黒酢奮闘記

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<<   作成日時 : 2006/07/08 12:08  

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要約:
人工知能システムには、解の探索のいろいろの外に、知識ベースがある。
知識ベースの記述方法として、以下の方法がある。
一つ目はルール(プロダクションルール)として、if文の羅列がある。これは事例をたくさん入力し、それをただひたすら羅列するだけのものである。
羅列するだけでは収集がつかないので、二つ目に事例ベースがある。これは人の「エピソード記憶」に相当する。また「事例ベース」は事例ベース推論によって活用される。ちなみに事例ベース推論とは、人工知能研究の一つであり、過去に類似した事例を検索し、その事例において実行した解決策を入力し、プログラムに一種の学習能力を持たせることである。しかしこれの問題点として、事例の類似性の判定がある。
その一歩上級として、三つ目の意味ネットワークがある。意味ネットワークは、それぞれの概念をリンクで結ぶことにより、様々な意味や知識を表す。ロバートは宇宙飛行士である、そして宇宙飛行士はNASAに属している、といった具合だ。ただしここで問題があるのは、リンクは各々の概念間の「関係」を示すけれども、「関係」そのものを語りたい場合どうすればよいか、そしてこの記述法ではリンクが膨大になり、整理が出来ず収集がつかなくなる恐れも包括している。
意味ネットワークのさらに上級に、四つ目のユニット表現がある。ユニット表現は、意味ネットワークのように一つの単語や意味に対してひとつずつのリンクにまでにとどまったが、ユニット表現ではたとえばロバートという人物を拾えばその氏名、年齢、国籍、職業などのデータベースを打ち出すことが一度に出来、さらにその職業を選択することによって職業としてのデータベースを打ち出すことが出来る。しかしこの問題点として、グループ分けが細部にわたっておらず、あくまでスロット単位での検索のため、フレーム名とスロット名での分割にまでしか及ばない。
そしてこれの解決策が五つ目のフレームである。ここでユニット表現ではたどり着けなかったスロット名に対するスロット値までのデータベース分割が可能となる。
これまでさまざまな知識ベース論を打ち出したが、もっとも大切なことは、「知識ベースを作る際には解の探索がし易いように作る」ことである。
知識の記述に、さらに予期駆動型フレームがある。メソドにどの場合に、どのフレームを実行するか記述しておくと、自動処理が可能になる。アルゴリズムの応用がこれにあたる。


感想:
アルゴリズムと知識ベース理論についての関係でのいよいよ最終段階だな、と聞いててとても面白かった。人間の脳内は外からは見えなくともこれらとまったく同じようなアルゴリズムを自然に持ち合わせているのだと思うと、人間の脳というのにますます興味がひかれる。しかし人間の脳内は外から見えないデメリットに、せっかくのデータベースもうまく整理できずにif文の羅列にとどまってしまうことも多々あるだろう。これでは非常に勿体無いことだ。人間の文明の集大成としてコンピュータが存在するならば、コンピュータは人間の知識のアウトプット可能なデータベースだ。人間には到達し得ないこと、コンピュータだけでは到達し得ないこと、両者に一長一短の長所短所はあるだろうが、互いが歩み寄って切磋琢磨していってほしい。

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