昨日読んだ、人工知能の第一人者J・マッカーシー氏に聞く--AI研究、半世紀の歴史を振り返るに載っていた「非単調推論」がとても面白そう。
例えば、あるステートメントPがあり、これが複数のステートメントの集合Aから推論可能であるとします。また、別のステートメントの集合Bがあり、BにはAに含まれるすべてのステートメントが含まれているとします。通常の論理的な推論では、ステートメントPはBからも推論可能です。なぜなら、同じ証明が成り立つからです。ところが、人間はそうならないような推論をするのです。たとえば、私が、「ああ、11時には家にいるけれど、君の電話には出られないよ」と言ったとします。最初の「11時には家にいる」という部分から、あなたは「家にいるなら電話に出ることができるはずだ」と結論づけるでしょう。しかし、その後の文を付け加えると、そういう結論を引き出すことができなくなる。つまり、「非単調推論」というのは、ある結論を引き出したとき、それが正しい結論に思えても、何か別の事実が追加されたために、その正しさが保証されなくなる、そういう推論を指します。
最近、記憶に興味があるのは、こういうことのせい。
記憶がある、つまりステートメントが蓄積されていると、蓄積がない状況とは別のことが起こる。
あと厄介なのは、記憶は削除できない、蓄積をリセットできないことだと思う。
