【G検定】DENDRAL

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DENDRAL

DENDRALとは

DENDRALは、1960年代にスタンフォード大学で開発された画期的な人工知能プロジェクトです。エドワード・ファイゲンバウム、ブルース・ブキャナン、ジョシュア・レーダーバーグ、カール・ジェラッシらの研究チームによって1965年に始められたこのプロジェクトは、人工知能の実用化に向けた重要な一歩となりました。

DENDRALの主な目的は、未知の有機化合物を質量分析法で分析し、有機化学の知識を用いてその構造を特定することでした。これは、当時の科学者たちが直面していた複雑な問題を解決するための革新的なアプローチでした。DENDRALは、化学者が行うような判断と問題解決の過程を自動化したことから、世界初の実用的なエキスパートシステムとして認識されています。

このシステムは、Heuristic DENDRALとMeta-DENDRALという2つの主要なプログラムから構成されており、LISP言語で書かれていました。DENDRALの成功は、後にMycin、MOLGEN、MACSYMA、PROSPECTORなど、他の分野でのエキスパートシステムの開発を促進することになりました。

知識工学の先駆けとしてのDENDRAL

DENDRALプロジェクトは、1977年に「知識工学」という新しい概念を提唱しました。これは、実世界の問題に対する技術を重視したアプローチであり、1970年代後半から1980年代にかけて、多くのエキスパートシステムの開発につながりました。

知識工学の核心は、巨大な知識ベースと問題解決技法の効率的な相互作用を達成することにありました。DENDRALは、質量分析法に関する固有の知識、化学とグラフ理論に関する基本的な知識、特定の化学構造の解明に役立つ知識などを含む広範な知識ベースを活用しました。

さらに、DENDRALは「計画-生成-評価パラダイム」という問題解決手法を採用しました。このパラダイムでは、プランナーが問題に固有の知識を使って制約条件を設定し、ジェネレーターが解の候補を生成し、テスターがその候補から不適切なものを排除します。この手法により、DENDRALは効率的に問題を解決することができました。

エキスパートシステムの課題と限界

DENDRALの成功は、エキスパートシステムの可能性を示す一方で、その限界も明らかにしました。最も顕著な課題は「知識獲得のボトルネック」と呼ばれる問題でした。

エキスパートシステムの構築には、専門家から知識を獲得する必要がありますが、これが非常に困難であることが分かりました。専門家の知識の多くは経験的で暗黙的なものであり、それを明確に言語化することは容易ではありませんでした。この問題を解決するため、知的なインタビューシステムの研究なども行われました。

また、知識ベースが大規模になるにつれ、知識間の矛盾や一貫性の欠如が問題となり、知識ベースの保守が困難になりました。さらに、常識的な知識の扱いや、知識の共有・再利用の方法も課題となりました。

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