PHREAK/ReteOO を学ぶ前準備

数日前から R.I.P. RETE time to get PHREAKY の翻訳に着手しましたが難航しています。Reteアルゴリズムに関する学術的なバックグラウンドが足りない為、改善ポイントが書かれていても、「ふーん、なんか良いことなんだ」ぐらいにしか思えなかったり、難解で夕日に向かって黄昏ていたりします。

 以前翻訳した、「PHREAKアルゴリズムを使った Drools 6 のパフォーマンス」や「ルールエンジンのアルゴリズムはどっちが速い? ReteOO ? Phreak?」によりアルゴリズムへの興味が沸いてきたので、本格的に基礎から勉強する決意をしました。基礎知識がつけば、より PHREAK を理解でき、さらには Drools を今まで以上に楽しめるはず。

この投稿では、勉強に使った資料を列挙します。勉強の進捗にあわせて記事は改修していきます。お薦めの資料があれば、ぜひ教えてください。

学習プラン

1:  人工知能教科書 amazonへのリンク
Drools は人工知能に関する技術が使われていると聞いたことはあったのですが、人工知能がどういった分野なのか把握していなかったので、イマイチすっきりしませんでした。

人工知能とカテゴライズされる個々の研究分野と、それぞれの関係性が歴史を振り返りながら説明されているので、人工知能と言われる分野に対してとてもクリアーになりました。

自分は Drools Expert、Drools Fusion、Optaplanner に興味があるので、Knowledge Representation、Expert System、Planning といった研究分野にフォーカスすれば良いようです。

2: 知識システムの実装基礎 amazon へのリンク
forward chaining と backward chaining の解説がとても解りやすかったので購入してみました。

今回は「知識表現と推論技術」(4章、5章、6章)を読んだのですが、例がシンプルすぎてちょっと物足りなかったです。アルゴリズムの基礎を勉強するという点では満足しています。

3: Artificial Intelligence: A Modern Approach amazon へのリンク
Droolsコミュニティーサイトのドキュメントを読んでいたら、Recommended Readingと題した章がありました。そこで、「KPR や Expert System の理論的背景を深く学びたい人にはとってもお薦め」と書かれていたので購入しました。

1152ページもあるので、どう読み進めるか検討中です。







とりあえず上記資料を読み終えた後、次のステップを考えます。翻訳作業は平行して進めます。

knowledge representation、expert system、planning に関する読書会や勉強会を企画されている方がいらしたら、ぜひお知らせください。参加希望です!