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手段目的分析[1]（MEA ）は、人工知能（AI）プログラムにおける探索を制限するために 一般的に使用される問題解決手法です。
これは、少なくとも1950年代から創造性ツールとして使用されている手法でもあり、設計方法に関する工学書で最も頻繁に言及されています。MEAは、消費者行動分析でよく使用される手段目的連鎖アプローチにも関連しています。[2]また、数学的な証明に着手する際に考えを明確にする方法でもあります。
探索としての問題解決
AI で研究されている知的行動の重要な側面は、目標ベースの問題解決です。これは、望ましい目標につながる一連の行動を見つけることで問題の解決策を説明できるフレームワークです。目標追求システムは、環境に関する情報を受け取る感覚チャネルと、環境に作用する運動チャネルによって外部環境に接続されていると想定されています。(「求心性」という用語は「内向き」の感覚フローを説明するために使用され、「遠心性」という用語は「外向き」の運動コマンドを説明するために使用されます。) さらに、システムには、環境の状態に関する情報(求心性情報) とアクションに関する情報 (遠心性情報) をメモリに保存する手段があります。目標を達成する能力は、特定の状態の変化と、これらの変化をもたらす特定のアクションとの間の、単純または複雑な関連付けを構築することに依存します。検索は、特定の状態から望ましい状態につながる一連のアクションを発見して組み立てるプロセスです。この戦略は機械学習と問題解決には適しているかもしれませんが、人間には必ずしも推奨されません (例: 認知負荷理論とその影響)。
手段目的分析の仕組み
MEA 手法は、問題解決における検索を制御する戦略です。現在の状態と目標状態が与えられた場合、 2 つの状態間の差を縮小するアクションが選択されます。アクションは現在の状態に対して実行され、新しい状態が生成され、このプロセスがこの新しい状態と目標状態に再帰的に適用されます。
MEA が効果的であるためには、目標追求システムは、検出可能なあらゆる種類の差異を、その差異の縮小に関連するアクションに関連付ける手段を備えている必要があることに注意してください。また、試行された一連のアクションが失敗する可能性があり、そのため、いくつかの代替シーケンスが試行される可能性があるため、進捗状況 (実際の状態と望ましい状態との差異の変化) を検出する手段も必要です。
相違点の重要性に関する知識が利用可能な場合、最も重要な相違点が最初に選択され、他の総当たり検索戦略よりも MEA の平均パフォーマンスがさらに向上します。ただし、相違点を重要度に従って順序付けしなくても、MEA は、現在の状態と目標の状態の実際の相違点に問題解決を集中させることで、他の検索ヒューリスティックよりも優れています (これも平均的なケース)。
MEA を使用した AI システム
問題解決戦略としてのMEA手法は、1961年にアレン・ニューウェルとハーバート・A・サイモンによってコンピュータ問題解決プログラムGeneral Problem Solver（GPS）で初めて導入されました。[3] [4] その実装では、差異とアクションの対応関係（演算子とも呼ばれます）が、システム内の知識として事前に提供されます。（GPSでは、この知識は接続表の形式でした。）
演算子を適用した場合の作用と副作用が理解できる場合[明確化が必要]、検索では演算子の検査によって関連する演算子を選択し、接続表なしで実行できます。後者の場合 (標準的な例は自動計画コンピュータ プログラムSTRIPSです) 、タスクに依存しない差異と、差異を減らす演算子との相関関係が可能になります。
Prodigy は、カーネギーメロン大学でJaime Carbonell、Steven Minton、Craig Knoblock によって開始された、より大規模な学習支援自動計画プロジェクトで開発された問題解決システムであり、MEA を使用した別のシステムです。
デンマーク工科大学のモーテン・リンド教授は、マルチレベルフローモデリング(MFM)と呼ばれるツールを開発しました。これは、産業用制御および自動化システムに対して、手段と目的に基づく診断推論を実行します。[引用が必要]
参照
参考文献
- ^ Simon, HA (1981).人工の科学。マサチューセッツ州ケンブリッジ: MIT プレス。
- ^ Kaciak, E および Cullen, CW (2006)。マーケティング調査における手段目的連鎖データの分析。マーケティングのためのターゲティング、測定、分析ジャーナル 15、12 – 20。
- ^ Newell, A., Simon, HA (1959).人間の思考のシミュレーション。カリフォルニア州サンタモニカ: Rand Corp.
- ^ Newell, A., & Simon, HA (1961). GPS、人間の思考をシミュレートするプログラム。カリフォルニア州サンタモニカ: Rand Corporation。