【書評】AI再起動『rebooting AI』レビュー（パート02）

目次

1. イントロダクション
2. ジェパディの議論
3. 複数のシステムの利用
4. 共通センスと深い理解への道
5. 共通センスの知識のリソース
6. コンセプトネットの限界
7. タキソノミーの制約
8. セマンティックネットワークの応用
9. 形式論理の効果的な表現
10. 時間、空間、因果関係
11. 信頼性の問題
12. 特化した能力の開発
13. エキスパートの役割
14. 未解決の問題
15. 結論

👨‍💻 イントロダクション

AIの再起動の第2部「rebooting AI」の書籍レビューに関するプレゼンテーションを続けます。前回は本書の1章から6章までを取り上げましたが、今回は最後の2章について見ていきます。第7章は「共通センスと深い理解」、第8章は「パスへの道」です。本書では、人間の脳からインスピレーションを得て、共通センスをAIに取り入れるために、どのような知識に焦点を当てるべきか、どのような表現方法を採用すべきかについて議論されています。さて、先に進む前に、前回のプレゼンテーションでは取り上げられなかった質問に回答します。

🤔 ジェパディの議論

先生がしたジェパディに関する質問に対して、本書ではジェパディについて詳しく議論されています。ただし、時間の制約のためにプレゼンテーションでは取り上げられなかったことをお詫び申し上げます。ジェパディは実際に本書のさまざまな章で詳しく議論されており、単にスケジュール上の制約によりプレゼンテーションに含まれていないだけです。

🤔 複数のシステムの利用

もう一つの質問は、著者が提案している解決策で複数のシステムを使用するというものです。本書の後半、特に第6章では、著者は一つのシステムだけで全体の問題を解決するのではなく、複数のシステムを組み合わせて問題を解決することを提案しています。つまり、単一の問題を解決するためにそれぞれのシステムを使用するのではなく、異なる種類の問題を解決するためにそれぞれのシステムを使用するということです。このアイデアも本書で取り上げられています。

では、それでは本題に入りましょう。以下、共通センスと深い理解についての詳細な議論を行います。

🧠 共通センスと深い理解

共通センスとは、人間が持つ日常的な知識や常識のことです。AIに共通センスを取り入れることは、AIが人間と同様に世界を理解し、推論する能力を向上させるために重要です。共通センスを取り入れるためには、どのような知識を重点的に扱うべきか、どのような表現方法が適切かについて考える必要があります。

1️⃣ 共通センスのリソース

共通センスの知識を取り入れるためには、既存のリソースを活用することができます。本書では、いくつかの共通センスのリソースが紹介されています。

Snellの「ネバーエンディング言語学習者」

• 著者: Tom Mitchell
• データの可用性には制約がありますが、知識のグラフレベルでの獲得には優れています。

コンセプトネット

• MITメディアラボによって始められたプロジェクトです。
• 一般人が共通センスの情報を入力できる仕組みです。
• 暗黙の知識や推論には適していません。

バーチャルホーム

• 日常的な手続きに関するクラウドソーシングプラットフォームです。
• 手続きと関連する情報が収集されています。
• 柔軟性や具体性に制約があります。

CYC

• 30年以上にわたって研究されているプロジェクトです。
• 人間らしい共通センスの知識を収集しています。
• ドメインに限定された知識であり、一般的な人工知能を実現するには不十分です。

これらのリソースを活用することで、AIに共通センスを組み込むことができますが、それぞれには制約があります。次に、共通センスの表現方法について考えていきましょう。

2️⃣ タキソノミーの制約

タキソノミーは、階層的に分類されたカテゴリを利用した知識表現の一つです。例えば、犬は哺乳類であり、哺乳類は動物であるといった階層的な関係を表現します。このようなタキソノミー表現では、一般的なカテゴリや各オブジェクトの関係を示すことができます。

しかし、タキソノミー表現には制約もあります。例えば、「フランスレジスタンスは第二次世界大戦の一部なのか？」や「ソ連によるフィンランド侵攻は第二次世界大戦の一部なのか？」など、境界が曖昧な知識や推論を表現することはできません。また、「ほうきは床を掃除するために使われる」といった他の種類の知識もタキソノミー表現では表現できません。

3️⃣ セマンティックネットワークの応用

セマンティックネットワークは、タキソノミー表現では表現できないより複雑な関係や機能性の知識を表現することができます。例えば、オブジェクト間の部分と全体の関係や階層的なカテゴリ内の関係を表現することができます。

ただし、現在のセマンティックネットワークにもいくつかの制約があります。表現が明確でないため、暗黙的な知識に対してミスリーディングな推論をする可能性があります。また、人間が情報を提供するため、誤った情報が含まれていることもあります。

4️⃣ 形式論理の効果的な表現

形式論理を使用して知識を表現することで、セマンティックネットワークの制約を克服することができます。形式論理を使用することで、推論によって得られる結果を限定することができます。

形式論理の制約として、形式論理の学習にトレーニングが必要なことや、形式論理のクラウドソーシングが難しいことが挙げられます。しかし、形式論理は個々の推論を1つに簡約化することができるため、大量の情報を処理する際の時間や計算コストを削減することができます。

🔍 時間、空間、因果関係

著者は進歩を遂げるために時間、空間、因果関係に焦点を当てることを提案しています。これらの要素は、人間が世界を知覚するために重要な役割を果たしています。例えば、空間的な特徴は物体の機能を決定する一方、時間的な特徴は物事の進行を予測することができます。

現在のAIシステムは、ビデオの次のフレームを予測する能力に優れていますが、物語の中でのシーンとシーンの時間的な関係や次のフレームの予測は難しいです。人間は物語の進行に応じて、物語のフレーム間の時間的な関係を推測することができます。この時間的な関係の表現方法についても考える必要があります。

また、因果関係についても同様です。人間は物事が起こる原因を理解し、予測や説明を行うことができます。例えば、テレビをつけたときにリモコンを持ち上げ、電源ボタンを押すという操作の結果、テレビがオンになることがわかります。これと同様に、AIも因果関係を理解することが重要です。

🤝 信頼性の問題

AIシステムの信頼性についても本書では議論されています。現在のAIシステムには、信頼性を評価するためのテストが不足しています。例えば、自動車については、非常に厳しいテストが行われていますが、AIモデルについてはテストが行われていません。著者は、AIシステムの信頼性を評価するための新しい指標を開発することを提案しています。

また、AIシステムにはフェイルセーフのオプションが必要です。自動運転車に例えれば、5つのコンピュータが冗長に搭載され、1つのシステムが故障した場合でも別のシステムがバックアップとして動作することができます。現在のAIシステムにはフェイルセーフのオプションがありません。

また、現在のAIシステムはチューリングテストに合格することが目標とされています。しかし、チューリングテストはシステムが人間と見分けがつかないかどうかを判断するものであり、AIシステムが人間と同様に理解や推論ができるかどうかを評価するものではありません。新しい評価指標の開発が必要です。

最後に、AIの作成者は倫理的価値観を導入する必要があります。ドメインの知識だけでなく、倫理的な価値観もAIモデルに組み込むべきです。例えば、人をビルの屋上から突き落とすことは人を殺すことになりますが、それが良い行動なのか悪い行動なのかを考える必要があります。

以上が本書「rebooting AI」についての概要です。次に、エキスパートについての役割について考えていきましょう。

🧑‍🔬 エキスパートの役割

エキスパートは、特定のドメインにおける知識や経験を持つ人のことです。エキスパートの参加により、AIの開発や知識のモデリングに専門知識を取り入れることができます。エキスパートの特徴や役割について、これまでの認知心理学の研究で多くの知見が得られています。

エキスパートは、特定の行動を練習することで、その行動のステップを簡略化する傾向があります。このため、エキスパートが新しい人に対して教える際には、特定のドメインの経験や知識モデルをもつエキスパートの存在が重要です。

次に、時間の要素についてもう少し考察しましょう。

⌛️ 時間の要素

時間の要素に関しては、McCarthyとHayesのフレーム問題の研究が重要です。フレーム問題では、時間の経過とともにどのようにイベントが展開するのかや、イベント間の関係をどのようにグループ化するかといったことが詳細に論じられています。

また、認知心理学の研究では、イベントの定義やイベントの特徴についても多くの知見が得られています。これらの情報を活用することで、イベントのシーケンスを定義することや、イベントを個別の要素として分類することが可能になります。

以上が時間、空間、因果関係に関する議論です。次に、未解決の問題について考えていきましょう。

❓ 未解決の問題

AIに関する未解決の問題として、実世界は複雑で不確かな要素が含まれている点が挙げられます。このような複雑な要素への対処や推論能力を開発するためには、以下の点に焦点を当てる必要があります。

1. 時間、空間、因果関係の表現方法の開発
2. 効果的な推論技術の開発
3. 人間にインスパイアされた学習と推論のシステムの設計
4. AIシステムの評価指標の改善
5. プログラムの検証手法の適用
6. 共通センスの組み込みと信頼性の向上
7. エキスパートの役割の活用

これらの課題に対して、さまざまな研究やアプローチが行われています。

🏁 結論

AIの再起動の第2部「rebooting AI」について、共通センスと深い理解を中心に議論してきました。共通センスの知識をAIに組み込むことは重要であり、タキソノミーやセマンティックネットワーク、形式論理などの表現方法を考慮する必要があります。また、時間、空間、因果関係にも焦点を当てることで、より優れたAIシステムを開発することができます。

信頼性の向上やエキスパートの役割の活用など、さまざまな未解決の問題にも取り組む必要があります。AIの開発は常に進化し続ける分野であり、さらなる研究と改善が求められています。

以上が「rebooting AI」についての議論の概要です。まだ時間があるので、質疑応答や議論のために時間があります。どんな質問でも結構ですので、気軽にお聞きください。

🎉 ハイライト

• 共通センスの知識をAIに組み込むことは重要
• タキソノミーやセマンティックネットワーク、形式論理などの表現方法を検討
• 時間、空間、因果関係への注力
• AIシステムの信頼性の向上とエキスパートの役割について議論
• 未解決の問題に取り組む必要性

🙋 質疑応答

質問: タキソノミーやセマンティックネットワーク、形式論理の中で最も有用な表現方法は何ですか？

回答：これは問題によりますが、現在の状況ではセマンティックネットワークが最も多くの知識を表現するために有用です。ただし、形式論理はより厳密な推論を可能にし、タキソノミーは階層的な関係を表現するために有用です。最適な表現方法は、特定の問題や目標に応じて選択する必要があります。

質問: 信頼性の向上やエキスパートの役割に関して、具体的な方法やツールはありますか？

回答：信頼性の向上には、テストやバグの修正などの一般的なソフトウェアエンジニアリングの手法が役立ちます。また、ユーザーのフィードバックや監査の導入も重要です。エキスパートの役割に関しては、ドメインの専門家との協力や、教師あり学習による専門知識の組み込みなどが有効な手段です。ただし、エキスパート自体も常に進化し続ける分野なので、柔軟性と継続的な学習の姿勢が重要です。

質問: タキソノミーやセマンティックネットワーク、形式論理にはどのような応用が期待されていますか？

回答：タキソノミーやセマンティックネットワークは、知識の組織化や関係の可視化に非常に有用です。これらの表現方法は、情報の検索や推論を容易にすることが期待されています。一方、形式論理はより厳密な推論を可能にし、不正確な推測やミスリーディングな結果を最小限に抑えることができます。これらの表現方法は、さまざまな分野でのAIの進化に貢献することが期待されています。