3)、どのように(H4)実施したのかを識別する。これは各文要素の助詞を識別することにより、修飾関係の途中か、それとも各修飾の文要素の区切りかを識別することにより実施できる。以上に述べた分析により、主語の修飾、主語、述語の修飾部(何を、いつ、どこで、なぜ、どのように)、述語を識別することができる。この分析結果は文内パターンの接続関係として定義され、図2における文内(単語)パターン接続情報として記録される。このような分析を実施することにより文が複文(文の中に文が存在し、単語の修飾等を実施する文)を厳密に解釈することができる。通常、文の中には複数の主語、述語、修飾語が存在する場合が多いが、どの主語と述語がメインであり、その他のものが何を修飾しているのかを厳密に識別することができる。入力文に対しこの分析を実施することにより、文と文の関係を厳密に識別することができる。文の主語、述語、修飾語対応で比較することにより、多様な比較(形式的比較、意味的な比較、比較箇所の指定等)ができる。また、過去に記録している文から情報を検索する時に、どの情報(どのような、誰が、何を、いつ、どこで、なぜ、どのように、何をしたのか)を検索したいのかを指定することができるので、欲しい情報をダイレクトに検索することができる。
 次に欲しい情報を検索する方法について説明する。
質問文を上記で説明したように主語、主語の修飾、述語、述語の修飾(何を、いつ、どこで、なぜ、どのように)の形に変換する。この時、質問に対応する箇所については情報が欠落しているので、仮に[]というパターンを配置することにする。これから質問に対応する検索パターンを生成することができる。また質問の回答として期待する文要素が何なのか(主語、主語の修飾部、述語、述語の修飾部)について検索パターンに設定する。これは[]の対応する文要素の位置から識別することができる。例えば、[いつ]について検索したい場合は[]H1となる。同様に[どこで]⇒[]H2、[なぜ]⇒[]H3、[どのように]⇒[]H4、[誰が]⇒[]S、[何を]⇒[]O、[どうした]⇒[]Vと表現することにする。質問から生成した検索パターンをパターン記録器に照射し、相関があるパターンを検索する。検索したパターンの中で、上記の[]に対応する位置に内部パターンが存在しているものが、あれば回答の候補となる。複文の場合は質問に対応する述語の階層が重要である。つまり、検索パターンを照射し、関連パターンを検索した時に、質問に対応する述語が励起した階層から回答を抽出することが重要である。複文で述語が複数、存在する場合に、どの述語に対応する回答を期待しているのかを識別する必要がある。
 人間の思考を表現する言語をパターンに変換し、パターンおよびパターン間の関係を分析すると、文の種類(平常文、疑問文、命令文等)、特徴(真理、真実、事実、定義、規則、常識、説明、仮説、予測、意見、感想)および関係(原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等)を識別することができる。文の種類および特徴は人間が識別できるように、機械にも識別を学習させることが可能である。文の種類は文に含まれる単語を分析することにより、平常文、疑問文、命令文等の識別が可能である。文の特徴のうち、真理、真実、事実、定義、規則、常識については個々に関して人間が教示して機械に学習させる。これは各情報を機械に入力する際に、個々の情報の種類(真理、真実、事実、定義、規則、常識)についても識別して記録することにより実施できる。その他の情報の種類(説明、仮説、予測、意見、感想)の識別は文の種類が(真理、真実、事実、定義、規則、常識)として記録されていないことと、文に含まれる単語(だろう、考える、思う・・等)を分析することにより実施することができる。
 言語をパターンに変換し、文を構成する単語に対応するパターンの集合として表現し、単語間の意味的な関係をパターンとパターンとの接続関係で表現すると、文のもつ意味をパターンとパターンの接続関係で表現することができる。入力した情報は語列から単語の識別、単語の属性(品詞、意味)、文要素の分析、文の構造分析(主語、述語、主語の修飾、述語の修飾、修飾の関係)、文要素と文要素の関係分析(同じ意味、定義、反対の意味等)が実施され、文要素と文要素の関係をパターンとパターンの接続関係として対応付けることにより、情報と情報の意味の関係をパターンとパターンの接続関係に変換していく。パターンとパターンの関係は文要素と文要素だけでなく、文と文、文章と文章の関係についても設定することができる。これは、パターンをグループ化したものを新たなパターンとして定義することにより実施できる。パターンとパターンの関係(原因と結果、事象と理由、説明と結論、概略と詳細等)を示す特徴的な単語を検出すると、該当するパターン間に対応する関係を自律的に記録する。この記録されたパターン間の関係はパターン間の遷移を制御する際に活用することができる。
パターンとパターンの接続関係は論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係、作用と結果の関係、推論の展開等、様々な関係を表現することが可能であり、また属性の継承、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別ということも柔軟に表現することができる。
このように情報と情報の関係をパターンとパターンとの接続関係として設定していくことにより、情報は単独の状態で記録するのではなく、他の情報との関係をもった知識体系として記録することが可能となる。
 情報と情報の関係は多岐の関係を有することになるが、情報間の関係(同じ意味、定義、反対の意味、類似、論理、原因、結果、詳細、概略、要約、関連情報等)をパターンの各処理フェーズ(思考プロセスの段階に対応)において適切なものを選択することにより、パターンからパターンの遷移を適切かつ有意に制御することができる。
 情報が入力されると情報に含まれている単語から意味を分析し、情報と等価な意味を示すパターンを生成する。このパターンは文の主語、述語、主語の修飾、述語の修飾、修飾関係を維持した状態で生成する。この生成したパターンを使って記録されているパターンと照合を行い、関連するパターンが存在するか否かの分析を行う。このように意味レベルで情報の検索を行うことができるので、文言が一致しなくても内容的の関連のある情報を検索することが可能となる。
 新規に入力した情報は既に記録している知識体系と照合し、整合性および新規性について評価することができる。真理、真実、事実、定義、規則および常識として識別し、記録している情報と整合しない場合は、その情報は誤っている可能性が高い。一方、整合しているか整合していないかの判断ができない場合は、その情報を判断できるだけの知識が未だ蓄えられていないと考えられるため、人間の判断を求めることにする。人間がその情報は正しいと判断できる場合は、その結果を機械に通知することとする。機械はその情報を説明または仮説という位置づけで記録し、将来的に別の情報を得ることにより、真理、真実、事実、定義、規則および常識の組合せで論理展開できた時に、評価を実施した情報として識別し、記録することとする。
このように、情報をパターンに変換し、情報の種類、特徴を識別、分類して記録し、情報と情報の関係(論理的な関係、類似関係、相反関係、類推等、様々な関係)をパターンとパターンの接続関係として表現することにより、情報を知識体系として構築することができる。
 図5は情報を入力した時の入力情報をどのように評価するかについて示したものである。
第1段階では情報の信頼性評価を実施する。これは情報源(いつ、誰、何処からの情報か?)の信頼性を確認することにより実施可能である。
第2段階では情報の分野/テーマ分析を実施する。これは情報に含まれている単語から分野/テーマについて検出することが可能である。
第3段階では情報の種類識別を実施する。入力情報の種類の内、真理、真実、事実、定義、規則、常識については人間からの指定に従うこととする。説明、仮説、予測、意見、感想等については情報に含まれる単語(だろう、思う、考える・・等)から識別することが可能である。平常文、疑問文、命令文、感嘆文の識別についても含まれる単語から実施することが可能である。
第4段階では関心度評価を実施する。関心ある情報の分野/テーマを事前に記録しておき、情報の分野/テーマ分析結果と照合し合致するか否かを確認することにより評価することが可能である。
第5段階では新規性評価を実施する。これは入力情報および入力情報と意味的に等価なパターンを記録領域に照射し、関連するパターンの有無を確認する。関連するパターンが検出された場合はパターン間の相違点について比較し、新規パターンが有るか否かを評価することにより実施可能である。
第6段階では妥当性評価を実施する。これは入力情報と関連情報のパターンを単語間関係について定義した記録領域に照射し、文要素毎に整合、不整合を評価する。不整合が検出された場合は、入力情報と関連情報の信頼性(真理、真実、事実、定義、規則、常識、情報源の信頼度)を評価し、信頼性の高いものを優先的に記録することとする。
図6~図10は入力情報を評価し知識体系として構築する動作例について示したものである。
図6は情報の信頼性、分野、テーマ、関心度について分析する動作例を示している。
図7において入力情報のパターンが[PA]であるとすると、[PA]のパターンが単語の意味等を格納した記録領域に照射され、該当する単語の意味が検索される。この検索を文構造(主語、述語、主語の修飾、述語の修飾)に対応づけて実施することにより、入力情報と意味的に等価なパターンを生成することができる。この意味的に等価なパターンを[PA#]と表現することにする。入力情報から関連情報を検索する場合、数々の検索方法を使用することができる。入力情報と厳密に一致する情報、意味的に等価な情報、一部が一致する情報等、検索の目的により選択することが可能である。
図8は意味的に等価なパターン[PA#]を照射し、関連する情報として[PB]が検出されたことを示している。[PB]に関しても同様に意味分析をすることにより、意味的に等価なパターン[PB#]を生成することができる。
図9は入力情報と既に記録している関連情報との関係について分析について示している。[PA#]と[PB#]の差異から一致するパターン、異なるパターンを抽出することができる。また[PA#]と[PB#]を単語間の関係定義(等価、類似、反対等)している記録領域に照射することにより、意味的な相違点について検出することができる。
入力情報と関連情報の照射ラインを別ラインとすることにより、各単語に対応するパターンの励起が入力情報によるものか、それとも関連情報によるものかを識別することができる。
単語間の関係定義された記録領域では各単語間の関係が接続関係により識別されている。このため、入力情報が励起した単語と、関連情報が励起した単語が意味的に同じであれば、同じ意味を示すパターンが励起し、意味が同じであるとの識別ができる。逆に入力情報が励起した単語と、関連情報が励起した単語が意味的に反対であれば、反対の意味を示すパターンが励起し、意味が反対であるとの識別ができる。図10は入力情報の有用性を評価し、有用であると評価された場合は情報の種類、分野、テーマ、関心度等の識別結果を付加して所定の記録領域に記録する動作を示している。
 このように情報を知識体系として構築すると、知識体系を活用した問題解決が可能となる。まず、問題について知識体系を活用して分析し問題点の明確化および問題解決の目標を設定する。次に問題点を解決するための解決策案を抽出し適用する。適用後の状況を評価し、問題解決の目標に到達すれば処理としては完了になる。問題解決の目標に到達していなければ、再度新しい状態に対し、上記のプロセスを適用し、問題解決の目標に近づけていく。
問題の分析および問題点の明確化に関しても目標とする状態と現状の差異を検出、識別する方法を学習することにより実施する。また、各問題に対応する解決策案も対応する処理を学習することにより実施する。学習はパターンの遷移の履歴を記録することにより行う。人間が教示した内容はパターンからパターンへの遷移として記録される。
学習が進むと、教示したプロセスはパターンからパターンへの遷移として自律的に実行され、教示した内容が実行されることになる。
 人間の思考パターンの遷移は条件により遷移先が変わるという観点から、一般的に条件付き処理として表現することができる。本発明では言語の意味を解釈し、必要に応じて自律的に条件付処理に変換する。条件つき処理の条件がどのようなものであるかは、該当する言語から検索用のパターンを生成し、自律的に検索する。検索した情報が条件を満足するか否かの判断を実施し、満足する場合は該当する処理の実行を行う。人間が知識として使用している問題解決策を、そのまま言語として入力しても、その意味を逐次、解釈し条件付処理を自律的に進めていき問題を解決していく。処理の途中で新規の情報が必要な場合は、その情報要求を通知し、該当の情報が獲得されると、その内容に応じた処理を実施する。
 学習フェーズにおいては、パターンが励起すると、そのパターンが励起する以前の設定した期間において励起したパターンの履歴が参照され、励起したパターンとの接続関係が強化される。実用フェーズにおいては、記録した励起履歴の一部のデータを使用して各記録ユニットに記録した励起の条件と合致するか確認し、励起の条件と合致した記録ユニットを励起する。パターンが励起すると、励起パターンの履歴が更新され、新しい状態において上記の処理を実施し、各記録ユニットに記録した励起の条件と合致するか確認し、励起の条件と合致した記録ユニットを逐次、励起していく。
 この様に、学習フェーズにおいて人間の指示により処理に対応する一連のパターンを逐次、励起していき、その履歴を記録することにより、指示された手順に従って、該当のパターンが励起していく。パターンの動作は静的なものではなく、動的な挙動を示す。パターン内に記録している内部パターンを使用して、必要な情報を検索し、検索結果を必要な場所に格納することができる。また、パターンに記録している内部パターンを指定された配置に変換する等の処理も可能である。この様なダイナミックな挙動をすることが可能なパターンを組み合わせることにより、数々の処理(数式処理、化学式処理、翻訳等)を実施させることができる。
 本機械への教示はプログラミングすることなく、自然言語を逐次、入力していくことにより実施できる。入力した言語情報は構文、意味、既に記録されている情報との関係が分析され、分析結果に応じて、対応するパターンが励起し、処理が実行される。入力情報の価値評価と記録、指示された命令の実行、問題・課題に対する解決策の生成等、数々の処理の実施が可能である。
 本機械の全体動作はパターン制御器にて管理する。各パターンの遷移サイクルで、情報入力、情報分析(文の種類、構文、意味等)、情報評価(新規性、信頼性、妥当性、有用性等)、情報処理(問題・課題の解決策の生成、記録、情報出力等)が実施される。
 図11は指示内容の実行例について示したものである。入力文(言語)から条件付き処理を識別し、自律的に条件の成立性を確認しながら処理を実行していく動作について示したものである。入力文を分析することにより、入力文に対応するパターンから条件に対応する文内パターンを抽出し条件検索のための検索パターン[PQ]を生成する。検索パターン[PQ]をパターン記録器に照射することにより検索パターンの中の条件に対応するパターン[]に対応する情報を検索し、検索結果を格納する。パターン記録器には条件に関する情報が記録されているものとする。仮にパターン記録器内に条件に関する情報が記録されていない場合は、その旨を通知し、情報の追加入力を要求する。
 条件に対応する情報が検索されると、この情報と入力文で記載されている条件との照合を実施する。照合結果が合致するか、否かに応じて処理を決定する。照合が合致した場合は、入力文に記載されている処理に対応するパターンを励起し、処理を実行する。
 図12は入力した言語(質問)を分析し、自律的に質問に対する回答を生成する動作について示したものである。入力した文が質問であることを検出すると、入力文に含まれている文内パターンから質問に対応する検索パターンを生成する。入力文は既に主語、述語、主語の修飾、述語の修飾(何を、いつ、どこで、なぜ、どのように)について分析されているので、検索パターンは文要素の内、どの箇所の情報が質問の対象となっているかを識別できる。この識別結果から検索パターンを生成する。次に検索パターンをパターン記録器に照射し、関連情報を検索する。検索パターン照射により相関を示したパターンの内、検索パターンと最も高い相関を示し、質問の対象としている箇所に情報を有したパターンを検索結果として格納する。必要に応じて、検索結果が期待している回答の条件を満足しているか確認する処理を追加することが可能である。検索結果および検索パターンから質問に対する回答に対応するパターンが生成され出力される。パターンはパターン逆変換器において情報(言語)に変換され出力される。
 図13は励起したパターンの履歴がパターン照射器に記録される動作について示している。また、ある記録ユニットが励起すると、それ以前に励起したパターンの履歴のデータから当該パターンとの接続関係のデータを生成して当該パターンの記録ユニットの接続関係記録部に記録し、励起に関連するパターンとの接続関係が強化する動作について示している。パターン照射器は現時点から設定した過去までの励起パターンの履歴のデータと各記録ユニットの接続関係記録部に記録した接続関係のデータとを照合させ、相関が大きい記録ユニットを励起する。
図14は励起のパターンが繰り返し出現すると、該当するパターンとパターンとの接続関係が強化される動作について示している。
 次に入力情報の一般化について説明する。
入力した文に含まれる単語の一部の特徴抽出および一般化を実施する。例えば、文中に出現する固有名詞は人物A、人物B、物C、物Dというように一般化する。逐次、文をパターンに変換し、変換したパターンを励起していく。この時、一般化したパターンも逐次、励起していくことになる。情報を数多く入力していくことにより、文を構成する特定のパターンとパターンの間の接続関係が強化されていく。入力した文は近傍の文と関係を有している。この関係は文を構成する単語と単語の関係で表現されるので、同じ関係は同一の単語間または類似の単語間の組合せで表現される場合が多い。文のパターンが励起する毎に、文に含まれる単語が励起するが、固有名詞等を一般化することにより、一般化した人物と人物または物との関係が強調されることになり、同様の文が出現する頻度が、固有名詞で表現した場合より多くなる。
この効果により固有名詞に依存しない対象間の関係が抽出されることになる。また単語の特徴抽出により個々の単語間の関係では無く単語の特徴間の関係が抽出されるので特徴面からの一般化が可能となる。この関係は特定のパターンとパターンとの接続関係が強化するため検出することができる。特に多くの文例から強化された関係は、一般性を有しており、常識または一般的な考え方に対応するものが抽出されると考えられる。この常識または一般的な考え方は入力する文章群に依存する。つまり、別の文化に対応する文章群を入力すると、その文化に応じた常識または一般的な考え方が抽出されることになる。同一文化での文章群を入力した場合は考え方が同等と考えられるため、同一文化での多数により強化された考え方が抽出されることになる。
図15は入力文の一部の単語を一般化または特徴抽出したパターンを生成し、一般化したパターンを逐次入力していきパターン間の接続関係を強化することにより常識および一般的な考え方を構築する動作例について示したものである。
 同様に数々の問題とその解決策について一部の単語の特徴抽出および一般化を実施して動作させることにより、問題とその解決策について一般化した関係を抽出することができる。情報入力による学習が進行すると本機械は類似の問題に対して解決方法を自律的に生成することができるようになる。
図16は問題および解決策のパターンを一般化して入力しパターン間の接続関係を強化することにより問題および解決策を一般化する動作例について示している。
 図17~図20は入力した言語からプログラミング無しで直接的に処理を実行する動作例について示している。
図17は入力文を文の種類を検出する記録領域に照射し、文の種類(平常文、疑問文、命令文)を識別し、文の種類に応じた処理シーケンスを呼び出す動作例について示している。
図18は条件付処理に対応する入力文(言語)が入力すると、条件の成立性について確認するパターンが励起し、条件に対応する情報を自律的に検索する。検索された情報を入力文に記載されている条件と照合し、合致すれば対応する処理を実行する動作について示している。
図19は言語で記録されている知識を活用し問題を自律的に解決していく動作例について示している。対象の状態を示すパターンを呼び出し、目標の状態との差異を検出する。差異を示すパターンから原因・課題を分析するパターンおよび対応する対応策のパターンを励起する。対応策に対応するパターンを実行し状態が変化すると、変化した状態について目標の状態に到達するまで上記の処理を繰り返す。
図20は情報を条件部と処理部に識別し文構造として整理した状態でパターン記録器に記録する動作例について示したものである。情報の単語を分析することにより情報の条件部と処理部を識別することができる。例えば、「A」「が」「B」「の時」「C」「を実施せよ」という文では[「A」「が」「B」「の時」]が条件部であり、[「C」「を実施せよ」]は処理部である。また、「A」「が」「B」「なら」「C」「は」「D」「である」という文では[「A」「が」「B」「なら」]が条件部であり、[「C」「は」「D」「である」]は処理部である。
 このように文を条件部と処理部に分け、条件付処理のパターン間接続を有した構造に変換する。また、条件部のパターンが励起すると、自律的に条件部が成立しているか否かを確認する処理を励起するようにする。このように文を条件付き処理の構造を有したパターンに変換すると、条件付処理で表現できる文が逐次、条件の成立性を確認しながら処理を進めていくという動作を実現することができる。一般的に人間の問題解決、行動決定は条件付処理で表現することができる。人間の問題解決策および行動決定策を言語(文)で入力することにより本機械は自律的に条件付処理に変換した上で、条件の成立性を確認しながら処理を進めていくという動作が可能となる。人間の問題解決および行動決定に相当する動作をプログラミングすることなく言語(文)で表現された知識(問題解決および行動決定に関する手順および思考方法)を入力することにより、人間が思考により問題解決または行動決定するように問題解決または行動決定を実施することが可能となる。
 図21~図37は本発明にもとづいて製作したプログラムの動作例について示したものである。本プログラムは情報の処理の内、多種多様な処理に対応する部分は自然言語で設定し、思考の仕方および情報間の関係の選択する機能に関する部分をプログラムで製作している。
図21において”a“,”i“,”u“,”e“,”o“,”ka”,”ki”,”ku”,・・・”po”は語に対応する記録モジュールを表現している。入力する文の例として「わたしはせんせいです。」を考える。この文の場合、登録した記録モジュールで表現すると、”wa”,”ta”,”si”,”ha”,”se”,”n“,”se”,“i“,”de”,”su”,”.“となる。単語に対応する記録モジュールとしては「わたし」(代名詞、私)、「は」(助詞、は)、「せんせい」(先生、名詞)、「です」(助動詞、です)、「。」(記号、文の最後)を登録しておく。登録は語列のパターンが単語の構成パターンと一致した時に該当する単語の記録モジュールが励起することで実施する。図21、図22に各単語を励起する語列のパターンを示している。
図23は入力文として”wa”,”ta”,”si”,”ha”,”se”,”n“,”se”,“i“,”de”,”su”,”.“という語列を入力した時の語に対応する記録モジュールが励起している動作について示したものである。語に対応する記録モジュール「わ」「た」「し」「は」「せ」「ん」「せ」「い」「で」「す」「。」が逐次、励起している様子が分かる。
図24は語に対応する記録モジュールの励起を励起パターンの履歴として表現したものである。
図25~図37は例文を入力し、語列から単語、単語の意味、品詞が識別され、さらに文要素(主語、述語、修飾語)が識別される動作について示している。
入力した例文を以下に示す。(「ひらがな」の語列を本機械に入力)
図25 例文1:わたしはせんせいです。=(私は先生です。)
図26 例文2:わたしはほうかごぶかつでてにすをおしえます。
        =(私は放課後部活でテニスを教えます。)
図27 例文3:わたしはつよくするためてにすをきびしくおしえます。
        =(私は強くするためテニスを厳しく教えます。)
図28 例文4:わたしはせんせんですか。=(私は先生ですか。)
図29 例文5:わたしはなにですか。=(私は何ですか。)
図30 例文6:わたしはなにをおしえますか。=(私は何を教えますか。)
図31 例文7:わたしはどのようにおしえますか。=(私はどのように教えますか。)
図32 例文8:わたしはなぜおしえますか。=(私は何故教えますか。)
図33 例文9:わたしはいつおしえますか。=(私は何時教えますか。)
図34 例文10:わたしはどこでおしえますか。=(私は何処で教えますか。)
図35 例文11:わたしがせいとならてにすをやさしくおしえます。
        =(私が生徒ならテニスを優しく教えます。)
図36 例文12:わたしがせんせいならてにすをきびしくおしえます。
        =(私が先生ならテニスを厳しく教えます。)
図37 入力した情報(例文1~例文3)と質問文(例文4~例文10)および回答文を表示
 本例では知識として例文1~例文3を自律型知識構築機に入力した。その後、例文3から例文10に示す質問文を入力すると、図37に示すように事前に入力された知識から質問に対する回答を自律的に生成し、出力している。
また、図35および図36では条件文を入力すると、入力文が条件文であることを検出し自律的に文を条件部と処理部に識別し、条件部で記載された内容を知識と照合し、合致するか否かの確認を実施している。知識としては事前に「私は先生です」という情報が格納されている。図35および図36の例ではケース1「私が生徒ならテニスを優しく教えます」という条件文とケース2「私が先生ならテニスを厳しく教えます」という条件文を入力しているが、ケース1の場合は条件部である「私が生徒」「なら」という条件は知識である「私は先生です」という情報と合致していないので、処理部が励起されていない。ケース2の場合は「私が先生」「なら」という条件は知識である「私は先生です」とい情報と合致しているので(条件部成立)、処理部が励起し処理部に対応する文(「テニスを厳しく教えます」)が出力されている。
このように入力文を分析し分析結果に応じ適切な処理(質問に対する回答、条件部の成立性の確認と確認結果に応じた次ステップの処理の起動)が適切に実施されている。
本例では疑問文および条件文が検出された場合の動作について示したが、同様に平常文、命令文が検出された場合にも適切な処理を実施することができる。
図38は文間の接続関係を利用した関連情報のアクセス例について示したものである。
基準の文としては「私は先生です」という文が知識として記録されている。引き続き「私はテニスを放課後部活で教えます」という文と「私はテニスを強くするため厳しく教えます」という文を入力すると、第2の文および第3の文は既に記録されている知識と比較することにより新規性の評価を実施し、新規情報が含まれている場合は新規情報として記録領域に格納される。この時、第2および第3の文は第1の文の詳細情報となっているので、第1の文に対する関係性としては[詳細]と識別し記録される。このように入力情報は既に記録している知識と比較評価し、新規情報が含まれている等の価値を評価して記録することになるので、冗長または不要な情報を排除することが可能である。また、このように情報の関係性が整理されて記録されているので、ある情報に注目した場合、その情報との関連性(概要、詳細、原因、結果、結論、理由、参考情報、関連情報、具体例等)を利用して思考パターンを望む方向(問題解決、論理の展開、話題の展開等)へ制御していくことが可能である。
 以上より入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係を分析し文構造に整理して記録し、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築するとともに入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施することができる。
[発明の効果]
 本発明によれば、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのかを分析し文構造に整理するとともに有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築することが可能である。また入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施する。さらに情報に含まれている単語の一部を一般化し、逐次入力される情報と情報の関係を情報に対応するするパターンの集合とパターンの集合との関係を強化することにより有意なパターン間の関係を抽出し、一連の入力情報から常識、一般的な考え方および問題解決方法を自律的に構築していくことが可能である。
従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、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実装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、計算機に実装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。
本発明によれば情報の処理の仕方を学習することにより処理を実施するので、逐次プログラミングする必要は無い。処理の方法に関する情報を自然言語で入力することにより、機械が処理の方法を記録、学習していくので大幅に労力を削減することができる。
また、処理の変更もプログラムの変更によらず、パターンの変更とパターン間の接続を変更することにより対応することが可能であるので非常に柔軟性、対応力の高いシステムとなっている。
また、人間が思考(言語)により解決可能な問題に関しては、その問題を解決する手法または手順を自然言語で示すことにより、本発明の自律型知識構築機は、入力された問題解決の手法または手順に従って、自律的に問題を解決することができる。
問題解決の手法または手順にあいまいな点、不確定な点があれば、その都度、通知し解決策の手法及び手順の明確化を図りながら問題を解決していくことができる。さらに、人間の問題解決策および行動決定策を自然言語(文)で入力することにより本発明は自律的に条件付処理に変換した上で、条件の成立性を確認しながら処理を進めていくという動作が可能である。人間の問題解決および行動決定に相当する動作をプログラミングすることなく自然言語(文)で表現された知識(問題解決および行動決定に関する手順および思考方法)を入力することにより、人間が思考により問題解決または行動決定するように問題解決または行動決定を実施することが可能となる。
自律型知識構築機の構成例 パターンの構成例 語列から単語、文要素、修飾関係が逐次、識別されていく動作例 時事文の例 入力情報の評価例 知識体系の構築例(その1) 知識体系の構築例(その2) 知識体系の構築例(その3) 知識体系の構築例(その4) 知識体系の構築例(その5) 指示内容の実行例(条件付き処理の実施例) 質問への回答例 励起パターンと関連パターンの接続強化の動作例(その1) 励起パターンと関連パターンの接続強化の動作例(その2) 常識および一般的考え方の構築例 問題および解決策の一般化の動作例 入力した言語からプログラミング無しで直接的に処理を実行する方法 入力しや言語群の逐次実行例 処理手順を自律的に生成し処理の結果生じた状況に対してさらに次の処理手順を自律的に生成し処理を進める例 入力した情報を条件部と処理部に識別し文構造として記録する動作例 プログラム実行例(その1) プログラム実行例(その2) プログラム実行例(その3) プログラム実行例(その4) プログラム実行例(その5) プログラム実行例(その6) プログラム実行例(その7) プログラム実行例(その8) プログラム実行例(その9) プログラム実行例(その10) プログラム実行例(その11) プログラム実行例(その12) プログラム実行例(その13) プログラム実行例(その14) プログラム実行例(その15) プログラム実行例(その16) プログラム実行例(その17) プログラム実行例(その18)
1  パターン変換器
2  パターン記録器
3  パターン分析器
4  パターン制御器
5  パターン逆変換器
6  パターン照射器

Claims (14)

  1. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築していく人工知能。
  2. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築するとともに入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施する人工知能。
  3. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するパターンとパターンとの関係を強化することにより抽出し、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自律的に構築していく人工知能。
  4. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するパターンとパターンとの関係を強化することにより抽出し、一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自律的に生成する人工知能。
  5. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および内部に構築した知識体系から関連する情報を適宜呼び出すことにより処理手順を自律的に生成し、処理の結果生じた状況に対して、さらに次の処理手順を自律的に生成し処理を進めていく人工知能。
  6. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および内部に構築した知識体系から関連する情報を適宜呼び出すことにより処理を実施し、呼び出された情報による処理が条件付き処理であると認識した場合は、自律的に条件部の成立性を確認し処理を進めていく人工知能。
  7. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および蓄積した情報から問題および課題に関連する情報を自律的に検索し、適切な処理手順を生成して処理を実行する人工知能。
  8. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築していく人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  9. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、有用と判断した情報を自律的に記録し知識体系として構築するとともに入力した情報を内部に構築した知識体系と照合して評価し、評価結果に応じた処理(情報の記録、知識体系の更新・改良、指示内容の実行、質問に対する回答)を自律的に実施する人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  10. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するパターンとパターンとの関係を強化することにより抽出し、一連の入力情報から常識および一般的な考え方を自律的に構築していく人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  11. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、逐次入力される情報と情報の有意な関係を情報に対応するパターンとパターンとの関係を強化することにより抽出し、一連の問題と解決方法に関する入力情報から類似の問題の解決方法を自律的に生成する人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  12. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および内部に構築した知識体系から関連する情報を適宜呼び出すことにより処理手順を自律的に生成し、処理の結果生じた状況に対して、さらに次の処理手順を自律的に生成し処理を進めていく人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  13. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および内部に構築した知識体系から関連する情報を適宜呼び出すことにより処理を実施し、呼び出された情報による処理が条件付き処理であると認識した場合は、自律的に条件部の成立性を確認し処理を進めていく人工知能として機能させるためのソフトウェア。
  14. 情報をパターンに変換するパターン変換器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を記録する記録ユニットから構成されたパターン記録器と、照合および合致の条件、パターン、パターン間の接続関係および接続関係のあるパターンとの関係性を人間の指示または自律的に登録、変更および制御を実施するパターン制御器と、パターンの合致の履歴を記録し、記録した合致履歴の情報を使用して各記録ユニットに記録した合致の条件を満足するか確認し、合致の条件を満足した記録ユニットに記録された情報を次ステップの処理を行う上で有効な関連情報として検索するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、入力した情報に関して情報の源泉、信頼性、新規性、分野、テーマ、主語、主語の修飾、述語、述語の修飾、修飾関係、文の種類、数式、化学式、いつ、どこで、誰が、何を、どのように、なぜ、したのか、および記録している関連情報との関係性を分析し情報を検索し易い構造に整理してパターン記録器に記録するパターン分析器を備え、入力した情報および蓄積した情報から問題および課題に関連する情報を自律的に検索し、適切な処理手順を生成して処理を実行する人工知能として機能させるためのソフトウェア。
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