(57)【要約】  観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、候補仮説が観測情報の説明として成立する確率値を算出する、確率算出部２と、候補仮説が成立した場合、候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した候補仮説に対する報酬値を選択する、報酬選択部３と、を有する仮説推論装置１である。
2020044413.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、確率算出手段と、
前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、報酬選択手段と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項２】
請求項１に記載の仮説推論装置であって、
前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項３】
請求項２に記載の仮説推論装置であって、
前記解仮説決定手段は、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項４】
請求項２から３のいずれか一つに記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、出力情報生成手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項５】
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項６】
請求項５に記載の仮説推論方法であって、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項７】
請求項６に記載の仮説推論方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論方法。
【請求項８】
請求項６から７のいずれか一つに記載の仮説推論方法であって、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項９】
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
請求項９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴するプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項１２】
請求項１０から１１のいずれか一つに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、仮説推論を実行する仮説推論装置、仮説推論方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来における、仮説推論処理によれば、まず、クエリ論理式と背景知識とを用いて、候補仮説の集合を生成する。クエリ論理式は、一階述語論理リテラルの連言である。また、一階述語論理リテラルとは、一階述語論理における原子論理式か、あるいはその否定である。背景知識は、推論ルールの集合である。推論ルールは、含意型の論理式である。【０００３】
次に、そのような仮説推論処理では、生成した集合の候補仮説それぞれに対して評価をする。そして、候補仮説に対する評価に基づいて、候補仮説の集合から、クエリ論理式に対する説明として、最も適切な候補仮説（解仮説）を選択する。【０００４】
ここで、仮説推論は、評価値の定義により大別すると、重み付き仮説推論と確率的仮説推論との二つに分けられる。【０００５】
重み付き仮説推論における、クエリ論理式には「この論理式を説明することの重要度」を表すパラメータ（コスト）を与える。また、背景知識に含まれる推論ルールそれぞれには「後件が成り立つ場合、前件が成り立つ信頼度」を表すパラメータ（重み）を与える。そして、候補仮説の評価においては、それらのパラメータに応じて評価値を算出する。【０００６】
確率的仮説推論においては、背景知識に含まれる推論ルールそれぞれには「どのくらいの確率でその推論ルールが成り立つか」を表すパラメータが与えられる。候補仮説の評価においては、候補仮説で用いられている推論ルールが同時に成立する確率を、評価値として算出する。【０００７】
なお、関連する技術として、非特許文献１には重み付き仮説推論処理が開示されている。開示された重み付き仮説推論の処理によれば、整数線形計画法を適用して、クエリ論理式に対する説明として、最も適切な候補仮説を選択する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Naoya Inoue and Kentaro Inui. “ILP-based Reasoning for Weighted Abduction.“In Proceedings of AAAI Workshop on Plan, Activity and Intent Recognition, pp.25-32, August 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述したような仮説推論においては、候補仮説の評価において、確率的な評価と、確率的の評価以外とを両立できる仮説推論の枠組みが存在しない。そのため、重み付き仮説推論において、候補仮説の評価をする場合、確率的な評価ができない。【００１０】
対して、確率的仮説推論においては、重み付き仮説推論のように、クエリ論理式ごとに重要度を変化させることができない。【００１１】
本発明の目的の一例は、候補仮説の評価において、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる仮説推論装置、仮説推論方法、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論装置は、
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、確率算出部と、
前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、報酬選択部と、
を有することを特徴とする。【００１３】
また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における仮説推論方法は、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を有することを特徴とする。【００１４】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上のように本発明によれば、候補仮説の評価において、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、仮説推論装置の一例を示す図である。
【図２】図２は、仮説推論装置を有するシステムの一例を示す図である。
【図３】図３は、候補仮説生成部の一例を示す図である。
【図４】図４は、仮説推論装置の動作の一例を示す図である。
【図５】図５は、クエリ論理式、背景知識、報酬定義情報の一例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、候補仮説の一例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、候補仮説の一例を示す図である。
【図７】図７は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。
【図９】図９は、仮説推論装置を実現するコンピュータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態について、図１から図９を参照しながら説明する。
【００１８】
［装置構成］
最初に、図１を用いて、本実施の形態における仮説推論装置１の構成について説明する。図１は、仮説推論装置の一例を示す図である。
【００１９】
図１に示す仮説推論装置１は、候補仮説の評価において、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる装置である。また、図１に示すように、仮説推論装置１は、確率算出部２と、報酬選択部３とを有する。
【００２０】
このうち、確率算出部２は、観測情報（クエリ論理式）と知識情報（背景知識）とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、候補仮説がクエリ論理式の説明として成立する確率値を算出する。報酬選択部３は、候補仮説が成立した場合、候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した候補仮説に対する報酬値を選択する。
【００２１】
このように、本実施の形態においては、候補仮説の成立する確率値と、候補仮説が成立したときの報酬値とを算出することができるので、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる。
【００２２】
［システム構成］
続いて、図２を用いて、本実施の形態における仮説推論装置１の構成をより具体的に説明する。図２は、仮説推論装置を有するシステムの一例を示す図である。
【００２３】
図２に示すように、本実施の形態における仮説推論装置１は、確率算出部２、報酬選択部３に加えて、候補仮説生成部４、解仮説決定部５、出力情報生成部６、出力装置７を有する。また、仮説推論装置１を有するシステムは、記憶装置２０ａ、２０ｂを有する。記憶装置２０ａ、２０ｂは、仮説推論装置１の内部に設けてもよいし、外部に設けてもよい。なお、記憶装置２０ａ、２０ｂは、同じ記憶装置でもよいし、異なる記憶装置でもよい。
【００２４】
候補仮説生成部４は、クエリ論理式Ｄ１と、記憶装置２０ａに記憶されている背景知識Ｄ２とを取得し、候補仮説を生成する処理により、複数の候補仮説を有する候補仮説集合Ｄ３を生成する。また、候補仮説生成部４は、図３に示すように、推論ルール検索部３１、適用判定部３２、推論ルール適用部３３を有する。図３は、候補仮説生成部の一例を示す図である。
【００２５】
クエリ論理式Ｄ１は、一階述語論理リテラルの連言である。一階述語論理リテラルは、一階述語論理における原子論理式か、あるいはその否定である。
【００２６】
背景知識Ｄ２は、推論ルールの集合である。推論ルールは、含意型の論理式であって、式（１）に示す形式の論理式で表現される。
【００２７】
【数１】
2020044413.tif 000003
【００２８】
なお、推論ルールの前件に含まれる変数は、すべて全称限量されているものとし、推論ルールの後件のみに含まれる変数は、すべて存在限量されているものとする。以降、限量子が省略されている場合においても、そのような前提に基づいて変数それぞれは限量されているものとする。
【００２９】
また、前件が空、すなわち式（１）においてＮ＝０の場合も許容することとし、そのようなルールをファクトと呼び、無条件に後件が成り立つことを表す。以降、ファクトについては前件及び含意記号を省略するものとし、単に式（２）の形式の論理式で表現する。
【００３０】
【数２】
2020044413.tif 000004
【００３１】
また、推論ルールそれぞれには、確率算出部２において確率計算に必要なパラメータが付与される。どのようなパラメータが付与されるかは、確率算出部２においてどのようなモデルを採用するかに依存する。例えば、Etcetera Abductionを用いる場合は、推論ルールそれぞれには、その推論ルールが成り立つ確率に対する負の対数値が与えられる。式（３）を参照。
【００３２】
【数３】
2020044413.tif 000005
【００３３】
候補仮説集合Ｄ３は、候補仮説生成部４によって出力される、候補仮説の集合である。候補仮説は、一階述語論理リテラルをノードとした有向非循環ハイパーグラフであり、ハイパーノード間を繋ぐエッジは「どのリテラルが、どのリテラルを、どの推論ルールを用いて説明しているか」という関係を表現する。エッジを向きに沿って辿ったときの終端ノードは、クエリ論理式に含まれる一階述語論理リテラルのいずれかに一致する。また、説明されていないノード、すなわちどのエッジの終点にも含まれないノードに対応する一階述語論理リテラルをそれぞれ要素仮説論理式と呼ぶ。
【００３４】
推論ルール検索部３１は、現在の候補仮説集合Ｄ３に対して、後ろ向きに適用可能な推論ルールを検索する処理である。具体的には、推論ルール検索部３１は、推論ルールの後件に含まれる一階述語論理リテラルについて、候補仮説に含まれる一階述語論理リテラルの連言と等価になるような変数代入の仕方が存在する推論ルールを検索する。例えば、候補仮説ｑ（Ａ）に対しては、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｑ（ｘ）は、後ろ向きに適用可能であり、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｒ（ｘ）は後ろ向きに適用可能でない。
【００３５】
適用判定部３２は、候補仮説を生成する処理の終了判定を行う。具体的には、適用判定部３２は、現在の候補仮説集合に対して、新たに適用できる推論ルールが存在しない場合には、候補仮説生成部の処理を終了し、その時点までに生成した候補仮説を出力する。
【００３６】
推論ルール適用部３３は、推論ルール検索部３１で検索された推論ルールを候補仮説集合Ｄ３に適用し、新たな候補仮説を生成する処理である。具体的には、推論ルール適用部３３は、推論ルールｐ（ｘ）⇒ｑ（ｘ）を候補仮説ｑ（Ａ）に適用し、新たな候補仮説ｑ（Ａ）∧ｐ（Ａ）を生成する。
【００３７】
なお、候補仮説生成部４は、図３に示した処理により候補仮説集合Ｄ３を生成してもよいし、その他の方法を用いて候補仮説集合Ｄ３を生成してもよい。
【００３８】
確率算出部２は、候補仮説生成部４が生成した候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、出力として候補仮説それぞれがクエリ論理式Ｄ１の説明として成り立つ確率値を算出する。具体的には、確率算出部２は、Probabilistic Cost-based Abduction、Etcetera Abduction、MLNs(Markov Logic Networks)-formulated Abductionなどの確率的仮説推論モデルを用いる。
【００３９】
例えば、Probabilistic Cost-based Abductionを用いた場合、候補仮説の確率値は、候補仮説において用いられている推論ルールに割り当てられたコストの総和として算出される。従って、Probabilistic Cost-based Abductionにおいては、候補仮説に対する確率値ＰＨは、式（４）に示すように定義される。
【００４０】
【数４】
2020044413.tif 000006
【００４１】
また、Etcetera Abductionに基づいた確率値を算出する場合、候補仮説に対する確率値ＰＨは、式（５）に示すように定義される。
【００４２】
【数５】
2020044413.tif 000007
【００４３】
報酬選択部３は、入力として候補仮説集合Ｄ３の候補仮説と、記憶装置２０ｂに記憶されている報酬定義情報Ｄ５とを取得し、候補仮説それぞれが成立した場合に得られる報酬値を出力する。報酬定義情報Ｄ５は、報酬値とその支払い条件とのペア（報酬定義）の集合で、利用者がタスクに応じて自由に定義してよい。
【００４４】
具体的には、報酬選択部３は、候補仮説が成立した場合、候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した候補仮説に対する報酬値を選択する。例えば、報酬選択部３は、候補仮説それぞれについて、報酬定義情報Ｄ５の中で支払い条件を満たすものを列挙し、それらの報酬値の総和を計算し、その候補仮説の報酬値を出力する。
【００４５】
解仮説決定部５は、確率値と報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、候補仮説の中から候補仮説に対する最良の説明となる候補仮説（解仮説Ｄ４）を決定する。具体的には、解仮説決定部５は、候補仮説集合Ｄ３から、確率値と報酬値とを乗算した評価値が最大となるような候補仮説を決定する。
【００４６】
より具体的には、整数線形計画問題、重み付き充足可能性問題など、何らかの組み合わせ最適化問題として定式化して、対応したソルバで最適解を探索することにより、解仮説を得る。このようなとき、確率値と報酬値との乗算した評価値を組み合わせ最適化問題として表すため、多くの場合、確率値及び報酬値を対数化したものの総和を最大化するような組み合わせ最適化問題として定式化する。
【００４７】
なお、報酬定義情報が複数存在する場合、考えられるすべての報酬の組み合わせについて、個別に目的関数の項を定義する。例えば、報酬定義情報Ｄ５として、報酬Ｒ１が支払われる条件と、報酬Ｒ２が支払われる条件とが定義されていた場合、組み合わせ最適化問題の目的関数における報酬に関する項は、報酬値が０である場合、報酬値がＲ１である場合、報酬値がＲ２である場合、報酬値がＲ１＋Ｒ２である場合の四つを定義する必要がある。
【００４８】
また、報酬定義として、他の報酬の条件を全く満たさないことを条件として与えられる報酬（デフォルト報酬）を定義することができる。このようにすることで、デフォルト報酬の多寡により「解仮説としてどれだけ荒唐無稽な仮説を許容するか」をコントロールすることができる。具体的には、確率値と報酬値の乗算値がデフォルト報酬を下回る仮説候補が解仮説として選ばれることは無いため、デフォルト報酬の値を高くすることで、有用な候補仮説、すなわち高い報酬を高い確率で得られる見込みのある候補仮説のみを出力することができる。
【００４９】
出力情報生成部６は、少なくとも確率値と、報酬値と、解仮説とを取得し、出力装置７へ出力するための出力情報を、出力装置７に出力するための出力情報を、確率値、報酬値、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成し、生成した出力情報を出力装置７に送信する。なお、出力情報生成部６は、確率値と、報酬値と、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上とともに、候補仮説集合Ｄ３を、出力装置７に出力するための出力情報を生成してもよい。
【００５０】
出力装置７は、出力情報生成部６から出力可能な形式に変換された出力情報を受信し、その出力情報に基づいて生成した画像及び音声などを出力する。出力装置７は、例えば、液晶、有機ＥＬ（Electro Luminescence）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）を用いた画像表示装置、更にはスピーカなどの音声出力装置などを有している。なお、出力装置７は、プリンタなどの印刷装置でもよい。
【００５１】
［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における仮説推論装置１の動作について、図４、図５、図６Ａ、図６Ｂ、図７、図８を用いて説明する。図４は、仮説推論装置の動作の一例を示す図である。図５は、クエリ論理式、背景知識、報酬定義情報の一例を示す図である。図６Ａ、図６Ｂは、候補仮説の一例を示す図である。図７、図８は、候補仮説のデータ構造の一例を示す図である。また、以下の説明においては、適宜図２から図８を参酌する。また、本実施の形態では、仮説推論装置１を動作させることによって、仮説推論方法が実施される。よって、本実施の形態における仮説推論方法の説明は、以下の仮説推論装置１の動作説明に代える。
【００５２】
図４に示すように、最初に、候補仮説生成部４は、クエリ論理式Ｄ１と背景知識Ｄ２とを取得し、複数の候補仮説を有する候補仮説集合Ｄ３を生成する（ステップＡ１）。
【００５３】
続いて、確率算出部２は、候補仮説集合Ｄ３から候補仮説を取得し、出力として候補仮説それぞれがクエリ論理式Ｄ１の説明として成り立つ確率値を算出する（ステップＡ２）。報酬選択部３は、候補仮説集合Ｄ３の候補仮説と、報酬定義情報Ｄ５とを取得し、候補仮説それぞれが成立した場合に得られる報酬値を出力する（ステップＡ３）。なお、ステップＡ２、Ａ３の処理の順序は逆でもよいし、同時に実行してもよい。
【００５４】
続いて、解仮説決定部５は、確率値と報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、候補仮説の中から解仮説Ｄ４を決定する（ステップＡ４）。
【００５５】
続いて、出力情報生成部６は、少なくとも確率値と、報酬値と、解仮説とを取得し、出力装置７へ出力するための出力情報を生成する（ステップＡ５）。出力装置７は、出力情報生成部６から出力可能な形式に変換された出力情報を受信し、その出力情報に基づいて生成した画像及び音声などを出力する（ステップＡ６）。
【００５６】
次に、仮説推論装置１の動作について更に具体的に説明をする。例えば、材料を集めて食べ物を作成するプランニングタスクについて説明する。
【００５７】
クエリ論理式Ｄ１は、「最終的に何かしらの食べ物を得る」という目的状態を論理表現した連言とする。図５に示すクエリ論理式Ｄ１を参照。
【００５８】
背景知識Ｄ２は、「ｘが焼き芋ならｘは食べ物である」「ｘが芋ならｘは食べ物である」「ｘが芋でｙが石炭なら焼き芋を作ることができる」「既に芋を持っている」「石炭を入手できる可能性がある」という知識を論理表現で表した推論ルールを与える。図５に示す背景知識Ｄ２を参照。
【００５９】
報酬定義情報Ｄ５として、最終的に得られる食べ物が、焼き芋であった場合には報酬値「６００」を与え、芋であった場合には報酬「２００」を与える定義とする。図５に示す報酬定義情報Ｄ５を参照。
【００６０】
ステップＡ１において、候補仮説生成部４は、クエリ論理式Ｄ１と背景知識Ｄ２とを取得し、候補仮説集合Ｄ３を生成する。なお、候補仮説集合Ｄ３の初期状態は、クエリ論理式Ｄ１のみからなる候補仮説、すなわち「ｆｏｏｄ（ｆ）」だけを含むものとする。
【００６１】
具体的には、ステップＡ１において、まず、候補仮説生成部４の推論ルール検索部３１は、候補仮説集合Ｄ３に対して後ろ向きに、適用可能な推論ルールを背景知識Ｄ２から検索する。例えば、推論ルール「ｐｏｔａｔｏ（ｘ）⇒ｆｏｏｄ（ｘ）」に対しては、「ｘ＝ｆ」を代入することで、推論ルールの後件と候補仮説の一部とが一致するので、この推論ルールは後ろ向きに適用可能なものとして選択される。
【００６２】
続いて、ステップＡ１において、推論ルール検索部３１で選択された推論ルールは、候補仮説生成部４の推論ルール適用部３３において、候補仮説集合に対して後ろ向きに適用される。例えば、推論ルール「ｐｏｔａｔｏ（ｘ）⇒ｆｏｏｄ（ｘ）」を、上述した候補仮説集合Ｄ３の初期状態に適用すると、新たな候補仮説として「ｐｏｔａｔｏ（ｆ）∧ｆｏｏｄ（ｆ）」が候補仮説集合Ｄ３に追加される。
【００６３】
また、一般的な仮説推論においては、後ろ向き推論によって生成された候補仮説及び背景知識中のファクトにおいて、存在限量された変数に別の変数を代入することにより同一になるような一階述語論理リテラルの対が存在する場合、そのような変数代入を行った場合の候補仮説も別途生成する。
【００６４】
例えば、上述の候補仮説「ｐｏｔａｔｏ（ｆ）∧ｆｏｏｄ（ｆ）」に対して推論ルール「ｆ＝Ｐ」とすると、候補仮説中の一階述語論理リテラル「ｐｏｔａｔｏ（ｆ）」及び背景知識中のファクト（推論ルール）「ｐｏｔａｔｏ（Ｐ）」が同一の式になる。そのことから、そのような変数代入を行った場合の候補仮説「ｐｏｔａｔｏ（ｆ）∧ｆｏｏｄ（ｆ）∧ｆ＝Ｐ」についても候補仮説集合に追加される。このような手続きを単一化操作と呼ぶ。
【００６５】
Etcetera Abductionにおいては、候補仮説それぞれにおける要素仮説は全てファクトと単一化されなければならないという制約が存在することから、今回の例における候補仮説集合Ｄ３としては、図６Ａ、図６Ｂに示すような二つの候補仮説が出力される。
【００６６】
次に、ステップＡ２において、確率算出部２は、候補仮説集合Ｄ３を入力とし、候補仮説それぞれの確率値を算出する。具体的には、確率算出部２として、仮説が成り立つ確率値を算出するモデルとしてEtcetera Abductionを用いた場合、背景知識Ｄ２に含まれる推論ルールに付与されたパラメータ（例えば、実数値など）は、そのルールが成り立つ確率の負の対数値に対応する。
【００６７】
例えば、推論ルールのパラメータとして「０．０」を割り当てられた推論ルールの成立する確率値は「１．０」となる。また、推論ルールのパラメータとして「０．５」を割り当てられた推論ルールの成立する確率値は「０．６」となる。式（６）（７）を参照。
【００６８】
【数６】
2020044413.tif 000008
【００６９】
【数７】
2020044413.tif 000009
【００７０】
また、例えば、図６Ｂに示す候補仮説に対する確率値は、式（８）のようになる。
【００７１】
【数８】
2020044413.tif 000010
【００７２】
次に、ステップＡ３において、報酬選択部３は、候補仮説集合Ｄ３及び報酬定義情報Ｄ５を入力し、候補仮説それぞれの報酬値を出力する。例えば、図６Ａの候補仮説においては、図５の報酬定義情報Ｄ５における一行目の条件のみを満たしているため、報酬値は「２００」となる。また、図６Ｂの候補仮説においては、図５の報酬定義情報Ｄ５における二行目の条件のみを満たしているため、報酬値は「６００」となる。
【００７３】
次に、ステップＡ４において、解仮説決定部５は、確率値と報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、候補仮説集合Ｄ３の中から最良の説明となる解仮説Ｄ４を決定する。具体的には、解仮説決定部５は、候補仮説集合Ｄ３から、確率値と報酬値とを乗算した評価値が最大となる候補仮説を出力する。例えば、図６Ａ、図６Ｂに示す二つの候補仮説においては、図６Ａの候補仮説における評価値は「２００・１．０=２００」であり、図６Ｂの候補仮説における評価値は「６００・０．６＝３６３」であるので、図６Ｂの候補仮説を解仮説Ｄ４として決定する。
【００７４】
また、非特許文献１では、最良仮説を選択する手続きを、等価な整数線形計画問題として表現し、外部の整数線形計画問題ソルバを用いて解くことで、高速に最良仮説を導く手法が提案されており、本発明においても同様の手法によって最良仮説の探索を行ってもよい。
【００７５】
次に、ステップＡ５において、出力情報生成部６は、少なくとも確率値と、報酬値と、解仮説とを取得し、出力装置７へ出力するための出力情報を、確率値、報酬値、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成し、生成した出力情報を出力装置７に送信する。なお、出力情報生成部６は、確率値と、報酬値と、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上とともに、候補仮説集合Ｄ３を、出力装置７に出力するための出力情報を生成してもよい。例えば、図６Ａ、図６Ｂに示すように、候補仮説と、確率値と、報酬値と、解仮説とを表示することが考えられる。
【００７６】
なお、出力情報生成部６は、例えば、図６Ａ、図６Ｂに示したような表示をさせる情報を、図７、図８に示す情報７１から７４、８１から８３を用いて生成する。図７に示す情報７１は、図６Ａに示す、候補仮説に含まれる論理式を識別する「ノードＩＤ」と、論理式とを関連付けた情報である。情報７２は、図６Ａ、図６Ｂで用いる、候補仮説に含まれる推論ルールを識別する「ルールＩＤ」と、推論ルールとを関連付けた情報である。
【００７７】
情報７３は、図６Ａに示す、候補仮説に含まれるエッジ（図６Ａに示す実線矢印）を、始点となる「開始ノードＩＤ」と、終点となる「終点ノードＩＤ」と、「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。情報７４は、図６Ａに示す、候補仮説に含まれる単一化エッジ（図６Ａに示す破線）を、単一化されたノード対「ノードＩＤ」と、単一化により生成された「単一化ノードＩＤ」とを関連付けた情報である。
【００７８】
図８に示す情報８１は、図６Ｂに示す、候補仮説に含まれる論理式を識別する「ノードＩＤ」と、論理式とを関連付けた情報である。情報８２は、図６Ｂに示す、候補仮説に含まれるエッジ（図６Ｂに示す実線矢印）を、始点となる「開始ノードＩＤ」と、終点となる「終点ノードＩＤ」と、「ルールＩＤ」とを関連付けた情報である。情報８３は、図６Ｂに示す、候補仮説に含まれる単一化エッジ（図６Ｂに示す破線）を、単一化されたノード対「ノードＩＤ」と、単一化により生成された「単一化ノードＩＤ」とを関連付けた情報である。
【００７９】
次に、ステップＡ６において、出力装置７は、出力情報生成部６から出力可能な形式に変換された出力情報を受信し、その出力情報に基づいて生成した画像及び音声などを出力する。
【００８０】
［本実施の形態の効果］
以上のように本実施の形態によれば、上述した新しい仮説推論の枠組みを利用することにより、候補仮説の成立する確率値と、候補仮説が成立したときの報酬値とを算出することができるので、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる。すなわち、本実施の形態によれば、従来方式では実現できなかった、柔軟な報酬定義と、確率論に基づいた評価とを両立できるため、実用においても従来方式より広範なタスクに適用できる。
【００８１】
また、得られた解仮説について、それが成り立つ確率と、成り立った際に得られる報酬とを、個別に提示できるため、従来方式よりも有用な情報を利用者に提供できる。
【００８２】
また、候補仮説が成立する確率値を算出し、確率値と報酬値とを乗算した値を評価値として用いているので、任意に定義した報酬定義情報に基づいて得られる報酬値の期待値が最大となるような候補仮説が導出できる。
【００８３】
また、評価値を算出するまでは、確率値と報酬値とを別個に算出するので、候補仮説それぞれについて、確率値と報酬値を個別に出力できる。
【００８４】
また、報酬選択部３の設計に関して、候補仮説がクエリ論理式を説明できた場合に加えて、候補仮説が特定の構造条件を満たす場合についても、報酬値を定義できるので、プランニングタスクなどにおいて説明したい事柄（クエリ論理式）と、報酬値に関わる事柄が異なるタスクもモデル化できる。例えば、専門的知識を持つエキスパートにより行われる種々のタスクの支援を自動化できる。
【００８５】
更に、従来の確率的仮説推論モデルを用いて同様の推論を行う場合と比べて、効率的に最良の仮説を得ることができる。その理由は、従来の確率的仮説推論を用いる場合、個々の報酬定義の組み合わせの数だけ、その報酬の組み合わせが成り立つ確率を推論で求める必要があるが、本実施の形態では、上述した新しい仮説推論の枠組みを利用することにより、一度の推論でも、最良な仮説が得られるためである。
【００８６】
［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図４に示すステップＡ１からＡ６を実行させるプログラムであればよい。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における仮説推論装置と仮説推論方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのプロセッサは、候補仮説生成部４、確率算出部２、報酬選択部３、解仮説決定部５、出力情報生成部６として機能し、処理を行なう。
【００８７】
また、本実施の形態におけるプログラムは、複数のコンピュータによって構築されたコンピュータシステムによって実行されてもよい。この場合は、例えば、各コンピュータが、それぞれ、候補仮説生成部４、確率算出部２、報酬選択部３、解仮説決定部５、出力情報生成部６のいずれかとして機能してもよい。
【００８８】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、仮説推論装置を実現するコンピュータについて図７を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態における仮説推論装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【００８９】
図９に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。なお、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１に加えて、又はＣＰＵ１１１に代えて、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）を備えていてもよい。
【００９０】
ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであってもよい。
【００９１】
また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置があげられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。
【００９２】
データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。
【００９３】
また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記録媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記録媒体があげられる。
【００９４】
なお、本実施の形態における仮説推論装置１は、プログラムがインストールされたコンピュータではなく、各部に対応したハードウェアを用いることによっても実現可能である。更に、仮説推論装置１は、一部がプログラムで実現され、残りの部分がハードウェアで実現されていてもよい。
［付記］
以上の実施の形態に関し、更に以下の付記を開示する。上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）から（付記１２）により表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。
【００９５】
（付記１）
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、確率算出部と、
前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、報酬選択部と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【００９６】
（付記２）
付記１に記載の仮説推論装置であって、
前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定部
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【００９７】
（付記３）
付記２に記載の仮説推論装置であって、
前記解仮説決定部は、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【００９８】
（付記４）
付記２から３のいずれか一つに記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、出力情報生成部
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【００９９】
（付記５）
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【０１００】
（付記６）
付記５に記載の仮説推論方法であって、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【０１０１】
（付記７）
付記６に記載の仮説推論方法であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論方法。
【０１０２】
（付記８）
付記６から７のいずれか一つに記載の仮説推論方法であって、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【０１０３】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０４】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０５】
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０６】
（付記１２）
付記１０から１１のいずれか一つに記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータに、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１０７】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１０８】
以上のように本発明によれば、候補仮説の評価において、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる。本発明は、クエリ論理式と背景知識とを用いた、説明生成、状況理解などが必要な分野において有用である。具体的には、本発明は、医療システム、法律相談、リスク検知などを行う自動システムに適用できる。
【符号の説明】
【０１０９】
１  仮説推論装置
２  確率算出部
３  報酬選択部
４  候補仮説生成部
５  解仮説決定部
６  出力情報生成部
７  出力装置
２０ａ、２０ｂ  記憶装置
３１  推論ルール検索部
３２  適用判定部
３３  推論ルール適用部
Ｄ１  クエリ論理式
Ｄ２  背景知識
Ｄ３  候補仮説集合
Ｄ４  解仮説
Ｄ５  報酬定義情報
１１０  コンピュータ
１１１  ＣＰＵ
１１２  メインメモリ
１１３  記憶装置
１１４  入力インターフェイス
１１５  表示コントローラ
１１６  データリーダ／ライタ
１１７  通信インターフェイス
１１８  入力機器
１１９  ディスプレイ装置
１２０  記録媒体
１２１  バス
【図１】
2020044413.tif 000011
【図２】
2020044413.tif 000012
【図３】
2020044413.tif 000013
【図４】
2020044413.tif 000014
【図５】
2020044413.tif 000015
【図６Ａ】
2020044413.tif 000016
【図６Ｂ】
2020044413.tif 000017
【図７】
2020044413.tif 000018
【図８】
2020044413.tif 000019
【図９】
2020044413.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】令和3年2月15日(2021.2.15)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、確率算出手段と、
前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、報酬選択手段と、
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項２】
請求項１に記載の仮説推論装置であって、
前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、解仮説決定手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項３】
請求項２に記載の仮説推論装置であって、
前記解仮説決定手段は、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とする仮説推論装置。
【請求項４】
請求項２又は３に記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、出力情報生成手段
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【請求項５】
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項６】
請求項５に記載の仮説推論方法であって、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【請求項７】
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を実行させるプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴するプログラム。
【請求項１０】
請求項８又は９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、仮説推論を実行する仮説推論装置、仮説推論方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明の目的の一例は、候補仮説の評価において、確率的な評価とともに、確率的な評価以外の評価ができる仮説推論装置、仮説推論方法、及びプログラムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４４】
具体的には、報酬選択部３は、候補仮説が成立した場合、候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報Ｄ５を参照して、成立した候補仮説に対する報酬値を選択する。例えば、報酬選択部３は、候補仮説それぞれについて、報酬定義情報Ｄ５の中で支払い条件を満たすものを列挙し、それらの報酬値の総和を計算し、その候補仮説の報酬値を出力する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４９】
出力情報生成部６は、少なくとも確率値と、報酬値と、解仮説とを取得し、出力装置７へ出力するための出力情報を、確率値、報酬値、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成し、生成した出力情報を出力装置７に送信する。なお、出力情報生成部６は、確率値と、報酬値と、解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上とともに、候補仮説集合Ｄ３を、出力装置７に出力するための出力情報を生成してもよい。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８８】
［物理構成］
ここで、実施の形態におけるプログラムを実行することによって、仮説推論装置を実現するコンピュータについて図９を用いて説明する。図９は、本発明の実施の形態における仮説推論装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９８】
（付記４）
付記２又は３に記載の仮説推論装置であって、
出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、出力情報生成部
を有することを特徴とする仮説推論装置。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０２】
（付記８）
付記６又は７に記載の仮説推論方法であって、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を有することを特徴とする仮説推論方法。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
（付記９）
コンピュータに、
（ａ）観測情報と知識情報とを用いて生成した候補仮説それぞれに対して、前記候補仮説が前記観測情報の説明として成立する確率値を算出する、ステップと、
（ｂ）前記候補仮説が成立した場合、前記候補仮説が成立する条件と報酬値とが関連付けられた報酬定義情報を参照して、成立した前記候補仮説に対する前記報酬値を選択する、ステップと、
を実行させるプログラム。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０４】
（付記１０）
付記９に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｃ）前記確率値と前記報酬値とに基づいて算出した評価値を用いて、前記候補仮説の中から前記候補仮説に対する最良の説明となる解仮説を決定する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
（付記１１）
付記１０に記載のプログラムであって、
前記（ｃ）のステップにおいて、前記確率値と前記報酬値とを乗算して前記評価値を算出し、前記評価値が最大となる前記候補仮説を前記解仮説とする
ことを特徴とするプログラム。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
（付記１２）
付記１０又は１１に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、
（ｄ）出力装置に出力するための出力情報を、前記確率値、前記報酬値、前記解仮説のいずれか一つ、又は、二つ以上を組み合わせて生成する、ステップ
を実行させるプログラム。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2020044413.tif 000021
【手続補正１６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2020044413.tif 000022
【国際調査報告】
2020044413.tif 000023
2020044413.tif 000024