基調講演

山田 耕一 先生（長岡技術科学大学 教授）

講演題目： 真偽に関する認知的不確実性の合成

講演概要：
　日常生活において，いくつかの不確実な情報を勘案して総合的に判断をすることは，思いのほか多い．久しぶりの休日にどの映画を見るか，なけなしの金をどの馬に賭けるか，書こうとしている論文をどの学会に投稿するかなど，意思決定というほどでもない意思決定をするときには，様々な不確実な情報を集め，総合的に判断するしかない．そのような判断を推論と呼ぶのであれば，不確実情報の統合あるいは合成は，不確実性な情報に関する重要な推論の一つと考えてよいだろう．

　そうした問題を最初に扱ったのは，私の知る範囲内では，デンプスター・シェーファー理論のDempster合成であり，有名なエキスパートシステムであるMYCINで使われた確信度合成である．その後，Dubois & Pradeは，不確実性表現の一つである可能性分布に関する合成方法を議論・提案した．

　本講演では，これらの不確実性を生みだす情報源モデルに着目し，講演者が提案した真偽の可能性に関する情報源モデルを説明し，それに基づく可能性分布の合成方法を紹介する．その後，MYCINで用いられた確信度を，提案時に用いられた確率論ではなく，可能性分布の別表現として解釈し，その新たな解釈に基づく確信度の合成方法をいくつか提案する，また，それらの合成の数学的性質および数値実験結果について考察する．