素性構造型対応AZ-Prolog Ver.9をリリース致しました。ぜひ一度おためしください。 x

エキスパートシステム<TELL>


TELL


TELL(The Expert shell)は、1986年にリリース「AI PLAN TELL」の推論エンジンを、最新のAZ-Prologで再構築したAI推論エンジンです。
専門家の知識やノウハウをコンピュータに蓄えて、適切な助言・診断を得るのに役立ちます。

TELLで扱う知識

①事実
②判断としての知識
  • 教科書的な知識
  • 直感的、経験的な知識
  • 外部APIから取得のリアルタイム知識
③メタ知識(メタルール)
  • 他のルールを制御するためのルール

TELLの知識表現

①プロダクションルール(if~then ルール)
②フレーム
(上位概念→下位概念へ知識を継承)
③推論テーブル(ファジィ理論的な表現)

TELLの推論方式

①前向き推論(限定前向き推論)
②後向き推論
③事象テーブルによる適合度演算


image_TELL2




エキスパートシステムとは


エキスパートシステムは、ある特定の専門分野の知識をコンピュータに蓄え、入力された問合せを解析し、その分野の専門家と同様の振る舞い(助言や指導)をコンピュータが代行するものです。

例えば、まず漢方医の知識をコンピュータに入れておき、患者へ症状などの質問が出されます。
質問から得た事実をもとに推論し、数ある処方の中から患者に合ったものを提示します。

エキスパートシステムの生命ともいえるこの推論は人工知能(AI: Artificial Intelligence) で長年に渡ってゲームやパズルの研究を通じて蓄積されてきたいろいろな記号処理技法・パターン照合・選択肢の検索技法を応用・発展させた知識工学の実用成果です。


自動車の故障診断による事例


1.前向き推論(データ駆動型推論・条件駆動型推論とも呼ばれる)は先ず「エンジンがかからない」という事実から始まり[燃料が有るか?][セルモータは回わるか?] [ライトが暗いか?]などの事実を順にたどって行き、用意された原因の中から[バッテリーの上がり]の結論にたどり着くような過程です。

2.後ろ向き推論(目標駆動型推論・結論駆動型推論)は、[バッテリーの上がり]という結論から始まり、その結論を証明して行く過程です。
つまり、「[バッテリーが上っている]が原因ならば[ライトが暗い]はずであり、[セルモータは回わらない]はずであり、[ 燃料は有る] はずである。これらの事実の全てが真である( 確認された) とき[ バッテリーが上っている] が原因として確定される。」ような過程です。
これは予め結論が限定出来る時には前向き推論より効率のよい推論が可能です。

kosyoshindan

 

お問い合わせフォームはこちら