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人工知能とは? --- 松原仁編

人工知能学会誌2014/1レクチャーシリーズ「人工知能とは?(7)」に対する松原仁さんの回答である。

問い:人工知能とは何か。
答え:究極には人間とは区別がつかない人工的な知能のこと。


理想が高すぎて人工知能の定義を狭めていると思う。人工知能が人間と区別できてもかまわないと私は思う。

問い:人工知能研究とは何か。
答え:人工知能を実現しようとする試みを通じて知能を構成的に理解すること。


汎用性を有する人工物はまだしばらくは実現できないと思う。これまでの人工知能研究は失敗を繰り返した歴史であり、これからしばらくの間も失敗を繰り返すと予想される。


同意します。

問い:intelligence amplifierの研究は、人工知能の研究か。
答え:情報処理の研究ではあるが、人工知能の研究ではない。


ごもっとも。

問い:脳科学の研究が進めば人工知能研究は不要になるのではないか。
答え:いいえ。


「問い」がおかしい。

問い:知能とは何か。
答え:未知の状況に対して(死なない程度に)適切に対応する能力のこと。


その「適切に対応する能力」とは何か。もっと突っ込んだ答えが欲しい。

問い:知能にとって本質とは何か。
答え:どのような状況に対してもそれなりに対応できる汎用性。


その「汎用性」とは何か。もっと突っ込んだ答えが欲しい。

問い:フレーム問題は人工知能に解けるのか。
答え:人間が解いているとすれば解ける。人間が解いていないとすれば解かなくても人工知能は実現できる。


「フレーム問題」は人工知能に関して重要問題とは私は考えていない。むしろ無視してかまわないと思っている。

問い:記号接地問題は人工知能に解けるのか。
答え:解ける。


リンゴの「体験」を積ませればそのロボットはそのロボットなりにリンゴという記号とリンゴという実態を接地できるはずである。


「体験」とはどういうことか。「記号」はどう表現されているのか。ここを詳細に設計する必要がある。

問い:コンピュータ将棋のような個別の問題を扱っていて汎用性につながるのか。
答え:いきなり汎用性を得るのは難しいので研究の方法として個別の問題をつぶしているつもりである。


予想される失敗の一つとして。

問い:コンピュータは心をもてるか。
答え:もてる。
問い:コンピュータは意識をもてるか。
答え:もてる。


「人間同士でも他人が心をもっていること、意識をもっていることを証明することはできない」ことを理由の一つに挙げているが、それは理由にならないと思う。それを構成している素材が違えば同じような心や意識をもつことはできないと思う。しかし人間と同じではない別の心や意識をもつ可能性はあると思う。

問い:コンピュータは創造性をもてるか。
答え:もてる。


コンピュータ将棋は既に新手を創造し、プロ棋士も真似ているそうである。私が考える創造性とは「新しい組み合わせ」のことである。基本要素を組み合わせることにより、新しいものを生み出すことを創造性と呼んでいるのではなかろうか。

問い:コンピュータにショートショートを自動創作させることができればコンピュータが創造性をもったことになるのか。
答え:個別の問題をつぶすという作戦の一つであるが、一般の人に対して象徴的な良い例になると期待している。


これも予想される失敗の一つとなるだろう。

問い:人工知能は実現できるか。
答え:できる。


生きているうちに実現して欲しい。

問い:人工知能は今後どういう方向に進むべきか。
答え:個別な研究はる程度進んできたのでそろそろいったんは汎用性を追求すべきである。人工汎用知能(artificial general intelligence)は人工知能研究がもともと目指していたものだと思う。


私も汎用性が重要と考える。その汎用性の源は記憶のメカニズムにあると思う。その実現に向かって、脳科学の成果は非常に有用である。

問い:人工知能の研究が進みすぎると問題が生じるか。
答え:問題が生じる可能性はあるので人工知能研究者には技術的な指針を示す責任がある。


人工汎用知能の影も形もない今、考えても仕方がない。
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テーマ : 心・脳・言葉・人工知能
ジャンル : 学問・文化・芸術

tag : 汎用性

2011年度 人工知能学会 全国大会 3日目(6/3)

「記号創発ロボティクスとマルチモーダルセマンティックインタラクション (2)」

■Spoken Interface for Correcting Phoneme Recognition Errors in Learning of Unknown Words

実験では音声の未知語を、対話をとおして平均3回、最大7回で認識できたそうである。部分訂正も行える。この方式で大規模言語モデルを構築できるのかどうか興味深い。

■指示詞と普通名詞が混在している中での意味獲得

指示詞(実験では「これ」「それ」) としての意味を獲得してるとは、とても思えなかった。

■回帰モデルに基づく言語・非言語指示パターンによる移動ロボットのための制御則の獲得

研究の意義が不明であった。

■ロボットの語意獲得のためのユーザの発話分類

 本研究では,ロボットに音声命令を与える際のユーザの発話を,以下のように分類した.この分類を,機能での発話分類と呼ぶ.
●命令発話:行動を命令する発話
●訂正発話:間違っている行動を訂正させる発話
●評価発話:行動に対しての評価をする発話
●描写発話:行動を構成する概念を描写する発話
●フィラー
さらに命令発話と評価発話とフィラーについては,ロボットの行動への評価を基準として,以下のように分類する.この分類を,評価での発話分類と呼ぶ.
●肯定的発話:直前の行動に対する肯定的な評価を含む発話
●否定的発話:直前の行動に対する否定的な評価を含む発話


この分類の妥当性に疑問を感じる。

■神経力学モデルによるロボットの言語・運動の統合的認知

"記号接地問題"に対して

本研究で提案する言語-運動統合認知モデルでは,モータ値の時系列からなるロボット動作パターンと文字系列からなる文の相互連想を行う.モデルは行為パターンを自己組織化する感覚‐運動系RNN (Sensory-Motor RNN)と,言語を自己組織化する言語RNN 群(Language RNNs)が少数のニューロンを介して相互作用することで,相互連想を実現する.


というアプローチ。さらに入力の最小単位が単語から文字単位にし(実際的になる)、SOMを使って文法的知識も獲得するというもの。
記号接地は意味理解の最初の大きなハードルで、クリアしなければならないものであるが、意味理解の次の段階(あるいは同時?)は、どれを記号接地する(記憶する)のかという問題があると思う。

■運動と自然言語の統計的推論を用いた運動データベースの設計

データの数は確か6万と言っていた。

■オントロジーアライメントに基づくヒューマンロボットインタラクション

 本稿では,新たに人間の動作世界を表現する【姿勢オントロジー】を構築し,ロボットの動作オントロジーに関連付けることにより,Wikipediaオントロジーに基づく対話の中で,動作レベルでも双方向コミュニケーションが可能なシステムを提案する.


前の発表もそうだが、人手でデータを作ってという方式には興味がそそられない。

■倒立二輪型移動ロボットによる人間の動的動作模倣のための身体部位マッピング

倒立二輪移動ロボットと人間の蹴球動作は、あきらかに違うので・・・以下省略。

「知的対話システム」

■対話ロボットのマルチエキスパートモデルRIMEの拡張性向上による柔軟な対話行動制御の実現

 各エキスパートは,発話を理解するための知識や行動選択をするための知識を持ち,サブタスクの遂行の状態を内部的に保持している.たとえば,「天気予報に関する質問を理解する」エキスパートであれば,理解の途中結果などが内部状態として保持されている.


と似たような発想で前にいた会社でもやっていたが、ものの見事に玉砕した。健闘(検討?)を祈る。

■アクション継続長制御を用いたPOMDPによる対話制御

 我々の目標は,対話データから対話(行動) 制御を自動的に獲得することである.行動制御を自動的に学習する手法として,POMDP (Partially Observable Markov DecisionProcess)[Sutton98, Russell03] が近年注目を集めている.POMDP は,ある状態下でシステムが行動するアクションに対して報酬を定義し,将来,最も多くの平均報酬が獲得できるアクションを選択するモデルである.


使える対話制御は挨拶くらいと思われるので、使えない。

■対話エージェントのための発話候補絞り込み

発話の種類を記述するためのタグであるSWBD-DAMSL(Switchboard Discourse Annotation and Markup System of Labeling) タグ[Jurafsky 97] を内容ごとにまとめた簡易DAMSL タグ

Statement 意見・説明
Question 質問
Tag Question 付加疑問文
Understand 相槌・了解
Response 同意・拒否
Commit 提案・遂行
Advice 指示・命令
Thanking 感謝
Apology 謝罪
Greeting 挨拶
Admiration 感嘆
Others その他(独り言,引用など)


そもそも、このタグによる分類の妥当性が高くなければ、意味が無い。

■対話からの話者のプロフィール情報自動獲得

DAMSLタグに加え、自己開示発話/非自己開示発話の分類の妥当性が・・・

■英語のリズムを教えるコミュニケーションロボットを目指して

他にすることが無いのだろうか。

■思考喚起型対話におけるユーザ対話意欲の分析

同上。

■ペット型ロボットを想定した知識処理利用の雑談型自由対話システム

デモを見て、述語知識という形式では、すぐに破綻すると思われた。

■質問応答と自発的発話の組み合わせによる複数人会話活性化戦略

MC 「正解です.ロビスケは何か好きな映画はあるの?」
Robot 「僕はねタイタニックが好きだったなあ.」
MC 「誰か好きな俳優さんはいるの?ロビスケ」
Robot 「(A)僕の好きな女優はねオードリーヘップバーンだよ.(B)ローマの休日はいい映画だよね.」
(一同歓声)
図2: 活性化した会話例


通所介護施設の実験において,ロボットの特定の発話が参加者の興味を引き,場が活性化される様子が観察された.その会話の例を図2 に示す.ロボット(Robot)の発話「僕の好きな女優はね,オードリーヘップバーンだよ.ローマの休日はいい映画だよね.」の直後に歓声が上がった.直前の司会者(MC)の質問は,ロボットの好きな俳優が誰か問うものであり,俳優の名前を回答したことで要求は満足された(図2 の(A)).ロボットはその情報に加えてその俳優に関連する映画について発話した(図2 の(B)).この発話は参加者が意図しなかったものである.文脈を踏まえた上での意外性のあるこの発話が場を活性化させたと考える.


映像を見た限り、ロボットが「オードリーヘップバーン」と答えただけでも、十分老人達には受けたと思われ、研究の前提・根拠に疑問を感じた。

■ラダリング対話エンジンの商品問い合わせへの適用

この発表には無かったが、「ラダリング対話エンジン(ラダサーチ)」の対話例をネットで見たことがあり、10年前に私が実装した旅行検索対話と対話制御、回答文パターンなど全てが酷似しているのに驚いた。この分野の進歩の遅々としていることを実感。

tag : 2011年度 人工知能学会 全国大会 AI 記号接地

2011年度 人工知能学会 全国大会 2日目(6/2)

脳科学AI (1)」

■P300 spellerに対する入力文字予測システムの実装とその検討
■自動車運転時の会話による注意散漫が眼球停留関連電位に及ぼす影響
■特異性指向技法による臨床脳波のリアルタイム診断技術の開発
■NIRSを用いたOn/Off型意思決定支援システムの開発

これらは皆、脳科学はデータ(脳波、NIRSなど)、AIはその分析(SVMなど)という立ち位置。

■他者へのかまえによる行動調整とその脳過程

実際はコンピュータと対戦しているにもかかわらず、相手が人間であると聞かされると、行動が複雑になる(エントロピー大)つまり相手の手を読むという行動になる。

■ヒックの法則の神経基盤

理解もできなかったが、あまり面白そうにも思えず。

■視覚野・聴覚野地図の同一適応アルゴリズムによる解釈

網膜空間で局所的な相関を持つ視覚刺激はV1 地図の滑らかさを,また周波数空間で離れた相関を持つ聴覚刺激はA1 地図の乱雑さを導いている.またこの結果は,V1 とA1 の違いが本質的な情報処理機構の相違に基づくのではなく,同一アルゴリズムによる自然界の構造への適応の結果であるという先行研究の仮説[Terashima 09] を改めて支持するものである.


と結論しているが、まだ知られていない滑らかな聴覚地図があんじゃなかろうか。

招待講演「瀬名秀明 氏(SF作家)」

■なぜミクロスはスネ夫並みの知能なのか

2011年春にリメイク映画が公開された、藤子・F・不二雄の『大長編ドラえもん のび太と鉄人兵団』は、「ひとりの人間がロボットのユートピア社会を設計することは可能なのか」というハードな主題を持つ傑作漫画であった。この漫画には人工知能を搭載する多彩なロボットが登場するが、なかでも興味深いのはスネ夫が持つヒト型ホビーロボット〈ミクロス〉の設定である。原作漫画と1986年版のアニメ映画を比べてみてほしい。ドラえもんから人工知能を授かったミクロスは、原作では「人間並みの知能」と説明されるが、映画版では主人である「スネ夫並みの知能」と表現されている。このわずかな違いは、しかし現代において先端の人工知能SFを描く際に、重要なポイントのひとつとなり得る。


人間一般ではなく、キャラクター(スネ夫)を特定したほうが、人工知能は実現が早いのではないかというお話。

映画とは独立して、瀬名氏は小説版を書いたそうである。




「記号創発ロボティクスとマルチモーダルセマンティックインタラクション (1)」

■記号創発ロボティクスとマルチモーダルセマンティックインタラクション
■連続音声と自己位置から場所の名前を学習するロボット
■柔軟な行動決定のための脳内回路探索とシンボル創発

いずれも私の期待とは違う内容だった。特に大森さんの発表に期待していたのだが。

脳科学AI (2)」

■脳から学ぶべき知的能力は何か

哺乳類の大脳新皮質を中心とした脳神経回路は,生得的かつ汎用的に情報統合による予測機能をもつと思われる.よって柔軟なフレーム生成能力の発揮を支える脳部位である可能性も高い.そこでこうした神経回路に関わる最新の研究知見を参考にしながらフレーム生成の理論構築を進めることは,有望な研究アプローチであると考える.そしてこの研究が人工知能の基本問題の一つであるフレーム問題の解決へ向けた一歩になると期待している.


山川さんの今後の活躍に期待。

■将棋棋士の直観に関わる脳活動解明の試み

まだAIとの接点は遠いと思われた。

tag : 2011年度 人工知能学会 全国大会 脳科学 AI

2011年度 人工知能学会 全国大会 1日目(6/1)

機械学習「知識獲得と強化学習」

マルチエージェント学習下における温度パラメータの調節手法
非定常N本腕バンディット問題に対する人間の認知バイアスの適用

どちらも私には理解できなかった。

神経活動の観測による直接的知識転写

 多くの発火する神経細胞の情報から、同じパターンで特定の神経細胞の発火が異なる場合には、情報の欠落の可能性が高い。その場合には、他の神経細胞の発火バターンとの統計的相関情報から、確率的挙動を持つ神経細胞を仮定して、神経細胞挙動を制御することで、転写の精度の低下を防ぐことができる。


ということで、欠落情報を補完するという話でした。

幼児期の学習モデルを利用した語彙の獲得と世代学習の効果と特徴

この研究のどこが言語と関係するのか、全く理解できなかった。

シミュレーション環境を用いた適切な行動モデルの学習

「HAL2006」などというゲームを研究材料としたことが失敗と思う。

特別企画「脳科学応用とAI

基調講演 ニューロサイエンスからニューロテクノロジーへ
著者 長谷川 良平(産業技術総合研究所)
事例紹介講演1 脳とコンピュータをつなぐ:非侵襲脳活動計測によるBCIの現状と展望
著者 加納 慎一郎(東北工業大学 工学部 知能エレクトロニクス学科)

長谷川さん、加納さんともにBMI(=BCI)ですばらしい成果を挙げていることはわかったが、AIとの接点がどこにあるのか…

事例紹介講演2 囚人のディレンマの解決をめざして —経済行動とfNIRS解析—
著者 西條 辰義(大阪大学 社会経済研究所)

私には脳科学ともAIとも関連のない話だった。

■パネルディスカッション
著者 パネリスト:長谷川 良平(産業技術総合研究所)加納 慎一郎(東北工業大学)西條 辰義(大阪大学)沼尾 正行(大阪大学)

脳科学AIの接点を探るような話をしていたが、結論らしいものは無かった。残念。

Webマイニング「情報推薦」

大規模電子商取引データからの効果的な訴求表現の発見

当たり前の表現しか検出できなので、あまり有用とは思えなかった。

オススメ論文検索システム:OSUSUME

まだまだ意味を理解できていないシステムという感じ。

Web上の政治的発言の分類とその応用

 本研究では、投票支援システム構築の予備段階として、ツイッターのアカウントを持つ現職国会議員を対象として、その発言傾向の類似度を自己組織化マップにより可視化することを目指す。



ツイッターではなく、もっと信頼すべきソースを使うべきと思う。

多様な情報源の統合と知識空間の作成による記憶想起支援

多様な情報源とは「Web 閲覧/Twitter/メール/カレンダー/書籍購入の履歴」のことであり、うまくやれば面白いシステムができると思う。ただ「記憶想起支援」というところを工夫する必要がありそうだ。

tag : 2011年度 人工知能学会 脳科学 AI

ロボットで発達を科学する

 6月11日、「JST ERATO 浅田共創知能システムプロジェクト シンポジウム」に参加してきた。プロジェクトの詳細はこちらを参照。
 シンポジウムに先立って行なわれたプレスリリースの内容は「「乳児型ロボットと子ども型学習・発達ロボットを開発-ロボットを用いて人間の認知発達を理解する-」。
シンポジウムの内容は、資料の配布はなかったが、少し古い資料だがこんな感じ
 読売新聞では「「人見知り」も「好奇心」も…子どもロボット」と紹介され、産経新聞では「かわいいだけじゃない!赤ちゃんロボット開発」と紹介されている。

 浅田プロジェクトリーダーによると、2005年9月にプロジェクトが始まったときは、終了時には2歳児程度の片言を話すロボットを披露したいと言ったが、残り一年をきった現在、とても目標は達成できそうもないとのこと。
 言語はおろか、思考や記憶にもほとんど手付かずであったそうである。

 夜明けはまだ遠いの感あり。

tag : ロボット 学習 発達 認知 共創知能

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Author:sai
宮城県出身。寅年生まれ。おうし座。B型。左利き。赤緑色盲。たそがれのプログラマー。

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