(57)【要約】      （修正有）【課題】逐次、入力された情報から自動的に論理および知識を構築する人工知能を提供する。【解決手段】自律型知識体系構築機は文、単語等の情報をパターンに変換し、パターンの接続および励起を人間の指示または自律化学習により実施することで、パターン間の遷移で実現する。抽出された各関係に対し、論理的な関係の識別を学習させることにより入力された文および単語を分野、テーマ、論理的な関係に整理した状態で知識体系に組み込む。各情報を分野、テーマ、論理的関係に整理し、複数の人間間の思考体系の共通点、相違点等についても比較、分析する。また、情報の信頼度等を評価することにより、より優れた知識、論理および知識体系に更新する。【選択図】図１
2015109098.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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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と、情報の価値を評価するパターン評価器を備え、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規の知識を追加または知識の更新を行い、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施する人工知能装置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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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、設定した個人の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考体系を構築していく人工知能装置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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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と、複数のパターンおよびパターン間の接続関係の共通点および相違点を分析するパターン比較器を備え、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考の共通点および相違点を分析し、思考体系の比較を実施する人工知能装置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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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と、異なる対象から入力した情報により生成されたパターンおよびパターン間の関係を比較、評価し論理的に優れたパターンを選択する優先パターン選択器を備え、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その論理的思考の優越を分析し、より優れた論理的思考をベースに知識を構築していく人工知能装置およびソフトウェア。
【請求項５】
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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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と、情報の価値を評価するパターン評価器と、情報の意味分析および一般化を行う汎用化器を備え、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化を実施し、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施する人工知能装置およびソフトウェア。
【請求項６】
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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴を記録するパターン記録器と、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と、情報の価値を評価するパターン評価器と、情報の意味分析および一般化を行う汎用化器と、パターンの分析結果に応じて対応する処置パターンを選択し実行する定型パターン駆動器を備え、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化による、知識の拡大および知識の体系化を実施し、さらに入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施する人工知能装置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自動的に論理および知識を構築する人工知能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、入力された情報により機械自ら論理および知識を構築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、逐次、入力された情報から自動的に論理および知識体系を構築していくことは困難であった。
【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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規の知識を追加または知識の更新を行い、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施する機械は従来無い。
【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、設定した個人の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考体系を構築していく機械は従来無い。
【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、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考の共通点および相違点を分析し、思考体系の比較を実施する機械は従来無い。
【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、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その論理的思考の優越を分析し、より優れた論理的思考をベースに知識を構築していく機械は従来無い。
【背景技術】（請求項５に対応）【０００９】  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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化を実施し、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施する機械は従来無い。
【背景技術】（請求項６に対応）【００１０】  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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化による、知識の拡大および知識の体系化を実施し、さらに入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施する機械は従来無い。
【発明が解決しようとする課題】
（請求項１に対応）
【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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規の知識を追加または知識の更新を行い、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施させ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）
【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、設定した個人の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考体系を構築させ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）
【００１３】  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、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考の共通点および相違点を分析し、思考体系の比較を実施させ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）
【００１４】  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、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その論理的思考の優越を分析し、より優れた論理的思考をベースに知識を構築させ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５に対応）
【００１５】  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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化を実施し、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施させ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６に対応）
【００１６】  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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化による、知識の拡大および知識の体系化を実施し、さらに入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施させ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）
【００１７】  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こととする。このように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。
（例えば画像情報もパターンで表現できる。質問に対する回答を生成するという処理もパターンで表現できる。また、駆動装置を駆動する制御信号もパターンで表現することができる。）
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が、そのパターンからパターンへの変化は無秩序なものではなく、パターンとパターンには強い関係が存在する。人間の思考活動である、会話、発言、書物および文書等の情報を個々のパターンとして表現し、それぞれのパターンの出現を注意深く見ると、そこにはパターンとパターンとの間に関係性があることが分かる。例えば、あるテーマについて記載されている文書を見ると、文書は個々の文の集合であるが、ある文はその文が出現する前の文および文脈を踏まえて出現しているため、単語または意味レベルで考えると、その文に含まれる単語および意味は、前に出現した文の単語、意味と強い相関を有している。
個々の情報をパターンとして識別し、そのパターンを意味のレベルで等価なパターンに変換し、パターンとパターンの出現の仕方を記録、蓄積していくと関連の強いパターンとパターンの関係を抽出することができる。このパターンとパターンの間にはある論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有している場合が多い。この様にパターンとパターンとの関係性が生成されたら、次のステップとしてこの関係性に対し、論理的な関係を逐次識別していく。論理的な関係の識別は、まずは人間が逐次実施していく。同時に本知識体系構築機に人間が実施する論理的な関係の識別を学習させていく。これは２つのパターンとの関係を人間が識別する毎に、該当する論理関係に対応する記録モジュールにパターンとパターンの型の組合せを逐次記録していくことにより実現できる。ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。本知識体系構築機に入力した情報は、過去に蓄積した知識と照合し、またその関係を分析して蓄積することが可能であるため、情報を個々に蓄積するのではなく、知識体系として構築することが可能になる。
次に本知識体系構築機について少し具体的に説明する。
この発明における知識体系構築機は情報をパターンに変換する。変換したパターンは逐次、パターン記録器の記録モジュールに記録する。パターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。このように記録モジュールが励起する毎に、励起に関連したと考えられる記録モジュールの履歴の情報を蓄積していった結果、励起に関連すると考えられる記録モジュールとの結合が徐々に大きくなっていく。ある記録モジュールが励起すると、その励起に関係したと考えられる記録モジュールとの結合が強化していくため、本記録モジュールと関係の強い記録モジュールが抽出されていく。人間の会話、発言、書物、文章の情報等の一連の情報を本知識体系構築機に入力していくことにより、情報の中に含まれている情報と情報の論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有する接続が自動的に生成されていく。
次に生成されたパターンとパターン間の論理的関係の識別の方法について説明する。
例えばある文書があり、その文書は下記に示すように複数の文から構成されているとする。文Ｓ１は原因、文Ｓ２は文Ｓ１の結果、文Ｓ３は課題、文Ｓ４は文Ｓ３の解決策であるとする。
文書を構成する文のパターンの例
▲１▼パターンＳ１  ←（文Ｓ１を示すパターン）
▲２▼パターンＳ２  ←（文Ｓ２を示すパターン）
▲３▼パターンＳ３  ←（文Ｓ３を示すパターン）
▲４▼パターンＳ４  ←（文Ｓ４を示すパターン）
また、前に説明したパターン間の接続関係が生成されているものとする。具体的にはパターンＳ２の接続情報記録部にはパターンＳ１との接続関係があり、パターンＳ４の接続情報記録部にもパターンＳ３との接続関係があるとする。
この時、パターンＳ２を励起すると、パターンＳ１との接続関係があることを検出することになるが、論理関係の内、結果を示すパターンＲ２を人間が励起させ（結果であることを学習させることに対応する。）、パターンＲ２の接続情報記録部にパターンＳ１とパターンＳ２を組合せの励起パターンとして記録する。
同様にパターンＳ４を励起すると、またパターンＳ３との接続関係があることを検出することになるが、論理関係の内、解決策を示すパターンＲ４を人間が励起させ（解決策であることを学習させることに対応する。）、パターンＲ４の接続情報記録部にパターンＳ３とパターンＳ４を組合せの励起パターンとして記録する。このように、パターン間の接続関係ごとに対応する論理関係の組合せを記録していくと、各論理関係を示す記録モジュールの接続情報記録部に特定のパターンの組合せが出現すると、当該の論理関係に対応する記録モジュールが励起するように、接続情報の組合せが生成していく。
ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。論理関係の識別に関する学習が進んだ段階で、入力した情報毎に既に記録したパターン（知識に対応）と照合し、照合したパターンが構築している論理的な接続関係（知識体系に対応）と入力した情報が有する論理関係と比較することにより、入力情報の論理的な妥当性、新規性、有効性についても評価することができる。
入力情報の妥当性を評価しつつ、新規で有効な情報を本知識構築機の知識体系に自律的に組み込ませることにより、知識を単独の状態で記録するのではなく、知識体系として成長させることができる人工知能装置となる。
次に本知識構築機において入力情報の価値の評価の方法を説明する。入力情報に含まれる単語等から入力情報に関して、どのような分野の情報であるかを識別することができる。これは先に述べた論理的関係の学習と同様に実施することができる。入力情報に関し意味の分析を実施し、入力情報と意味的に等価なパターンを励起する。次に人間が入力情報に関して、どの分野であるかを判断し該当する分野を示すパターンを励起する。（例として数学の分野であればＦ１というパターンを励起し、物理であればＦ２というパターンを励起する等）このとき分野を示すパターンの接続情報記録部には入力情報および等価な意味を示すパターンが記録される。このような人間による識別を繰り返していくことにより、本知識構築機の分野を示すパターンの接続情報記録部に当該分野に関連するパターンの励起の履歴が蓄積していくことになる。つまり当該分野を示す単語等に対応する接続が強化されていく。ある程度、このような学習が進んだ後に、本知識構築機に分野識別を自律的に実施させ、出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき分野との結合を強め、誤って出力した分野との結合を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上の学習により本知識構築機は入力情報の分野、テーマ等について識別することが可能になる。入力情報の分野、テーマ等が識別されると、本知識構築機の既に記録されている知識と照合させ、関連情報があるかを調べる。これは先に説明したように関連するパターンが検出されると、そのパターンと論理的関係にあるパターンも検索することができるので、入力した情報に新規の情報が含まれているかも判断することができる。また、入力情報と既に記録した知識との論理的整合性について評価することにより、入力情報が妥当であるか否かについても評価することができる。これは、入力情報が示す意味レベルのパターンと既に記録している関連情報が示す意味レベルのパターンが相反するパターンを励起するか否かを確認することにより判断することができる。
このように入力情報の分野、関連する知識との整合性、新規性の有無、信頼性等を評価することにより入力情報の価値について評価することができる。入力情報に価値があると判断した場合は、本知識構築機の知識体系の関連個所に記録していくことにより、知識体系への組込みが推進されていく。
【課題を解決するための手段】
（請求項２に対応）
【００１８】  人間の思考活動である、会話、発言、書物および文書等の情報を個々のパターンとして表現し、それぞれのパターンの出現を注意深く見ると、そこにはパターンとパターンとの間に関係性があることが分かる。例えば、あるテーマについて記載されている文書を見ると、文書は個々の文の集合であるが、ある文はその文が出現する前の文および文脈を踏まえて出現しているため、単語または意味レベルで考えると、その文に含まれる単語および意味は、前に出現した文の単語、意味と強い相関を有している。
個々の情報をパターンとして識別し、そのパターンを意味のレベルで等価なパターンに変換し、パターンとパターンの出現の仕方を記録、蓄積していくと関連の強いパターンとパターンの関係を抽出することができる。このパターンとパターンの間にはある論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有している場合が多い。この様にパターンとパターンとの関係性が生成されたら、次のステップとしてこの関係性に対し、論理的な関係を逐次識別していく。論理的な関係の識別は、まずは人間が逐次実施していく。同時に本知識体系構築機に人間が実施する論理的な関係の識別を学習させていく。これは２つのパターンとの関係を人間が識別する毎に、該当する論理関係に対応する記録モジュールにパターンとパターンの型の組合せを逐次記録していくことにより実現できる。ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。本知識体系構築機に入力した情報は、過去に蓄積した知識と照合し、またその関係を分析して蓄積することが可能であるため、情報を個々に蓄積するのではなく、知識体系として構築することが可能になる。
ある個人の書物、文章、会話および発言等を本知識体系構築機に入力し、変換されたパターンとパターンの接続関係を生成していく。時系列的に入力していくと前後のパターン間に時系列的な接続関係が生成される。また、出現するパターンとパターンの論理的な関係を検出することにより、論理的な接続関係についても生成されていく。ある個人の書物、文章、会話および発言等は分野毎、テーマ毎に分類された記録領域に記録していく。また、記録するパターンは既に記録したパターンと照合を行い、照合すれば既に記録したパターンとの論理関係を考慮して接続関係を生成する。照合しなければ新規パターンとして所定の分野、テーマに対応する記録領域に記録する。このようにパターン間の接続関係を考慮して記録していくと、バラバラの状態で記録されるのではなく、ある個人の思考体系として記録することが可能になる。
【課題を解決するための手段】
（請求項３に対応）
【００１９】  人間の思考活動である、会話、発言、書物および文書等の情報を個々のパターンとして表現し、それぞれのパターンの出現を注意深く見ると、そこにはパターンとパターンとの間に関係性があることが分かる。例えば、あるテーマについて記載されている文書を見ると、文書は個々の文の集合であるが、ある文はその文が出現する前の文および文脈を踏まえて出現しているため、単語または意味レベルで考えると、その文に含まれる単語および意味は、前に出現した文の単語、意味と強い相関を有している。
個々の情報をパターンとして識別し、そのパターンを意味のレベルで等価なパターンに変換し、パターンとパターンの出現の仕方を記録、蓄積していくと関連の強いパターンとパターンの関係を抽出することができる。このパターンとパターンの間にはある論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有している場合が多い。この様にパターンとパターンとの関係性が生成されたら、次のステップとしてこの関係性に対し、論理的な関係を逐次識別していく。論理的な関係の識別は、まずは人間が逐次実施していく。同時に本知識体系構築機に人間が実施する論理的な関係の識別を学習させていく。これは２つのパターンとの関係を人間が識別する毎に、該当する論理関係に対応する記録モジュールにパターンとパターンの型の組合せを逐次記録していくことにより実現できる。ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。本知識体系構築機に入力した情報は、過去に蓄積した知識と照合し、またその関係を分析して蓄積することが可能であるため、情報を個々に蓄積するのではなく、知識体系として構築することが可能になる。
ある個人の書物、文章、会話および発言等を本知識体系構築機に入力し、変換されたパターンとパターンの接続関係を生成していく。時系列的に入力していくと前後のパターン間に時系列的な接続関係が生成される。また、出現するパターンとパターンの論理的な関係を検出することに、論理的な接続関係についても生成されていく。ある個人の書物、文章、会話および発言等は分野毎、テーマ毎に分類された記録領域に記録していく。また、記録するパターンは既に記録したパターンと照合を行い、照合すれば既に記録したパターンとの論理関係を考慮して接続関係を生成する。照合しなければ新規パターンとして所定の分野、テーマに対応する記録領域に記録する。このようにパターン間の接続関係を考慮して記録していくと、バラバラの状態で記録されるのではなく、ある個人の思考体系として記録することが可能になる。
複数の個人の思考体系をそれぞれの記録領域に記録すると、思考体系毎に共通点および相違点につき分析することが可能である。ある人物Ａの思考体系は分野、テーマに整理して記録されており、別の人物Ｂの思考体系も分野、テーマに整理して記録されている。また、個々の思考に対応するパターンとパターンはその論理的な接続関係が分析されて記録されているため、人物間で思考体系を比較する時も、分野、テーマ、論理的な接続関係対応で共通点、相違点を分析することが可能である。
思考は単語の組合せで表現でき、単語間の論理関係（同じ、類似、反対、関係なし等）は単語を単語間で定義することが可能であるので、単語を示すパターンとパターン間で、この論理関係を定義することが可能である。例えば、「良い」の反対は「悪い」であるで、単語間の論理関係も反対を表現する接続で定義しておく。これは、「良い」を示すパターンと「悪い」を示すパターンが同時に励起すると、「反対の意味」を示すパターンを励起するように接続関係を生成することに実現できる。同様に「同じ意味」、「関連」等についても単語間で論理関係を示す接続関係を定義しておく。
同じ分野、テーマ、論理的接続において人物Ａと人物Ｂのパターンを上記で定義した記録領域に照合させる。この照合は独立した複数の照合ラインを使用することのより、人物Ａの照合か、人物Ｂの照合か、またその他の人物かを識別することができる。人物Ａが照合したパターンが、人物Ｂが照合したパターンと一致すれば、共通であることが検出され、逆に人物Ａが照合したパターンと人物Ｂが照合したパターンが反対の意味を示すパターンを励起すれば、相違していることを検出できる。（なお、同じ分野、テーマ、論理的接続において一方にはパターンが存在するが、他方にはパターンが存在しない場合は、パターンが存在する方に情報量が多いことを示していることになる。）
同じ分野、テーマ、論理的接続においてパターン間の共通、相違、関係なし等を逐次、分析していくと、人物Ａと人物Ｂの思考において何が共通しており、何が相違しているかを分析することが可能である。
【課題を解決するための手段】
（請求項４に対応）
【００２０】  ある個人の書物、文章、会話および発言等を本知識体系構築機に入力し、変換されたパターンとパターンの接続関係を生成していく。時系列的に入力していくと前後のパターン間に時系列的な接続関係が生成される。また、出現するパターンとパターンの論理的な関係を検出することに、論理的な接続関係についても生成されていく。ある個人の書物、文章、会話および発言等は分野毎、テーマ毎に分類された記録領域に記録していく。また、記録するパターンは既に記録したパターンと照合を行い、照合すれば既に記録したパターンとの論理関係を考慮して接続関係を生成する。照合しなければ新規パターンとして所定の分野、テーマに対応する記録領域に記録する。このようにパターン間の接続関係を考慮して記録していくと、バラバラの状態で記録されるのではなく、ある個人の思考体系として記録することが可能になる。
複数の個人の思考体系をそれぞれの記録領域に記録すると、思考体系毎に共通点および相違点につき分析することが可能である。ある人物Ａの思考体系は分野、テーマに整理して記録されており、別の人物Ｂの思考体系も分野、テーマに整理して記録されている。また、個々の思考に対応するパターンとパターンはその論理的な接続関係が分析されて記録されているため、人物間で思考体系を比較する時も、分野、テーマ、論理的な接続関係対応で共通点、相違点を分析することが可能である。
思考は単語の組合せで表現でき、単語間の論理関係（同じ、類似、反対、関係なし等）は単語を単語間で定義することが可能であるので、単語を示すパターンとパターン間で、この論理関係を定義することが可能である。例えば、「良い」の反対は「悪い」であるで、単語間の論理関係も反対を表現する接続で定義しておく。これは、「良い」を示すパターンと「悪い」を示すパターンが同時に励起すると、「反対の意味」を示すパターンを励起するように接続関係を生成することに実現できる。同様に「同じ意味」、「関連」等についても単語間で論理関係を示す接続関係を定義しておく。
同じ分野、テーマ、論理的接続において人物Ａと人物Ｂのパターンを上記で定義した記録領域に照合させる。この照合は独立した複数の照合ラインを使用することのより、人物Ａの照合か、人物Ｂの照合か、またその他の人物かを識別することができる。人物Ａが照合したパターンが、人物Ｂが照合したパターンと一致すれば、共通であることが検出され、逆に人物Ａが照合したパターンと人物Ｂが照合したパターンが反対の意味を示すパターンを励起すれば、相違していることを検出できる。（なお、同じ分野、テーマ、論理的接続において一方にはパターンが存在するが、他方にはパターンが存在しない場合は、パターンが存在する方に情報量が多いことを示していることになる。）
同じ分野、テーマ、論理的接続においてパターン間の共通、相違、関係なし等を逐次、分析していくと、人物Ａと人物Ｂの思考において何が共通しており、何が相違しているかを分析することが可能である。
次に同じ分野、テーマ、論理的接続において複数のパターンがあった場合に、より優れたパターンに逐次置き換えていくことにする。
ある分野、テーマ、論理的接続関係に記録されている情報に関して、複数ある場合により優れたものを選択する方法について説明する。
本知識体系構築機に知識を構築していく時、新規の情報は既に記録された情報と照合し、その論理関係について分析し所定の記録領域に記録するが、その際に新規の情報について信頼度も付属情報として記録するようにする。例えば情報源が何か（信頼性のある情報源からか否か）、情報の種類（真実、事実、噂、現状、未来の話、想像、仮定等）等を識別し付属情報として記録しておく。
新規の情報を分析し、既に記録されている情報と照合するものがある場合、新規の情報は既に記録された情報をどのように組み合わせたものであるかを評価する。ある論理を展開する場合の例として以下の文を考える。
ＡはＢである。なぜならば、Ｃであるからである。
新規の情報を既に記録した情報と照合し、「Ｃ」が既に記録している情報と照合したとする。この時、上記の文では「ＡはＢである」根拠として「Ｃである」ことを挙げている。従って、「Ｃである」ことの信頼度を情報源、情報の種類から評価し、妥当であるか否かを判断することが可能である。このように、複数の思考に関して信頼度を比較し、より信頼度の高い情報を優先する思考パターンとして選択していくと、構築した知識体系をより信頼度の高いものに更新していくことが可能となる。
【課題を解決するための手段】
（請求項５に対応）
【００２１】  人間の思考活動である、会話、発言、書物および文書等の情報を個々のパターンとして表現し、それぞれのパターンの出現を注意深く見ると、そこにはパターンとパターンとの間に関係性があることが分かる。例えば、あるテーマについて記載されている文書を見ると、文書は個々の文の集合であるが、ある文はその文が出現する前の文および文脈を踏まえて出現しているため、単語または意味レベルで考えると、その文に含まれる単語および意味は、前に出現した文の単語、意味と強い相関を有している。
個々の情報をパターンとして識別し、そのパターンを意味のレベルで等価なパターンに変換し、パターンとパターンの出現の仕方を記録、蓄積していくと関連の強いパターンとパターンの関係を抽出することができる。このパターンとパターンの間にはある論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有している場合が多い。この様にパターンとパターンとの関係性が生成されたら、次のステップとしてこの関係性に対し、論理的な関係を逐次識別していく。論理的な関係の識別は、まずは人間が逐次実施していく。同時に本知識体系構築機に人間が実施する論理的な関係の識別を学習させていく。これは２つのパターンとの関係を人間が識別する毎に、該当する論理関係に対応する記録モジュールにパターンとパターンの型の組合せを逐次記録していくことにより実現できる。ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。本知識体系構築機に入力した情報は、過去に蓄積した知識と照合し、またその関係を分析して蓄積することが可能であるため、情報を個々に蓄積するのではなく、知識体系として構築することが可能になる。
さらに、個々の情報が励起した際に、その情報に関する上位概念または属性等についても励起するようにしておくと、論理の一般化または汎用化が可能である。
例えばＡさんはリンゴ、ミカン、イチゴ等の果物が好きだとする。このときリンゴの上位概念として果物を設定し、リンゴという単語が励起した際に、果物という単語も励起させることとする。同様にミカン、イチゴに関しても上位概念として果物を設定しておく。Ａさんはミカンが好きである。Ａさんはイチゴが好きである。という文が出現する度に果物という単語と「Ａさん」「好きである」というパターンとの接続関係が強化していき、「Ａさん」「好きである」というパターンを励起すると「果物」に対応するパターンが励起することになる。
このように個々の具体的な文の励起と並行して上位概念および属性等、一般化した単語も励起するようにしておくと、個々の具体的な文に関して、より一般的な文を励起させることができる。
他の例として、「Ｂさんは夢が実現したので喜んだ」という文を考える。この文は「Ｂさんは」「夢が実現したので」「喜んだ」という要素に分解できる。文を構文に整理すると主語は「Ｂさんは」であり、述語は「喜んだ」である。「夢が実現したので」は主語、述語に対して理由となっている。主語が「Ｂさん以外の人」であっても「夢が実現したので」と「喜んだ」という文は常識的に考えて強い接続関係となっており、他の文例としも出現する可能性が高い。主語を「Ｂさん」に限定せず、述語と理由の関係で単語および文の接続関係を生成、強化していくと、文を意味レベルにおいて一般化していることになる。各単語および文に対して、このような整理を施して接続関係を生成していくと、各文が一般化され、一般常識に相当する知識を自律的に生成することが可能となる。
【課題を解決するための手段】
（請求項６に対応）
【００２２】  人間の思考パターンは多様であるが、個別の内容ではなく思考パターンがどのように制御されているかという観点から見ると、典型的な型に分類することが可能である。
例えば、下記のような型がある。
（１）入力情報の処置
既に記録した情報との照合、位置づけ分析、記録および既に記録した情報の更新等
（２）情報の解釈と対応
命令、依頼に対する対応、質問に対する回答、不明な点を確認するための質問
（３）状況確認と対応
現状の確認、状態の更新、状況への対応
（４）計画、予定、動作の実行
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）
等々
思考パターンの制御もパターンとして定義し、パターンからパターンへ変化させることにより、思考パターンの制御を実施することができる。所謂、「物事の考え方」をパターンとして定義し、このパターンを変化させながら、これまでに述べたパターンを制御するという考え方である。人間は思考する時、個々の事象に対し、適切な対処方法、考え方を適用し、対応している。同様に本知識体系構築機に個々の事象に対する対処方法、考え方等を学習させ、自律的に処置を実施させることが可能である。具体的には上記に示した各型に対応するパターンを定義し、そのパターンを逐次、変遷させていくことにより実施する。各制御パターンはある条件が成立すれば励起され処理を実行することになるが、条件の検出は初期においては人間が教示し、本知識体系構築機は人間が教示する条件のパターンを逐次、学習することにより自律的な動作を可能とする。
以下では少し具体的に説明する。
（１）入力情報の処置
情報が入力されると、既に記録した情報との照合、位置づけ分析、記録および既に記録した情報の更新等を実施する。
入力された情報は分野、テーマが分析され、既に記録した情報と照合される。既に記録した情報と何らかの照合があれば、入力情報との位置づけが分析される。位置づけは既に記録した情報との論理的接続関係、信頼度等から評価し、入力した情報が有益（新規性、論理的妥当性、信頼性）であれば、対応する分野、テーマ、論理的接続に当該の知識を追加する。また、必要に応じ、既に記録した情報の更新または優先の変更を行う。
これらの動作はパターンで定義することができる。情報、テーマの分析および位置づけの分析は先の項で説明した手法による。入力情報の有益性評価についても先の項で説明した手法により実施可能である。対応する分野、テーマ、論理的接続の追加は当該情報を対応する記録領域に追加記録することにより実施可能である。
（２）情報の解釈と対応
命令、依頼に対する対応、質問に対する回答、不明な点を確認するための質問を生成する。入力した文が命令、依頼に対応するものか識別する。識別は先の項で説明した人間による識別を本知識体系構築機に学習させることにより実施できる。文には命令文、依頼文を識別できる語句が含まれているため、本語句を検出することにより、命令文、依頼文の識別が実施できる。命令、依頼に対する対応としては、過去に対応したことがあるか？
対応した時の影響は問題ないか？等を評価して決定する。過去に実施したことの有無、対応した時の影響に関しては本命令または依頼と照合する関連情報から検出する。
質問に関しては質問に含まれる語句等を使って、過去に記録されている関連情報と照合を行う。質問に対する回答に期待される上位概念または属性が照合結果に含まれている場合、回答の候補として挙げることとする。処理の過程において論理的に次ステップへの遷移が困難になる等の状態になった場合は、遷移の経緯と、次ステップへの遷移が困難である理由等から不明な点を確認するための質問を生成する。これらの動作は条件付動作に対応するパターンにて定義することが可能である。
（３）状況確認と対応
現状の確認、状態の更新、状況への対応を実施する。
視覚センサ、音声検出器等から検出した画像情報、音声情報を変換したパターンと該当する単語に対応するパターンとに接続関係を生成することにより、外部の状況をパターンとして表現し処理を実施することが可能である。
現状の確認、状態の更新は現状および状態に対応するパターンを更新することにより実施する。現状および状態を検出する検出器またはモニター系からの出力結果を該当のパターンが記録されている領域に記録することにより実施可能である。状況への対応は条件付動作に対応するパターンにて定義することが可能である。
（４）計画、予定、動作の実行
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）を実施する。
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）は条件付動作に対応するパターンにて定義することが可能である。また、数々の運動パターンを定義し、個々の運動パターンに対応するパターンを時系列的に生成することにより、駆動系を制御する制御信号を生成することが可能である。検出器から取り入れた情報を取り込むことにより閉ループの制御を実施することも可能である。
【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）
【００２３】  図１はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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は情報の価値を評価するパターン評価器である。
【００２４】  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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
図７は記録モジュールが励起した時に当該記録モジュールの接続情報記録部に当該モジュールの励起に関連すると考えられる励起パターンの履歴が転写され関連するパターンとの接続が強化する動作について示している。図８は記録モジュールが繰り返し励起することにより、当該記録モジュールの接続情報記録部における励起に関連するパターンとの接続が強化される動作について示している。
このように記録モジュールが励起する毎に、励起に関連したと考えられる記録モジュールの履歴の情報を蓄積していった結果、励起に関連すると考えられる記録モジュールとの結合が徐々に大きくなっていく。ある記録モジュールが励起すると、その励起に関係したと考えられる記録モジュールとの結合が強化していくため、本記録モジュールと関係の強い記録モジュールが抽出されていく。人間の会話、発言、書物、文章の情報等の一連の情報を本知識体系構築機に入力していくことにより、情報の中に含まれている情報と情報の論理的な関係（原因と結果、行動とその理由、行動とその手段、課題と解決策、質問と回答、ある項目とその詳細説明、ある項目とその概略説明、具体化と抽象化、ある項目と例え、ある項目とその特徴、ある項目とその状態、ある説明と別の説明、ある意味と等価な意味、ある話と話の続き等）を有する接続が自動的に生成されていく。
次に生成されたパターンとパターン間の論理的関係の識別の方法について説明する。
図９はパターン記録器のパターン間関係記録部にパターンとパターンの論理関係が記録される動作を示したものである。論理関係としては数々のものが考えられるが、一例について図１０を使って説明する。
例えばある文書があり、その文書は下記に示すように複数の文から構成されているとする。文Ｓ１は原因、文Ｓ２は文Ｓ１の結果、文Ｓ３は課題、文Ｓ４は文Ｓ３の解決策であるとする。
文書を構成する文のパターンの例
▲５▼パターンＳ１  ←（文Ｓ１を示すパターン）
▲６▼パターンＳ２  ←（文Ｓ２を示すパターン）
▲７▼パターンＳ３  ←（文Ｓ３を示すパターン）
▲８▼パターンＳ４  ←（文Ｓ４を示すパターン）
また、前に説明したパターン間の接続関係が生成されているものとする。具体的にはパターンＳ２の接続情報記録部にはパターンＳ１との接続関係があり、パターンＳ４の接続情報記録部にもパターンＳ３との接続関係があるとする。
この時、パターンＳ２を励起すると、パターンＳ１との接続関係があることを検出することになるが、論理関係の内、結果を示すパターンＲ２を人間が励起させ（結果であることを学習させることに対応する。）、パターンＲ２の接続情報記録部にパターンＳ１とパターンＳ２を組合せの励起パターンとして記録する。
同様にパターンＳ４を励起すると、またパターンＳ３との接続関係があることを検出することになるが、論理関係の内、解決策を示すパターンＲ４を人間が励起させ（解決策であることを学習させることに対応する。）、パターンＲ４の接続情報記録部にパターンＳ３とパターンＳ４を組合せの励起パターンとして記録する。このように、パターン間の接続関係ごとに対応する論理関係の組合せを記録していくと、各論理関係を示す記録モジュールの接続情報記録部に特定のパターンの組合せが出現すると、当該の論理関係に対応する記録モジュールが励起するように、接続情報の組合せが生成していく。
ある程度、学習が進むと、本知識体系構築機はパターンとパターンの識別結果を自律的に出力することができるようになる。出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき論理的関係との結合を強め、誤って出力した論理的関係を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上により本知識構築機は情報と情報の接続関係および論理的関係を自律的に生成することができる様になる。論理関係の識別に関する学習が進んだ段階で、入力した情報毎に既に記録したパターン（知識に対応）と照合し、照合したパターンが構築している論理的な接続関係（知識体系に対応）と入力した情報が有する論理関係と比較することにより、入力情報の論理的な妥当性、新規性、有効性についても評価することができる。
入力情報の妥当性を評価しつつ、新規で有効な情報を本知識構築機の知識体系に自律的に組み込ませることにより、知識を単独の状態で記録するのではなく、知識体系として成長させることができる人工知能装置となる。
次に本知識構築機において入力情報の価値を評価する方法について説明する。図１１は入力情報に含まれる単語等から入力情報に関して、どのような分野の情報であるかを識別する動作について示したものである。これは先に述べた論理的関係の学習と同様に実施することができる。入力情報に関し意味の分析を実施し、入力情報と意味的に等価なパターンを励起する。次に人間が入力情報に関して、どの分野であるかを判断し該当する分野を示すパターンを励起する。（例として数学の分野であればＦ１というパターンを励起し、物理であればＦ２というパターンを励起する等）このとき分野を示すパターンの接続情報記録部には入力情報および等価な意味を示すパターンが記録される。このような人間による識別を繰り返していくことにより、本知識構築機の分野を示すパターンの接続情報記録部に当該分野に関連するパターンの励起の履歴が蓄積していくことになる。つまり当該分野を示す単語等に対応する接続が強化されていく。ある程度、このような学習が進んだ後に、本知識構築機に分野識別を自律的に実施させ、出力結果に誤りがある場合は、本来識別すべき分野との結合を強め、誤って出力した分野との結合を弱める、または禁止する等の修正を実施する。
以上の学習により本知識構築機は入力情報の分野、テーマ等について識別することが可能になる。入力情報の分野、テーマ等が識別されると、本知識構築機の既に記録されている知識と照合させ、関連情報があるかを調べる。これは先に説明したように関連するパターンが検出されると、そのパターンと論理的関係にあるパターンも検索することができるので、入力した情報に新規の情報が含まれているかも判断することができる。
図１２は入力情報の分野、テーマが分析され、同じ分野、テーマに関して既に記録されている情報との照合の動作を示したものである。既に記録されている情報に関しては分野、テーマ、論理的関係が明確にされた状態で記録されている。入力情報に関しても分野、テーマ、論理的関係を分析することにより既に記録している情報と同じ論理の階層での比較が可能となる。
図１３は既に記録されている情報と新規に入力された情報との関係を評価する動作例につて示したものである。単語間における共通、相違、類似等の関係はパターン間で定義することが可能である。難しい単語は、より簡単な単語の組合せで表現することも可能である。このように単語間の関係を定義したものを記録領域に構築しておくと入力した情報と既に記録されている情報に関して意味レベルでの比較が可能となる。単語間の関係を定義した記録領域に既に記録したパターンと新規情報のパターンを同時に独立のラインで照合させ、共通の意味を示す単語を両方で照合しているか、それとも相違する単語をそれぞれで照合しているかを検出することにより、入力情報と既に記録した知識との論理的整合性について評価することが可能である。
図１４は新規情報に価値があると評価され、既に構築されている知識体系に追加の知識として組み込まれる動作について示したものである。入力情報の分野、関連する知識との整合性、新規性の有無、信頼性等を評価することにより入力情報の価値について評価し、価値があると判断した場合は、本知識体系構築機の知識体系の関連個所に追加記録していくことにより、自律的な知識向上が推進されていく。
【発明の実施の形態２】
（請求項２に対応）
【００２５】  図２はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築機の構成を示した図である。
図２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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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。
【００２６】  次に動作について説明する。
図２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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
ある個人の書物、文章、会話および発言等を本知識体系構築機に入力し、変換されたパターンとパターンの接続関係を生成していく。
時系列的に記録するとともに、出現するパターンとパターンの論理的な関係を検出することにより、論理的な接続関係についても生成していく。ある個人の書物、文章、会話および発言等は分野毎、テーマ毎に分類された記録領域にも記録していく。図１５は設定した個人の情報を分野、テーマ、論理関係を識別して記録していく動作について示している。記録するパターンは既に記録したパターンと照合を行い、照合すれば既に記録したパターンとの論理関係を考慮して接続関係を生成する。照合しなければ新規パターンとして所定の分野、テーマに対応する記録領域に記録する。このようにパターン間の接続関係を考慮して記録していくと、バラバラの状態で記録されるのではなく、ある個人の思考体系として記録することが可能になる。
【発明の実施の形態３】
（請求項３に対応）
【００２７】  図３はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築機の構成を示した図である。
図３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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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。８は複数のパターンおよびパターン間の接続関係の共通点および相違点を分析するパターン比較器である。
【００２８】  次に動作について説明する。
図３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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
ある個人の書物、文章、会話および発言等を本知識体系構築機に入力し、変換されたパターンとパターンの接続関係を生成していく。
時系列的に記録するとともに、出現するパターンとパターンの論理的な関係を検出することにより、論理的な接続関係についても生成していく。ある個人の書物、文章、会話および発言等は分野毎、テーマ毎に分類された記録領域にも記録していく。図１５は設定した個人の情報を分野、テーマ、論理関係を識別して記録していく動作について示している。記録するパターンは既に記録したパターンと照合を行い、照合すれば既に記録したパターンとの論理関係を考慮して接続関係を生成する。照合しなければ新規パターンとして所定の分野、テーマに対応する記録領域に記録する。このようにパターン間の接続関係を考慮して記録していくと、バラバラの状態で記録されるのではなく、ある個人の思考体系として記録することが可能になる。
複数の個人の思考体系をそれぞれの記録領域に記録すると、思考体系毎に共通点および相違点につき分析することが可能である。ある人物Ａの思考体系は分野、テーマに整理して記録されており、別の人物Ｂの思考体系も分野、テーマに整理して記録されている。また、個々の思考に対応するパターンとパターンはその論理的な接続関係が分析されて記録されているため、人物間で思考体系を比較する時も、分野、テーマ、論理的な接続関係対応で共通点、相違点を分析することが可能である。
図１６は複数の思考体系について、分野、テーマ、論理的関係の階層を合わせて比較する動作について示したものである。
思考は単語の組合せで表現でき、単語間の論理関係（同じ、類似、反対、関係なし等）は単語を単語間で定義することが可能であるので、単語を示すパターンとパターン間で、この論理関係を定義することが可能である。例えば、「良い」の反対は「悪い」であるので、単語間の論理関係も反対を表現する接続で定義しておく。これは、「良い」を示すパターンと「悪い」を示すパターンが同時に励起すると、「反対の意味」を示すパターンを励起するように接続関係を生成することに実現できる。同様に「同じ意味」、「関連」等についても単語間で論理関係を示す接続関係を定義しておく。
同じ分野、テーマ、論理的接続において人物Ａと人物Ｂのパターンを上記で定義した記録領域に照合させる。この照合は独立した複数の照合ラインを使用することのより、人物Ａの照合か、人物Ｂの照合か、またその他の人物かを識別することができる。人物Ａが照合したパターンが、人物Ｂが照合したパターンと一致すれば、共通であることが検出され、逆に人物Ａが照合したパターンと人物Ｂが照合したパターンが反対の意味を示すパターンを励起すれば、相違していることを検出できる。（なお、同じ分野、テーマ、論理的接続において一方にはパターンが存在するが、他方にはパターンが存在しない場合は、パターンが存在する方に情報量が多いことを示していることになる。）
同じ分野、テーマ、論理的接続関係においてパターン間の共通、相違、関係なし等を逐次、分析していくと、人物Ａと人物Ｂの思考において何が共通しており、何が相違しているかを分析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）
【００２９】  図４はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築機の構成を示した図である。
図４においてにおいて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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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。９はである異なる対象から入力した情報により生成されたパターンおよびパターン間の関係を比較、評価し論理的に優れたパターンを選択する優先パターン選択器である。
【００３０】  次に動作について説明する。
図４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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
ある分野、テーマ、論理的接続関係に記録されている情報に関して、複数ある場合により優れたものを選択する方法について説明する。
図１７は新規情報が入力された際に、既に記録されている同じ分野、テーマ、論理関係にある情報と比較し、どちらが論理的に優れているかを評価する動作について示したものである。
本知識体系構築機に知識を構築していく時、新規の情報は既に記録された情報と照合し、その論理関係について分析し所定の記録領域に記録するが、その際に新規の情報について信頼度も付属情報として記録するようにする。例えば情報源が何か（信頼性のある情報源からか否か）、情報の種類（真実、事実、噂、現状、未来の話、想像、仮定等）等を識別し付属情報として記録しておく。
新規の情報を分析し、既に記録されている情報と照合するものがある場合、新規の情報は既に記録された情報をどのように組み合わせたものであるかを評価する。ある論理を展開する場合の例として以下の文を考える。
ＡはＢである。なぜならば、Ｃであるからである。
新規の情報を既に記録した情報と照合し、「Ｃ」が既に記録している情報と照合したとする。この時、上記の文では「ＡはＢである」根拠として「Ｃである」ことを挙げている。従って、「Ｃである」ことの信頼度を情報源、情報の種類から評価し、妥当であるか否かを判断することが可能である。
新規情報の信頼度が高いと判断するケースは大きく分けて２ケースある。
第１のケースは新規情報が既に記録した情報の組合せで論理が構成されており、既に記録した情報は信頼度が高いと識別されている場合である。第２のケースは新規情報が既に記録した情報の組合せで論理が構成されていないが、新規情報の情報源が信頼できると判断する場合である。
このように、複数の思考に関して信頼度を比較し、より信頼度の高い情報を優先する思考パターンとして選択していくと、構築した知識体系をより信頼度の高いものに更新していくことが可能となる。
図１８は新規に入力された情報が既に記録されている情報よりも論理的に優れていると評価された際に、関連する知識が蓄積されている記録領域に分野、テーマ、論理関係を合わせて組み込まれる動作について示したものである。新規の情報は元の情報よりも優先度の高い情報として記録される。
【発明の実施の形態５】
（請求項５に対応）
【００３１】  図５はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築機の構成を示した図である。
図５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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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は情報の価値を評価するパターン評価器である。１０は情報の意味分析および一般化を行う汎用化器である。
【００３２】  次に動作について説明する。
図５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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
次に、論理の一般化または汎用化の方法について説明する。
図１９は文章を逐次入力していくことにより、自律的に一般化または汎用化が実施される動作について示したものである。
個々の文章を構成する単語または意味が同じ単語に展開し、さらにその単語に関する上位概念または属性等についても励起するようにしておくと、論理の一般化または汎用化が可能である。
例えばＡさんはリンゴ、ミカン、イチゴ等の果物が好きだとする。このときリンゴの上位概念として果物を設定し、リンゴという単語が励起した際に、果物という単語も励起させることとする。同様にミカン、イチゴに関しても上位概念として果物を設定しておく。Ａさんはミカンが好きである。Ａさんはイチゴが好きである。という文が出現する度に果物という単語と「Ａさん」「好きである」というパターンとの接続関係が強化していき、「Ａさん」「好きである」というパターンを励起すると「果物」に対応するパターンが励起することになる。つまり、「Ａさん」「果物」「好きである」となり、「Ａさんは果物が好きである」という論理に展開される。
このように個々の具体的な文の励起と並行して上位概念および属性等、一般化した単語も励起するようにしておくと、個々の具体的な文に関して、より一般的な文を励起させることができる。
他の例として、「Ｂさんは夢が実現したので喜んだ」という文を考える。この文は「Ｂさんは」「夢が実現したので」「喜んだ」という要素に分解できる。文を構文に整理すると主語は「Ｂさんは」であり、述語は「喜んだ」である。「夢が実現したので」は主語、述語に対して理由となっている。主語が「Ｂさん以外の人」であっても「夢が実現したので」と「喜んだ」という文は常識的に考えて強い接続関係となっており、他の文例としも出現する可能性が高い。主語を「Ｂさん」に限定せず、述語と理由の関係で単語および文の接続関係を生成、強化していくと、文を意味レベルにおいて一般化していることになる。各単語および文に対して、このような整理を施して接続関係を生成していくと、各文が一般化され、一般常識に相当する知識を自律的に生成することが可能となる。
【発明の実施の形態６】
（請求項６に対応）
【００３３】  図６はこの発明の一実施例における自律型知識体系構築機の構成を示した図である。
図６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、パターン間の論理関係およびパターンの励起の履歴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は情報の価値を評価するパターン評価器である。１０は情報の意味分析および一般化を行う汎用化器である。１１はパターンの分析結果に応じて対応する処置パターンを選択し実行する定型パターン駆動器である。
【００３４】  次に動作について説明する。
図６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逐次、２のパターン記録器の記録モジュールに記録する。３のパターン登録器は入力した情報をパターン記録器の記録モジュールと照合し、入力した情報と同一のパターンが記録されているか確認し、記録されていなければ新規パターンとして記録モジュールに記録し励起する。励起とは記録モジュールが情報の照合等により活性化した状態のことを指す。入力した情報と同じパターンが既に記録されている場合は該当する記録モジュールを励起する。励起した記録モジュールの履歴はパターン記録器に逐次、記録する。
次に別の情報を入力し、上記と同じく既に記録されたパターンと照合するか確認し、照合しなければ新規パターンとして記録モジュールに記録する。記録モジュールが励起すると、その記録モジュールが励起した時点から設定した期間の過去にさかのぼって励起した記録モジュールの履歴をパターン記録器の励起パターンの履歴を記録した箇所から呼び出し、今回励起した記録モジュールの接続情報を記録している接続情報記録部に転写する。転写することにより当該記録モジュールの励起に関連すると考える記録モジュールとの接続関係の強度を示す結合係数が逐次増加される。これにより今回励起した記録モジュールを励起させるのに関連した記録モジュールとの接続関係が強化される。今回励起した記録モジュールが再度、励起すると、その時点において設定した期間の過去にさかのぼって本記録モジュールの励起に関連した記録モジュールの履歴を転写する。この時、転写は前回転写した情報に重ね、蓄積するようにする。尚、関連した記録モジュールの履歴の転写および接続関係の強度を示す結合係数の増加方法は、単純な重ね合わせの他に個々の励起履歴に関し、既に記録された履歴情報との相関を検出し、適切な結合係数を増加させる方法を含むものとする。この方法は処理が少し複雑になるが、履歴情報に含まれる当該記録モジュールの励起に直接関連しない記録モジュールの履歴により結合係数の増加が生じ、誤判断することを回避することができる。
本自律型知識体系構築に情報を入力する際に、個々の文章を構成する単語または意味が同じ単語に展開し、さらにその単語に関する上位概念または属性等についても励起するようにしておくと、論理の一般化または汎用化が実施される。
人間の思考パターンは多様であるが、個別の内容ではなく思考パターンがどのように制御されているかという観点から見ると、典型的な型に分類することが可能であり、分類した結果に応じて適切な処理を自律的に実行することが可能である。
図２０は数々の思考が定型パターンとして検出され、検出された型に応じて適切な処理が自律的に実施される動作について示したものである。
典型的な型の例について以下に説明する。
（１）入力情報の処置
既に記録した情報との照合、位置づけ分析、記録および既に記録した情報の更新等
（２）情報の解釈と対応
命令、依頼に対する対応、質問に対する回答、不明な点を確認するための質問
（３）状況確認と対応
現状の確認、状態の更新、状況への対応
（４）計画、予定、動作の実行
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）
等々
思考パターンの制御もパターンとして定義し、パターンからパターンへ変化させることにより、思考パターンの制御を実施することができる。所謂、「物事の考え方」をパターンとして定義し、このパターンを変化させながら、これまでに述べたパターンを制御するという考え方である。人間は思考する時、個々の事象に対し、適切な対処方法、考え方を適用し、対応している。同様に本知識体系構築機に個々の事象に対する対処方法、考え方等を学習させ、自律的に処置を実施させることが可能である。具体的には上記に示した各型に対応するパターンを定義し、そのパターンを逐次、変遷させていくことにより実施する。各制御パターンはある条件が成立すれば励起され処理を実行することになるが、条件の検出は初期においては人間が教示し、本知識体系構築機は人間が教示する条件のパターンを逐次、学習することにより自律的な動作を可能とする。
以下では少し具体的に説明する。
【００３５】（１）入力情報の処置
情報が入力されると、既に記録した情報との照合、位置づけ分析、記録および既に記録した情報の更新等を実施する。
入力された情報は分野、テーマが分析され、既に記録した情報と照合される。既に記録した情報と何らかの照合があれば、入力情報との位置づけが分析される。位置づけは既に記録した情報との論理的接続関係、信頼度等から評価し、入力した情報が有益（新規性、論理的妥当性、信頼性）であれば、対応する分野、テーマ、論理的接続に当該の知識を追加する。また、必要に応じ、既に記録した情報の更新または優先度の変更を行う。
これらの動作はパターンで定義することができる。情報、テーマの分析および位置づけの分析は先の項で説明した手法による。入力情報の有益性評価についても先の項で説明した手法により実施可能である。対応する分野、テーマ、論理的接続の追加は当該情報を対応する記録領域に追加記録することにより実施可能である。
図２１は入力情報を検出後、分野、テーマ分析、既に記録している関連情報の検索、関連情報との信頼度、新規性等の評価、入力情報の処理（知識体系への組込み、破棄等）の動作例について示したものである。
【００３６】（２）情報の解釈と対応
命令、依頼に対する対応、質問に対する回答、不明な点を確認するための質問を生成する。入力した文が命令、依頼に対応するものか識別する。識別は先の項で説明した人間による識別を本知識体系構築機に学習させることにより実施できる。文には命令文、依頼文を識別できる語句が含まれているため、本語句を検出することにより、命令文、依頼文の識別が実施できる。命令、依頼に対する対応としては、過去に対応したことがあるか？
対応した時の影響は問題ないか？等を評価して決定する。過去に実施したことの有無、対応した時の影響に関しては本命令または依頼と照合する関連情報から検出する。
質問に関しては質問に含まれる語句等を使って、過去に記録されている関連情報と照合を行う。質問に対する回答に期待される上位概念または属性が照合結果に含まれている場合、回答の候補として挙げることとする。処理の過程において論理的に次ステップへの遷移が困難になる等の状態になった場合は、遷移の経緯と、次ステップへの遷移が困難である理由等から不明な点を確認するための質問を生成する。これらの動作は条件付動作に対応するパターンとして表現することが可能である。
図２２は入力情報の型（命令文、依頼文、疑問文、平常文等）を分析後、分析結果に応じて適切に処理を進めるための動作例について示したものである。
【００３７】（３）状況確認と対応
現状の確認、状態の更新、状況への対応を実施する。
視覚センサ、音声検出器等から検出した画像情報、音声情報を変換したパターンと該当する単語に対応するパターンとに接続関係を生成することにより、外部の状況をパターンとして表現し処理を実施することが可能である。
現状の確認、状態の更新は現状および状態に対応するパターンを更新することにより実施する。現状および状態を検出する検出器またはモニター系からの出力結果を該当のパターンが記録されている領域に記録することにより実施可能である。状況への対応は条件付動作に対応するパターンとして表現することが可能である。
図２３は画像パターン、音声パターン等から状況に関する情報を取得し、適切な対応を実施する動作例について示したものである。
【００３８】（４）計画、予定、動作の実行
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）を実施する。
計画の立案、実行、評価、動作の実行（駆動系の制御）は条件付動作に対応するパターンとして表現することが可能である。また、数々の運動パターンを定義し、個々の運動パターンに対応するパターンを時系列的に生成することにより、駆動系を制御する制御信号を生成することが可能である。検出器から取り入れた情報を取り込むことにより閉ループの制御を実施することも可能である。
図２４は画像パターン等から状況に応じた制御信号を生成する等の動作例について示したものである。
【発明の効果１】
（請求項１に対応）
【００３９】  第１の発明によれば、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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規の知識を追加または知識の更新を行い、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施することができる。
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つた。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。
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）
【００４０】  第２の発明によれば、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、人間の指示により情報および情報の構造を分析、記録するとともに設定した個人の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考体系を構築させることができる。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つた。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。
本発明によれば設定した個人の思考体系の構築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）
【００４１】  第３の発明によれば、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その思考の共通点および相違点を分析し、思考体系の比較を実施することができる。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つた。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。
本発明によれば思考体系の比較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）
【００４２】  第４の発明によれば、複数の人物の書物、文章、会話および発言等を入力することにより、その論理的思考の優越を分析し、より優れた論理的思考をベースに知識を構築することができる。
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つた。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。
本発明によれば、より優れた論理への更新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５】
（請求項５に対応）
【００４３】  第５の発明によれば、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化を実施し、知識の拡大および知識の体系化を自律的に実施することができる。
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つた。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。また論理の一般化を実施するのは困難であった。
本発明によれば、知識体系の構築および知識の一般化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６】
（請求項６に対応）
【００４４】  第６の発明によれば、自律的に学習することにより入力情報の価値を評価し、内部に構築した知識体系に新規知識の追加、知識の更新および知識の一般化を実施し、入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施させることができる。
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つた。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。また入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施させることは困難であった。
本発明によれば、入力した情報に対して適切な処置を自律的に実施させること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】
【００４５】
【図１】自律型知識体系構築機の構成例（請求項１対応）
【図２】自律型知識体系構築機の構成例（請求項２対応）
【図３】自律型知識体系構築機の構成例（請求項３対応）
【図４】自律型知識体系構築機の構成例（請求項４対応）
【図５】自律型知識体系構築機の構成例（請求項５対応）
【図６】自律型知識体系構築機の構成例（請求項６対応）
【図７】関連するパターンとの接続が強化する動作例
【図８】繰り返し励起するパターンとの接続が強化する動作例
【図９】パターンとパターンの論理関係が記録される動作例
【図１０】論理関係の識別例
【図１１】分野識別の動作例
【図１２】同じ分野、テーマの情報との照合例
【図１３】既に記録されている情報との関係評価の動作例
【図１４】知識体系に組み込まれる動作例
【図１５】個人の情報を分野、テーマ、論理関係を識別して記録する動作例
【図１６】複数の思考体系を比較する動作例
【図１７】論理的に優れているかを評価する動作例
【図１８】論理的に優れているパターンに更新する動作例
【図１９】一般化、汎用化の動作例
【図２０】検出された型に応じて適切な処置が自律的に実施される動作例
【図２１】入力処理の処置に関する動作例
【図２２】情報の解釈と対応に関する動作例
【図２３】状況確認と対応に関する動作例
【図２４】動作の実行に関する動作例
【符号の説明】
【００４６】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    パターン評価器
８    パターン比較器
９    優先パターン選択器
１０  汎用化器
１１  定型パターン駆動器
【図１】
2015109098.tif 000003
【図２】
2015109098.tif 000004
【図３】
2015109098.tif 000005
【図４】
2015109098.tif 000006
【図５】
2015109098.tif 000007
【図６】
2015109098.tif 000008
【図７】
2015109098.tif 000009
【図８】
2015109098.tif 000010
【図９】
2015109098.tif 000011
【図１０】
2015109098.tif 000012
【図１１】
2015109098.tif 000013
【図１２】
2015109098.tif 000014
【図１３】
2015109098.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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