高次人工知能機能と知識システム

人工知能技術で主に使用されているのは演繹推論機能ですが、これを越える不完全な知識を扱う仮説推論、あるいはアブダクション（発想推論）、更には学習について研究しています。 特に仮説推論の高速化については多くの研究成果を挙げてきました。 これまでの研究成果、および現在の研究課題は次のとうりです。

• 仮説推論による故障診断
• 仮説推論による回路設計
• 推論パスネットワークによる高速仮説推論法
• 演繹データベース手法を利用した述語論理版高速仮説推論法
• 類推による仮説推論法
• 経験に基づく学習による仮説推論の高速化
• 知識ベースのコンパイル法
• 数理計画法と人工知能の推論の融合
• コストに基づく仮説推論の準最適解の多項式時間計算法
• ネットワーク化バブル伝播法（知識ネットワーク型の多項式時間仮説推論法）
• 高速仮説推論法のツール化
  [ NBP1, NBP2 (free softwares)]
• 線形・非線形計画の併用によるＳＬ法
• 命題レベルの高速解法の利用を図る述語論理版仮説推論法
  
  
• コストに基づくＣＳＰの高速解法
  
  
• 事例から論理プログラム（特に再帰型プログラム）を合成する帰納論理
• 二分決定グラフ（BDD）利用の推論法と三面図理解への応用

図 -- 高速仮説推論法の速度

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