(57)【要約】【課題】  電子頭脳及びそのデータ構造と知識処理方法の提供。【解決手段】  電子頭脳は使用するデータ構造が階層式構造の知識マップとされ、該知識マップが多くの知識記号を含み、知識記号はキャリア記号或いは概念記号とされ、各知識記号は唯一の知識記号アドレス表示法を保有し、上層と下層の知識記号の間にシンタグマティック関係が存在し、且つ各知識記号が知識属性表を具えて一つ或いは複数の属性を記載し、各属性が属性名称と属性値を具えている。該電子頭脳は一つ或いは複数の知識インタプリタを具え、知識命令をデコードし、知識命令は知識オペレータと一つ或いは複数のパラメータを具え、電子頭脳はキャリア記号の決定する言語環境条件下で該属性値を操作する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
知識マップと、知識命令と、知識インタプリタを具え、
該知識マップは階層式構造であり、該階層式構造の各ノードが知識記号とされ、各知識記号が一つ或いは複数の属性を記載した知識属性表を具え、各属性が属性名称と属性値を具え、
該知識命令は、知識オペレータと一つ或いは複数のパラメータを具え、該知識オペレータが該属性名称により決定され、該一つ或いは複数のパラメータが該属性値により決定され、
該知識インタプリタは属性名称に対応し、該属性値を解読することを特徴とする、電子頭脳。
【請求項２】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが知識マップサーバーより提供されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項３】
請求項１記載の電子頭脳において、知識記号が演算法より推定されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項４】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが因子演算により導き出されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項５】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが類似神経ネットワーク中に保存されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項６】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがファイル中に保存されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項７】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがメモリ中に保存されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項８】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがスーパーリンクを通して取得されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項９】
請求項１記載の電子頭脳において、知識インタプリタがプログラムであることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１０】
請求項１記載の電子頭脳において、知識インタプリタがシングルチップであることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１１】
請求項１記載の電子頭脳において、複数の知識記号がキャリア記号を含むことを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１２】
請求項１１記載の電子頭脳において、知識命令が実行され、キャリア記号に基づき知識マップ中で該キャリア記号或いは別のキャリア記号がサーチされることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１３】
請求項１記載の電子頭脳において、複数の知識記号が概念記号を含むことを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１４】
請求項１３記載の電子頭脳において、概念記号に基づき知識マップ中でキャリア記号がサーチされることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１５】
請求項１３記載の電子頭脳において、知識記号がキャリア記号を含み、キャリア記号が概念記号を載置し、該我員得記号が特定のキャリア記号中の知識含有量を計量するのに用いられることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１６】
請求項１記載の電子頭脳において、属性が言語環境条件を含むことを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１７】
請求項１６記載の電子頭脳において、属性値が符合する言語環境条件下で操作されることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１８】
請求項１７記載の電子頭脳において、属性値の操作が、計算、推理、解答、叙述或いは表現であることを特徴とする、電子頭脳。
【請求項１９】
請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが、その他の一つ或いは複数の知識記号を知識操作することで発生した知識記号を具えたことを特徴とする、電子頭脳。
【請求項２０】
知識マップと、知識属性表と、知識記号アドレス表示法とを具え、
該知識マップは複数の知識記号からなる階層式構造で構成され、該階層式構造の各ノードが該複数の知識記号のいずれか一つとされ、
各知識記号が上記知識属性表を具え、該知識属性表に一つ或いは複数の属性が記載され、各知識属性表が該知識記号の一組の意味の叙述を表示し、
該階層式構造の各ノードが唯一の知識記号アドレス表示法を有することを特徴とする、データ構造。
【請求項２１】
請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号が文字列、数値、図形、画像、ビデオ信号、動画、或いはコンピュータ或いはネットワーク上で他の物体或いは意向を表徴する符号或いはその組合せを含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項２２】
請求項２０記載のデータ構造において、各属性が属性名称と属性値を具えたことを特徴とする、データ構造。
【請求項２３】
請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、階層式構造の異なるノードに重複して出現する少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項２４】
請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、キャリア記号とされる少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項２５】
請求項２４記載のデータ構造において、キャリア記号が一つ或いは複数の知識記号を載置することを特徴とする、データ構造。
【請求項２６】
請求項２４記載のデータ構造において、キャリア記号がガイドユニットとされ、知識マップ上で知識記号を切り換える時のインデックスユニットとされたことを特徴とする、データ構造。
【請求項２７】
請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、概念記号とされる少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項２８】
請求項２７記載のデータ構造において、概念記号が意味を表示する少なくとも一つの記号を含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項２９】
請求項２０記載のデータ構造において、知識マップが名称を具えたことを特徴とする、データ構造。
【請求項３０】
請求項２９記載のデータ構造において、知識マップの名称が階層式構造の根記号名称とされることを特徴とする、データ構造。
【請求項３１】
請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号とその上層の知識記号がシンタグマティック関係を有することを特徴とする、データ構造。
【請求項３２】
請求項３１記載のデータ構造において、シンタグマティック関係が、包含、継承、数量或いは位置とされることを特徴とする、データ構造。
【請求項３３】
請求項３２記載のデータ構造において、数量或いは位置が知識属性表中で説明されることを特徴とする、データ構造。
【請求項３４】
請求項２２記載のデータ構造において、複数の知識記号のうちの一つの知識記号の属性値の意味叙述が複数の知識記号中の複数の知識記号の間の組合せ関係を表示することを特徴とする、データ構造。
【請求項３５】
請求項３４記載のデータ構造において、組合せ関係が特定の形式を具えて知識類型を表示することを特徴とする、データ構造。
【請求項３６】
請求項３５記載のデータ構造において、知識類型が字句の組合せ、公式或いは図表とされることを特徴とする、データ構造。
【請求項３７】
請求項２０記載のデータ構造において、各属性が言語環境条件を含むことを特徴とする、データ構造。
【請求項３８】
請求項２０記載のデータ構造において、各属性が対応する知識処理ユニットを具えたことを特徴とする、データ構造。
【請求項３９】
請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号が唯一のアドレス表示法を具えたことを特徴とする、データ構造。
【請求項４０】
請求項３９記載のデータ構造において、アドレス表示法がツリー状構造を具えたことを特徴とする、データ構造。
【請求項４１】
知識処理方法において、
階層式構造の知識マップを形成し、該階層式構造の各ノードを知識記号とし、各知識記号に知識属性表を具備させて一つ或いは複数の属性を記載し、各属性が属性名称と属性値を含むようにするステップと、
属性名称により決定される知識オペレータと属性値により決定されるパラメータを含む知識命令をデコードするステップ、
言語環境条件下で該属性値を操作するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４２】
請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中のキャリア記号に基づき知識マップ中で該キャリア記号、別のキャリア記号或いは概念記号をサーチするステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４３】
請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中の概念記号に基づき知識マップ中で該概念記号、キャリア記号或いは別の概念記号をサーチするステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４４】
請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中の概念記号に基づき特定のキャリア記号中の知識含有量を計量するステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４５】
請求項４１記載の知識処理方法において、属性値の操作が計算、推理、解答、叙述或いは表現であることを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４６】
請求項４１記載の知識処理方法において、属性値の操作が一つ或いは複数の知識記号からの新たな知識記号の発生であることを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４７】
請求項４６記載の知識処理方法において、知識マップ中に新たな知識記号を加えるステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４８】
請求項４１記載の知識処理方法において、知識マップ中の知識記号に対して改修或いは削除するステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法。
【請求項４９】
知識オペレータと、
知識オペレータに追従して該知識オペレータの操作に供される一つ或いは複数のパラメータと、
とを具えたことを特徴とする、知識命令。
【請求項５０】
請求項４９記載の知識命令において、知識オペレータが知識類型に対応することを特徴とする、知識命令。
【請求項５１】
請求項５０記載の知識命令において、一つ或いは複数のパラメータが知識記号の属性値であり、該知識記号の具備する属性名称が知識類型に対応することを特徴とする、知識命令。
【請求項５２】
知識命令を受け取る入力手段と、
該入力手段に接続され、知識記号の属性値を解釈する一つ或いは複数の知識インタプリタと、
一つ或いは複数の知識インタプリタに接続されて知識操作結果を出力する出力手段と、
を具えたことを特徴とする、知識処理器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一種の知識処理システム及び方法、及びこのシステム及び方法中のデータ構造に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータは卓越した保存及びデータ処理の能力を具え、人が処理するよりも非常に速く処理を行なうことができ、このため各種の応用に広く使用されている。過去の専門（Ｅｘｐｅｒｔ）システム及び人工インテリジェンスの発展の歴史は長いが、問題解決と知識操作及びその自動化（Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）に対しては、満足のいく結果は得られていない。特に教育領域では、コンピュータを利用して教育の機能と効率を向上させることは、多くの人々の努力目標であり、例えばコンピュータ補助教育（ＣＡＩ）、インタラクティブ及び遠距離教育等のシステムはすでに相当の効果をあげている。しかし、残念なことに、これらの発展する技術にあって、知識は受動的に検索或いはサーチされるだけであり、言い換えると、これらのシステムでは、知識は単純にデータベース或いは補助の役割を果たすに過ぎず、知識の運用は依然として人の操作に依存している。このため、知識が高度に利用されていない。このような観念の下、既存の技術に対して行なう改良は、コンピュータ資源を利用してシステムの効率を高めることにほかならず、このためほとんどはデータベース或いは知識の管理及び使用に注意が注がれ、知識の直接処理或いは操作に対するものではなく、例えば、特許文献１〜７に示される如しである。
【０００３】
知識の価値は意識の十分な利用にある。情報の提供のほか、知識を直接操作できるようにし、コンピュータシステムを問題解決及び多くの応用に利用することにより、大きな進歩を獲得できる。このため、本発明は知識の操作システム及び方法を提供するものである。
【０００４】
【特許文献１】台湾特許第８６１１９４９８号明細書
【特許文献２】台湾特許第８８１２０１４５号明細書
【特許文献３】台湾特許第８８１２２８２９号明細書
【特許文献４】台湾特許第８８１２２８３７号明細書
【特許文献５】台湾特許第８９１１９２４５号明細書
【特許文献６】台湾特許第８９１２２０８２号明細書
【特許文献７】台湾特許第８９１２３１６４号明細書
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、一種の知識の操作システム、いわゆる電子頭脳を提供することにある。
【０００６】
本発明によると、電子頭脳（ｅ−Ｂｒａｉｎ）のデータ構造（Ｄａｔａ  Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）は、階層式（Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ）構造の知識マップ（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ  Ｍａｐ）であり、該階層式構造の各ノード（ｎｏｄｅ）は知識記号とされ、それが上層の知識記号とシンタグマティック関係（Ｓｙｎｔａｇｍａｔｉｃ  Ｃｈａｉｎ）を有し、且つ唯一の知識記号アドレス表示法を有する。知識記号は、文字列、数値、図形、画像、ビデオ信号、動画、或いはコンピュータ或いはネットワーク上でその他の物体或いは意向を表徴することができる記号或いはその組合せとされる。各知識記号は知識属性表を具え、一つ或いは複数の属性を記載し、各属性は属性名称と属性値を具えている。知識記号はキャリア記号或いは概念記号とされ、キャリア記号は一つ或いは複数の知識記号を載置し、概念記号は意思表示の記号とされる。該電子頭脳は一つ或いは複数の知識インタプリタを具えて知識命令を解読し、知識命令は知識オペレータと一つ或いは複数のパメータを具え、該電子頭脳はキャリア記号の決定した言語環境下で該属性値を操作し、これは知識処理と称される。並びに、このプロセスにより、新たな知識記号が一つ或いは複数の既存の知識記号を知識処理することで発生する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
請求項１の発明は、知識マップと、知識命令と、知識インタプリタを具え、
該知識マップは階層式構造であり、該階層式構造の各ノードが知識記号とされ、各知識記号が一つ或いは複数の属性を記載した知識属性表を具え、各属性が属性名称と属性値を具え、
該知識命令は、知識オペレータと一つ或いは複数のパラメータを具え、該知識オペレータが該属性名称により決定され、該一つ或いは複数のパラメータが該属性値により決定され、
該知識インタプリタは属性名称に対応し、該属性値を解読することを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項２の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが知識マップサーバーより提供されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項３の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識記号が演算法より推定されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項４の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが因子演算により導き出されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項５の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが類似神経ネットワーク中に保存されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項６の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがファイル中に保存されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項７の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがメモリ中に保存されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項８の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップがスーパーリンクを通して取得されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項９の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識インタプリタがプログラムであることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１０の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識インタプリタがシングルチップであることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１１の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、複数の知識記号がキャリア記号を含むことを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１２の発明は、請求項１１記載の電子頭脳において、知識命令が実行され、キャリア記号に基づき知識マップ中で該キャリア記号或いは別のキャリア記号がサーチされることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１３の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、複数の知識記号が概念記号を含むことを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１４の発明は、請求項１３記載の電子頭脳において、概念記号に基づき知識マップ中でキャリア記号がサーチされることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１５の発明は、請求項１３記載の電子頭脳において、知識記号がキャリア記号を含み、キャリア記号が概念記号を載置し、該我員得記号が特定のキャリア記号中の知識含有量を計量するのに用いられることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１６の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、属性が言語環境条件を含むことを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１７の発明は、請求項１６記載の電子頭脳において、属性値が符合する言語環境条件下で操作されることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１８の発明は、請求項１７記載の電子頭脳において、属性値の操作が、計算、推理、解答、叙述或いは表現であることを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項１９の発明は、請求項１記載の電子頭脳において、知識マップが、その他の一つ或いは複数の知識記号を知識操作することで発生した知識記号を具えたことを特徴とする、電子頭脳としている。
請求項２０の発明は、知識マップと、知識属性表と、知識記号アドレス表示法とを具え、
該知識マップは複数の知識記号からなる階層式構造で構成され、該階層式構造の各ノードが該複数の知識記号のいずれか一つとされ、
各知識記号が上記知識属性表を具え、該知識属性表に一つ或いは複数の属性が記載され、各知識属性表が該知識記号の一組の意味の叙述を表示し、
該階層式構造の各ノードが唯一の知識記号アドレス表示法を有することを特徴とする、データ構造としている。
請求項２１の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号が文字列、数値、図形、画像、ビデオ信号、動画、或いはコンピュータ或いはネットワーク上で他の物体或いは意向を表徴する符号或いはその組合せを含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２２の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各属性が属性名称と属性値を具えたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２３の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、階層式構造の異なるノードに重複して出現する少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２４の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、キャリア記号とされる少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２５の発明は、請求項２４記載のデータ構造において、キャリア記号が一つ或いは複数の知識記号を載置することを特徴とする、データ構造としている。
請求項２６の発明は、請求項２４記載のデータ構造において、キャリア記号がガイドユニットとされ、知識マップ上で知識記号を切り換える時のインデックスユニットとされたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２７の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、複数の知識記号が、概念記号とされる少なくとも一つの知識記号を含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２８の発明は、請求項２７記載のデータ構造において、概念記号が意味を表示する少なくとも一つの記号を含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項２９の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、知識マップが名称を具えたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項３０の発明は、請求項２９記載のデータ構造において、知識マップの名称が階層式構造の根記号名称とされることを特徴とする、データ構造としている。
請求項３１の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号とその上層の知識記号がシンタグマティック関係を有することを特徴とする、データ構造としている。
請求項３２の発明は、請求項３１記載のデータ構造において、シンタグマティック関係が、包含、継承、数量或いは位置とされることを特徴とする、データ構造としている。
請求項３３の発明は、請求項３２記載のデータ構造において、数量或いは位置が知識属性表中で説明されることを特徴とする、データ構造としている。
請求項３４の発明は、請求項２２記載のデータ構造において、複数の知識記号のうちの一つの知識記号の属性値の意味叙述が複数の知識記号中の複数の知識記号の間の組合せ関係を表示することを特徴とする、データ構造としている。
請求項３５の発明は、請求項３４記載のデータ構造において、組合せ関係が特定の形式を具えて知識類型を表示することを特徴とする、データ構造としている。
請求項３６の発明は、請求項３５記載のデータ構造において、知識類型が字句の組合せ、公式或いは図表とされることを特徴とする、データ構造としている。
請求項３７の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各属性が言語環境条件を含むことを特徴とする、データ構造としている。
請求項３８の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各属性が対応する知識処理ユニットを具えたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項３９の発明は、請求項２０記載のデータ構造において、各知識記号が唯一のアドレス表示法を具えたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項４０の発明は、請求項３９記載のデータ構造において、アドレス表示法がツリー状構造を具えたことを特徴とする、データ構造としている。
請求項４１の発明は、知識処理方法において、
階層式構造の知識マップを形成し、該階層式構造の各ノードを知識記号とし、各知識記号に知識属性表を具備させて一つ或いは複数の属性を記載し、各属性が属性名称と属性値を含むようにするステップと、
属性名称により決定される知識オペレータと属性値により決定されるパラメータを含む知識命令をデコードするステップ、
言語環境条件下で該属性値を操作するステップ、
以上のステップを具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４２の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中のキャリア記号に基づき知識マップ中で該キャリア記号、別のキャリア記号或いは概念記号をサーチするステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４３の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中の概念記号に基づき知識マップ中で該概念記号、キャリア記号或いは別の概念記号をサーチするステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４４の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、知識記号中の概念記号に基づき特定のキャリア記号中の知識含有量を計量するステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４５の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、属性値の操作が計算、推理、解答、叙述或いは表現であることを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４６の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、属性値の操作が一つ或いは複数の知識記号からの新たな知識記号の発生であることを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４７の発明は、請求項４６記載の知識処理方法において、知識マップ中に新たな知識記号を加えるステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４８の発明は、請求項４１記載の知識処理方法において、知識マップ中の知識記号に対して改修或いは削除するステップを更に具えたことを特徴とする、知識処理方法としている。
請求項４９の発明は、知識オペレータと、
知識オペレータに追従して該知識オペレータの操作に供される一つ或いは複数のパラメータと、
とを具えたことを特徴とする、知識命令としている。
請求項５０の発明は、請求項４９記載の知識命令において、知識オペレータが知識類型に対応することを特徴とする、知識命令としている。
請求項５１の発明は、請求項５０記載の知識命令において、一つ或いは複数のパラメータが知識記号の属性値であり、該知識記号の具備する属性名称が知識類型に対応することを特徴とする、知識命令としている。
請求項５２の発明は、知識命令を受け取る入力手段と、
該入力手段に接続され、知識記号の属性値を解釈する一つ或いは複数の知識インタプリタと、
一つ或いは複数の知識インタプリタに接続されて知識操作結果を出力する出力手段と、  を具えたことを特徴とする、知識処理器としている。
【発明の効果】
【０００８】
本発明のシステム及び方法は各種の領域中に応用されて特定の問題を解決するのに供され、例えば教育システム中で教師の位置に成り代わり、学生の学習を教導し、並びにその学習成果を評価する。ネットワーク技術に結合されると、電子頭脳は真正に時空の制限を克服し、智恵型の代理人（Ａｇｅｎｔ）となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の意図は知識操作能力を具えたシステム及び方法を提供することにあり、それは既知のデータベースの範疇を超越し、知識システム中より知識をサーチし、取得した知識を運用し、新たな知識を発生し、解決問題能力を有するシステムを構築し、例えば教育の用途に応用されうる。
【００１０】
知識地図：
電子頭脳或いは知識の操作システム中で使用されるデータ構造は知識地図とされる。図１は本発明の知識マップ１０を示し、それは階層式構造を具えたデータ構造であり、即ちこの知識構造中のノードの間に先行者−継承者関係（ｐｒｅｄｅｃｅｓｓｏｒ−ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ  ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ）が存在する。この知識マップ１０にあって、階層式構造の各ノードは一つの知識記号とされ、例えば図中に示される知識記号１２−４２とされる。知識記号は文字列、数値、図形、画像、ビデオ信号、動画、或いはコンピュータ或いはネットワーク上で他の物体或いは意向を表徴する記号或いはその組合せとされる。これらの知識記号はキャリア記号及び概念記号に分けられる。キャリア記号自身は直接概念を代表せず、知識記号を載置するのに供される。キャリア記号はガイドユニットとされ得て、知識マップ１０にあって知識記号のインデックス単位として用いられ、一般書籍の章節、教材ユニット中の冊課、地図上の国家及び都市、及び歴史図表中の国家君主或いは文化流派等の如しである。例えば知識マップ１０上で、根部のキャリア記号１２が章とされ、その下に含まれる概念記号１４及び１６及びキャリア記号１８及び２０が含まれると、後ろの二者は章１２中の節とされ、同様に、節１８の下に概念記号２２及び２４及びキャリア記号２６が含まれ、後者は節１８中の目とされる。これから類推されるように、各知識記号１２−４２が一つの知識（階層）マップ１０を構成している。前述したように、キャリア記号は知識記号を載置するのに用いられ、必要であれば、キャリア記号中に別に概念記号を定義する。概念記号は一般記号学で言われる「指し示すもの」或いは「記号表現（ｓｉｇｎｉｆｉｅｒ；能記）」とされ、例えば一般のインデックス中に定義される字句、文数字、図示、音符、舞姿、色彩、服飾等である。
【００１１】
アドレス表示法：
コンピュータシステム或いはデータベースシステム中で知識マップ１０を実現しやすいように、階層中の各ノード、即ち各知識記号は、唯一の知識記号アドレス表示法を有し、これにより明確にいずれか一つの特定の知識記号を指し示す。ある実施例では、知識記号アドレス表示法はツリー状（Ｔｒｅｅ）或いは階層式構造を具え、且つ知識マップの名称は根記号の名称とされ、例えば、光学マップ、数学マップ等とされる。一つの知識マップは多くの根記号を所有し、これにより最上層或いは深層（抽象）の基礎記号を表示する。知識マップ内の記号は階層の形式を以て例えば子記号／父記号／祖父記号／・・・のように表達される。例をあげると、知識マップ内の全名称は「ＡＡＡＸ／ＡＡＡ／ＡＡ／Ａ」とされ、マップ外の指示方式は「ＡＡＡＸ／ＡＡＡ／ＡＡ／Ａ／ＫＭＡＰ＃物理コミュニティー．教育．Ｘ中学」のようであり、それはインターネット上の一つのコミュニティーに応用されることを表示する。このほか、混淆が発生しない状況で、この名称の後部の父（キャリア）記号とコミュニティー名称等は適当に省略可能であり、例えば同一コミュニティー中では＃及びその後のコミュニティー名称を省略できる。要するに、この部分のアドレス表示法中、一部のキャリア記号は特定の状況下で省略可能で、黙認或いは共通認識の効果を有する。アドレス表示法中で使用される記号はコンピュータ領域中で使用されている目録指示標識を引用でき、例えば「．」で本記号を表示し、「．．」でその父符号を表示する。
【００１２】
シンタグマティック関係：
知識マップ中、根記号以外の各知識記号がその上層の知識記号との間にある種のシンタグマティック関係、例えば継承、数量、位置等の関係を有する。
【００１３】
知識属性表：
上述の継承のシンタグマティック関係のほかのシンタグマティック特性は知識属性表中で説明される。各知識記号は一つの知識属性表を有し、この知識記号の各項の指し示すものを説明する。図２は知識属性表の例であり、生命現象の知識記号４４中、知識属性表４６は属性名称、知識類型、言語環境条件及び属性値等を含む。典型的なものは、知識記号の各属性は一つの属性名称と属性値を含み、これによりその記号の一組の意味するところを表示する。例えば図２の知識属性表２６中、知識記号４４の３項の属性は各自の属性値を有する。特に、同一属性名称は異なる属性値を有し得る。
シンタグマティック関係を除き、各属性値の意味するものは複数項の知識記号間の組合せ関係を表示できる。異なる属性名称の組合せ関係はある種の特定形式を有することで各種の知識類型、例えば字句組合せ、公式（演算式、化学式等）、図表（地図、歴史図表、解剖図表、芸術形式、言語句型等）を表示する。知識類型は該知識記号がどのように使用或いは操作されるかを決定する。
ネットワークコミュニティーに応用される時、同一コミュニティー中で参考にされる知識記号は相対アドレスを使用して、例えば「属性２／隣接知識記号／．．」と表示でき、或いは、絶対アドレスを使用して、例えば「属性３／キャリア２記号／キャリア１記号」と表示できる。コミュニティーが異なれば、コミュニティー名称を加える必要がある。
各一種類の属性（同一属性名称であるもの）は一種の知識類型を表示し、並びに知識属性表中でその知識類型、関係類型（シンタグマティック、組合せ、その他の関係）、言語環境条件、及び対応する知識処理ユニットが説明される。
【００１４】
知識処理：
電子頭脳の操作機能は知識マップ上のキャリア記号と概念記号の知識処理の応用とされる。典型的な知識処理は以下のいくつかの方面を含む。：
（１）知識含有量：  キャリア記号中の概念記号は特定キャリア記号（例えば教材、タイトルベース、データベース）中の知識含有量を軽量するのに使用可能で、これによりこの知識キャリア中の性能を分析し、並びに適当な検討を行なう。
（２）知識サーチ：  各一つの（キャリア或いは概念）記号はいずれも知識マップ中でインデックス（キー文字或いはキー記号）として用いることができ、これにより関係キャリア記号（例えばファイル、ホームページ、討論文章、教材、タイトル等）をサーチする。
（３）延伸知識サーチ：  各一つの知識記号の関係情報をサーチする時、それとシンタグマティック関係にある上層知識記号（ｕｐ−ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）、下層知識記号（ｄｏｗｎ−ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）、及び関係知識記号（ｃｒｏｓｓ−ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ）を設定するすることによりサーチを行なえる。
（４）知識操作：  特定知識記号に符合する言語環境条件下で、知識記号の属性値は操作実行可能で、その操作方式は計算、推理、解決（ｐｒｏｂｌｅｍ−ｓｏｌｖｉｎｇ）、叙述、表現（ｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）を含む。
（５）記号を跨がった知識操作：  以上の各項の知識処理動作（知識含有量、（延伸）知識サーチ、知識操作）は知識マップ中の複数の多重動作の結合とされ得て、並びに整合されて一つの新たな知識記号とされうる。
（６）知識自動化：  以上の各項の知識処理動作（知識含有量、（延伸）知識サーチ、知識操作、記号を跨がった知識操作）は一つの自動化動作とされて、ハードウエア或いはソフトウエア中で自動実行されうる。
【００１５】
電子頭脳の実践：
電子頭脳の実践はハードウエア或いはソフトウエア方式の知識処理器により完成することができる。
電子頭脳が応用する情報技術は演算法（データ構造を含む）、知識庫、類似神経ネットワーク、因子演算法等とされうる。
ソフトウエアを利用して実践する時、知識マップは各種ソフトウエア保存体形式、例えば、データ構造、ファイル、データベース、知識庫、スーパーリンク等を以て表現され、表現される。ハードウエアを利用して実践する時、知識マップはハードウエア保存体形式、例えばメモリチップ、メモリカード、サブクラス保存媒体（ＣＤ、フレキシブルディスク等）を以て表現される。
ソフトウエアを利用して実践する時、知識処理器は知識マップサーバー形式を以て表現される。ハードウエアを利用して実践する時、知識処理器はシングルチップ或いはマルチチップの知識チップ形式を以て表現され、並びに電磁、光電、生化学等の技術を以てデジタル方式或いはアナログ方式で実践されうる。
知識処理器はマルチプル知識処理ユニットを具え、知識記号中に定義された知識類型により決定され、即ち、該知識記号中の属性値を解読するため、知識翻訳器と知識マップサーバーが接続されて、その項の属性値を処理する。（ある知識類型の）知識インタプリタに送られる属性データは、知識命令形式を以て表示され、例えばそのフォーマットは、
知識オペレータ  パラメータ１，パラメータ２，．．．．．．      ＥＱ−１
とされ、そのうち知識オペレータは属性名称に対応し、知識類型により特定の知識インタプリタを選択し、パラメータは属性値とされ、知識インタプリタによりデコードされる。もしコンピュータシステムで比較を行なうなら、そのＣＰＵはデータに対して演算を行ない、本発明の知識処理器は知識に対する操作を行なう。
属性の言語環境条件は対応するキャリア記号の状況により設定され、キャリア記号の含む知識記号もまたキャリアにより記号の属性が決定される。言語環境条件は制御条件に相当し、ある実施例では、知識マップサーバーが解読を請け負い、該属性値が（知識インタプリタに送られて）実行されるか否かを決定する。
このような知識処理を基礎構築のシステムとして、コンピュータシステムと同様に自動化して任務を実行できるが、ただその操作するのはデータに較べてハイレベルの知識である。
【００１６】
電子頭脳の応用：
ここで教育を目的とする応用例を提示し、電子頭脳の応用について説明する。この技術に習熟する者であればそのうちの各種の例示性の教導により、本発明の応用例を改修してその他のシステムに応用することができる。
知識をいかに使用するかについて、図３にメモリシステムを基礎とする情報処理モデルが提示されている。それは、三つの主要部分、即ち、感知メモリ４８、短期メモリ５０、及び長期メモリ５４を具えている。情報は感知メモリ４８に進入した後、作業メモリ５２中で一連の処理プロセスに供され、この処理過程中に運用が必要な既知の知識は長期メモリ５４により提供され、これらの知識処理の過程で、発生する成果は短期メモリ５０内に保存され、反復した処理後に発生する最終の結果が入力された情報に対して反応を形成し、同時に、過程中に獲得された知識の増加は長期メモリ５４中に保存される。このような不断の刺激と反応により、長期メモリ５４に知識が徐々に累積され、且つ長期メモリ５４中の知識が豊富になるほど、新たな刺激に対する反応が速くなり、性能表現も優良となる。
図４は電子頭脳を応用したシステムブロック図であり、知識操作ユニット５８を核心とし、例えば教材或いは問題等の外部のデータが入力インタフェース５６より知識操作ユニット５８に送られ、ここで短期メモリ５０及び知識操作ユニット５８の助けにより知識の操作が行なわれ、最終的に発生した結果が出力インタフェース６０より送出される。知識の操作過程にあって、まず、知識操作ユニット５８が外部より入力されたデータを転化処理し並びに短期メモリ５０中に保存し、そのうちの異なる情報に基づき、知識操作ユニット５８が長期メモリ５４より関係する概念知識を探し出し、それを短期メモリ５０の内容中に加え、こうしてシーマ（ｓｃｈｅｍａ）を形成する。簡単に言うと、ここでは認知心理学が常に使用するシーマにより知識を構築する。反復して長期メモリ５４をサーチし、短期メモリ５０にアクセスし各種の知識シーマを構築及び運用し、最終的に入力された問題を解決するか或いは入力された教材中によりある種の結果を発生して出力し、並びに発生した新たな知識を長期メモリ５４中に保存する。
このシステム中、智恵の程度が長期メモリ５４中の知識庫内容を決定し、それはそのうちに含まれる概念及び概念と概念の間の関係を含む。この知識庫のデータ構造は前述の知識マップを以て実現される。図５に示される物理学の知識マップで更に説明を行なう。前述したように、この実施例中、階層式構造の各ノードは知識記号とされ、分かりやすいように、ここでは直接その名称により称呼する。物理６２は力学６４、光学６６、及び電気学６８を含み、各知識記号はまた一つ或いは複数の知識記号を含み、図示される例では、力学６４はニュートン第１〜第３運動法則７０、７２、７４を含み、光学６６は屈折７６を含み、その他はこれから類推されるとおりである。この知識マップは学習により拡充されうる。学習の過程は図４で解説したようであり、拡充の結果は知識（記号）の増加及び各知識（記号）の間の関係の増加を含み、このほか、本システム中、知識マップ中の知識（記号）に対して改修或いは削除を行なうことができる。
図４のシステムと図５の知識マップにより物理問題を解決する時、まず、問題は分析及び分解され、例えば、もとの問題が、
パラシュート兵が自由に落下し、２００ｍ移動し、その後パラシュートが開き、パラシュート兵が等加速運動し、加速度が−２．０ｍ／ｓ2 で、パラシュート兵が着地する時、速度が５．０ｍ／ｓである時、パラシュート兵の費やした時間を求めよ。
であるならば、分解後、問題は、
〔パラシュート兵〕＜が＞〔自由落下〕＜し＞、〔２００ｍ〕〔移動〕＜し＞、＜その後＞〔パラシュートが開き〕、〔パラシュート兵〕＜が＞〔等加速運動〕＜し＞、〔加速度〕＜が＞〔−２．０ｍ／ｓ2 〕＜で＞、〔パラシュート兵〕＜が＞〔着地〕＜する＞＜時＞、〔速度〕＜が＞〔５．０ｍ／ｓ〕＜である＞＜時＞、〔パラシュート兵〕＜の＞＜費やした＞〔時間〕＜を＞＜求めよ＞。のように変成される。
知識操作ユニット５８は、問題を転化処理して短期メモリ５０に保存した後、図５の知識マップより問題と関係する全ての概念を探し出し、その後、知識の処理を行ない、その過程は前述したとおりである。更に詳しくは、処理過程中に、問題は予め複数の知識命令に変換され、そのフォーマットはＥＱ−１に示されるようであり、知識オペレータ及びパラメータはこの関係する知識属性表により決定され、上の例中の前の三つの語句は以下の知識命令に変換される：
新概念：  ｓｃｈｅｍａ｛１｝，開始
新概念：  ｓｃｈｅｍａ｛２｝，パラシュート兵
新概念：  ｓｃｈｅｍａ｛３｝，自由落下，ｓｃｈｅｍａ｛２｝
所有関係：ｓｃｈｅｍａ｛３｝，パラシュート兵，自由落下
アグリゲート：  ｔｅｍｐ１，２００，ｍ
新概念：  ｓｃｈｅｍａ｛４｝，移動，ｔｅｍｐ１
新概念：  ｓｃｈｅｍａ｛５｝，その後、パラシュートが開き
図６は知識操作ユニット５８の内部組成を示し、複数の知識インタプリタ７８を具え、知識命令中の知識類型に対応し、適当な知識インタプリタ７８が該知識命令の言語環境条件に基づき計算、推理、解答、叙述或いは表現等の操作を実行し、且つ一つの知識命令の実行は短期メモリ５０より更に多くの知識命令を読み取って実行されうる。特に、このシステム及び方法中、知識マップは相当な程度の智恵を現出し、もとの問題中に出現しない概念も、知識操作の過程中に概念と概念の間の関係によりサーチ及び使用され得て、並びに特定の言語環境条件下で操作され、さらに、知識の操作により知識マップ中の概念及びその関連性がますます豊富となる。
このシステム及び方法は各種の領域中に応用されて特定の問題を解決するのに供され、例えば教育システム中で教師の位置に成り代わり、学生の学習を教導し、並びにその学習成果を評価する。ネットワーク技術に結合されると、電子頭脳は真正に時空の制限を克服し、智恵型の代理人（Ａｇｅｎｔ）となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の階層式構造の知識マップである。
【図２】本発明の知識記号の知識属性表である。
【図３】本発明を運用した学習モデルである。
【図４】本発明の電子頭脳のシステムブロック図である。
【図５】本発明による物理学の知識マップである。
【図６】本発明の知識操作ユニット５８の内部組成図である。
【符号の説明】
【００１８】
１０  知識マップ        １２−４４  知識記号
４６  知識属性表        ４８  感知メモリ
５０  短期メモリ        ５２  作業メモリ
５４  長期メモリ        ５６  入力インタフェース
５８  知識操作ユニット  ６０  出力インタフェース
６２  物理              ６４  力学
６６  光学              ６８  電気学
７０  ニュートン第１運動法則      ７２  ニュートン第２運動法則
７４  ニュートン第３運動法則      ７６  屈折
７８  知識インタプリタ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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