人工知能の問題点 その1

AI、データサイエンス

はじめに

人工知能の分野に様々な問題がある。
これらを把握することで現状の限界を知り、現実世界への実現可能性を考察する必要がある。

トイプロブレム、おもちゃの問題、迷路、探索木、限定的な問題しか解けない、フレーム問題、ロボットとバッテリーと爆弾、今しようとしていることに関係する事柄だけを選び出すことは非常に困難、チューリングテスト、強いAI、弱いAI、ジョン・サール、哲学者、ロジャー・ベンローズ、数学者、弱いAIでも強いAIのように見せられる、中国語の部屋、強いAIは無理、シンボルグラウンディング問題、グラウンディング(結びつけ)が出来ればシマウマを連想できる、身体性、体があり、モノにふれられるからグラウンディング(結びつけ)ができる

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トイ・プロブレム(おもちゃの問題)

第1次AIブームで一定の成果を上げられてモノがある。
このブームは1950年代後半から1960年代まで続いており、コンピュータによる推論探索の研究が進んだ。
特定の問題に対して解を導き出せるようになった人工知能は一躍注目を浴びることとなる。
特にパズルや迷路、チェス、囲碁では一定の成果は上がられた。
しかし、それは非常に限定された環境であり、現実世界の複雑な問題には適用できないという問題を指してトイ・プロブレム(おもちゃの問題)と呼ばれている。
そして、第一次AIブームを終焉に導くこととなったキーワードでもある。
米国政府が1966年に人工知能が現実社会において実用できるものではないという内容のレポートを発表したこともあり、人々は人工知能に失望してブームの終焉を迎えることとなる。

フレーム問題

1969年:ジョン・マッカーシー、パトリック・ヘイズにより提唱された問題。

「今しようとしていることに関係する事柄だけを選び出すことは非常に困難」

哲学者ダニエル・デネットのロボットとバッテリーと爆弾の例が有名。

  • ロボット1号:バッテリーと爆弾を持ち出して爆発
  • ロボット2号(1号の改良):持ち出す方法を計算中に爆発
  • ロボット3号(2号の改良):持ち出す方法の計算方法を計算中に爆発

チューリングテスト

アラン・チューリングが提唱した、人工知能が完成したか判定する方法。

「別の場所にいる人がコンピュータと会話し、相手がコンピュータと見抜けなければ知能ありと判定」

内部ではなく、外部からみた評価を重視したものとなる。
1966年:ジョゼフ・ワイゼンバウムのイライザ(ELAIZA)などが比較的優秀な成績を残している。
チューリングテストコンテストとして、ローブナーコンテストが毎年実施されている。
しかし、未だチューリングテストをパスしているAIは存在しない。

ローブナーコンテストについて。

人工知能として最も人間に近いと判定された会話ボットに対して毎年授与される賞。
もともとは、コンテストで最も人間らしいプログラムに対して$2,000が授与されていた。賞金は2005年に$3,000、2006年に$2,250、2008年には$3,000になった。

・ローブナーコンテストでは、人間の審判員が2つのコンピュータ画面の前に座る。
・一方の画面はコンピュータが表示を行い、もう一方は人間が表示を行う。
・審判員は両方の画面に対して質問を入力し、応答を得る。
・応答に基づき、審判員はどちらが人間でどちらがコンピュータかを判定する。

ヒュー・ローブナーがマサチューセッツ州にある Cambridge Center for Behavioral Studies と共同で 1990年に開催したのが最初。
その後、フリンダース大学、ダートマス大学、イギリスのロンドンにあるサイエンス・ミュージアムなどが共催している。
人工知能の分野では、物議を醸している。批判の急先鋒であるマービン・ミンスキーは、単なる売名行為であって研究には何の寄与もしていないとしている。

強いAI、弱いAI

1980年:哲学者ジョン・サールが言った言葉。

  • 強いAI
    • 人間と同じ心をもっている
      • 本物の心を持つ人ジョン・サール自身は実現不可と主張工知能は実現可能とする考え方
    • ジョン・サール自身は実現不可と主張
      • 中国語の部屋」の思考実験
        • 中国語を知らない人がマニュアル通りに翻訳すると中国を知っているように見える。
    • 数学者ロジャー・ペンローズも実現不可と主張
      • 「意識は脳の量子効果が絡んでいる」
  • 弱いAI
    • 心を持つ必要はなく、有用な道具であれば良い
      • 便利な道具であれば良いとする考え方

シンボルグラウンディング問題

スティーブン・ハルナッドにより議論された問題。
記号(シンボル)とその対象の結びつきが困難であることを言っている。

例:
シマ+ウマ=シマウマ
シマとウマを明確に認識していれば、シマウマの存在を知らなくても、予測ができるか否か。

人間であれば、十分可能と言えるが、AIには難しい問題となる。

身体性

知能には体が不可欠という考え方であり、人間は体があるから物事の認知や思考が可能であることをし身体性と呼ぶ。

まとめ

  • 知能、知性に至るのは多くの課題がある。
  • ゴールを「便利な道具」とするか「人間のパートナー」とするかでも大きく変わる。

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