たとえば「リンゴ」がある。関連する単語を出来るだけ集める。「食べ物」、「果物」、「丸い」、「赤い」、「甘い」、「酸っぱい」、「青森」など何でもよい。
この単語をカテゴリーごとにまとめる。
リンゴとは何か？と質問してみる。たぶん特徴をずっと解説するか、あるいは「果物」ぐらいしか答えてくれないかもしれない。
では、リンゴの産地は？とかリンゴの形は？とか質問を変えてみる。そうすれば「青森」とか「丸い」とかかなり具体的になるだろう。
要は、言葉の関連づけと分類を巧妙にやればまるで人間と会話しているような状況を疑似的に作り出すことはもはや難しいことではない。
これを「記号主義」というらしい。
それに対して記号的なルールや論理では明確に分離できないデータを学習によって分類できるようにしたのがニューラルネットワークということで
あると思われる。この二つは車の両輪のようなものだが、状況によって使いわけているものらしい。
ゲームなどでは人工知能に命令を繰り返すことで言葉のサンプルがどんどん集まる(間違った時はキャラクターを殴ってもよい)。すると統計的にどの命令とどの答えの結びつきが強いかが解る。それをニユーラルネットワークが学習していく。あとは確率的により正解に近い答えを返せばよい。
音声認識も同じ理屈で、「A」と発音していると思われる確率の高い波形のサンプルを統計的に求めそれを学習させれば認識度は上がって行くことになる。
ますます人間に近くなる人工知能だが弱点もある。人工知能は身体を持たないから言葉と感覚の結びつきは理解できない。
メタファーが理解できない。たとえば「心があたたかい人」というのは理解できない。
だが筆者はこんなことも言っている。人工知能は人工知能の独自の文化圏を持つ日がくるかもしれないと。
考えてみれば人工知能は人間に奉仕するのが当たり前と思うから欠点も見えるし、碁や将棋で人間が負ければ悔しいとも思う。人間が追い抜かれるかもと恐怖もいだく。ひょっとしたら別の知性として影響しながら共存して未来を作っていくのかもしれない。
そんな風にも思った。
言語学や心理学的な解説は説明不足に感じる。はっきりいってよく解らない。面白いとは思うが星一つマイナス。
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