| 研究概要 |
本研究は,対象モデルの方法による,工学における客観的知識の体系的モデリングと,このモデルを用いた知識獲得法の基礎研究である。工学における問題解決では,対象に関する原理・原則および構造・機能に関する知識が重要である。この種の知識は深い知識と呼ばれて,経験則等の浅い知識と区別されている。深い知識の利点は,色々言われているが,なかでも客観性と解釈の多様性にあると考えられる。また,エンジニアによるこのような工学知識の獲得は,従来広く行われている事実の集合からの帰納推論ではなく,客観的な工学上の原理あるいは既に存在する工学システムに関する記述情報から,表現の変換によって行われていると考えられる。この事は,エンジニアが文献や専門書から基礎となる専門知識を獲得していること,あるシステムの設計や分解などをとおしてそのシステムの構造や機能に関する専門知識を獲得していること,あるシステムに関する概にもっている知識を用いて類似のシステムの知識を比較的容易に獲得していること,等から明らかである。本研究では,2つの側面から工学知識の獲得法の研究を行っている。1つは,CAD等によって作成された設計情報を変換して対象モデルを(半)自動生成する研究であり,もう1つは,対象モデルから特定問題解決のためのIFーTHENル-ルを生成する研究である。研究事例としては,デジタルシステムおよび論理回路を扱っている。
本年度の研究成果は,デジタルシステムを対象モデルの枠組みによって表現し,さらにこれを用いたモデル推論法について考案し,実験システムによってこの方法の有効性を確認したことである。また,知識獲得法については,概念的な方法について検討した。実験システムは次年度に試作し,方法を具体化させる計画である。
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