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プロダクションシステムは，
- プロダクションルール(production rule)を蓄え
るプロダクションメモリ(production memory)
- ルールの解釈手続き（プロダクショ
ンシステム解釈器 production system interpreter)
- 事実や状態の集
合を記憶するための作業記憶(working memory)
の３つを基本要素としています．
図1に，プロダクションシステムの構成を示します．
プロダクションシステムは，あらかじめルールの集合を登録しておき(0)，登録して
外界から初期データ(1)や目的とするパターンを与えて(2)用いるものです．
ゴールが与えられた場合には，作業記憶の内容がゴール状態を満たし
ているかを判定し(3)，満たしていれば停止します．
ゴールが与えられなかったり，ゴールが満たされていない状態であった場合に
は，(4)と(5)のデータ移動によりマッチングがなされ，(6),(7)へと進みます．
(7)でもう実行するルールがなくなると停止します．
実行できる処理があれば(8)それを行ないます．
(9)は，ルールの行動部で新しくプロダクションルールを加えたり修正したり
することを行なう場合を示します．このようにプロダクションメモリの内容を
変更する形のプロダクションシステムは，適応型プロダクションシステム
(adaptive production system)と呼ばれたりします．
プロダクションルールは，
if 条件 then 行動
という形の知識を表現するためのルール記述です．
インタプリタは，プロダクションルールの選択と実行を行ない，認識行動サイ
クル(recognition-act cycle)と呼ばれる一連の動作を繰り返します．
認識行動サイクルは，まず，作業記憶内のデータと条件部が照合(matching)す
るプロダクションルールをプロダクションメモリの中から探します．捜し出さ
れたルールは競合集合(conflict set)と呼ばれます．競合集合が空集合になっ
た場合には，認識行動サイクルは停止します．競合集合がひとつのルールだけ
であれば，そのルールの行動部を実行します．競合集合のルールが複数ある場
合には，どのルールから行動を実行するかという制御方式が必要となります．
また，競合集合を作りあげる場合に，どのルールの条件部から作業記憶データ
と比較するかという選択の部分にも制御機構が必要となります．
一般に，初期データやルールセットから推論を行なう場合は前向き推論
(forward chain)と呼ばれ，目標とルールセットから推論を行なう場合は後ろ
向き推論(backward chain)と呼ばれます．
通常のプロダクションシステムは前向き処理を行なうものが多く，以下で示す
プロダクションシステムも前向きの処理を行ないます．後ろ向き推論の代表例
が Prolog 言語です．
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