| 研究課題/領域番号 |
11480079
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 埼玉大学 |
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研究代表者 |
程 京徳 埼玉大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (30217228)
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| 研究分担者 |
乃村 能成 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助手 (70274496)
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| 研究期間 (年度) |
1999 – 2002
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| 研究課題ステータス |
完了 (2002年度)
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| 配分額 *注記 |
5,900千円 (直接経費: 5,900千円)
2002年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2001年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2000年度: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
1999年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
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| キーワード | 科学的発見 / 認識プロセス / 認識的プログラミング / 強相関論理 / 相関的推論 / 拡充的推論 / 自律進化 / 自動定理発見 / 自己計測 |
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| 研究概要 |
本研究において、主に下記の研究成果があった。
1.科学的発見とその自動化について仮説を立て、科学的発見における認識プロセスを強相関論理に基づいてモデル化した。
2.科学的発見における認識プロセスの強相関論理モデルに基づいて、帰結関係(条件関係)を計算の対象とし、基本的認識操作を計算の基本操作とし、認識プロセスをプログラミングの対象とする認識プログラミングという新しいプログラミングパラダイムを提案した。
3.数学定理の自動発見について、古典数理論理とそのあらゆる古典的保存拡張や従来の相関論理を用いて数学知識を表現するときの問題点を指摘した上、強相関論理を用いて数学知識を表現し推論すれば、自動定理発見にとってもっと適合であることを示し、強相関論理に基づく認識プログラミングによる自動定理発見という新しい方法論を提案した。
4.認識プログラミングシステムにおいて推論エンジンの役目を果たす汎用前向き帰結演算システムEnCalの実用化のために、共有メモリ並列計算機および分散メモリPCクラスタの上でEnCalを実装し高速化に図った。前向き帰結演算の並列処理アルゴリズムを考案し実装した結果、並列処理はEnCalの高速化に有効であることを確認したと共に、相関論理の幾つかの部分系の論理定理図式集合も生成した。
5.認識プログラミングという新しい科学研究方法論を確立するために必要不可欠な自律進化情報システムにおける自律進化機構を実現するために、自己計測原理に基づいて、反応的システムの構成原理を考察し、計測、記録、監視、制御とシステムバスを中心としたシステム・アーキテクチャーを提案した。
6.先行予測反応システムを提案し、先行予測推論機構の論理基礎として時間相関論理を提案した。
7.強相関論理に基づく相関推論による知識自動獲得という新しい方法論を提案した。
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