知覚コンピューティング

知覚コンピューティングは、人々が主観的な判断を下すのを支援する分野における、 Zadehの言葉によるコンピューティング理論の応用です。

知覚コンピュータ

知覚コンピュータ（知覚コンピューティングのインスタンスであるPer-C）は、図 1 [2]～[6] に示すアーキテクチャを持っています。これは、エンコーダー、CWW エンジン、デコーダーの 3 つのコンポーネントで構成されています。知覚（単語）は Per-C をアクティブ化し、Per-C の出力（データとともに）となるため、人間は語彙のみを使用して Per-C と対話することができます。

語彙はアプリケーション（コンテキスト）に依存し、エンドユーザーが使いやすい方法で Per-C と対話できるように十分な大きさでなければなりません。エンコーダーは単語をファジーセット（FS）に変換し、コードブック（単語とそれに関連付けられた FS モデル）を作成します。エンコーダーの出力は Computing With Words ^[1] (CWW) エンジンをアクティブにします。このエンジンの出力は 1 つ以上の他の FS であり、デコーダーによって、サポートデータを含む推奨（主観的判断）にマッピングされます。推奨は、単語、類似単語のグループ、ランク、またはクラスの形式になります。

Per-C の 3 つのコンポーネント (エンコーダ、デコーダ、CWW エンジン) を実装するには多くの詳細が必要であり、それらは [5] で説明されていますが、Per-C を特定のアプリケーションに適用すると、方法論の焦点が明確になります。これらの詳細から離れて、知覚コンピューティングの方法論は次のとおりです。

アプリケーション（A）に焦点を当てます。
Aの語彙（1つまたは複数）を確立します。
語彙内のすべての単語について、被験者のグループ（Per-C を使用する被験者の代表）から間隔エンドポイントデータを収集します。
収集した単語データを、区間アプローチ[1]、[5、第3章]を使用して単語FOUにマッピングします。この結果がAのコードブック（またはコードブック群）となり、Per-Cのエンコーダの設計が完了します。
Aに適切な CWW エンジンを選択します。IT2 FS を 1 つ以上の IT2 FS にマッピングします。CWW エンジンの例としては、IF-THEN ルール [5、Ch. 6] や言語加重平均 [6]、[5、Ch. 5] などがあります。
既存のCWWエンジンがAに使用できる場合は、その利用可能な数学を使用して出力を計算します。そうでない場合は、新しい種類のCWWエンジン用にそのような数学を開発します。新しいCWWエンジンは、その出力がAのコードブックのFOUに似ているように制約される必要があります^[2]。
CWWエンジンからのIT2 FS出力をデコーダーの出力の推奨事項にマッピングします。推奨事項が単語、ランク、またはクラスである場合は、既存の数学を使用してこのマッピングを実行します[5、Ch. 4]。それ以外の場合は、新しい種類のデコーダー用にそのような数学を開発します。

Per-Cの用途

現在までに、Per-C は次の 4 つのアプリケーションに実装されています。(1) 投資意思決定、(2) 社会的判断、(3) 分散意思決定、(4) 階層的かつ分散的な意思決定。4 番目のアプリケーションの具体的な例としては、いわゆるJournal Publication Judgment Advisor [5、Ch. 10] があります。このアプリケーションでは、次のような階層的かつ分散的な意思決定プロセスのすべてのレベルで、初めて単語のみが使用されています。

査読者は、副編集長から送られてきたジャーナル記事についての主観的な推薦を提出しなければなりません。副編集長は、それらの独立した推薦を集約して最終的な推薦書をジャーナルの編集長に送ります。論文評価のサブカテゴリ（2 つの主要カテゴリは、技術的メリットとプレゼンテーション）の重要性、内容、深さ、スタイル、構成、明瞭性、参考文献などの数値スコアを査読者に求めるのは非常に問題が多いため、各査読者はこれらのカテゴリごとに言語スコアのみを求められます。過去には、そのようなカテゴリに同じ数値スコアを提示した査読者が、出版に関して非常に異なる推薦を行うことがよくあるため、論文についての全体的な推薦は求められません。副編集長に具体的な推薦を任せることで、このような矛盾をなくすことが期待できます。

各査読者の推奨と論文の主題に関する各査読者の専門知識を反映するために単語を集約する方法は、言語加重平均を使用して行われます。ジャーナル出版判断アドバイザーは査読者と副編集者を使用しますが、「査読者」という単語は、裁判官、専門家、下位管理者、指揮官、審判員などに置き換えることができ、「副編集者」という用語は、コントロールセンター、コマンドセンター、上位管理者などに置き換えることができます。したがって、このアプリケーションは、他の多くのアプリケーションに広く適用できる可能性があります。

最近、新しいPer-Cベースの故障モード影響解析（FMEA）手法が開発され、ボルネオ島の食用鳥の巣の養殖への応用が報告されました。^[3]

さらに、Per-Cベースの手法を学生の協調学習のための教育評価に応用したという報告もある。 ^[4]

要約すると、Per-C（開発に10年以上かかりました）は、人々が主観的な判断を下すのを支援するために適用された、ZadehのCWWパラダイムの初めての完全な実装です。

参照

脚注

^ ファジー論理の父、ロトフィ・ザデー[7]は、言葉による計算という造語を作り、次のように述べている。「CWW は、計算の対象が自然言語から引き出された言葉や命題である方法論です。[それは]測定や計算なしでさまざまな身体的および精神的タスクを実行する人間の驚くべき能力に触発されています。CWW は、不正確さ、不確実性、部分的な真実の環境で人間が知覚に基づく合理的な決定を下す方法に重要な関係がある可能性があります。」ザデーは、コンピューターが実際に数字ではなく言葉 (単一の単語またはフレーズ) を使用して計算することを意味したわけではありません。コンピューターは言葉によって起動され、言葉はファジー集合 (FS) を使用して数学的表現に変換され、これらの FS は CWW エンジンによって別の FS にマッピングされ、その後後者は言葉に戻されるという意味でした。ザデーの CWW の定義は非常に一般的であり、CWW が使用される特定の分野を指すものではありません。知覚コンピューティングは、主観的な判断を行うための CWW に重点を置いています。
^ この（新しい）制約は、知覚コンピューティングと、FS およびシステムの関数近似アプリケーションとの間の主な違いです。
^ Chai KC; Tay KM; Lim CP (2016). 「故障モードと影響 分析における故障モードの優先順位付けのための知覚コンピューティングベースの方法と、食用鳥の巣の養殖へのその応用」(PDF)。応用ソフトコンピューティング。49 :734–747。doi :10.1016/j.asoc.2016.08.043 。
^ Chai KC; Tay KM; Lim CP (2015). 「学生の協調学習のための新しいファジーピアアセスメント手法」(PDF) .応用ソフトコンピューティング. 32 : 468–480. doi :10.1016/j.asoc.2015.03.056.

出典

F. Liu および JM Mendel、「インターバルアプローチを使用したインターバルタイプ 2 ファジーセットへの単語のエンコード」、IEEE Trans. on Fuzzy Systems、vol. 16、pp 1503–1521、2008 年 12 月。
JM Mendel、「知覚コンピュータ：言葉によるコンピューティングのアーキテクチャ」、Proc. of FUZZ-IEEE 2001 の Modeling With Words ワークショップ、pp. 35–38、メルボルン、オーストラリア、2001 年。
JM Mendel、「言葉による計算を用いた判断を行うアーキテクチャ」、Int. J. Appl. Math. Comput. Sci.、vol. 12、No. 3、pp. 325–335、2002年
JM Mendel、「言葉によるコンピューティングとファジィ理論との関係」、Information Sciences、vol. 177、pp. 998–1006、2007年。
JM Mendel および D. Wu、「知覚コンピューティング: 主観的な判断を下す人々を支援する」、John Wiley および IEEE Press、2010 年。
D.Wu および JM Mendel、「言語加重平均と間隔タイプ 2 ファジーセットを使用した集約」、IEEE Trans. on Fuzzy Systems、vol. 15、no. 6、pp. 1145–1161、2007 年。
LA Zadeh、「ファジーロジック = 言葉による計算」、IEEE Trans. on Fuzzy Systems、vol. 4、pp. 103–111、1996 年。

外部リンク

Per-C のフリーウェア MATLAB 実装は、http://sipi.usc.edu/~mendel/software から入手できます。

[1] ファジー論理の父、ロトフィ・ザデー[7]は、言葉による計算という造語を作り、次のように述べている。「CWW は、計算の対象が自然言語から引き出された言葉や命題である方法論です。[それは]測定や計算なしでさまざまな身体的および精神的タスクを実行する人間の驚くべき能力に触発されています。CWW は、不正確さ、不確実性、部分的な真実の環境で人間が知覚に基づく合理的な決定を下す方法に重要な関係がある可能性があります。」ザデーは、コンピューターが実際に数字ではなく言葉 (単一の単語またはフレーズ) を使用して計算することを意味したわけではありません。コンピューターは言葉によって起動され、言葉はファジー集合 (FS) を使用して数学的表現に変換され、これらの FS は CWW エンジンによって別の FS にマッピングされ、その後後者は言葉に戻されるという意味でした。ザデーの CWW の定義は非常に一般的であり、CWW が使用される特定の分野を指すものではありません。知覚コンピューティングは、主観的な判断を行うための CWW に重点を置いています。

[2] この（新しい）制約は、知覚コンピューティングと、FS およびシステムの関数近似アプリケーションとの間の主な違いです。

[3] ^ Chai KC; Tay KM; Lim CP (2016). 「故障モードと影響 分析における故障モードの優先順位付けのための知覚コンピューティングベースの方法と、食用鳥の巣の養殖へのその応用」(PDF)。応用ソフトコンピューティング。49 :734–747。doi :10.1016/j.asoc.2016.08.043 。

[4] Chai KC; Tay KM; Lim CP (2015). 「学生の協調学習のための新しいファジーピアアセスメント手法」(PDF) .応用ソフトコンピューティング. 32 : 468–480. doi :10.1016/j.asoc.2015.03.056.