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みならい化学屋の実験室

軸がぶれ始めている一応科学ブログだけどほとんど雑学ブログ

東大に人工知能が合格する!?~人間が創造主になる日…その2


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人工知能、AIについては以下のエントリー

p-sciencist-news.hateblo.jp

でご紹介したとおりであるが

その人工知能東大を目指しているということをご存知であろうか

それが

ロボットは東大に入れるか。Todai Robot Project

で製作されている

東ロボくん

なのである。

目次

東ロボくん

東ロボくんは前記の通りロボットは東大に入れるか。Todai Robot Projectにおいて製作された人工知能である。

プロジェクト自体は国立情報学研究所が中心となって1980年代以降、人工知能の細分化された分野の統合を目的に2011年に始まっている。

東大に合格する目的で製作されているのが東ロボくんである。

目標として2016年度までにセンターで高得点を取ること、2021年度までに東大を合格することとしている。

本エントリーではなぜ人工知能が細分化されたかに迫っていきたい。

人工知能の細分化

人工知能は次の二つの問題の回避のために細分化された

フレーム問題

シンボルグラウンティング問題

である。

フレーム問題

フレーム問題とは

有限の処理能力しか持たない人工知能は現在起こりうるすべての問題に対処できない

ということである。

つまり、簡単に説明すると

人間はある行動をするとき無数の問題が起こりうる可能性を持っている。

しかし、人工知能は有限の処理能力しか持たないため無限の問題から解決法を選ぶとき無限の時間がかかってしまう。

そのため適切な行動の枠、つまりフレームを選んで行動せねばならない

しかしながらこれも無数にあるフレームの中から選ぶとなるとどんなに高速な人工知能であろうと無限の時間がかかってしまう。

これがフレーム問題である。

なぜ、これを人間が対処できているかについてはいまだに解明されていないのである。

だから、対処しているのではなく対処している振りをしていると唱える学者もいるほどである。

この問題の解決法として限定条件下において有限の問題しか起こりえない状況にする、と言うものがある。

これにより人工知能の細分化が起こったのである。

シンボルグラウンティング問題

シンボルグラウンティング問題とは

記号と実世界のものを結びつけることが人工知能にはできない

という問題である。

これはつまり人工知能は新しく情報として手に入れた文字列、記号列に対し、既存の知識を組み合わせることなどによって、その概念を理解することができないのである。

例えると今回のテーマ「人工知能」と言う言葉がある。

これは「人工」と「知能」をつなげた言葉である。

しかし「人工」と「知能」をそれぞれ記憶していても

人工知能」と言う文字列になったとたん理解ができなくなるのである。

これに対する解決方法としては限定の条件下において新規の文字列等をインプットしない状況にするという方法である。

こちらもフレーム問題と同様の理由で細分化される原因となったのである。

まとめ

上記二つの理由で細分化された人工知能がまた、再統合されている。

これはハードウェアの進化によるものが大きい。

そしていまや東大に人工知能が挑むまで成長している。

もしかしたら技術的特異点を迎える日は想定より近いのかもしれない。

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