ROIDCORE  Personified Agent  Conversation ROBOT  Dynamic Artificial Intelligence
仮想人格:ロイドコア
ロイドコア (ROIDCORE) β版
話し言葉による知識の記憶と想起を実現した擬人化キャラクター

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 ■ 人工知能と自然言語(記憶モデルと自然言語処理の関係)   作成日:2012/8/18

【SFにみる人工知能】
 人工知能(AI)は電子計算機の普及以前に電子頭脳(電気仕掛け頭脳機器)と呼ばれたことがある。 電気(電子)化するだけでラジオみたいに簡単に作れると考えられていた時代である。 実用コンピュータ出現直後はコンピュータそのものを人工知能とみなすSF映画やドラマも数多く出現した。 2001年宇宙の旅、スタートレック、プリズナーNo.6などにもそのようなエピソードがある。 当時はメトロポリスのアンドロイドやヒーローロボットとは完全に別ジャンルで人工知能は人格そのものに近い捕らえ方があった。

【人工知能の現状】
 最近の人型ロボットは技術進化が著しい。センサー系、力学系、信号伝達系はその多くが人の能力を超えている。 ところが頭脳は以外に難しいとみえて人型としてのバランスを欠いている。 十数年前のスパコン並みの記憶容量と処理能力を個人で使えるようになって来たにも拘らず、小学校の低学年程度の 言語能力しか実現できていない。会話能力に至っては人と比較するのもおこがましいくらいだ。 それでも会話以外の分野では実用的な人工知能的応用がかなり進んできた。 それもあってか大学の人工知能のカリキュラムでは今でも人工知能言語としてPROLOGやLISP系列のコンピュータ言語を 用いて論理シミュレーション等を実践しているところが多い。

【述語論理系のプログラミング言語】
 PROLOGやLISP系言語ではハノイの塔や8クイーンの問題など簡単に解ける。エレガントな記述は「美しさ」さえ感じられる。 しかし巡回セールスマンやナップサックの問題となると、不可能ではないが不器用な記述で醜くなる。 その一方、後者の問題はパーセプトロンから始まった大脳の模倣モデルの方が(近似解のみ)上手に解ける。 この種のモデルを使うのは目的に対する最適化であり、基本的に数値計算で方程式を解く(精度内の特解)のと同じである。 これら手法を人の場合と比較すると、言語をまったく使わない「閃き・直感」などはさておき、人は言葉を使って 順序立てて結論に達する。また数学的、論理学的記号を表記・手続きとして使う。 その過程では前述の両者の要素が入り乱れて処理されていることだろう。 理由は自然言語(日本人ならば多くは日本語)を使うと考えがまとまり易い。数字や概念を言葉に置き換えると 実体に収束する。間違った収束でもそれを元に考えが次のフェーズへと進む。結論がおかしければバックトラックする。 この部分はLISP系言語やゲーム理論と同じだ。他者と雑談するときに思考の飛躍が可能になるのも同じである。

【人工知能における自然言語の役割】
 自然言語は曖昧な概念もそのままの言葉として定着させ、曖昧な定義のまま使っている。 このような言語表現はメンバーシップ的な広がりを持った統計変数や関数とみなすこともできる。 そして人の会話は厳格な定義語を加えた両極の言語表現が混成された状態で使われている。 また会話は必ずしも他者との対話である必要はない。自分自身の頭の中での自己会話/自己想起で 自己と対話することで議論や推論を巡らせる。 その仕組みを作り上げる要素が大脳由来の記憶モデルであり、言語野の自然言語処理である。 ロイドコアを「人工知能」と呼称する(したい)所以である。 質問に答えたり、推論したりするのはそれらの結果の一部に過ぎない。 感性情報の先の意識などの上位概念はまだ手付かずの状態だ。 そのため本来の人工知能の実現には自然言語を中間言語(ミドルウェア)として 使うことにより、言語野での処理、言語の記憶でその本質が捕らえ易くなると考えている。

【知識ベースとしての記憶モデル】
 データベースまたは知識ベースに自然言語処理を施す旧来の手法は いままでの実験では(私個人の場合)人工知能らしきものは実現できなかった。 しかし自然言語の文法の記憶学習で処理データが日本語の単語、句、文になると 質問応答や推論が自然に処理し易くなるところまでは確認できている。 ただ誤認、誤答も多々あるが言葉通りの「日本語データベース」と呼べる気がする。 ロイドコアの場合は記憶モデルに自然言語を記憶させることで人格を作ろうとしているが、 言語限定ではないので人工知能を使った会話ロボット以外への適用も可能だ。 具体例は別の機会に紹介したいと思う。


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