(57)【要約】      （修正有）【課題】自律的に情報を分析し、知能の生成および知能体系の構築を進める。【解決手段】初期段階では、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成する。数々の問題に対し、パターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化する。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび問題解決の目標を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ問題点を表すパターンを励起させる。問題点を表すパターンに解決策を対応づけするパターンを作用させ、解決策を表すパターンを励起する。問題点を表すパターンに対し、この解決策を表すパターンを作用させることにより、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンを励起する。パターン間の作用によりパターンを遷移させ、問題解決のパターンへ近づける。【選択図】図１
2015133138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターン、パターン間の接続関係およびパターン間の関係を記録する記録モジュールから構成されたパターン記録器と、パターンおよびパターン間の接続関係を人間の指示または自律的に登録および変更するパターン登録器と、パターンの処理を制御するパターン制御器と、パターンの励起の履歴を記録し、パターンが励起した時に、それ以前に励起したパターンの履歴を転写・蓄積または使用することにより励起に関連したパターン間の接続関係を生成し記録モジュール内の部位に記録したデータと励起パターンの最新の履歴から設定した過去までの履歴のデータとを照合し、相関が大きい記録モジュールを励起するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、パターンおよびパターン間の関係を分析するパターン分析器を備え、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、類似の問題に対し自律的に回答を生成する人工知能およびソフトウェア。
【請求項２】
情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターン、パターン間の接続関係およびパターン間の関係を記録する記録モジュールから構成されたパターン記録器と、パターンおよびパターン間の接続関係を人間の指示または自律的に登録および変更するパターン登録器と、パターンの処理を制御するパターン制御器と、パターンの励起の履歴を記録し、パターンが励起した時に、それ以前に励起したパターンの履歴を転写・蓄積または使用することにより励起に関連したパターン間の接続関係を生成し記録モジュール内の部位に記録したデータと励起パターンの最新の履歴から設定した過去までの履歴のデータとを照合し、相関が大きい記録モジュールを励起するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、パターンおよびパターン間の関係を分析するパターン分析器を備え、人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成する人工知能およびソフトウェア。
【請求項３】
情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターン、パターン間の接続関係およびパターン間の関係を記録する記録モジュールから構成されたパターン記録器と、パターンおよびパターン間の接続関係を人間の指示または自律的に登録および変更するパターン登録器と、パターンの処理を制御するパターン制御器と、パターンの励起の履歴を記録し、パターンが励起した時に、それ以前に励起したパターンの履歴を転写・蓄積または使用することにより励起に関連したパターン間の接続関係を生成し記録モジュール内の部位に記録したデータと励起パターンの最新の履歴から設定した過去までの履歴のデータとを照合し、相関が大きい記録モジュールを励起するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、パターンおよびパターン間の関係を分析するパターン分析器を備え、人間の指示および自律学習により他言語への翻訳方法を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成する人工知能およびソフトウェア。
【請求項４】
情報をパターンに変換するパターン変換器と、パターン、パターン間の接続関係およびパターン間の関係を記録する記録モジュールから構成されたパターン記録器と、パターンおよびパターン間の接続関係を人間の指示または自律的に登録および変更するパターン登録器と、パターンの処理を制御するパターン制御器と、パターンの励起の履歴を記録し、パターンが励起した時に、それ以前に励起したパターンの履歴を転写・蓄積または使用することにより励起に関連したパターン間の接続関係を生成し記録モジュール内の部位に記録したデータと励起パターンの最新の履歴から設定した過去までの履歴のデータとを照合し、相関が大きい記録モジュールを励起するパターン照射器と、パターンを情報に変換するパターン逆変換器と、パターンおよびパターン間の関係を分析するパターン分析器を備え、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成する人工知能およびソフトウェア。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は逐次、入力された情報から問題解決の手法を学習し、自律的に問題解決する知能を構築していく人工知能およびソフトウェアに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  従来の人工知能は、あらかじめプログラムされた手順に従った行動を行う。プログラムで設定された処理以外の実施は困難であり、入力された情報から問題解決の手法を学習し、類似の問題を自律的に解決していくことは困難であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じて機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力された情報から問題解決方法を学習し、類似の問題を自律的に解決していくことは困難であった。
本発明では人間の指示および学習により情報および情報の構造を分析・記録する処理を実施し、情報間の関係をパターン間の接続関係およびパターン間の処理により問題解決方法を学習していく。また、自律的に情報を分析し、知能の生成および知能体系の構築を進めていく。
【背景技術】（請求項１に対応）【０００５】  機械に入力情報の処理等を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。
入力した情報をパターンに変換して逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、類似の問題に対し自律的に回答を生成する人工知能およびソフトウェアは従来無い。
【背景技術】（請求項２に対応）【０００６】  機械に入力情報の処理等を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。
入力した情報をパターンに変換して逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成する人工知能およびソフトウェアは従来無い。
【背景技術】（請求項３に対応）【０００７】  機械に入力情報の処理等を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。
入力した情報をパターンに変換して逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により他言語への翻訳を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成する人工知能およびソフトウェアは従来無い。
【背景技術】（請求項４に対応）【０００８】  機械に入力情報の処理等を行わせる場合、機械に搭載した計算機にあらかじめプログラム言語により作成されたプログラムを組込み、実行することにより実現する。あらかじめ設定された条件が検出されると対応する動作が実行されるようにプログラムを作成する。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを修正する。
入力した情報をパターンに変換して逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成する人工知能およびソフトウェアは従来無い。
【発明が解決しようとする課題】
（請求項１に対応）
【０００９】  従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、類似の問題に対し自律的に回答を生成することは従来困難であった。
【発明が解決しようとする課題】
（請求項２に対応）
【００１０】  従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成することは従来困難であった。
【発明が解決しようとする課題】
（請求項３に対応）
【００１１】  従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により他言語への翻訳を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成することは従来困難であった。
【発明が解決しようとする課題】
（請求項４に対応）
【００１２】  従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また、入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成することは従来困難であった。
【課題を解決するための手段】
（請求項１に対応）
【００１３】  人間の思考は言語により表現されるが、この言語により表現された情報をパターンと呼ぶものに変換する。パターンという形に変換すると、人間の個々の思考は個々のパターンとして表現することができ、人間の思考の変遷はパターンからパターンへの変化としてとらえることができる。またパターンは単に言語を表現したものだけではなく、例えば画像情報を表現することも可能であり、情報の処理を行うことも可能である。また、動作を行うために駆動装置を駆動するための信号を生成することも可能である等、扱うことができる範囲が非常に広い概念である。
情報をこのようなパターンに変換し、人間の思考をパターンとしてとらえると、人間の思考はパターンからパターンへの変化として表現することができる。人間の思考を表現する言語をパターンに変換し、パターンおよびパターン間の関係を分析すると、文の種類（平常文、疑問文、命令文等）および特徴（真理、真実、事実、定義、規則、常識、説明、仮説、予測、意見、感想）を識別することができる。
文の種類および特徴は人間が識別できるように、機械にも識別を学習させることが可能である。文の種類は文に含まれる単語を分析することにより、平常文、疑問文、命令文等の識別が可能である。文の特徴のうち、真理、真実、事実、定義、規則、常識については個々に関して人間が教示して機械に学習させる。これは各情報を機械に入力する際に、個々の情報の種類（真理、真実、事実、定義、規則、常識）についても識別して記録することにより実施できる。その他の情報の種類（説明、仮説、予測、意見、感想）の識別は文の種類が（真理、真実、事実、定義、規則、常識）として記録されていないことと、文に含まれる単語（だろう、考える、思う・・等）を分析することにより実施することができる。
言語をパターンに変換し、文を構成する単語に対応するパターンの集合として表現し、単語間の意味的な関係をパターンとパターンとの接続関係で表現すると、文のもつ意味的な関係をパターンとパターンの接続関係で表現することができる。
また、この接続関係は論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係、作用と結果の関係、推論の展開等、様々な関係を表現することが可能であり、また属性の継承、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別ということも柔軟に表現することができる。
新規に入力した情報は既に記録している知識体系と照合し、整合性および新規性について評価することができる。真理、真実、事実、定義、規則および常識として識別し、記録している情報と整合しない場合は、その情報は誤っている可能性が高い。一方、整合しているか整合していないかの判断ができない場合は、その情報を判断できるだけの知識が未だ蓄えられていないと考えられるため、人間の判断を求めることにする。人間がその情報は正しいと判断できる場合は、その結果を機械に通知することとする。機械はその情報を説明または仮説という位置づけで記録し、将来的に別の情報を得ることにより、真理、真実、事実、定義、規則および常識の組合せで論理展開できた時に、評価済みの情報として識別し、記録することとする。
このように、情報をパターンに変換し、情報の種類、特徴を識別、分類して記録し、情報と情報の関係（論理的な関係、類似関係、相反関係、類推等、様々な関係）をパターンとパターンの接続関係として表現することにより、情報を知識体系として構築することができる。
このように情報を知識体系として構築すると、問題解決方法についても学習し、知識を向上させることができる。まず、問題を分析し問題点の明確化および問題解決の目標を設定する。次に問題点を解決するための解決策案を抽出し適用する。適用後の状況を評価し、問題解決の目標に到達すれば処理としては完了になる。問題解決の目標に到達していなければ、再度新しい状態につき、上記のプロセスを適用し、問題解決の目標に近づけていく。
問題の分析および問題点の明確化は目標とする状態と現状の差異を検出、識別する方法を学習することにより実施する。また、各問題に対応する解決策案も対応する処理を学習することにより実施する。
以上についてパターンを使って説明すると、次のようになる。
問題のパターンを分析し、どのような分野の、どのような問題の型かを識別する。分野および問題の型の識別、そして問題の型に対応する解決策に関して、初期段階では人間が教示して機械に学習させる。これは各問題のパターンを機械に入力する際に、人間が問題点の識別に考慮する単語、単語の意味、特徴、属性等に関するパターンを励起し、その後に人間が識別した分野、問題の型および問題の型に対応する解決策を表現するパターンを逐次、励起することにより、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成される。数々の問題に対し、このようなパターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化していく。ある程度、学習が進むと機械は問題のパターンが入力されると、対応する分野、問題の型および解決策のパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。このような学習により、機械は問題の分野、問題の型および解決方法について識別できるようになる、
パターンの学習が完了すると、問題が入力された後の処理の学習を行っていく。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび問題解決の目標を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ問題点を表すパターンを励起させる。（パターン間に関係性を定義することにより、ある入力パターンと作用を表すパターンとを励起することにより、作用の結果を表すパターンが励起するようにパターン間結合を定義することができる。）引き続き、問題点を表すパターンに解決策を対応づけするパターンを作用させ、解決策を表すパターンを励起する。問題点を表すパターンに対し、この解決策を表すパターンを作用させることにより、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンを励起する。このようなパターン間の作用によりパターンを遷移させ、問題解決のパターンへ近づけていく。問題点に解決策を施した状態の生成は問題点のパターンを構成する各要素のパターンを識別し、解決策を施すことに対応して各要素のパターンを変更することにより生成する。
人間が問題を解決しようとする時の思考パターンは大きく分けて２種類あると考えられる。１つは問題そのものに対応する思考パターンであり、もう１つは問題を解決するための手続きに関する思考パターンである。何か問題が発生した時、人間は状況を調べ、状況を分析し、問題の原因を特定し、問題の原因を解消するための方策を考える。問題の思考パターンに問題解決するための手続きの思考パターンを作用し、問題解決に向けて思考パターンを変化させていく。このプロセスについてパターンを使って表現すると下記のようになる。
１．  問題を定義
問題をパターンで表現（Ｐ（ｉ））
２．  問題を分析
問題のパターンおよび問題を構成する要素のパターンから関連するパターンを励起
（問題のパターンだけではあるべき状態との差異が検出されない場合は、等価なパ      ターン、論理的に導かれるパターン、関連パターンを励起し、問題点のパターンを      顕在化させる。）
（Ｐｄｉ）
３．  原因の分析
あるべき状態および構成要素のパターンと上記の問題および問題を構成する要素と      のパターンを比較し、差異をなっている要素に対応するパターンを識別（Ｐｐｉ）
４．  処置の選択
問題となっている上記の差異を解消するための方策に対応するパターンを励起
（問題を解消させるための方策は問題解決のための手順、経験則等を踏まえ、問題      のパターンを変化させるパターンを生成する。）
（Ｐａｉ）
５．  問題の原因を解消
問題のパターンに処置のパターンを作用させる
（処置パターンを施すことにより問題となっている要素に対応するパターンが解消      される。）
2015133138.tif 000003
【課題を解決するための手段】
（請求項２に対応）
【００１４】  入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成する手段について説明する。
数学、物理および化学の問題のパターンを分析し、どのような分野の、どのような問題の型かを識別する。分野および問題の型の識別、そして問題の型に対応する解決策に関して、初期段階では人間が教示して機械に学習させる。これは各問題のパターンを機械に入力する際に、問題に含まれる単語、単語の意味、特徴、属性等に関するパターンを励起し、その後に人間が識別した分野、問題の型および問題の型に対応する解決方法および処理方法を表現するパターンを逐次、励起することにより、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成される。数々の問題に対し、このようなパターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化していく。ある程度、学習が進むと機械は問題のパターンが入力されると、対応する分野、問題の型および解決方法および処理方法のパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。このような学習により、機械は問題の分野、問題の型および解決方法および処理方法について識別できるようになる。
パターンの学習が完了すると、問題が入力された後の処理の学習を行っていく。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび解答の型を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ、解答の型との相違を表すパターンを励起させる。状態を表現するパターンと作用を表現するパターンを同時に励起することにより、作用の結果を生じる状態を表現するパターンが励起するようにパターン間結合を定義する。このように状態のパターンに応じた作用のパターンを印加し、新しい状態に変化させていく。新しい状態に対し再度、解答の型との相違点を検出し、相違点を解消するための作用のパターンを逐次、印加していくことにより、状態を表現するパターンは解答を表現するパターンに近づいていく。初期状態を示すパターンと回答を示すパターンとの差異から差異を表現するパターンを励起させ、さらに差異を解消するための解決方法および処理方法を示すパターンを励起する。この解決方法および処理方法を示すパターンを状態に対応するパターンに作用させることにより、差異が低減した状態へと変化する。このようなパターンとパターンの作用を解答の型と一致するまで繰り返すことにより求める解答を生成することができる。
【課題を解決するための手段】
（請求項３に対応）
【００１５】  入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により他言語への翻訳を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成する手段について説明する
機械に文を構成する単語を分析し、文の種類（平常文、疑問文、命令文、感嘆文）について識別する方法を学習させる。さらに下記の形式に整理する方法についても学習させる。
主部（どのような＋主語）＋述部（どのように（いつ、どこで、なにを、なぜ、どのように）＋述語（どうした））
記号を使うと下記のように表現することができる。
主部（Ｍ＋Ｓ）＋述部（（Ｗｈｅｎ：Ｗｈｅｒｅ：Ｗｈａｔ：Ｗｈｙ：Ｈｏｗ）＋Ｖ）
Ｍ：  どのような
Ｓ：  何が、誰が
Ｗｈｅｎ：  いつ
Ｗｈｅｒｅ：  どこで
Ｗｈａｔ：  何を
Ｗｈｙ：  なぜ
Ｈｏｗ：  どのように
Ｖ：  どうした、どうだ
機械に学習させる方法について説明する。
初期段階では人間が文の種類および上記の整理する方法について教示して機械に学習させる。文を構成する単語のパターンと単語に対応する属性（名詞、動詞、形容詞、副詞、助詞）を示すパターンを相互に関連付けて励起する。また、各単語および対応する属性のパターンの励起後に、そのパターンが上記の形に整理した時の位置（主語を修飾、主語、述語を修飾、述語）、さらに述語の修飾については、その詳細（いつ、どこで、何を、なぜ、どのように）および文の種類について識別したパターンを励起する。このように、文の中に現れる単語および単語の属性に対応するパターンと各単語が対応する整理した時の位置および文の種類に対応するパターンとの接続関係が学習されていく。ある程度、学習が進むと機械は文のパターンが入力されると、対応する文の種類および単語毎に位置に対応するパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。位置に対応するパターンの励起を使用して対応する単語のパターンを指定の位置に格納するようにパターンの処理を行う。このような学習により、機械は文の種類の識別および整理した形式への対応付けができるようになる。
次に他言語への翻訳の方法について説明する。
まず、各単語に対応する翻訳先の単語のパターンを検索する。これは、各単語に対する翻訳先の単語のパターン、属性、性質、使用方法を示すパターンを格納した記録領域から検索する。（上記の記録領域は単語辞書に相当する単語から翻訳先の単語の情報へのパターンからパターンへの接続を生成することで構築できる。）
先に説明した方法により、文の種類、主部（主語の修飾部＋主語）＋述部（述部の修飾部＋述語）が識別できているので、翻訳先の言語のパターンを文の種類に応じて、翻訳先の言語の配置へのパターン変換を行う。
文の種類および文の構成要素が識別されているので、翻訳先の言語の文法に従って、典型的なパターンからパターンへの変換が可能である。典型的な変換が困難な場合は、個別に変換例を用意し、現言語から翻訳先の言語へのパターン間の変換を行う。
他言語への翻訳の方法に関しても、機械に学習させることにより実施する。
初期段階では人間が文の種類および翻訳先の言語の配置の仕方について教示して機械に学習させる。翻訳元の言語の配置のパターンを検出すると、翻訳先の言語の配置に対応するパターンを励起する。次に、このパターンは翻訳語のパターンを所定の位置に配置する処理を行い、翻訳語の文に対応するパターンを生成する。
単語によっては文単独では翻訳語の単語の対応付けが困難な場合が考えらえるが、これに関しては、文単独の処理では無く、文脈（コンテキスト）を考慮することにより対応する。機械への学習は入力パターンを提示し、対応する出力パターンを指定してパターン間の接続を強化することにより実施している。参照するパターンの履歴を設定した過去まで含めて、パターン間の学習をすることにより、単独の文の対応づけではなく、文脈を顧慮したパターン間の接続が学習できることになる。
文脈（コンテキスト）に関する情報は図１において、記録モジュールの接続関係記録部に記録されている。これは各記録モジュールが励起する毎に、７のパターン照射器に記録されている励起パターンの履歴が、本記録モジュールが励起する時点から過去に向かって設定した期間までの励起パターンの履歴を転写または使用することにより、本記録モジュールの励起に関連するパターンとの接続関係が強化される。このことは本記録モジュールの励起に過去の文脈（コンテキスト）を考慮していることに対応する。
【課題を解決するための手段】
（請求項４に対応）
【００１６】  入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成する手段について説明する。
機械に問題を分析し問題点を抽出する方法、問題解決の目標を設定する方法について学習させる。さらに問題点を解消または改善する問題解決方法および解決方法を適用したときの効果の評価の方法について学習させる。問題解決方法が複数あり、その中から解決方法を選択する必要がある場合は、適用した時の効果を比較し、最良のものを選択する方法を学習させる。問題を解決するにあたり、情報が必要であれば外界に対し必要な情報を要求し、情報を入手することにより処理をさらに進めていく。
以上についてパターンを使って説明すると、次のようになる。
問題のパターンを分析し、どのような分野の、どのような問題の型かを識別する。分野および問題の型の識別、そして問題の型に対応する解決策に関して、初期段階では人間が教示して機械に学習させる。これは各問題のパターンを機械に入力する際に、問題に含まれる単語、単語の意味、特徴、属性等に関するパターンを励起し、その後に人間が識別した分野、問題の型および問題の型に対応する解決策を表現するパターンを逐次、励起することにより、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成される。数々の問題に対し、このようなパターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化していく。ある程度、学習が進むと機械は問題のパターンが入力されると、対応する分野、問題の型および解決策のパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。このような学習により、機械は問題の分野、問題の型および解決方法について識別できるようになる。
パターンの学習が完了すると、問題が入力された後の処理の学習を行っていく。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび問題解決の目標を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ問題点を表すパターンを励起させる。（パターン間に関係性を定義することにより、ある入力パターンと作用を表すパターンとを励起することにより、作用の結果を表すパターンが励起するようにパターン間結合を定義することができる。）引き続き、問題点を表すパターンに解決策を対応づけするパターンを作用させ、解決策を表すパターンを励起する。問題点を表すパターンに対し、この解決策を表すパターンを作用させることにより、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンを励起する。このようなパターン間の作用によりパターンを遷移させ、問題解決のパターンへ近づけていく。問題点に解決策を施した状態の生成は問題点のパターンを構成する各要素のパターンを識別し、解決策を施すことに対応して各要素のパターンを変更することにより生成する。
問題を解決するにあたり、機械内部の情報だけでは対応が困難な場合は、追加で必要とする情報のパターンを励起させる。これは、個々の問題の解決するプロセスに応じどのような情報（内部情報か？外部情報か？）が必要かを学習させることにより実施できる。
このように、処理を進めていく途中で外部からの情報が必要な場合は、追加の情報要求を出し、必要な情報が追加入力されると、その情報を使って処理を進めることが可能となる。個々の解決策案に関し、複数の案があり、いずれかを選択する必要がある場合は、各解決策を実施した場合の影響（メリット、デメリット）を評価し、選択する。各解決策案に関し、さらに複数の選択肢が枝分かれしている場合は、次の段階を実施した場合の影響を考慮して、選択する。枝分かれしている選択肢の影響を判断できるまで考慮して、全体として適切な案を選択するようにする。また、解決策に関し、どのような案があり、各案の評価結果および選択した案の理由に関し、人間に通知するようにする。
【発明を実施するための形態】
【発明の実施の形態１】
（請求項１に対応）
【００１７】  図１はこの発明の一実施例における自律型知能生成機の構成を示した図である。
図１において１は情報をパターンに変換するパターン変換器である。２はパターン、パターン間の接続関係、パターン間の関係を記録するパターン記録器である。３はパターンおよびパターン間の接続関係を人間の指示または自律的に登録および変更するパターン登録器である。４はパターンの処理を制御するパターン制御器である。５はパターンを情報に変換するパターン逆変換器である。６はパターンおよびパターン間の関係を分析するパターン分析器である。７はパターンの励起の履歴を記録し、パターンが励起した時に、それ以前に励起したパターンの履歴を転写・蓄積または使用することにより励起に関連したパターン間の接続関係を生成し記録モジュール内の部位に記録したデータと励起パターンの最新の履歴から設定した過去までの履歴のデータとを照合し、相関が大きい記録モジュールを励起するパターン照射器である。
【００１８】  次に動作について説明する。
図１においてパターン変換器は情報をパターンに変換する。変換したパターンは分析され、主部と述部に分けられる。主部は主語と主語を修飾する部分に、述部も述語と述語を修飾する部分に分けて整理する。さらに述語を修飾する部分は５Ｗ１Ｈに対応した情報に識別し、整理する。この整理は、文に含まれる単語および単語の属性を分析することにより実施できる。図２に典型的な整理の例について示す。図２ではパターン情報記録部に文に含まれる情報が整理され、パターンとして記録されている様子を示している。
人間の思考は言語により表現されるが、この言語により表現された情報をパターンと呼ぶものに変換する。パターンという形に変換すると、人間の個々の思考は個々のパターンとして表現することができ、人間の思考の変遷はパターンからパターンへの変化としてとらえることができる。またパターンは単に言語を表現したものだけではなく、例えば画像情報を表現することも可能であり、情報の処理を行うことも可能である。また、動作を行うために駆動装置を駆動するための信号を生成することも可能である等、扱うことができる範囲が非常に広い概念である。
情報をこのようなパターンに変換し、人間の思考をパターンとしてとらえると、人間の思考はパターンからパターンへの変化として表現することができる。人間の思考を表現する言語をパターンに変換し、パターンおよびパターン間の関係を分析すると、文の種類（平常文、疑問文、命令文等）および特徴（真理、真実、事実、定義、規則、常識、説明、仮説、予測、意見、感想）を識別することができる。
文の種類および特徴は人間が識別できるように、機械にも識別を学習させることが可能である。文の種類は文に含まれる単語を分析することにより、平常文、疑問文、命令文等の識別が可能である。文の特徴のうち、真理、真実、事実、定義、規則、常識については個々に関して人間が教示して機械に学習させる。これは各情報を機械に入力する際に、個々の情報の種類（真理、真実、事実、定義、規則、常識）についても識別して記録することにより実施できる。その他の情報の種類（説明、仮説、予測、意見、感想）の識別は文の種類が（真理、真実、事実、定義、規則、常識）として記録されていないことと、文に含まれる単語（だろう、考える、思う・・等）を分析することにより実施することができる。
言語をパターンに変換し、文を構成する単語に対応するパターンの集合として表現し、単語間の意味的な関係をパターンとパターンとの接続関係で表現すると、文のもつ意味的な関係をパターンとパターンの接続関係で表現することができる。
また、この接続関係は論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係、作用と結果の関係、推論の展開等、様々な関係を表現することが可能であり、また属性の継承、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別ということも柔軟に表現することができる。
新規に入力した情報は既に記録している知識体系と照合し、整合性および新規性について評価することができる。真理、真実、事実、定義、規則および常識として識別し、記録している情報と整合しない場合は、その情報は誤っている可能性が高い。一方、整合しているか整合していないかの判断ができない場合は、その情報を判断できるだけの知識が未だ蓄えられていないと考えられるため、人間の判断を求めることにする。人間がその情報は正しいと判断できる場合は、その結果を機械に通知することとする。機械はその情報を説明または仮説という位置づけで記録し、将来的に別の情報を得ることにより、真理、真実、事実、定義、規則および常識の組合せで論理展開できた時に、評価済みの情報として識別し、記録することとする。
このように、情報をパターンに変換し、情報の種類、特徴を識別、分類して記録し、情報と情報の関係（論理的な関係、類似関係、相反関係、類推等、様々な関係）をパターンとパターンの接続関係として表現することにより、情報を知識体系として構築することができる。
このように情報を知識体系として構築すると、問題解決方法についても学習し、知識を向上させることができる。まず、問題を分析し問題点の明確化および問題解決の目標を設定する。次に問題点を解決するための解決策案を抽出し適用する。適用後の状況を評価し、問題解決の目標に到達すれば処理としては完了になる。問題解決の目標に到達していなければ、再度新しい状態につき、上記のプロセスを適用し、問題解決の目標に近づけていく。
問題の分析および問題点の明確化は目標とする状態または問題の型に応じて設定した中間目標と現状の差異を検出、識別する方法を学習することにより実施する。また、各問題に対応する解決策案も対応する処理を学習することにより実施する。
以上についてパターンを使って説明すると、次のようになる。
問題のパターンを分析し、どのような分野の、どのような問題の型かを識別する。分野および問題の型の識別、そして問題の型に対応する解決策に関して、初期段階では人間が教示して機械に学習させる。これは各問題のパターンを機械に入力する際に、人間が問題点の識別に考慮する単語、単語の意味、特徴、属性等に関するパターンを励起し、その後に人間が識別した分野、問題の型および問題の型に対応する解決策を表現するパターンを逐次、励起することにより、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成される。数々の問題に対し、このようなパターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化していく。ある程度、学習が進むと機械は問題のパターンが入力されると、対応する分野、問題の型および解決策のパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。このような学習により、機械は問題の分野、問題の型および解決方法について識別できるようになる。
パターンの学習が完了すると、問題が入力された後の処理の学習を行っていく。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび問題解決の目標または中間目標を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ問題点を表すパターンを励起させる。（パターン間に関係性を定義することにより、ある入力パターンと作用を表すパターンとを励起することにより、作用の結果を表すパターンが励起するようにパターン間結合を定義することができる。）引き続き、問題点を表すパターンに解決策を対応づけするパターンを作用させ、解決策を表すパターンを励起する。問題点を表すパターンに対し、この解決策を表すパターンを作用させることにより、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンを励起する。このようなパターン間の作用によりパターンを遷移させ、中間目標および目標を満足する問題解決のパターンへ近づけていく。
問題点に解決策を施した状態の生成は問題点のパターンを構成する各要素のパターンを識別し、解決策を施すことに対応して各要素のパターンを変化させることにより生成する。
機械の学習は人間が機械への教示を自動的に記録することにより実施する。図１において人間が教示するパターンを記録し励起していくと、その励起履歴の記録は７のパターン照射器に記録される。人間があるパターンを励起すると、２のパターン記録部の接続関係記録部に、そのパターンを励起する以前に励起したパターンの励起履歴を転写または使用することにより励起に関連したパターンとの接続関係が強化される。これにより、次回７のパターン照射器の励起パターンの履歴が今回と同様の形となった時に、このパターンとの相関が大きくなり自動的に励起することになる。このように本発明は人間が教示したプロセス自身を記録し学習することができる。図３は問題のパターン、分野、問題の型のパターン、問題解決の目標を表現するパターン、問題点を表すパターン、解決策を表すパターン、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンがどのように遷移していくかを示したものである。
あるパターンに対し作用に対応するパターンを施していくことにより、別のパターンが生成され、そのパターンに対しさらに作用に対応するパターンを施し、目標とするパターンに近づけていく様子が分かる。
図４は図３の動作を一般化したものである。図５は図４の動作を構成図において表現したものである。
人間が問題を解決しようとする時の思考パターンは大きく分けて２種類あると考えられる。１つは問題そのものに対応する思考パターンであり、もう１つは問題を解決するための手続きに関する思考パターンである。何か問題が発生した時、人間は状況を調べ、状況を分析し、問題の原因を特定し、問題の原因を解消するための方策を考える。問題の思考パターンに問題解決するための手続きの思考パターンを作用し、問題解決に向けて思考パターンを変化させていく。このプロセスについてパターンを使って表現すると下記のようになる。
６．  問題を定義
問題をパターンで表現（Ｐ（ｉ））
７．  問題を分析
問題のパターンおよび問題を構成する要素のパターンから関連するパターンを励起
（問題のパターンだけではあるべき状態との差異が検出されない場合は、等価なパ      ターン、論理的に導かれるパターン、関連パターンを励起し、問題点のパターンを      顕在化させる。）
（Ｐｄｉ）
８．  原因の分析
あるべき状態および構成要素のパターンと上記の問題および問題を構成する要素と      のパターンを比較し、差異をなっている要素に対応するパターンを識別（Ｐｐｉ）
９．  処置の選択
問題となっている上記の差異を解消するための方策に対応するパターンを励起
（問題を解消させるための方策は問題解決のための手順、経験則等を踏まえ、問題      のパターンを変化させるパターンを生成する。）
（Ｐａｉ）
１０．問題の原因を解消
問題のパターンに処置のパターンを作用させる
（処置パターンを施すことにより問題となっている要素に対応するパターンが解消      される。）
2015133138.tif 000004
【発明の実施の形態２】
（請求項２に対応）
【００１９】  人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成する方法について説明する。
図１においてパターン変換器は情報をパターンに変換する。変換したパターンは分析され、数式および化学式の数字、定数、変数、符号、等号、不等号、関数、演算子（微分、積分）、原子記号、反応方向、分子、分子構造等が識別される。また、入力された文は主部と述部に分けられる。主部は主語と主語を修飾する部分に、述部も述語と述語を修飾する部分に分けて整理する。さらに述語を修飾する部分は５Ｗ１Ｈに対応した情報に識別し、整理する。
（文の処理については［００１７］、［００１８］にて説明しているので、以下では他の処理について説明する。
まず、数式処理の方法について説明する。
入力した数式を先頭から識別していき、数字、定数、変数、符号（±）、等号、不等号、関数、演算子（微分、積分）を識別するとともに、符号の直前毎にパターンのグループに区切っていく。このようなパターンのグループを生成し、左辺第１項のパターン、左辺第２項のパターン・・・と割り付けていく。等号または不等号のパターンを検出したら、その後のグループを右辺第１項、右辺第２項・・・とパターンのグループを生成する。
左辺第１項から等号または不等号の直前までのパターンをグループにし、左辺のパターンとする。等号または不等号以降の右辺第１項、右辺第２項・・・のパターンをグループにし、右辺のグループとする。このような割り付けにより、左辺第ｉ項、右辺第ｊ項、左辺、右辺と指定することにより対応するパターンが呼び出すことが可能となる。
図６に数式をパターン記録器の記録モジュールに記録している様子を示す。
次に各項の並び順に関し、符号、数字、変数、関数の順に並び替えて整理する。演算子については対象の範囲を識別し、演算子の対象と対象外に対し、それぞれ並び順を整理する。
整理した各項について、項を構成する要素（数字、定数（ａ，ｂ，ｃ，・・）、変数（ｘ，ｙ，ｚ，・・）、
2015133138.tif 000005
演算により簡略化する。
これらの処理はパターンを処理していくことにより実施することができる。
パターンの処理を一般的に表現すると下記のようになる。
入力パターン：Ｐｉｎ
作用のパターン：Ｐｆ
出力のパターン：Ｐｏｕｔ
Ｐｉｎ  ＋  Ｐｆ  ⇒  Ｐｏｕｔ
（ＰｉｎにＰｆを作用することによりＰｏｕｔが生成することを意味する。）
ＰｉｎのパターンおよびＰｆのパターンを色々と組み合わせることにより、対応するＰｏｕｔを得ることができる。次にパターンを分析するパターンおよび分析の結果、問題点を抽出するパターンを定義する。
分析のパターン：Ｐｄ
分析の結果、抽出された問題点を示すパターン：Ｐｐ
さらに、問題点に対する解決策のパターンを定義する。
問題点に対する解決策のパターン：Ｐａ
以上のようにパターンを定義し、数式に対応するパターンに作用させていく。
数式に対応するパターンをＰｍａｔ（ｉ）とすると。処理は下記のようになる。
2015133138.tif 000006
上記の処理を問題点が解決するまで継続する。
一例として図７に数式を整理する処理の例を示す。図８は図７の処理に対応したパターンの変化を遷移図で示したものである。
同様に、数式の処理の例として２次方程式を本方式で解くプロセスを図９に示す。
図１０および図１１は数式の処理に関し、関数、演算子および方程式の解（微分方程式）の例について示したものである。これらは、数式のパターンを検出することにより、そのパターンと結びつきの強いパターン（等価型、解等）を励起することにより数式処理の知識をパターンからパターンへの変化で表現することができる。
図１２は数式処理の例として物理（力学）問題の解法例について示したものでる。
問題としては、質量Ｍがばねに固定されており、さらに相対速度に比例した減衰を与える減衰器につながれている系を考える。このような系において質量Ｍの運動を解くことである。
このような問題に対して、解法の例を図１３〜図１７に示す。
入力条件パターンとして問題文を対応付け、この問題文を分析、目標および中間目標（解の型）との相違を問題点として検出し、その問題点に対し対応する解決策のパターンを作用させることにより状態を変化させていく。入力条件から問題抽出するパターンおよび問題抽出パターンから解決策に対応する作用パターンは力学問題の解き方として人間が事前に教示したものである。これらのパターンを事前に登録しておくことにより、各状態に対し問題抽出パターン、作用パターンが逐次、励起していき、あるべき状態（解）へのパターンが遷移していく。
力学の問題に関しての目標および中間目標は力の関係、運動方程式、運動方程式の解
（ｘ＝ｆ（ｔ）  の型）のパターンに近づけることである。
図１８は物理（力学問題）解法の例に対応したパターンの遷移の様子について示している。図１９は本パターンの遷移について構成図を使用して示している。
図２０は化学関連の問題を扱う場合の例である。原子・分子式に対応するパターンが記録モジュールに記録されている様子を示す。
図２１は化学式の処理例として、金属イオンの系統的分離について示したものである。入力パターンに作用パターンを作用させることにより逐次、金属イオンが分離されていく様子を示している。図２２は図２１の系統的分離をパターンの遷移で表現したものである。図２３は化学式の処理例として、有機化合物であるフェノールの製造について示したものである。図ではベンゼンとプロペンから処理をへてフェノールとアセトンが生成せれることを示している。図２４は、この生成の過程をパターンの遷移で示したものである。
図２５では、このパターンの遷移過程をについて構成図を使って示している。
図２６は化学反応式、特徴等の定義をパターンの遷移図を使って表現している。図からわかるように、化学反応式の定義、各物質およびグループの特徴、グループと要素、包摂関係等の表現が可能である。パターン間の関係は図２７〜図２９に示すように様々な関係を定義することができる。図２７では論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係を示している。図２８では属性の継承、作用と結果の関係について示している。図２９では推論の展開、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別について示している。
図３０は図２６の関係について構成図を使用して示したものである。このように、化学式、化学反応式、物質の特徴、物質とグループの関係、グループとグループ等の関係についてパターンおよびパターン間の接続関係で表現することができる。個々の情報は単独ではなく、関連する情報との間で関連付けて記録されている。このように情報を知識体系として構築でききるため、様々な分析、解析、推論等が可能となる。
【発明の実施の形態３】
（請求項３に対応）
【００２０】  人間の指示および自律学習により他言語への翻訳方法を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成する方法について説明する。
図３１は言語を主部、述部、主語、述語、修飾語に整理し、パターン記録器の記録モジュールに記録されている様子を示したものである。翻訳先の言語に関しても、同様に主部、述部に整理し、記録する。このように整理すると、文に含まれている情報の種類について明確になり、また文の構造も明確になるため、言語間の翻訳等を実施する場合に有益である。
図３２および図３３は他言語へ翻訳する場合の処理の概要について示したものである。
文に対応する単語列から単語の属性、特徴等を使用して、主語、述語、修飾語の識別、単語間の関係（修飾の関係等）および文の種類（平常文、疑問文、命令文、感嘆文等）の分析等を逐次、実施する。
他言語への翻訳に関しては、入力された文が慣用句か慣用句以外かの識別を実施する。翻訳にあたり慣用句では文法に従った変換ではなく、固有の翻訳文との対応付けで扱うのが妥当である。慣用句以外の文では、文の種類、文法等に従った変換を逐次、実施することにより処理を進めていく。
図３４〜図３７は他言語への翻訳処理について詳細例を示したものである。入力文を分析し、主語、述語、修飾語および単語間の関係を識別しつつ、文の構造を明確にしていっている。文の構造を識別した段階で、単語間の変換および単語の配置を実施する。単語間の変換は各単語に対する翻訳先の単語のパターン、属性、性質、使用方法を示すパターンを格納した記録領域から検索する。（上記の記録領域は単語辞書に相当する単語から翻訳先の単語の情報へのパターンからパターンへの接続を生成することで構築できる。）
単語の配置に関しては文の構造および文法を使用して処理を進める。文の種類および文の構成要素が識別されているので、翻訳先の言語の文法に従って、典型的なパターンからパターンへの変換が可能である。典型的な変換が困難な場合は、個別に変換例を用意し、現言語から翻訳先の言語へのパターン間の変換を行う。
さらに変換後の翻訳文（ドラフト）の分析を実施し、文法に従った翻訳文になっているかの確認を単語および単語の属性を示すパターンを使用して実施し、要すればパターン間変換処理による修正を行う。
他言語への翻訳の方法に関しても、機械に学習させることにより実施する。
初期段階では人間が文の種類および翻訳先の言語の配置の仕方について教示して機械に学習させる。翻訳元の言語の配置のパターンを検出すると、翻訳先の言語の配置に対応するパターンを励起する。次に、このパターンは翻訳語のパターンを所定の位置に配置する処理を行い、翻訳語の文に対応するパターンを生成する。
単語によっては文単独では翻訳語の単語の対応付けが困難な場合が考えらえるが、これに関しては、文単独の処理では無く、文脈（コンテキスト）を考慮することにより対応する。機械への学習は入力パターンを提示し、対応する出力パターンを指定してパターン間の接続を強化することにより実施している。参照するパターンの履歴を設定した過去まで含めて、パターン間の学習をすることにより、単独の文の対応づけではなく、文脈を顧慮したパターン間の接続が学習できることになる。
文脈（コンテキスト）に関する情報は図１において、記録モジュールの接続関係記録部に記録されている。これは各記録モジュールが励起する毎に、７のパターン照射器に記録されている励起パターンの履歴が、本記録モジュールが励起する時点から過去に向かって設定した期間までの励起パターンの履歴を転写または使用することにより、本記録モジュールの励起に関連するパターンとの接続関係が強化される。このことは本記録モジュールの励起に過去の文脈（コンテキスト）を考慮していることに対応する。
以上の処理は図４に示したパターン遷移を用いた処理で実施することが可能である。
【発明の実施の形態４】
（請求項４に対応）
【００２１】  入力した情報を逐次記録するとともに、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成する手段について説明する。
機械に問題を分析し問題点を抽出する方法、問題解決の目標を設定する方法について学習させる。さらに問題点を解消または改善する問題解決方法および解決方法を適用したときの効果の評価の方法について学習させる。問題解決方法が複数あり、その中から解決方法を選択する必要がある場合は、適用した時の効果を比較し、最良のものを選択する方法を学習させる。問題を解決するにあたり、情報が必要であれば外部に対し必要な情報を要求し、情報を入手することにより処理をさらに進めていく。
以上についてパターンを使って説明すると、次のようになる。
問題のパターンを分析し、どのような分野の、どのような問題の型かを識別する。分野および問題の型の識別、そして問題の型に対応する解決策に関して、初期段階では人間が教示して機械に学習させる。これは各問題のパターンを機械に入力する際に、問題に含まれる単語、単語の意味、特徴、属性等に関するパターンを励起し、その後に人間が識別した分野、問題の型および問題の型に対応する解決策を表現するパターンを逐次、励起することにより、問題のパターンから分野、問題の型および解決策のパターンに向けてパターン間の接続関係が生成される。数々の問題に対し、このようなパターン間の接続関係を学習させ、パターン間の結合を強化していく。ある程度、学習が進むと機械は問題のパターンが入力されると、対応する分野、問題の型および解決策のパターンを自律的に励起するようになる。この結果が、誤っていれば、人間が誤っている旨、機械に通知し、誤ったパターンとの接続を弱め、正しいパターンとの接続を強化する修正を行う。このような学習により、機械は問題の分野、問題の型および解決方法について識別できるようになる。
パターンの学習が完了すると、問題が入力された後の処理の学習を行っていく。問題のパターンが入力されると、分野、問題の型に対応するパターンおよび問題解決の目標を表現するパターンを励起し、接続関係を生成する。次に、分野および問題の型のパターンを問題のパターンに作用させ問題点を表すパターンを励起させる。（パターン間に関係性を定義することにより、ある入力パターンと作用を表すパターンとを励起することにより、作用の結果を表すパターンが励起するようにパターン間結合を定義することができる。）引き続き、問題点を表すパターンに解決策を対応づけするパターンを作用させ、解決策を表すパターンを励起する。問題点を表すパターンに対し、この解決策を表すパターンを作用させることにより、問題点に解決策を施した後の状態を表すパターンを励起する。このようなパターン間の作用によりパターンを遷移させ、問題解決のパターンへ近づけていく。問題点に解決策を施した状態の生成は問題点のパターンを構成する各要素のパターンを識別し、解決策を施すことに対応して各要素のパターンを変更することにより生成する。
問題を解決するにあたり、機械内部の情報だけでは対応が困難な場合は、追加で必要とする情報のパターンを励起させる。これは、個々の問題の解決するプロセスに応じどのような情報（内部情報か？外部情報か？）が必要かを学習させることにより実施できる。
このように、処理を進めていく途中で外部からの情報が必要な場合は、追加の情報要求を出し、必要な情報が追加入力されると、その情報を使って処理を進めることが可能となる。個々の解決策案に関し、複数の案があり、いずれかを選択する必要がある場合は、各解決策を実施した場合の影響（メリット、デメリット）を評価し、選択する。各解決策案に関し、さらに複数の選択肢が枝分かれしている場合は、次の段階を実施した場合の影響を考慮して、選択する。枝分かれしている選択肢の影響を判断できるまで考慮して、全体として適切な案を選択するようにする。また、解決策に関し、どのような案があり、各案の評価結果および選択した案の理由に関し、人間に通知するようにする。
図３８は問題を処理するにあたり、内部情報だけを使った処理では困難であり、外部情報が必要な場合の処理例を示したものである。図において問題点に対応する解決策のパターンが励起された時に、このパターンは外部に対し必要な情報要求を実施している。外部より情報が提供されると、このパターンは処理内容を決定し、その処理を作用パターンとして問題パターンに作用させる。このように、必要に応じて外部に情報提供を要求しつつ処理を進めていくことができる。
図３９は図３８のパターン遷移に関して構成図を使用して表現したものである。図においてパターンＡ１が励起すると、情報要求を出す。４のパターン制御器の処理モジュールは情報要求を検出し、外部に対しての情報要求を生成する。情報要求は５のパターン逆変換器によりパターンから情報（言語）に変換される。要求された情報を１のパターン変換器から入力すると、処理モジュールは情報を格納するとともに、その情報パターンを２のパターン記録器に照射する。情報要求を出したパターンＡ１は照射された情報により、処理を決定し、作用パターンとして作用させる。（パターンＡ１は細部のパターンから構成されており、照射された情報に応じて内部パターンが励起し、それにより選択する処理が決定するように構成されている。）
【発明の効果１】
（請求項１に対応）
【００２２】  第１の発明によれば、人間の指示および自律学習により問題解決方法を学習し、類似の問題に対し自律的に回答を生成することができる。
従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また問題解決方法を学習し、類似も問題に対して自律的に回答を生成することは困難であった。
本発明によれば情報の処理に関してプログラム等を設計して実施する必要は無いので大幅に開発の労力を低減することができる。
【発明の効果２】
（請求項２に対応）
【００２３】  第２の発明によれば、人間の指示および自律学習により数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成することができる。
従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また数学および物理の数式処理および化学式処理を学習し、数学、物理および化学の問題に対し自律的に回答を生成することは困難であった。
本発明によれば情報の処理に関してプログラム等を設計して実施する必要は無いので大幅に開発の労力を低減することができる。
【発明の効果３】
（請求項３に対応）
【００２４】  第３の発明によれば、他言語への翻訳方法を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成することができる。
従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また他言語への翻訳方法を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成することは困難であった。
本発明によれば情報の処理に関してプログラム等を設計して実施する必要は無いので大幅に開発の労力を低減することができる。
【発明の効果４】
（請求項４に対応）
【００２５】  第４の発明によれば、問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成することができる。
従来は機械に入力情報の処理等を行わせる場合、計算機にあらかじめプログラムを設定する必要があった。入力した情報から状況を判断するプログラム、個々の条件に応じ機械に動作させるプログラムを作成し、機械に搭載した計算機にインストールし実行する必要があった。プログラムは専用のプログラム言語により作成する必要があり、開発に多大な時間を要する等のデメリットがあった。条件の検出および対応する動作が適切でなければ、計算機にインストールしたプログラムを人間が修正する必要があり、修正に多大な時間を要する等のデメリットがあった。また他言語への翻訳方法を学習し、他言語への翻訳を自律的に生成することは困難であった。また問題解決方法を学習し、状況の分析、問題点の抽出、問題点の解決策案の生成、解決策案の評価および解決策の選択を実施し、類似の問題に対し自律的に解決策を生成することは困難であった。
本発明によれば情報の処理に関してプログラム等を設計して実施する必要は無いので大幅に開発の労力を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】自律型知能生成機の構成例
【図２】情報が整理されパターンとして記録している様子
【図３】問題解決に向けパターンが遷移する様子（パターンの遷移で表現）
【図４】問題解決に向けパターンが遷移する様子（パターン遷移を一般化して表現）
【図５】問題解決に向けパターンが遷移する様子（構成図で表現）
【図６】数式をパターンとして記録している様子
【図７】数式を整理する処理の例
【図８】数式を整理する処理の例（パターンの遷移で表現）
【図９】数式（２次方程式）を解く処理の例
【図１０】数式の処理例（関数、演算子）
【図１１】数式の処理例（微分方程式）
【図１２】物理（力学）問題
【図１３】物理（力学）問題の解法例（１／５）
【図１４】物理（力学）問題の解法例（２／５）
【図１５】物理（力学）問題の解法例（２／５）
【図１６】物理（力学）問題の解法例（２／５）
【図１７】物理（力学）問題の解法例（２／５）
【図１８】物理（力学）問題の解法例（パターンの遷移で表現）
【図１９】物理（力学）問題の解法例（構成図で表現）
【図２０】化学式をパターンとして記録している様子
【図２１】金属イオンの系統的分離の例
【図２２】金属イオンの系統的分離の例（パターンの遷移で表現）
【図２３】有機化合物（フェノール）製造の例
【図２４】有機化合物（フェノール）製造の例（パターンの遷移で表現）
【図２５】有機化合物（フェノール）製造の例（構成図で表現）
【図２６】化学反応式・特徴等の定義（パターンの遷移で表現）
【図２７】パターン間の関係（論理関係、定義、帰属の関係、類似の関係）
【図２８】パターン間の関係（属性の継承、作用と結果の関係）
【図２９】パターン間の関係（推論の展開、共通的特徴の継承と個々の特徴の識別）
【図３０】化学反応式・特徴等の定義（構成図で表現）
【図３１】情報が整理されパターンとして記録している様子（日本後、他言語）
【図３２】他言語への翻訳の処理例（概要）（１／２）
【図３３】他言語への翻訳の処理例（概要）（２／２）
【図３４】他言語への翻訳の処理例（詳細）（１／４）
【図３５】他言語への翻訳の処理例（詳細）（２／４）
【図３６】他言語への翻訳の処理例（詳細）（３／４）
【図３７】他言語への翻訳の処理例（詳細）（４／４）
【図３８】外部情報が必要な問題解決の処理例（パターンの遷移で表現）
【図３９】外部情報が必要な問題解決の処理例（構成図で表現）
【符号の説明】
【００２７】１    パターン変換器
２    パターン記録器
３    パターン登録器
４    パターン制御器
５    パターン逆変換器
６    パターン分析器
７    パターン照射器
【図１】
2015133138.tif 000007
【図２】
2015133138.tif 000008
【図３】
2015133138.tif 000009
【図４】
2015133138.tif 000010
【図５】
2015133138.tif 000011
【図６】
2015133138.tif 000012
【図７】
2015133138.tif 000013
【図８】
2015133138.tif 000014
【図９】
2015133138.tif 000015
【図１０】
2015133138.tif 000016
【図１１】
2015133138.tif 000017
【図１２】
2015133138.tif 000018
【図１３】
2015133138.tif 000019
【図１４】
2015133138.tif 000020
【図１５】
2015133138.tif 000021
【図１６】
2015133138.tif 000022
【図１７】
2015133138.tif 000023
【図１８】
2015133138.tif 000024
【図１９】
2015133138.tif 000025
【図２０】
2015133138.tif 000026
【図２１】
2015133138.tif 000027
【図２２】
2015133138.tif 000028
【図２３】
2015133138.tif 000029
【図２４】
2015133138.tif 000030
【図２５】
2015133138.tif 000031
【図２６】
2015133138.tif 000032
【図２７】
2015133138.tif 000033
【図２８】
2015133138.tif 000034
【図２９】
2015133138.tif 000035
【図３０】
2015133138.tif 000036
【図３１】
2015133138.tif 000037
【図３２】
2015133138.tif 000038
【図３３】
2015133138.tif 000039
【図３４】
2015133138.tif 000040
【図３５】
2015133138.tif 000041
【図３６】
2015133138.tif 000042
【図３７】
2015133138.tif 000043
【図３８】
2015133138.tif 000044
【図３９】
2015133138.tif 000045