
English: 
Before we end this lesson, I want to draw several connections.
The first has to do with memory. We have often said that memory is an integral
part of the cognitive systems architecture. One can imagine that A and
B are stood in a memory. Then C and 1, and C and 2, and C and 3, and so
on, are probes into the memory. And the question would then become,
which one of these probes is most similar to what's stored in memory?
We may decide on that answer based on some similarity metric.
In fact we'll revisit this exactly the same issue when we talk about case-based
reasoning later on in this class. Another connection we can draw here has to do
with reasoning. When we are talking about the transformation from A to B and
then the transformation to from C to 1 of these choices, one question that arose

Japanese: 
このレッスンを終える前に、関連性をいくつか捉えてみたいと思います。
1 つ目は記憶に関係します。これまでたびたび、記憶は認知体系 
(コグニティブ・システム) アーキテクチャの
不可欠な部分であると説明してきました。A と B が記憶の中にあると想像できます。
そして C と 1、C と 2、C と 3 などについて記憶を探ります。
すると問題はこうなります。
探ったものの中で、記憶されているものに最も近いものはどれでしょうか?
答えは、同様の方法に基づいて決定できます。
後ほど、このクラスで事例に基づく推論 
(ケースベース・リーゾニング) についてお話しする際には、
全く同じ問題について再び考えます。ここで考えるもう 1 つの関連性は、
推論と関係があります。A から B への変化について考えて、
次に C から選択肢のいずれかへの変化を考えるとき、思い浮かぶ 1 つの問題は、

English: 
was should we make the connection between the outer circle here and B?
Or the inner circle and A and B. This is a correspondence problem.
The correspondence problem is: given two situations, what object in one
situation corresponds to what object in another situation? We will come
across this problem again when we discuss analogical reason a little bit later.
The third connection has to do with cognition, of knowledge based AI as a whole.
Notice that instead of just talking about properties of objects,
like this is a circle and the size of the circle,
our emphasis here has been on the relationships between the objects.
The fact that this is inside the outer circle, or the fact that the outer circle
remains the same here, the inner circle disappears. In knowledge-based AI and
in cognition in general, the focus is always on relationships,
not just on objects and the features of those objects.

Japanese: 
ここの外側の円と B との間に関連性を持たせるかどうかです。
また A の内側の円と B との間の関連性はどうか。これは対応の問題です。
対応の問題では、2 つの状況を考えます。ある状況における
どのオブジェクトは、別の状況のどのオブジェクトに対応するでしょうか?この問題は、
もう少し後で類推 (アナロジカル・リーゾニング) について
説明するときに再び登場します。
3 つ目の関連性は認識力、つまり知識 (ナレッジ) ベース AI の全体と関係します。
注意して欲しいのは、たとえばこれは円であるとか、
円のサイズはどうかなど、オブジェクトの性質だけを考えるのではないことです。
ここで強調したいのはオブジェクト間の関係です。
実際、これは外側の円の中にあります。また、外側の円は
そのままここに残っています。内側の円はなくなりました。ナレッジ・ベース AI と
一般的な認識力では、重点は常に関係性に置かれます。
単なるオブジェクトや、そのオブジェクトの素性にではありません。
