日本の電波塔は病気の巣窟

理由は明白

消費財の宣伝ばかりに終始している

生産財の宣伝をしなければ、生産は向上しない


以上



produce
【名】農産物、生産物、生鮮食品、野菜と果物
【他動-1】～を作り出す、生産する、製造する、産出する、産む、産生する、引き起こす、発出する、形成する◆【派生語】production（生産）、productivity（生産性）、productive（生産的な）など
・Bank selection circuit produces bank selection signal. バンク選択回路はバンク選択信号を作り出す。
【他動-2】～を発行する、提出する、出版する
【他動-3】～を出現させる
【他動-4】～を演出する、上演する
【他動-5】～を実現する
【他動-6】～を取り出す
【＠】プロジュース、プロデュース、【変化】《動》produces | producing | produced、【分節】pro・duce

consume

【他動-1】～を消費する、費やす、消耗する

【他動-2】～を消滅させる、破壊する◆【同】destroy

・Those large developments are consuming open lands very quickly. それらの大規模開発は空き地を急速に減少させている。

【他動-3】～を摂取する、食べる、食べ尽くす、飲む

【他動-4】～を夢中にさせる

【＠】コンシューム、コンスューム、【変化】《動》consumes | consuming | consumed、【分節】con・sume

production system

《コ》プロダクション・システム、生産システム

ルールベース・エキスパートシステムは、フォワード・リーズニングです・・・

前向き推論です・・・

米国のミニコンメーカで、その昔DEC^*2という会社がありました。この会社、実は人工知能の技術にも力を入れていて、VAXというコンピュータの構成を決める実用エキスパートシステムを80年代に稼動させていました。名前をR1/XCONというこのシステム、一度は、従来の手続き的な言語で作成されたのですが、メンテナンスがとてもできないということで、ルールベース言語のOPS5で書き直されました。書き直された後のシステムは、メンテナンスも容易になり、ビジネスの現場で使われるようになって実用的なエキスパートシステムとして最初の成功事例として語


つまり、これ・・・　PDCAサイクルと似ている・・・

一般的に、ルールベースのシステム(プロダクションシステム)は、次のような構成要素からなっています。

   1. ルール
   2. ワーキングメモリ
   3. 推論エンジン

ルールベースの実行は、ワーキングメモリに記述されたデータに対して、そのデータとマッチする「もし~であったら」部分を持ったルールを推論エンジンが探 し出し、マッチしたルールに書かれている「~をする」部分の記述にしたがって、ワーキングメモリに新たにデータを書き込むなり、消去するなり、メッセージ を表示するなりして実行されます。これだけですと、一つのルールが実行されるだけですが、推論エンジンは、再び新たな(状態が多少変わったかもしれない) ワーキングメモリのデータに対して、マッチするルールを探してルールを実行していきます。こうしてマッチするルールがなくなった時点でプログラムの実行が 終了します。
(正確に言うと、これは「前向き推論」の場合の推論エンジンの説明)。

この実行方法について、ワーキングメモリに書かれたデータとルールとのマッチングから、ルールの実行までのサイクルのことを認知実行サイクルといいます。 

上にすでに書いたように、ルールベースの実行の方法－ 認知実行サイクル－では、まず、 ワーキングメモリに書かれた情報と、ルールの ｉｆ 部分(条件部)と照合がなされます。 ここでマッチしたワーキングメモリとルールとの組が、実行の候補となって候補リスト(「アジェンダ」と呼ぶ)にあがってきます。次に、その候補の中から、ある決まった「戦略」にし たがって選択され(競合解消)、実行されます。このサイクルの繰り返しで次々にプログラムの実行が進んで行き、ワーキングメモリの内容とルールの if 部分とでマッチするものがなくなったときにプログラムの実行が終了することとなります。

(「戦略」については、別途項をあらためて説明します)