並列AIマシンProdigyの応用(2) : 並列意味ネットワーク向き外延的知識の表現方法  [in Japanese] "Prodigy" Parallel AI Machine Applications(2) : Extensional Knowledge Representation for Parallel Semantic Networks  [in Japanese]

知識の表現方法として意味ネットワークが広く用いられており,これに伴い高速な意味ネットワーク上の検索が求められている.この要求に応じて現在までにいくつかの並列意味ネットワークマシンが提案されているこれらは,小規模の処理装置を多数用いて,マーカ伝播のような単純な処理を高(超)並列に実行することにより,高速性を実現している.マーカ伝播によるモデルは単純でSIMD式制御下で効率良く動作する.しかし,マーカ伝播は意味ネットワーク上の比較的単純な検索を対象としており,複雑な検索は不可能か高速ではない.例えば,マーカの情報は少なくマーカの伝播の履歴を持たないので,検索パターンが閉路を持つ場合や,検索されたパターン(解)の間に交わりがある場合には,ユーザにとって自然な形で解が得られない.そこで我々は既存の並列意味ネットワークよりも高機能な意味ネットワーク操作のための外延的知識の表現方法について提案する.論旨を明確にするために,内包的知識については触れず,外延的知識についてのみ述べる.