Examination of Deep Knowledge in Knowledge Compilers

吉川 信治; 遠藤 昭; 溝口 理一郎*; 来村 徳信*

第8回物理系に関する定性推論国際会議, , 

一般的な物理知識や対象に関する設計情報(深い知識)に基づいて、観測された兆候からその原因を同定するために即時利用できる知識(浅い知識)を導出する知識コンパイラが提唱され、知識獲得の困難を軽減する技術として期待されている。本論文は、通常のコンパイラが実行モジュールを生成するに先立ってソースプログラムを評価し、健全な実行モジュールの生成に支障をきたす筒所についてプログラマに通知し、修正あるいは必要情報の追加を要求するのと同様、知識コンパイラにも、深い知識を評価し、健全な浅い知識を生成するために必要な追加知識を人間に示唆する機構を付加することを提案する。知識コンパイラに用いられる定性推論において解の曖昧さを抑制するための2つの必要条件を同定し、これを満たすために対かすべき定性知識を示唆する手法を、原子炉主冷却系の定性モデルを例にとって説明する。