手続き的推論システム

人工知能において、手続き型推論システム( PRS ) は、動的な環境で複雑なタスクを実行できるリアルタイム推論システムを構築するためのフレームワークです。これは、信念-欲求-意図ソフトウェア モデルを使用する合理的エージェントまたは知的エージェントの概念に基づいています。

ユーザー アプリケーションは主に定義され、一連の知識領域がPRS システムに提供されます。各知識領域は、何かを実行する方法を指定する手続き型知識です。たとえば、廊下を移動する方法や、経路を計画する方法などです (プログラマーが世界の状態とエージェントの基本アクションがそれらの状態にどのように影響するかのモデルを提供するだけのロボットアーキテクチャとは対照的です)。このようなプログラムは、PRSインタープリターとともに、エージェントを制御するために使用されます。

インタープリターは、世界の状態に関する信念を維持し、次にどの目標を達成しようとするかを選択し、現在の状況でどの知識領域を適用するかを選択する責任があります。これらの操作が正確にどのように実行されるかは、ドメイン固有のメタレベルの知識領域によって異なります。最初に完全な計画を生成し、予期しないことが起こった場合に再計画する従来のAI 計画システムとは異なり、PRS は計画と実際の行動を交互に実行します。どの時点でも、システムは将来について部分的に指定された計画しか持っていない可能性があります。

PRS は、インテリジェント エージェントのBDI (信念、欲求、意図) フレームワークに基づいています。信念は、エージェントが現在の世界の状態について真実であると信じているものから構成され、欲求はエージェントの目標から構成され、意図はそれらの目標を達成するためのエージェントの現在の計画から構成されます。さらに、これら 3 つのコンポーネントはそれぞれ、通常、実行時に PRS エージェントのメモリ内のどこかに明示的に表現されます。これは、サブサンプション アーキテクチャなどの純粋にリアクティブ システムとは対照的です。

PRS のコンセプトは、1980 年代にSRI Internationalの人工知能センターで、 Michael Georgeff、Amy L. Lansky、François Félix Ingrand など多くの研究者によって開発されました。彼らのフレームワークは、インテリジェント エージェントの制御用ソフトウェアで BDI モデルを活用し、普及させる役割を果たしました。フレームワークの重要な応用例は、 NASAのスペース シャトル Discoveryの反応制御システムの障害検出システムでした。この PRS の開発は、オーストラリア人工知能研究所で1990 年代後半まで続けられ、dMARSと呼ばれるC++実装と拡張機能の開発につながりました。

SRI の PRS のシステム アーキテクチャには、次のコンポーネントが含まれます。

• 第一階述語計算を使用して表現された、世界についての信念のデータベース。
• 内部および外部の状態記述 (欲求) に基づいて、一定の時間間隔にわたって条件としてシステムによって実現される目標。
• 特定の状況で目標を達成するための低レベルのアクションのシーケンスを定義する知識領域(KA) または計画。
• 現在および最終的な実行のために選択された KA を含む意図。
• システムを管理するインタープリターまたは推論メカニズム。

SRIのPRSは、動的かつリアルタイムな環境における組み込みアプリケーション向けに開発されました。そのため、エキスパートシステムや黒板システムなどの他の現代の制御および推論アーキテクチャの限界に特に対処しました。以下は、PRSの開発に関する一般的な要件を定義しています。^[1]

• 非同期イベント処理
• 保証された反応と応答の種類
• 知識の手続き的表現
• 複数の問題の処理
• 反応的かつ目標指向的な行動
• 注目の的
• 反省的推論能力
• 連続組み込み操作
• 不完全または不正確なデータの取り扱い
• 過渡現象の処理
• 遅延フィードバックのモデリング
• オペレータ制御

SRIのPRSの画期的な応用例は、NASAのスペースシャトルの反応制御システム（RCS）の監視および障害検出システムでした。^[2] RCSは、一連のジェットスラスタから推進力を供給し、スペースシャトルの高度を制御します。PRSベースの障害診断システムが開発され、シミュレータを使用してテストされました。これには100を超えるKAと25を超えるメタレベルKAが含まれていました。RCS固有のKAは、スペースシャトルのミッションコントローラーによって作成されました。これは、Symbolics 3600シリーズLISPマシンに実装され、PRSの複数の通信インスタンスを使用しました。システムは、RCSに関する1000を超える事実、前方RCSだけで650を超える事実を保持し、その半分はミッション中に継続的に更新されます。PRSのバージョンは、NASAの スペースシャトルディスカバリーの反応制御システムの監視に使用されました。

PRSは、スペースシャトルをベースとしたナビゲーションやジェット機の故障のシナリオをシミュレートしたロボット、シェーキーでテストされました。 ^{[3]その後の応用には、}テレコムオーストラリアのインタラクティブリアルタイム通信ネットワーク管理システム（IRTNMS）と呼ばれるネットワーク管理モニターが含まれていました。^[4]

以下にPRSアーキテクチャの主な実装と拡張を示します。^[5]

• UM-PRS ^[6]
• OpenPRS（旧C-PRSおよびPropice）^{[7] [8]}
• エージェントスピーク
• 分散型マルチエージェント推論システム(dMARS)
• ゴライト
• ジャム^[9]
• JACK インテリジェントエージェント
• SRI手続き型エージェント実現キット（SPARK）^[10]
• PRS-CL ^[11]

• 分散型マルチエージェント推論システム
• JACK インテリジェントエージェント
• 信念・欲求・意図ソフトウェアモデル
• インテリジェントエージェント

• MP Georgeff および AL Lansky。「動的領域での推論システム: スペース シャトルの障害診断」テクニカル ノート 375、人工知能センター、SRI International、1986 年。
• Michael P. Georgeff、Amy L. Lansky、Marcel J. Schoppers。「動的領域における推論と計画: 移動ロボットによる実験」技術ノート 380、人工知能センター、SRI International、1987 年。
• M. Georgeff、AL Lansky (1987)。手続き的知識。IEEE紀要74(10):1383–1398、IEEEプレス。
• Georgeff, Michael P.、Ingrand, Francois Felix。「手続き型推論システムの研究」最終報告書 - フェーズ 1、人工知能センター、SRI International、1988 年。
• Michael P. Georgeff および François Félix Ingrand「組み込み推論システムにおける意思決定」、第 11 回国際人工知能合同会議議事録、デトロイト (ミシガン州)、1989 年 8 月。
• KL Myers、手続き型推論システムのユーザー ガイド技術レポート、人工知能センター、技術レポート、SRI International、メンロ パーク、カリフォルニア州、1997 年
• 宇宙で結ばれた運命のスピンオフ、NASA、2006年

• PRS-CL: 手続き型推論システム SRI International が管理する PRS の拡張