第1章 知識工学の研究開発動向[志村正道] |
1 はじめに 1 |
2 エキスパートシステム 2 |
3 人工知能における知識工学 3 |
4 知識工学の現状と動向 5 |
4.1 学習と知識獲得 5 |
4.2 エキスパートシステム 6 |
4.3 推論 8 |
4.4 知識表現 9 |
5 ツールの開発状況 10 |
6 おわりに 11 |
第2章 知識工学の基礎 |
1 知識の表現と推論[上野晴樹] 12 |
1.1 はじめに 12 |
1.2 ルール・モデル 13 |
1.3 ブラックボード・モデル 16 |
1.4 フレーム・モデル 18 |
1.5 意味ネットワーク・モデル 22 |
2 知的探索[諏訪 基] 24 |
2.1 序論 24 |
2.1.1 人工知能 24 |
2.1.2 知的な探索を必要とする問題 24 |
2.1.3 知的探索へのアプローチ 25 |
2.1.4 問題の表現法 26 |
2.2 探索技法 26 |
2.2.1 探索手法の研究の流れ 26 |
2.2.2 システマティックな探索アルゴリズム 27 |
2.2.3 目標誘導型のヒューリスティクスを用いた探索アルゴリズム 28 |
2.3 知的探索の試み 29 |
2.3.1 知的探索の条件 29 |
2.3.2 拘束条件の利用による探索 29 |
2.4 知的探索の応用例 31 |
2.4.1 分子構造の推定システムへの応用 31 |
2.4.2 画像解釈への応用 31 |
2.5 おわりに 33 |
2.5.1 今後の展望 33 |
2.5.2 結び 33 |
3 第5世代コンピュータ[横井俊夫] 35 |
3.1 プロジェクトの目標 35 |
3.1.1 目標像 35 |
3.1.2 基本応用 36 |
3.1.3 インタフェース 36 |
3.1.4 基礎システム 36 |
3.1.5 基本機能 36 |
3.1.6 プログラム言語 37 |
3.1.7 アーキテクチャ 37 |
3.1.8 素子 37 |
3.2 目標へのアプローチ 37 |
3.2.1 ソフトウェア 38 |
3.2.2 ハードウェア 39 |
3.2.3 展開 39 |
3.3 核言語(第0版)と記号処理 39 |
3.3.1 核言語 39 |
3.3.2 PSI 40 |
3.3.3 SIMPOS 42 |
3.3.4 ESP 44 |
3.4 核言語(第1版)と並列処理 44 |
3.5 知識表現言語と知識ベース 46 |
3.6 自然言語と会話 46 |
3.7 論理型言語と知的プログラミング 48 |
3.8 数学言語と証明 49 |
第3章 知識工学の応用 |
1 グラフィックスにおける知的処理[杉原厚吉] 50 |
1.1 はじめに 50 |
1.2 形状情報の入力 50 |
1.2.1 三面図の解釈 50 |
1.2.2 単面図の解釈 52 |
1.2.3 軸測投象図からの立体抽出 54 |
1.3 形状情報の表現法 54 |
1.3.1 座標系に基づいた表現 54 |
1.3.2 相互拘束に基づいた表現 56 |
1.4 見やすさを重視した表示手法 59 |
1.4.1 プリティレイアウト 59 |
1.5 おわりに 61 |
2 知的CAI[岡本敏雄] 63 |
2.1 はじめに 63 |
2.2 知的CAIの機能と枠組み 65 |
2.2.1 専門領域(教材)の知識表現 65 |
2.2.2 個人指導のための学習者モデル 65 |
2.2.3 個別指導戦略 70 |
2.2.4 言語インターフェイス 71 |
2.3 知的CAIの具体例 72 |
2.4 おわりに 73 |
3 機械翻訳[辻井潤一] 75 |
3.1 はじめに 75 |
3.2 翻訳の分野依存性 75 |
3.3 人間の介在 76 |
3.4 現在のMTの技術レベル 78 |
3.5 英作文支援システム 81 |
3.6 おわりに 82 |
4 知識制御システム[小林重信] 83 |
4.1 はじめに 83 |
4.2 知識制御システムの事例 83 |
4.2.1 原子力プラントの制御 83 |
4.2.2 プラントの制御 84 |
4.2.3 電力系統の制御 84 |
4.2.4 航空管制の支援 84 |
4.2.5 計算機OSの対話型制御 85 |
4.2.6 集中治療患者の監視 85 |
4.2.7 列車の自動運転 85 |
4.2.8 物流システムの制御 86 |
4.3 連続システムの知識制御 86 |
4.3.1 fuzzy推論による制御 86 |
4.3.2 知識工学による制御 87 |
4.4 離散システムの知識制御 88 |
4.4.1 ルールベース制御 88 |
4.4.2 分散協調型制御 89 |
4.5 おわりに 90 |
5 知識と知識ベース[大須賀節雄] 92 |
5.1 はじめに 92 |
5.2 「知識」の必要性 92 |
5.3 知識に基づく処理 93 |
5.3.1 知識ベースシステム 94 |
5.3.2 エキスパートシステム 96 |
5.3.3 知識表現の二,三の例 98 |
5.3.4 推論 102 |
5.3.5 知識ベースシステムの可能性と限界 103 |
5.3.6 知識ベース技術の利用方式 111 |
5.4 おわりに 112 |
第4章 エキスパートシステムの実例 |
1 知的CAD-VLSI設計への応用[川戸信明] 114 |
1.1 はじめに 114 |
1.2 論理装置のCADにおける知識工学技術の必要性 115 |
1.3 DDL/SXシステムの概要 116 |
1.4 回路合成知識 117 |
1.5 ESHELLによるDDL/SXの実現 124 |
1.5.1 黒板 125 |
1.5.2 知識源 126 |
1.5.3 制御機構 128 |
1.5.4 システムの動作概要 128 |
1.6 DDL/SXシステムの評価 129 |
1.7 おわりに 130 |
2 日本語質問応答システム[鈴木克志] 132 |
2.1 はじめに 132 |
2.2 質問応答システムの概念 132 |
2.3 質問応答システムの歴史 133 |
2.4 論理とデータベース 134 |
2.5 日本語質問応答システムの概要 135 |
2.6 日本語質問応答システムの文解析処理 136 |
2.6.1 辞書 136 |
2.6.2 文解析アルゴリズム 139 |
2.7 日本語質問応答システムにおける対話 139 |
2.7.1 省略語の推定 141 |
2.7.2 対話の制御 141 |
2.7.3 問い合わせの最適化 141 |
2.8 問題点と今後の展望 142 |
3 電子炉の異常診断[鴻坂厚夫] 146 |
3.1 はじめに 146 |
3.2 原子炉異常診断システム DISKET の開発 146 |
3.2.1 知識工学的手法の特徴 146 |
3.2.2 DISKETシステムの概要 148 |
3.2.3 DISKETシステムによる診断例 155 |
3.3 まとめと今後の課題 160 |
4 医療コンサルテーション[小山照夫] 163 |
4.1 医療コンサルテーション・システム研究の経緯 163 |
4.2 医療知識ベースシステムの問題点 164 |
4.3 専門医の能力に関する研究 165 |
4.4 当面の実用医療知識ベースシステム 167 |
4.5 おわりに 169 |
5 有機化合物の構造推定[阿部英次] 170 |
5.1 はじめに 170 |
5.2 部分構造推定 171 |
5.2.1 heuristic DENDRAL 171 |
5.2.2 CHEMICSにおける部分構造推定 173 |
5.3 構造組立部 174 |
5.3.1 CONGEN,GENOA 175 |
5.3.2 結合スタック法 176 |
5.4 おわりに 176 |
6 データベースの知的インタフェース[溝口理一郎] 178 |
6.1 はじめに 178 |
6.2 システムの概略 179 |
6.2.1 要求仕様 179 |
6.2.2 処理手順 180 |
6.3 構造要素の抽出 180 |
6.3.1 構文解析 180 |
6.3.2 基本関係の抽出 181 |
6.3.3 属性処理 182 |
6.3.4 検索主体の検出 182 |
6.4 論理構造の設計 183 |
6.4.1 値の抽象 183 |
6.4.2 冗長性の除去 184 |
6.4.3 結果の検証 185 |
6.4.4 階層関係の決定 185 |
6.4.5 概念スキーマの構成 185 |
6.5 データベースのファイル生成 186 |
6.6 検討 186 |
6.6.1 実現 186 |
6.6.2 課題 186 |
7 土木・建築問題への応用[小川 均] 188 |
7.1 はじめに 188 |
7.2 建築法規エキスパートシステム 189 |
7.3 基礎形式・工法選択エキスパートシステム 190 |
7.4 建築工事災害予知システム 191 |
7.5 コンクリート技術相談システム 192 |
7.6 建築物安全度査定システム 192 |
7.7 石油タンクの腐食管理システム 193 |
7.8 おわりに 194 |
8 OAへの応用[山崎晴明] 195 |
8.1 オフィスシステムとデータベース 195 |
8.2 知的オフィスシステムのサービス 197 |
8.2.1 文書作成支援サービス 197 |
8.2.2 文書の保管,検索支援サービス 197 |
8.2.3 メッセージの交換,取り継ぎサービス 197 |
8.2.4 知的メールサービス 197 |
8.2.5 スケジューリングおよびカレンダーサービス 198 |
8.2.6 計画策定,問題解決支援サービス 198 |
8.3 開発事例(SD^3システム)の紹介 198 |
8.4 おわりに 201 |
9 緑内障診断システム[北澤克明] 203 |
9.1 はじめに 203 |
9.2 緑内障診療支援システムの必要性 203 |
9.2.1 緑内障とは 203 |
9.2.2 緑内障診療支援システムの必要性 203 |
9.3 エキスパートシステムによる緑内障診療支援システム(DG4-Expert) 204 |
9.4 DG4-Expertの診断能力 208 |
9.5 DG4-Expertの問題点 210 |
9.6 今後の緑内障診断システム 210 |
10 DIPMETER-ADVISOR(地質探査)[森 俊二] 212 |
10.1 はじめに 212 |
10.2 ディプメーター 212 |
10.3 エキスパートシステム 213 |
10.4 傾斜解釈のフロー 216 |
10.5 ユーザー・インターフェース 217 |
10.6 おわりに 220 |
11 新幹線運転整理シミュレーション[池田 宏] 221 |
11.1 はじめに 221 |
11.2 新幹線の指令設備 221 |
11.2.1 列車集中制御装置(CTC : Centralized Traffic Control) 221 |
11.2.2 新幹線電力系統制御システム(DECS : D Enryoku Control System) 221 |
11.2.3 指令用列車無線電話 221 |
11.2.4 通信情報制御監視装置(CIC : Centra1ized Information Control) 222 |
11.2.5 自動列車制御装置(ATC : Automatic Train Control) 222 |
11.2.6 新幹線情報管理システム(SMIS : Shinkansen Management Information System) 222 |
11.3 新幹線の指令体制 222 |
11.3.1 列車指令 222 |
11.3.2 電車指令 223 |
11.3.3 旅客指令 223 |
11.4 新幹線運転管理システム(COMTRAC)の概要 223 |
11.4.1 運転計画 223 |
11.4.2 資源運用管理 224 |
11.4.3 運行管理 224 |
11.5 プロダクションシステムによる新しい運転管理システムへの試み 225 |
11.5.1 現在の運転管理上の問題点 225 |
11.5.2 プロダクションシステムの応用 226 |
11.6 ルールベースによる新幹線運転整理シミュレーションシステム 226 |
11.6.1 システムの構成 226 |
11.6.2 作業記憶の設計 227 |
11.6.3 ルールの抽出 -228 |
11.6.4 プロダクションルールの設計と開発 230 |
11.7 おわりに 232 |
12 音声認識[干葉成美] 234 |
12.1 音声認識へのアプローチ 234 |
12.1.1 音声認識の基本原理 234 |
12.1.2 音声認識技術の現状 234 |
12.1.3 エキスパートシステムの導入 236 |
12.2 HEARSAY-Ⅱシステム 236 |
12.2.1 ブラックボードモデルによる音声理解システム 236 |
12.2.2システムの概要 238 |
12.3 阪大産研のシステム 239 |
12.4 その他のシステム 240 |
12.5 今後の動向 242 |
13 エキスパートシステム開発支援ツール 243 |
13.1 KEE[田口研治] 243 |
13.1.1 はじめに 243 |
13.1.2 開発背景 43 |
13.1.3 ハイブリッド型について 243 |
13.1.4 ハイブリッド型AIシステム KEE 244 |
13.1.5 今後の展望 246 |
13.2 OPS5 中島昭彦 248 |
13.2.1 はじめに 248 |
13.2.2 OPS5の構成 248 |
13.2.3 OPS5の動き 248 |
13.2.4 問題解決の例 248 |
13.2.5 おわりに 248 |
13.3 ESHRILL[宇佐見仁英] 252 |
13.3.1 はじめに 252 |
13.3.2 ESHELLの概室要垂 252 |
13.3.3 ESHELLの知識表現形式 252 |
13.3.4 ESHELLの知識処理方式255 |
13.3.5 エキスパートシステム構築状況 257 |
13.3.6 おわりに 257 |
13.4 Super-BRAINS 岡田二郎 258 |
13.4.1 概要 258 |
13.4.2 特長 259 |
13.4.3 知識表現 259 |
(1)ルール表現 260 |
(2)フレーム表現 260 |
13.4.4 機能 麹260 |
(1)開発・実行支援系 261 |
(2)トランスレーター 261 |
13.4.5 適用分野 261 |
13.5 COMEX[田口嘉之] 264 |
13.5.1 はじめに 264 |
13.5.2 COMEXの概要 264 |
13.5.3 COMEXの特長と応用分野 268 |
13.5.4 COMEXの今後 268 |
13.6 Smalltalk-80[久保木孝明] 270 |
13.6.1 はじめに 270 |
13.6.2 Smalltalkの概念 271 |
13.6.3 エキスパート開発支援ツールとしてのメリツト 274 |
13.6.4 知識ベース構築環境HUMRBLE 277 |
13.6.5 今後の展望 279 |