東ロボくんの国語力をあげるための方法

AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか?(湯浅誠) - 個人 - Yahoo!ニュース

http://bylines.news.yahoo.co.jp/yuasamakoto/20161114-00064079/

 

「AIが不得意なのは「推論」「イメージ」「具体例」の3分野。この3つについては、少なくとも今のところ、どうやればAIがこれらの問題を十分に解けるようになるのか、その方法論がさっぱりわからない。」

できるよ。人間がやっているようにやればいいんだよ。

例えば、人間は頭の中でどのように「推論」しているのか。もしかしたらそれは一種のダジャレのようなプロセスを経ているのかもしれない。

機械のやり方に人間が合わせるのではなく、人間のやり方に機械を合わせるんだよ。

そのための道具は「ソフトウェア工学」の分野でもう既にそろっているはずだ。「ソフトウェア工学」で人間が使うための方法論を、機械に使わせるんだよ。

例えば、UMLは人間が使うためのものだけれど、それを機械に使わせるようにするんだよ。

今ある機械の能力を一段、抽象化させるんだよ。

ER図でもいいよ。

日本語の自然な文章を、機械で、ER図などのUMLで表現することができたら、それは「機械が日本語を読めた」ということになる。

「機械が意味を掴んでいること」と同義になる。

東ロボくんの国語の偏差値はこれで上がる。というよりもむしろそれは目的ではない。

この方法を使えば、人間が使用する言語間の相互翻訳が可能になる。翻訳精度が限りなく100%に近づいていく。

つまりそれは人間と機械の対話が可能になることになる。

人間は機械なんだよ。人間が機械なのに、機械にできないことはない。人間と機械の違いは、有機物か無機物かの違いだけ。

有機物と無機物では思考の過程が違う(違わなければならない)と考える方がおかしい。

人間は頭の中に、類語辞典と、国語辞典と、熟語(慣用句)辞典があって、それで日本語を理解しているんだよ。

人間の頭の中には、文法辞典もある。例えば、日本語で「てにをは」を省略するときには、省略するときの確固としたルールがある。

英語の文章から、分詞構文を作るときのようにだ。分詞構文を作るためには明確ルールがあって、その作り方は文法辞典に書いてある。

それらの辞典たちを有機的に繋ぎ合わせる。そのための手段がER図などのUMLによる表現手法で、それはソフトウェア工学だ。

ソフトウェア工学はもともと人間が使用するために考えられたものだが、ソフトウェア工学の一部は既に機械化されている。

例えば、抽象化ツールとか、定理証明器とか、SATソルバーとか、モデル検査器とか、いろいろあるでしょ。

その「ソフトウェア工学の機械化」の考え方を類推適用するんだよ。

そうすればできる。

俺がやればできるけど、俺自身が一人でやるには100年かかる。もはや死んでしまう。誰か他の人がやってくれ。

ノウハウを支えるノウハウ

 

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わかりました。

わかりましたけど、そのノウハウを続けていくためのノウハウこそがよっぽどノウハウなんだよ。

そういうテクニックはわかったけど、なんでそれを続けられんのっていう。

このノウハウ自体に価値があるのは読めばわかるんだけど、このノウハウを運用し続けるヒトデさんにこそ価値があるんだよ。

そうするとノウハウに書いてあるそれ自体にはあまり意味はなくなってしまって、ノウハウは属人的なものに帰することになる。

俺もよくやる手法なんだけど、「これがおまえにできんのか、やれるものならやってみろ!」って、言ってやり方を公開する手法ですね。

実際、相手はできないですね。なぜなら、ノウハウを支えるノウハウを知らないから。

使い方が合っているかよくわからないけど「公開鍵暗号」みたいなもの。

ノウハウを支えるノウハウは、人格的な領域に密接に結びつきがあるから、自分でもあんまりよく説明できない。

例えば、「学校とは、単に知識を教える場所じゃない」といったときのそれがこれに当たる。

例えば、「そんな呑気なこと書いてて、アフリカで飢えている子どものことが気にならないの?アフリカで飢えている子どもを横目によくそんな呑気なことを書いていられるね」って、俺は思ってしまう。

この時、「アフリカで飢えている子どものこと」をどうやって脳内で処理するかが、俺にとってのノウハウなわけですよ。