時空間推論

時空間推論（じくうかんすいろん、）は、計算機科学、認知科学、認知心理学の各分野を横断する人工知能の一分野である。認知科学側の理論的目標は、心の中で時空間的知識を表現し推論することである。計算機科学側の応用的目標は、時間と空間を航行し理解するための、オートマトンの高水準な制御システムを開発することである。

認知心理学からの影響認知心理学において広く一致した結果として、人間の乳児が最初に獲得する空間関係は接続関係であり、続いて方向関係、距離関係の理解が獲得されるというものがある。これら3種類の空間関係の間の内的な関係は、認知プリズム理論の枠組みの中で、次のように計算的・体系的に説明できる。

接続関係は原始的である。方向関係は距離比較関係である。すなわち「あなたが私の前にいる」とは、「あなたは私の他の側よりも私の前側に近い」と解釈できる。距離関係は、第三の物体を用いた接続関係である。すなわち「あなたが私から1メートル離れている」とは、「長さ1メートルの物体が、あなたと私の両方に同時に接続している」と解釈できる。

時相計算の断片的な表現空間関係間の内的関係を扱わないまま、AI研究者たちは多くの断片的な表現を発表してきた。時相計算の例としては、アレンの区間代数や、VilainとKautzによるが挙げられる。代表的な空間計算としては、的計算、による、Freksaのダブルクロス計算、EgenhoferとFranzosaによる、Ligozatの、各種の（RCC）、およびOriented Point Relation Algebraがある。

近年では、空間情報と時間情報を組み合わせた時空間計算も設計されている。例えば、GerevinniとNebelによる（STCC）は、アレンの区間代数とRCC-8を組み合わせたものである。また、（QTC）は、移動する物体についての推論を可能にする。

定量的な抽象化文献における重心は、定性的な時空間推論に置かれてきた。これは、人間が物理的現実を捉える際の基盤となる常識的背景知識のうち、時間的・空間的側面を定性的に抽象化したものに基づく。方法論的には、定性的な制約計算は、時間的・空間的な実体を扱う豊かな数学理論の語彙を制限することで、これらの理論の特定の側面を、単純で定性的な（距離的でない）言語による決定可能な断片の中で扱えるようにする。

時間と空間についての数学的・物理的理論とは対照的に、定性的制約計算は、時間と空間の中に位置する実体についての、比較的低コストな推論を可能にする。このため、定性的表現形式化の表現力の限界は、そうした推論タスクをアプリケーションに組み込む必要がある場合にはむしろ利点となる。例えば、これらの計算の一部は空間的な地理情報システム（GIS）の問い合わせを効率的に処理するために実装されることがあり、また一部は移動型のロボットを航行させたり、それと通信したりするために用いられることがある。

関係代数これらの計算の多くは、抽象的な関係代数として形式化することができ、それによってレベルでの推論が可能になる。の解を計算するためには、経路無矛盾性アルゴリズム（path-consistency algorithm）が重要な道具となる。

ソフトウェア GQR - RCC-5、RCC-8、アレンの区間代数、点代数、基本方位計算などの計算のための制約ネットワークソルバー。 qualreas - RCC-8、アレンの区間代数、および左分岐時間・右分岐時間のいずれかに位置付けられ時点と統合されたアレンの代数など、関係代数のネットワークについての定性推論のためのPythonフレームワーク。

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