| 研究課題/領域番号 |
14380164
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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 | 国立情報学研究所 (2004)
神戸大学 (2002-2003) |
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研究代表者 |
井上 克巳 国立情報学研究所, 情報学基礎研究系, 教授 (10252321)
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| 研究分担者 |
岩沼 宏治 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 教授 (30176557)
鍋島 英知 山梨大学, 大学院・医学工学総合研究部, 助手 (10334848)
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| 研究期間 (年度) |
2002 – 2004
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| キーワード | 結論発見 / 結論発見手続き / SOL導出 / 知識発見 / 帰納推論 / アブダクション / 演繹推論 / タブロー法 |
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| 研究概要 |
本研究では、人工知能研究にける知識発見の基礎として、結論発見(consequence-finding)手続きを用いたアブダクションと帰納の計算方式を開発し、従来の知識発見では困難であった、不完全な知識の下での未知で有用な知識の発見手法の開発に取り組んだ。本研究の研究期間は3年であり、各年度は以下の3点に分けて研究を進めた。
1.結論発見プログラムの効率化に関する研究
結論発見プログラムとしてSOL導出を採用しこの効率化を図った。特に、マルチエージェントシステムでの推論において必要となる一時的な情報や不確定な知識に関する推論を効率化するために、SOL-S(Γ)導出を開発した。また、SOL導出をJava言語で再インプリメントし、高速な手続きSOLAR (SOL for Advanced Reasoning)を開発した。さらに、SOL-S(Γ)導出を用いてデフォルト論理における結論発見手続きについても考察した。
2.結論発見プログラムによる知識発見に関する基礎理論の構築
ある問い合わせを行ったときにすべての可能な解を導ける結合タブロ手法の存在についてはこれまで未解決問題であったが、SOL導出が極小の解抽出に関して完全であることを照明した。また、結論発見手続きを用いた完全な逆伴意法であるCF帰納法の中で用いられる一般化手続きについて考察し、完全な一般化のための手法を考察した。さらに、観測された事例の中から導かれる性質を発見するために、記述的学習に関する論理的定式化を試み、非単調推論の一形式である極小限定(circumscription)の利用について考察し、SOL導出とCF帰納法を計算手続きに用いた。
3.仮説発見アルゴリズムの設計と評価
結論発見に関する理論を実現するためのアルゴリズムの設計と評価、およびJava言語による実装を行った。さらに、SOL導出のバイオインフォマティクスへの応用について検討した。アブダクションに関しては、仮説の削除が可能な拡張アブダクションの利用についても考察した。
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