抄録
人間は学習を行うとき, 常に同じ知識表現を用いる訳ではない. 始めのうちは具体的な知識表現を用いるが, 学習が進むにつれて抽象的な知識表現を用いるようになる. 我々はこれまで, このような学習をシミュレーションするために, 特定の条件を満たすと, 推論法の切り換えやルールの再構成や知識表現の切り換えの操作を行うシステムについて研究してた. 従来のシステムでは1 つの知識表現のルール生成法を用いて, すべての保存データからルール集合を1 つ生成し推論を行ってきた. 人間の学習では複雑な問題に対して, 1 つの知識表現において急に新たなルール集合を用いるのではなく, 以前のルール集合と新たな補助的なルール集合を組み合わせて推論を行っていると考えられる. 本論文では, 現在のルール集合の生成より後に得られた保存データからルール集合を生成し, 今までのルール集合と新たなルール集合の両方を用いて推論していく方法を提案する. このとき, 複数のルール集合の推論結果の統合用の知識を導入する必要があり, この知識は標準デルタ則を用いて各ルール集合から得られた結果から全体的な結果を推論する. そして, 本手法と従来手法の性能を比較するためにシミュレーションを行う.
