理由の維持

推論維持^{[1] [2] は、}明示的に保存された推論情報を効率的に処理するための知識表現アプローチです。推論維持では、無効化できる基本事実と派生事実を区別します。そのため、基本的な形式ではすべての事実が同等に重要であると想定する信念修正とは異なります。推論維持は、もともと問題解決器を実装するための手法として開発されました。 ^[2]これには、共通のアーキテクチャを共有するさまざまな手法が含まれます。^[3] 2 つのコンポーネント (推論システムと推論維持システム) がインターフェイスを介して相互に通信します。推論システムは、推論維持システムを使用して推論と推論の正当化 (「理由」) を記録します。推論システムは、現在有効な基本事実 (仮定) を推論維持システムに通知します。推論維持システムは、この情報を使用して、保存されている派生事実の真理値を計算し、矛盾が導出された場合は一貫性を回復します。

真理維持システム( TMS )は、信念とその依存関係の両方を表現する知識表現方法と、依存関係を操作および維持する「真理維持アルゴリズム」と呼ばれるアルゴリズムです。真理維持という名前は、これらのシステムが一貫性を回復する能力を持っていることに由来しています。

真理維持システムは、知識ベース (KB) 内の古い信じられた知識と現在の信じられた知識との一貫性を、改訂を通じて維持します。現在の信じられたステートメントが KB 内の知識と矛盾する場合、KB は新しい知識で更新されます。同じデータが再び信じられ、KB 内の以前の知識が必要になる場合があります。以前のデータは存在しないが、新しい推論に必要になる場合があります。ただし、以前の知識が KB 内にあった場合は、同じ知識の再トレースは必要ありません。TMS を使用すると、このような再トレースが回避されます。依存関係レコードの助けを借りて、矛盾するデータを追跡します。このレコードは撤回と追加を反映し、推論エンジン(IE) に現在の信念セットを認識させます。

少なくとも 1 つの有効な根拠を持つ各ステートメントは、現在の信念セットの一部になります。矛盾が見つかった場合、矛盾の原因となったステートメントが特定され、レコードが適切に更新されます。このプロセスは、依存性指向バックトラッキングと呼ばれます。

TMS アルゴリズムは、レコードを依存関係ネットワークの形式で保持します。ネットワーク内の各ノードは、KB 内のエントリ (前提、先行条件、推論ルールなど) です。ネットワークの各アークはそのノードが導出された推論ステップを表します。

前提とは、真実であると想定される基本的な信念です。根拠は必要ありません。前提のセットは、他のすべてのノードの根拠を導き出す基礎となります。

ノードの正当化には 2 つの種類があります。

1. サポートリスト [SL]
2. 条件付き証明 (CP)

真理維持システムには多くの種類があります。主な 2 つのタイプは、シングルコンテキスト真理維持とマルチコンテキスト真理維持です。シングルコンテキスト システムでは、メモリ (KB) 内のすべての事実間で一貫性が維持され、古典論理に見られる一貫性の概念に関連しています。マルチコンテキスト システムは、論理推論の履歴に従って、メモリ内の事実のサブセット (コンテキスト) に一貫性を関連付けることによって、パラコンシステンシーをサポートします。これは、各事実または推論にその論理履歴をタグ付けすることによって実現されます。マルチエージェント真理維持システムは、多くの場合、異なるマシンにある複数のメモリにわたって真理維持を実行します。de Kleer の仮定ベースの真理維持システム (ATMS、1986) は、Lisp Machine上のKEEに基づくシステムで使用されました。最初のマルチエージェント TMS は、Mason と Johnson によって作成されました。これはマルチコンテキスト システムでした。Bridgeland と Huhns は、最初のシングルコンテキスト マルチエージェント システムを作成しました。

• 人工知能
• 信念の修正
• 知識の獲得
• 知識表現
• ノイラートのボート

• Bridgeland, DM & Huhns, MN、「分散真理維持」。議事録。AAAI–90: 第 8 回全国人工知能会議、1990 年。
• J. de Kleer (1986)。仮定に基づくTMS。人工知能、28:127–162。
• J. ドイル。真実維持システム。AI。第 12 巻第 3 号、pp. 251–272。1979 年。
• U. Junker と K. Konolige (1990)。真理維持システムによる自己認識論とデフォルト論理の拡張の計算。第 8 回人工知能全国会議 (AAAI'90) の議事録、278 ～ 283 ページ。MIT プレス。
• Mason, C. および Johnson, R. DATMS: 仮定に基づく推論のフレームワーク、Distributed Artificial Intelligence、第 2 巻、Morgan Kaufmann Publishers、Inc.、1989 年。
• DA McAllester. 3 つの値を持つメンテナンス システム。マサチューセッツ工科大学、人工知能研究所。AI メモ 473。1978 年。
• GM Provan (1988)。仮定に基づく真理維持システムの複雑性分析。B. Smith および G. Kelleher 編著『Reason Maintenance Systems and their Applications』、98～113 ページ。Ellis Horwood、ニューヨーク。
• GM Provan (1990)。「多重コンテキスト真理維持システムの計算複雑性」。第9回ヨーロッパ人工知能会議(ECAI'90)の議事録、522～527ページ。
• R. Reiter および J. de Kleer (1987)。仮定に基づく真実維持システムの基礎: 予備報告。第 6 回人工知能に関する全国会議 (AAAI'87) の議事録、183 ～ 188 ページ。PDF

• TMS に関する Google Scholar
• スタンフォード哲学百科事典における信念の修正と TMS