by 小山明雄

　パターンマッチングはイメージの世界でも記号の世界でも、単一のアルゴリズムであるが沢山のデータとマッチングし、もっともらしいかを判断するということで、普通の汎用の並行処理とは異なります。汎用の並行処理は複数の複雑で、個性的な処理を行います。そこで、パターンマッチング処理の超平行処理とその他の汎用の並行処理プロセッサに分けて考えるのがよろしかろうと思うわけです。さらに、意識というか遺志のプロセッサは一つ必要でしょう。今、何を意識的に行うかをプランニングするプロセッサです。これを１つ用意する。この構成で、人工知能システムはいけるのではないでしょうか。

　さらに、汎用平行プロセッサによって知識ベースは管理されることになります。プライミングというキャッシュ知識部分とオンメモリ知識部分とハードディスク知識部分ですね。この関係をメンテナンスする。

　そもそもどんなプロセスが人工知能には必要になるのでしょうか。考えてみました。今までのコンテンツに記述したものをまとめました。

（１）連想・・・・・超平行同種プロセス群で行う

（２）パターンマッチング・・・・・イメージの世界、記号の世界とも超平行同種プロセス群で行う。

（３）幾何配置関係解析・・・・・イメージの世界、記号の世界とも超平行同種プロセス群で行う。

（４）テーブル（モデル）のサーチ・・・パターンマッチングと５Ｗ１Ｈ１Ｆ、Stageの解析（汎用平行処理プロセッサで行う）

（５）投票法・・・曖昧性をプロセス結果の投票で解決していく。多数決処理。これは汎用平行処理プロセッサで行う。

（６）弛緩法・・・投票と処理の再処理（リトライ）によって、逐次に解の確信度を上げていくプロセス。これは汎用平行処理プロセッサで行う。

（７）知識ベースの管理・・・プライミング、オンメモリ、ハードディスク知識ベースの組織化。これは汎用平行プロセッサで行う。

（８）意志・・・・・人工知能の動きを管理する。汎用１プロセッサで実現する。

おわり