記号的AIと論理推論

述語論理は、対象の性質や対象どうしの関係を「述語(対象)」の形の記号で表す論理である。

例えば「ミケは猫である」は 猫(ミケ) と書き、「猫」が述語、「ミケ」が対象に当たる。「すべての」「ある」を表す量化子 (∀・∃) を組み合わせると、多くの対象に成り立つ一般則も書けるので、人が記号やルールで知識を書き表して推論させる記号的 AI の土台になる。

たとえ住所録で「氏名」「続柄」のように欄を決めて書くと、誰と誰が親子かを機械が探し出せる。述語論理は、知識をそうした決まった書式にそろえる方法に近い。

覚え方国語の文法で習う述語 (〜である、〜より大きい) を先頭に出し、主語などを括弧の中に入れる字面で覚える。

この用語の過去問 1 題 述語論理 →

演繹推論は、一般則を個別の事実に当てはめて、その個別についての結論を導く推論である。

代表的な形は三段論法で、一般則 (大前提) と個別の事実 (小前提) から結論を出す。前提が正しく、手順が論理の規則に従っていれば、結論も必ず正しい。記号的 AI では、述語論理で書いた知識に演繹推論をかけて、書かれていなかった事実を導き出す。

たとえ「この施設は全館禁煙」と知っていれば、どの部屋に入っても、そこでたばこが吸えないことは確かめなくても分かる。

覚え方「繹」は糸口から糸を引き出す意味の字で、一般則という糸口から個別の答えを引き出す、と字形で覚える。

この用語の過去問 1 題 演繹推論 →

帰納推論は、複数の個別の事例に共通する点から、一般則を導く推論である。

観察の数を増やすほど結論の確からしさは高まるが、まだ観察していない事例まで保証するものではない。データから規則性を見つけ出す機械学習も、この帰納の考え方に立っている。

たとえ何度か通った店がいつも水曜に閉まっていたので「水曜が定休日」と考えるのに近い。ある水曜に開いていれば、その考えは改めることになる。

覚え方「納」はおさめる意味の字で、ばらばらの事例を一つの規則におさめる、と字で覚える。

この用語の過去問 1 題 帰納推論 →

ルールベースは、「もし〜ならば〜」というルールを人があらかじめ書いておき、それに事実を当てはめて判断する方式である。

ルールは IF (条件) と THEN (結論や動作) の組で書き、専門家の知識をルールの集まりにして判断を代行させる仕組みをエキスパートシステムという。どのルールを使ったかを判断の根拠として示しやすい反面、ルールを作って保守する手間がかかり、ルールに書かれていない状況には対応できない。

たとえ家電の取扱説明書にある「ランプが点滅していたら、フィルターを掃除する」というトラブル対処表に従って、症状から対処を選ぶのに近い。