プロセス推論システム - 百科事典

人工知能において、プロシージャル推論システム（PRS）は、動的環境で複雑なタスクを実行できるリアルタイム推論システムを構築するフレームワークです。これは、理性のエージェントや知能エージェントが信念・欲望・意図のソフトウェアモデルを使用する概念に基づいています。

ユーザーアプリケーションは主に定義され、PRSシステムに提供されるのは知識領域のセットです。各知識領域は、例えば、廊下をどのように進むかや、経路をどのように計画するか（ロボットのアーキテクチャとは対照的に、プログラマが世界の状態とエージェントの原始的な行動がどのように影響するかのモデルを提供するだけでなく）を指定するプロシージャル知識の一部です。このプログラムとPRSインタプリタを組み合わせて、エージェントを制御します。

インタプリタは、世界の状態に関する信念を維持し、次に達成しようとする目標を選択し、現在の状況に適用する知識領域を選択する責任があります。これらの操作がどのように行われるかは、領域固有のメタレベルの知識領域に依存する可能性があります。従来のAI計画システムが最初に完全な計画を生成し、予期せぬことが起こった場合に再計画を行うのとは異なり、PRSは計画と現実世界での行動を交差させます。どんな時点でも、システムは将来の部分指定の計画を持っているかもしれません。

PRSは、知能エージェントのためのBDI（信念・欲望・意図）フレームワークに基づいています。信念は、エージェントが世界の現在の状態について真であると信じていること、欲望はエージェントの目標、意図はエージェントがこれらの目標を達成するための現在の計画を含みます。さらに、これらの3つのコンポーネントは、通常、PRSエージェントのメモリ内のどこかで実行時明示的に表現されます。これは、純粋な反応型システム、例えばsubsumptionアーキテクチャとは対照的です。

歴史
PRSコンセプトは、1980年代にSRI Internationalの人工知能センターによって開発されました。これには、Michael Georgeff、Amy L. Lansky、François Félix Ingrandを含む多くの労働者が関与しました。彼らのフレームワークは、知能エージェントの制御のためのソフトウェアでBDIモデルを利用し、普及させました。このフレームワークの本質的な応用は、NASA Space Shuttle Discoveryの反応制御システムのための故障検出システムでした。このPRSの開発は、オーストラリアの人工知能研究所で1990年代後半まで続けられ、C++実装と拡張であるdMARSの開発に繋がりました。

アーキテクチャ
SRIのPRSのシステムアーキテクチャには以下のコンポーネントが含まれます。

世界の状態に関する信念のデータベース、一階述語演算子を使用して表現。
システムが時間の間に内部および外部状態の記述（欲望）として達成すべき目標。
特定の状況で目標を達成するための低レベルの行動のシーケンスを定義する知識領域（KAs）または計画。
現在および将来的な実行に選択されたKAsを含む意図。
システムを管理するインタプリタまたは推論メカニズム。

機能
SRIのPRSは、動的でリアルタイムの環境に埋め込まれたアプリケーションのため開発されました。そのため、専門家システムやブラックボードシステムなどの他の現代の制御と推論アーキテクチャの限界に特別に対応しました。以下は、彼らのPRS開発のための一般的な要件を定義します。

非同期イベント処理
保証された反応と応答タイプ
知識のプロシージャル表現
複数の問題の処理
反応的で目標指向の行動
注意の焦点
反映的な推論能力
連続的な埋め込み操作
不完全または不正確なデータの処理
一時的なデータの処理
遅延フィードバックのモデル化
操作者制御

アプリケーション
SRIのPRSの本質的な応用は、NASA Space Shuttleの反応制御システム（RCS）のための監視と故障検出システムでした。RCSは、ジェット推進機の集合から推進力を提供し、スペースシャトルの高度を制御します。シミュレータを使用して開発およびテストされたPRSベースの故障診断システムは、100以上のKAsと25以上のメタレベルKAsを含みました。RCS固有のKAsは、スペースシャトルのミッションコントローラーによって書かれました。Symbolics 3600シリーズLISPマシンに実装され、PRSの複数の通信インスタンスが使用されました。システムはRCSに関する1000以上の事実を維持し、前進RCSのみでも650以上の事実があり、その半分はミッション中に継続的に更新されました。PRSのバージョンがNASA Space Shuttle Discoveryの反応制御システムを監視するために使用されました。

PRSは、Shakeyロボットでテストされ、スペースシャトルに基づくナビゲーションやシミュレートされたジェットの不具合シナリオが含まれていました。後のアプリケーションには、Telecom Australiaのためのネットワーク管理監視システム「Interactive Real-time Telecommunications Network Management System（IRTNMS）」が含まれます。

拡張
以下にPRSアーキテクチャの主要な実装と拡張をリストします。

UM-PRS
OpenPRS（以前はC-PRSおよびPropice）
AgentSpeak
分散型多エージェント推論システム（dMARS）
GORITE
JAM
JACK Intelligent Agents
SRI Procedural Agent Realization Kit（SPARK）
PRS-CL

参考資料
Distributed multi-agent reasoning system
JACK Intelligent Agents
Belief–desire–intention software model
Intelligent agent

参考文献
M.P. Georgeff and A.L. Lansky. "A system for reasoning in dynamic domains: Fault diagnosis on the space shuttle" Technical Note 375, Artificial Intelligence Center, SRI International, 1986.
Michael P. Georgeff, Amy L. Lansky, Marcel J. Schoppers. "Reasoning and Planning in Dynamic Domains: An Experiment with a Mobile Robot" Technical Note 380, Artificial Intelligence Center, SRI International, 1987.
M. Georgeff, and A. L. Lansky (1987). Procedural knowledge. Proceedings of the IEEE 74(10):1383–1398, IEEE Press.
Georgeff, Michael P.; Ingrand, Francois Felix. "Research on procedural reasoning systems" Final Report – Phase 1, Artificial Intelligence Center, SRI International, 1988.
Michael P. Georgeff and François Félix Ingrand "Decision-Making in an Embedded Reasoning System" Proceedings of the Eleventh International Joint Conference on Artificial Intelligence, Detroit (Michigan), August 1989.
K. L. Myers, User Guide for the Procedural Reasoning System Technical Report, Artificial Intelligence Center, Technical Report, SRI International, Menlo Park, CA, 1997
A Match Made in Space Spinoff, NASA, 2006

外部リンク
PRS-CL: A Procedural Reasoning System SRI Internationalが維持するPRSの拡張