
Japanese: 
構成 (コンフィギュレーション) プロセスはプランニングとも関係があります。
この計画の抽象化の階層において、
計画を実際に作成する計画者について考えて見ましょう。
その計画が何であっても、計画者はこれを骨組みの計画に変換します。
計画の変数の値を省略し、
値が指定されていない変数を単に指示するだけの計画を作成します。
構成の計画のプロセスは、
これらの計画を取り出し、抽象化の階層へと編成してインスタンス化します。
その後改良して展開します。
私たちは既に、事例に基づく推論 (ケースベース・リーゾニング)
プランニング、分類といった数多くのレッスンが、
構成とどのように関係しているかについて議論しました。
また、この計画を物理オブジェクトのある種のスクリプトとみなすこともできます。
さらに、この計画は漸進的概念学習 (インクリメンタル・
コンセプト・ラーニング) の手法に似た学習方法 (ラーニング・
メソッド) で学習されました。計画の階層もまた、
インクリメンタル・コンセプト・ラーニングの手法に似た

English: 
The process of configuration is also related to planning.
You can consider a planner that actually generates the plan in this plan
obstruction hierarchy. But then for any plan in this plan obstruction hierarchy,
then it converts a plan in this plan obstruction hierarchy into a skeletal plan.
It drops the values of the variables in the plans and constructs it
into a plan it's simply specify the variable without specifying the values.
The process of configuration planning then, takes these plans,
organizes them into obstruction hierarchy and goes about [INAUDIBLE] shading and
refining and expanding them. We already discussed how configuration is
connected to a number of other lessons like case based reasoning, planning and
classification. You may also consider this plan to be kind of strict for
physical object. In addition, this plans have been learned,
through learning methods similar to the method of incremental concept learning.
In addition, this plan hierarchy might be learned through learning methods

Japanese: 
ラーニング・メソッドにより学習できます。
知識（ナレッジ）ベース AI で私たちが行おうとしていることの 1 つは、
学習する必要のある知識を説明することです。
ラーニング・メソッドの優劣を決める前に、学習する内容を決める必要があります。
構成 (コンフィギュレーション) プロセスは私たちに、
学習の目標となるさまざまな知識を教えてくれます。
このレッスンを認知 (コグニティブ) アーキテクチャと関連付けるために、
もう一度この図について考えます。
典型的な椅子に関する知識は、範囲、計画、抽出・抽象化の階層に関する知識と同様に
メモリに記憶されています。設計の問題で入力により仕様が与えられると、
推論要素が計画をインスタンス化し、それらを改良して展開します。
知識自体は椅子の構成例を通じて学習されます。
おそらくエージェントには以前に経験があります。

English: 
similar to the method for incremental concept learning. One of the things that
we are doing in knowledge based AI is, to describe the kinds of knowledge that
we need to learn. Before we decide on what is a good learning method, we need to
decide on what is it we need to learn? The configuration process tells us
of the different kinds of knowledge that then become targets of learning.
To connect this lesson back to our cognitive architecture,
consider this figure once again. So knowledge of the prototypical chair,
as well as knowledge about the radius, plans, and the abstraction hierarchy
are stored in memory. As the input gives specification with the design problem,
the reasoning component instantiates those plans, refines them and expands them.
The knowledge itself is learned through examples of configuration of
chairs that presumably, the agent is already encountered previously.
