1. はじめに

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Transcript 1. はじめに

知識工学
白 井
豊
1.初めに

旧約聖書 創世記から
神は地面の塵で人
を形作り、その鼻
孔に命の息を吹き
入れられた。する
と人は生きた魂に
なった。
知的な器械は人類初源の夢…

古代からの言い伝えや物語
ブラスブレイン(真鍮の頭脳)
言葉を話す器械
計算する器械
自ら考えて行動する人形(ピノキオ)
On
MC
MR
M-
M+
7 8 9 % C
4 5 6 × ÷
1 2 3 + -
0 00 ・ GT =
・
・
・
「計算=知的な作業」と捉えらていた時代
1234567890123456789012345678901234567890123456
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「計算=知的な作業」と捉えらていた時代
古代~中世
メソポタミア
:
カルクリ(小石)。Calculateの語源
ギリシャ
:
アバカス(平板)。カルクリとの組み合わ
せが算盤に発展。3桁の位取り。
中世ヨーロッパ :
ジュトン。偽造コインによる計算。公衆電
話用にコインとして名前を残す。
中国、日本
算木、算盤。正負の概念を取り入れた計
算用具。そろばんに発展。
:
「計算=知的な作業」と捉えらていた時代
17世紀~19世紀
17世紀初頭
1642
1694
1820
1883
:
:
:
:
:
1887
1887
:
:
1889
1994
1994
:
:
:
ネビアの計算機(対数による乗除算)
パスカルの計算機(歯車の組み合わせ)
ライプニッツの計算機(加算の繰り返しによる乗算機)
トーマスの計算機(四則演算可能)
バベジの解析エンジン(世界最初の自動計算機、未完
成)バベジの協力者エイダ夫人は最初のプログラマ
ボーレの直接乗算計算機
ホレリスのパンチカードシステム(PCS:IBMの前身)
パワーズがPCSを電動式に改善(UNIVACの前身)
バローズ社鍵盤式加算機(会計機への発展)
ベル電話研究所 リレー式大型計算機
ハーバード大学 リレー式大型計算機
「計算=知的な作業」と捉えらていた時代
電子(的)計算機の登場(真空管式)
1945
1946
1949
1950
1951
1956
: ファンノイマンによるプログラム記憶方式の提唱
: ENIAC(弾道計算の微分方程式)ペンシルベニア
大学
: EDSAC(プログラム記憶方式、2進数計算)
東大リレー式分類集計機試作
: EDVAC (プログラム記憶方式、2進数計算)
: UNIVAC 1(初めての商用機)
ETLマークⅠ 通産電気試験場(後藤氏ら)
: 真空管式電子計算機 富士写真フイルム(株)
「計算=知的な作業」と捉えらていた時代
電子計算機の登場(トランジスタ/IC型)
1957 : ETLマークⅢ,Ⅳ(トランジスタ型)
ムサシノⅠ 電電公社電気通信研究所
1958 : USSC(トランジスタ型)
PC Ⅰ 東大
SENAC Ⅰ 東北大
1964 : IBM-360(IC型)
TAC 東大
1965 : PC Ⅱ 東大
1970 : IBM-370(LSI)
人工知能とは…
知的振る舞いを行う機構を人工的に作
り出すこと
 二つの立場

工学的立場
科学的立場
人間の知的振る舞
いを機械で実現する
人間の知能のメカニ
ズムを解明する
人工知能の分野

応用分野
自然言語処理
エキスパートシステム
ビジョン
ロボット
認証

基礎分野
探索
知識表現
計画と行動
学習
認知科学
機械は思考することができるか?への反論
「計算する機械と知能」1950年、アラン・チューリングの論文









神学的反論
頭が悪いふりをする反論
数学的反論
意識からの論難
様々な能力からの反論
ラブレス夫人の反論(バベジ解析機関についてのラブレ
ス夫人の回想記)
神経系の連続性に基づく議論
行動の無定型に基づく反論
超感覚的知覚に基づく反論
人工=疑似=まやかし
知的な反応をもって、知的とみなす。
パリー
医者
パリー
医者
パリー
医者
パリー
医者
パリー
医者
パリー
医者
パリー
医者
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
:
あなたの動機が私には分かりません。
なぜ私の動機を理解しないのですか?
あっちゃいけないんですか?
ジョセフ・ワイゼンバウムのDoct
なぜ今ごろそういうのかね?
or(精神分析医の模擬)とケネ
そういうものなんです。
そういうものでないと考えなさい。 ス・コルビーのPARRY(偏執症
患者の信念構造模擬)の会話
そうですか?
あなたをよく理解しているという自信はありません。
同じ質問ばかりしすぎます。
その類似性をどう思いますか?
おっしゃることがよくわかりません。
私を理解したいとあなたは希望しますか?
私の感情にいくらか関心を示してもよい頃です。
えっ、あんたの感情に関心を示したって?
ラリー・テスラーの定理

AI
AI
何らかの心的機能が一旦プログラム化さ
れると、人々はそれを「真の思考」の本質
的な成分とみなすことをたちまちやめてし
まう。知能の不可欠の核心はつねに、次
の未だプログラムされていない事柄の中
にある。(中略)「人工知能とはなんであれ、
まだ為されていないところのものである」
「ゲーデル、エッシャー、バッハあるいは不思議の環」、ダグラス・R・ホフス
タッター著、野崎、はやし、柳瀬訳、白揚洋社刊
知識工学

知識獲得
知識をどう表現し、
どう蓄積するか?
知識の表現形式と
その獲得方法

知識の利用
既存の知識を使って
どう結論を導き出す
か?
推論方式と
新しい事実の理解
Intelligent ?
「知」とは…

語源
言葉を連ねて神に告げる

現代的な意味
物事の理を認める
さとる
わきまえる
見分ける
知識 = 知恵 + 識見
知恵
「身に備わった賢さ」
識見
「事物を観察し是非を識別する能力」
知っている(分っている)こと
表現できる(説明できる)こと
全世界
分ってはいるが、表現できない
分っていて、
かつ表現できる
分ってはいないが、表現できる
知っていることと表現できることの
違いの例

分ってはいるが、表現することができない
経験、勘、コツ、感じ、雰囲気

分っていて、かつ表現できる
完全に理解している知識

分ってはいないが、表現(喋ったり、書いたり)す
ることはできる
棒暗記、お経、オーム返しなど
理解の手順
①「個々の対象・事象」を識別するための「名前付け」

個々の対象・事象に名前付け(識別のための記号
化)

特徴づけるための性質(属性)を選択する。

個々の対象・事象を識別する必要がない場合は、
ある特徴を持った一群として全体として把握する。
個々の対象物の性質をあるがままに把握することは困難である
↓
②「理解」するための「分類」


複数の対象・事象を分類し、それぞれの分類に
属する対象物を特徴付ける性質を列挙する。
中間的な範囲が広くなる場合は、①に戻って分
類するための性質を選び直す。
グループAの性質
数
中間的
グループBの性質
③分類して名前付け(記号化)


分類されたグループが識別できるように、グルー
プに名前を付ける(識別のための記号化)。
「性質」を特定できるよう、「性質名」(属性名)を
付ける(性質特定の記号化)。
性質=プAの性質
数
名前=「A」
中間的
性質=Bの性質
名前=「B」
④特徴づけるための性質が多い場合は
更にグループ分けを行う。

特徴づけるための性質(属性)を選択する。

③以降をそれぞれのグループ別に行う。
グループA1の性質
数
中間的
グループA2の性質
⑤自然言語、図表等の方法で分類結果を表現


「ライオンという動物は、鹿を襲うものである」
「男とは、ずぼらである」
注意


分類の際、中間的な部分が広いと、しばしば差
別的な誤解を生じる。
分類する際、対象物が少ないと、「思い込みの強
い知識」あるいは「疑り深い知識」となる。
表現≠真実

知識は、表現可能となって初めて他者へのメッセージ
となるが、表現されたものは全てを表現していない。
思い描いていることは異なる
知識表現の交換
(メッセージ)
表現形式とは「モデル」である
記号化、形式化
知識表現とプログラミング言語
自然言語
解
決
す
べ
き
問
題
形式的仕様
記述言語
図表
記
号
化
、
形
式
化
データベース
記述言語
フレーム
型
論理型
ルール型
オブジェクト
指向型
Prolog
デ
ー
タ
の
抽
象
化
伝
統
的
プ
ロ
グ
ラ
ミ
ン
グ
言
語
Lisp, SNOBOL
ア
セ
ン
ブ
ラ
機
械
語
知識ベースとプログラム
エキスパートに
仕事を依頼
手順書に
従って作業
システムに
問い合わせ
問題解決
要
求
知識
(人)
明確化
納得
仕様
(手順書)
言語化
プログラム
(知識ベース)
解読
問題解決
結
果
自動化の度合
低
高