【PAIP】14 Knowledge Representation and Reasoning

• 1960年代のAIは探索技術に集中していたよ。
  
• 定理証明がテーマだったよ。
  
• 定理証明というのは、公理と定理を指定すると、その定理の証明を生成するもの(もしくはその真偽を判定する)。
  
• うまい推論機構があれば、あらゆる定理を生成(もしくはその真偽を判定)できると考えていたよ。
  
• しかしNP困難な問題については、どんなに賢い推論機構をもってしても歯がたたないと気づいたよ。
  
  
• で、エキスパートシステムがでてきたよ。
  
• これは、困難な問題を解決する鍵となるのは、その問題をそれより簡単な問題に帰着させるspecial-case rulesをどう獲得するか、という考えだよ。
  
• エキスパートシステムをやってみると、推論機構よりも、役に立つ知識をもってるかどうかが問題解決には有効、となったよ。
  
• ま、それはそうだろう。
  
• なので、課題は、いかに知識を得るか、ということと、いかに知識を表現するかということになったよ。
  
  
• で、また課題発生。
  
• あるシステムに必要な「知識」というものは、確定しているものじゃないんだ、ということだよ。
  
• で、知識表現、というものの研究が進んでいったよ。また表現した知識の取扱い方法の研究が進んでいったよ。
  
• そこでの課題は、表現力と効率のトレードオフだったよ。これは並び立たないよ。
  
  
• で、悪いニュース。
  
• 1980年代の研究によって、意味のある表現力をもった効率的な表現(言語)というのが存在しないことがわかったよ。常に、その言語で解く問題の最悪のケースでは、莫大な時間をようすることがわかったよ。
  
  
• で、1990年代。
  
• 最悪のケースで遅いのはしょうがないけど、大抵の場合は速いぞ、という知識表現と推論というものに研究は向っていったよ。
  
  
• なる。
  
  
• 14.1 A Taxonomy of Representation Languages
  
• 研究した結果、知識表現の言語は4つのグループにわかれるよ。Logical Formulae, Networks, Objects, Procedures。
  
  
• 14.2 Predicate Calculus and its Problems
  
• うーん、深い！　面白い！
  
  
• 14.3 A Logical Language: Prolog
  
• うわ。Prologめった打ち。。。
  

とりあえず、ここまで。ぼちぼち。