@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00051210,
 author = {松原, 仁 and Hitoshi, Matsubara},
 issue = {26(1989-ICS-069)},
 month = {Mar},
 note = {これまでの人工知能研究においては人間があらかじめ問題の定式化をしてから計算機に与えていた。このことによって、人間がこっそり定式化の中に解くべき答えをもぐり込ませるという危険性が生じたり、計算機が与えられた定式化を越えて問題を解けないという限界が生じたりしている。これからは問題の定式化の段階も計算機に自動的に行なわせることを目指さなくてはならない。筆者はそのための第一歩として、事例に基づいて逐次的に表現形式を学習していくシステムを作ろうとしている。ここではその基本的な考え方について述べる。最初の対象領域は詰め将棋である。初心者は詰め将棋の表面的な形に応じた表現を作っているが、だんだんと熟達するにしたがって意味的な内容に応じた表現に変わっていく、という過程をモデル化したいと考えている。新しい詰め将棋の問題に対しては、それと意味的に似た既知の問題を思い出してその解答を変形することで対応しようと試みる。, We are designing and constructing a model of case-based reconstruction of knowledge representation formation. This paper describes a basic idea of the model. Our example domain is Tsume-Shogi (Tsume means checkmate and Shogi means Japanese Chess. So Tsume-Shogi means Japanese Chess checkmate problem). Amateurs have syntax-oriented formations of Shogi knowledge representation. Experts have semantics-oriented formations. By using case-based approach, we want to make a model of change process from the amateurs' formations to the experts' formations.},
 title = {事例に基づく知識の表現形式の学習の試み},
 year = {1990}
}