人口知能について。
目次
AI・ディープラーニングの全体像
- 人工知能
- 機械学習
- ディープラーニングの基本・応用
- ディープラーニングの研究
- AIプロジェクト
- AI社会実装に伴う法律・倫理
知識表現の獲得手法
- 「知識表現」の研究
→人間が自然言語で学ぶ・伝える知識を記号体系に変換し、コンピュータに受け継がせることの研究 - 「知識ベース（ナレッジベース）」→専門知識を蓄える場所
- 利点：永久性、一貫性
- 欠点：柔軟性、適応性、不創作性
意味ネットワーク
- 「意味ネットワーク（Semantic Network）」→知識表現研究のひとつ
- 起源：認知心理学における記憶構造モデル
→各概念にラベルが付与され、概念と概念の間の関係性を記号で表すネットワーク型モデル
（直感的・視覚的に分かりやすく、検索にも便利） - 「is-a関係」→「である」
- 「part-of関係」→「～の一部」
オントロジー
概要
- 「オントロジー（Ontology）」→知識・概念を共有・活用しやすいように体系化するための方法論
- 語源：存在論（哲学用語）
- 誰にでも通用する形で情報を明確に記述することが重要
- 語彙の「意味」、語彙間の「関係性」→他人と共有できるよう明確なルールに基づいて定義することを重視する
オントロジーの種別
| ヘビーウェイトオントロジー （重量オントロジー） | ・記述を哲学的に考察し厳密に設計することを重視 ・時間や労力がかかる ・厳格な定義と知識の追加を人間が担う |
|---|---|
| ライトウェイトオントロジー （軽量オントロジー） | ・効率化を重視 ・とにかく使えればよい ・コンピュータに、自動的に概念間の関係性を発見させる ・自動化しやすく、テキストマイニングやビッグデータ解析などに利用 |
オントロジーの応用
- ライトウェイトオントロジーの応用→2009年のIBMの「ワトソン（Watson）」
- オントロジー→自然言語処理・セマンティックウェブの分野で情報の意味を定義するために使われる
- 「セマンティックウェブ」→オントロジーを活用して作成したウェブ上の意味ネットワーク
→ウェブページをタグ付けし、ネットワーク型に構造化し、コンピュータによって情報の自動的な収集と処理を可能にする
※タグ付け：ウェブ上の文章の意味を表すメタデータ（情報を描写する別の情報）を一定のルールに従って付加する - 「LOD（リンクト・オープン・データ：Linked Open Data）」（セマンティックウェブの主体）
→コンピュータが利用可能なデータをリンクさせて公開・共有するための技術
