| 研究課題/領域番号 |
05452360
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| 研究機関 | 慶応義塾大学 |
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研究代表者 |
古川 康一 慶應義塾大学, 政策・メディア研究科, 教授 (10245615)
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| 研究分担者 |
今井 むつみ 慶應義塾大学, 環境情報学部, 助手 (60255601)
向井 国昭 慶應義塾大学, 環境情報学部, 助教授 (80245597)
石崎 俊 慶應義塾大学, 環境情報学部, 教授 (00245614)
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| キーワード | 科学的発見・創造過程 / 帰納論理プログラミング / 発想推論(アプダクション) / アナロジー / 新述語の導入 / 機械学習の並列化 / 技能獲得 |
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| 研究概要 |
発見・創造過程の理論モデルを、アナロジーを中心に考えてきたが、帰納論理プログラミングの調査の結果、全体の枠組としては、帰納論理プログラミングシステムを採用することが、モデル化にとってより適していることが明らかとなった。すなわち、帰納論理プログラミングシステムを発見・創造過程のモデルの中心に置き、それを拡張する形で、その外側にアナロジー機能を付け加えれば良いことが明らかとなった。アナロジー機能は、高階概念とも密接に関係しており、それを、新述語の導入によって実現し、そのように拡張された背景知識を帰納論理プログラミングシステムに供給することによって、高階概念、あるいは、アナロジーを伴った発見・創造過程をモデル化できる見通しを得た。
この新述語の導入法は、帰納論理プログラミングの機能拡張となっていることも明らかにした。すなわち、応用領域に関する適当な概念階層を新述語の導入によって定義することによって、帰納論理プログラミングシステムにおける学習がより進んだり、学習速度が著しく向上したりする。ただし、概念階層が不適当であったり、例外を含んでいるような場合には、簡単ではない。このような概念化の延長として、誤差や、曖昧性の扱いを検討中である。
帰納論理プログラミングの実行効率の向上については、PROGOLというシステムの並列化を現在進めており、そのための基本設計をほぼ完了した。
技能獲得については、現在、予備調査の段階である。データの解析手法についての検討を行なった。
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