(57)【要約】【課題】  人間の脳内で行う柔軟な推論機能を数式で表現し，人脳のように状況に応じて選択的に知識を利用し，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する脳型推論システムを提供する．【解決手段】  この発明の脳型推論システムは，事実入力部１，脳型推論機構２，ロバスト半径設定部３，知識データベース４，知識半径設定部５，推論結果出力部６により構成され，状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論する推論手段と，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する推論手段と，誤差や誤りを直ちに訂正することにより，理想に近づくことができ進歩しているように，リアルタイムで自己補正機能を持つ推論手段と，曖昧な概念や知識を取り扱う知識処理手段と，数値的手法のみではなく図形情報にも対応できる知識の表現手段と，を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論する推論手段と，未知の状況に置かれてもロバスト的に結論を推論する推論手段と，誤差や誤りを直ちに訂正することにより、理想に近づくことができ進歩しているように、リアルタイムで自己補正機能を持つ推論手段と，曖昧な概念や知識も取り扱う知識処理手段と，数値的手法のみではなく図形情報にも対応できる知識の表現手段と，を備えたことを特徴とする脳型推論システム．
【請求項２】
前記推論手段は，知識半径を設定することで人間の知識選別行為を模倣し，ロバスト半径を設定することにより，不完全な事実に対しても人脳のように柔軟な推論を行うことを特徴とする請求項１に記載の脳型推論システム
【請求項３】
前記知識処理手段は，連続値曖昧な概念集合も離散値曖昧な概念集合も取り扱えることを特徴とする請求項１と請求項２のいずれかに記載の脳型推論システム
【請求項４】
前記知識の表現手段は，空間における図形の特性が完全に表現できる特性パラメータと同じ数の独立な変数で構成された特徴空間を利用して曖昧な概念表現することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の脳型推論システム
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  この発明は，脳型推論システムに係り，特に人間の脳内で行う柔軟な推論機能を数式で表現し，人間のように状況に応じて選択的に知識を利用し，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する脳型推論システムに関するものである．
【背景技術】
【０００２】  近年，情報技術進歩のお陰で日常生活から思想と文化までは急速に変わっており，物を扱っていた工学分野では，人間にやさしい設計工学思想のような，人間との関わりのある研究・開発も認められるようになってきた．すなわち，機械としての「物」ではなく，人間のように他者に対して思いやりのある「物」を創ることが求められている．そのため，「物」には，人間の持っている知識を定量表現でき，未知の状況に置かれても人間のように適切な結論を推論する能力を備えることが必要である．【０００３】  人脳の推論機能を実現するアプローチの１つとしては，個性を重視するファジィ集合論を利用するファジィ推論が考えられる．しかし，従来のファジィ推論法は，前件部と事実との共通集合の高さを推論の根拠としているので，様々な問題点が指摘されている．これに対して，前件部と事実との違いを測るには，前件部と事実との距離情報を利用するのが物理的に自然で，数学的にも議論しやすいと考え，ファジィ集合の距離の計算公式を開発し，それに基づいて距離型推論法を提案している（２００１年にＢｉｏｍｅｄｉｃａｌ  Ｆｕｚｚｙ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ論文賞，特許文献１）．また距離型ファジィ推論法の基幹アルゴリズムをはじめ，数値的真理値と言語的真理値，一段ルールと多重多段ルールなど多角度から，推論アルゴリズムをシリーズで提案しており，各々の特長について数理的に証明している．
【特許文献１】特願２００３−１８９８６９公報、「ヒューマン推論エンジン」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】  推論の分離規則は，事実がある知識の前件部一致すれば，その推論結果がこの知識の後件部となることである．漸近特性は，事実がある知識の前件部に近づけば近づくほど，推論結果がその知識の後件部に近づくということを意味している．適合度型推論は，推論の分離規則を満たさないことだけではなく，漸近特性と結論の凸性を持っていない．距離型ファジィ推論は従来の推論には無い次の特徴を持っている（１）分離規則は満たされている．（２）結果Ｂは凸なファジィ集合．（３）漸近特性を持っている．しかし，距離型ファジィ推論法は，人脳のような柔軟性が欠けている．【０００５】  本発明は，このような点に鑑みて創作されたものであり，人間の脳内で行う柔軟な推論機能を数式で表現し，人間のように持っている全ての知識をそのままに利用するのではなく，状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論し，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する脳型推論システムを提供することを目的とするものである．
【課題を解決するための手段】
【０００６】  上述した課題を解決するために，本発明の脳型推論システムは，状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論する推論手段と，未知の状況や不完全な知識に対してもロバスト的に結論を推論する推論手段と，誤差や誤りを直ちに訂正することにより，理想に近づくことができ進歩しているように，リアルタイムで自己補正機能を持つ推論手段と，曖昧な概念や知識も取り扱う知識処理手段と，数値的手法のみではなく図形情報にも対応できる知識の表現手段と，を備えたことを特徴としている．【０００７】  また，知識半径を設定することで人間の知識選別行為を模倣し，ロバスト半径を設定することにより，不完全な事実に対しても人脳のように柔軟な推論を行うことを特徴としている．【０００８】  更に，知識処理手段は連続値曖昧な概念集合も離散値曖昧な概念集合も取り扱え，知識の表現手段は，空間における図形の特性が完全に表現できる特性パラメータと同じ数の独立な変数で構成された特徴空間を利用して曖昧な概念表現することを特徴としている．
【発明の効果】
【０００９】  本発明の脳型推論システムによれば，人間の脳内で行う柔軟な推論機能を数式で表現でき，状況に応じて選択的に知識を利用し，未知の状況に置かれても人脳のように適切な結論を推論することができ，また使用者の意図や心をよりよく理解できる知能ロボットを創ることができる．
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】  脳型推論システムを図１に示し，事実入力部１，脳型推論機構２，ロバスト半径設定部３，知識データベース４，知識半径設定部５，推論結果出力部６により構成される．【００１１】  以下では，（１）式に示すようなｍ入力１出力の脳型推論を対象とする．
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ただし，ｉ＝１，２，…，ｎ，ｊ＝１，２，…，ｍ．Ａｉｊ，Ｂｉ，Ａｊ，Ｂはそれぞれ前件部，後件部，与えられた事実
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【００１２】  また，次の２つの仮定のもとで推論を行う．（ａ）前件部集合Ａｉｊと事実集合Ａｊの種類について特に制限が無いが，ルールＲ１〜Ｒｎにおいて，前件部が全く同一であるルールは存在
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この条件は互いに矛盾するルールを排除するためである．（ｂ）後件部について，
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必要としない場合，この仮定を外しても問題はない．【００１３】  脳型推論の過程を図２に示す．まず，事実を入力し，知識半径とロバスト半径を設定する．次に脳型推論機構のアルゴリズムは下記の通りである．【００１４】  Ｓｔｅｐ１：まず，事実と前件部との距離ｄ（Ａｉｊ，Ａｊ）を計算する．
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ただし，
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ｓｕｐＡｉｊＭαとｉｎｆＡｉｊＭαはＡｉｊＭαの上限と下限【００１５】  以下，最もよく使われている典型的な集合間の簡略化距離計算公式を与える．実際の問題ではこれらの公式を利用すれば，非常に便利である．【００１６】
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パラメータの形でＴＡ（ａ１，ａ２，ａ３，ａ），ＴＢ（ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ）のように書くことにする．
（２）式に基づいて，三角型集合ＡとＢとの距離計算式は（３）式になる．
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【００１７】
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る．ここでは，それぞれＴＡ（ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ），ＴＢ（ｂ１，ｂ２，ｂ３，ｂ４，ｂ）と書く．（２）式に基づいて，与えられた台形型集合ＡとＢの距離計算式が（４）式のようになる．
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明らかに，ＡとＢが正規な集合であれば，（４）式の右辺の第２項，第３項が０になる．また，ａ２＝ａ３，ｂ２＝ｂ３とすれば，台形型ファジィ集合は三角型ファジィ集合となるので，（４）式は（３）式そのものになる．【００１８】  π型ファジィ集合の場合：対称なπ型集合を表わす場合，３つのパラメータが必要であるが，ここでは一般的な非対称なπ型ファジィ集合を対象とする場合もあることを考えて，非対称なπ型集合間の距離計算公式を与える．このとき４つのパラメータが必要となり，πＡ（ａ１，ａ２，ａ３，Ｋａ），πＢ（ｂ１，ｂ２，ｂ３，Ｋｂ）と書く．ＡとＢのメンバーシップ関数を詳しく書けば（５）式と（６）式のようになる．
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（２）に基づいて，（５）式と（６）式を用いて求められる距離計算式は次式のようになる．
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【００１９】  三角型集合とシングルトンの場合：三角型集合ＡとシングルトンＢとの距離計算式は次のように与えられる．
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【００２０】  シングルトンとシングルトンとの場合：シングルトンの場合，メンバーシップ関数の最大値が１で，α−レベル集合の上限と下限が等しいので，（２）式は次のようになる．
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【００２１】  Ｓｔｅｐ２：（１０）式により事実とルールの距離ｄ１〜ｄｎを計算する．
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【００２２】  Ｓｔｅｐ３：推論結果Ｂのα−レベル集合を求める．
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または，区間数の演算により（１１）式は（４２）式のように表わせる．
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とする．【００２３】  Ｓｔｅｐ４：合成定理（分解定理とも呼ばれる）により，（１６）式で図２の推論結果Ｂを求める．
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【００２４】  人間が何かの結論を下すときには，持っている全ての知識をそのままに利用するのではなく，状況に応じて選択的に知識を利用して結論を推論する．たとえば，すばやく結論を推論したいときには，入力された事実と最も関係のある知識だけを利用する．このように人間の行動を基にして，知識量が膨大である場合，知識半径を設定することにより知識を選択的に利用して推論を高速的に行っている．具体的には，図２の知識半径操作がある場
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ｋ個のルールを選定して高速的に推論を行う．人間の推論行為は機械的推論と違って，一定の事実に対して必ずしも何時も同一結論を下さないことが特徴的であり，これは人脳中で知識半径を適切に制御することにより実現していると考えられる．【００２５】  人間が結論を下すときには，推論はロバスト的に行っている．つまり与えられた事実がある程度でルールの前件部に似ていれば，そのルールの後件部を推論結果として下すのが特徴的である．脳型推論が推論の分離規則を満たすため，ロバスト半径を設定することにより，人間のようにロバストな推論が行っている．具体的には，図２のロバスト半径操作がある場合，指定された閾値を設定して，推論を行うときに，事実とあるルールの前件部との距離値が閾値より小さければ，このルールの後件部を推論結果として出力する．ロバスト半径を設定することを特徴とするため，推論の過程が簡略化でき，且つ不完全な事実に対しても，脳型推論を行うことができる．【００２６】  もし，人間と密接した生活支援ロボットに脳型推論モデルを持たせていれば，生活支援ロボットは，使用者の意図や心をよりよく理解できるようになるため，単なるイベント・ショウ的な存在から，真の意味で人間が行う作業の代替を可能とする実社会生活に入り込むことができる．図３に示すように，行動や言葉が不自由で，意思表明できない高齢者を対象として，光トポグラフィー脳測定装置（ＮＩＲＳ）で脳血流の計測を行い，得た脳活動データにより高齢者の意図を理解し，脳型推論システムを用いてサービス内容を推論する．本発明の脳型推論システムを生活支援ロボットシステムに応用することにより，行動が不自由で，言葉や文字では意思表明できない高齢者に対しても，ロボットは人間のように生活支援することが可能であることを明らかにする．
【図面の簡単な説明】
【図１】    本発明の脳型推論システムの例を示す図である．
【図２】    この発明を実施する脳型推論システムの動作をフローチャートで示す図である。
【図３】    脳型推論システムの生活支援ロボットへの応用例を示す図である。
【符号の説明】
１  事実入力部
２  脳型推論機構
３  ロバスト半径設定部
４  知識データベース
５  知識半径設定部
６  推論結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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