視野を拡げる検索システムの構築を通して知能創発の謎に挑む

視野を拡げる検索システムの構築を通して知能創発の謎に挑む

関連情報まで検索できたら

インターネットで何かを調べるとき、GoogleやYahoo!などで情報検索を行うでしょう。そこでもし、欲しかった情報だけでなく、関連情報まで一緒に検索できたらどうでしょうか。しかもそれは、欲しかった情報からかけ離れることも似すぎることもなく、欲しい情報と「ちょうど良い距離」にあるもので、「ああ、そういう関連情報もあるのか、なるほど、おもしろい」と、あなたの視野を広げる手助けとなる情報です。
このように、調べる人が納得できるようなプラスアルファの情報を、コンピュータはどうしたら見つけ出せるのでしょうか。ポイントは「この言葉とこの言葉には関連性がある」と認識できるよう、コンピュータに言葉の意味をとらえさせることです。

言葉同士の距離を計る

言葉の意味をとらえるとは、どういうことでしょう。例えば「梅干し」に対して、「お弁当」と「おやつ」なら、どちらが関連性が強いと感じますか。おそらく「お弁当」と判断するでしょう。でも、言葉の意味を知らないコンピュータにはうまく判断ができません。そこで、人と同じような判断ができるようになるまで、プログラム学習をさせるのです。具体的には「梅干し」と「お弁当」の距離、「梅干し」と「おやつ」の距離から、関連性かあるかないか、あるとしたらどの程度か、言葉と言葉との距離を数値に置き換えて人工知能(AI)に計らせるのです。そうした学習を繰り返すことで判断や予測の精度が上がり、人と同じように関連性のある言葉の選択が可能になります。

人の知能はどこから生まれてきたか

AIの性能アップの一方で、AIが人の言葉にどう取り組むかを理解することで、人間がどのようにして知能を獲得するかを解明できるかもしれません。「人の知能は、どこから生まれてきたのか」「知能を獲得することで、脳内ではどのような処理が可能になっていくのか」、言葉をはじめ、さまざまな切り口から知能についての解明が進められています。

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日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 教授 佐藤 進也 先生

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メッセージ

研究などで成果を出すこと、つまりアウトプットを生み出すには、インプットが必要です。だから、人に会い、本を読み、美術館などいろいろな場所へ出かけましょう。そして、インプットを鵜呑みにするのではなく、「なぜなんだろう」といった疑問を持っていろいろ考えてみることをおすすめします。インプットを増やしていくうちに、自分の感性が磨かれ、より良いインプットを選べるようになり、その結果、アウトプットの質が向上します。あなたも、積極的なインプットを試してみてください。

先生への質問

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