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粟ヶ崎ビジネスサロン20170527_p32まで

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HUMANOTE/中学$Prologによるアイディアの自動生成の基本的な方針と、数百の改善点のうちの最も基本的な2,3の工夫点について説明いたします。

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粟ヶ崎ビジネスサロン20170527_p32まで

  1. 1. 論理型AIによる アイディアの自動生成 2017年4月27日 ナレルシステム株式会社 中村 圭介
  2. 2. 自己紹介 中村圭介(48歳、小松市出身) • 論理型AI用のプログラム言語とシステムを金沢市内で、1から開発 • ふだんの言葉や金沢弁などで誰もができるプログラム言語をめざす • AI歴: 19でAIサークル立上げ>大学院>NTT通研>特許事務所 >起業/AIを使った教育ソフト~ナレルシステム、16年前 • 判断の理由を示せる論理型AIにこだわって ・・・「HUMANOTEバージョン3」を近く発売予定(特許申請15件)
  3. 3. なぜAIか? (行政と産業) • 仕事で安定した判断(公平、ミスしない、文句いわず、派閥なし) • そもそも人手不足(今の北陸も、今後の日本も・・・) • 今いる人の「安全性」向上、「苦渋作業」削減 • 人を「進歩と成長の少ない退屈な何か」から解放 ※健康も大事 • 最新の法律や技術へ自動的に更新した競争力ある判断ができる!
  4. 4. なぜAIか? (人類のいきがいと教育) (いきがい) • 老人ホームや介護施設での「おしゃべり相手」になれる • プログラミングや機械学習で自分の「分身/生きた証」を育成可能 (教育) • 知りたい知識、身につけたい技能、なりたい人格を「自分で選択」し、 いつでも! 納得いくまで!! 「なぜなぜ」形式の質問や対話ができる!!! • 新人や家庭の教育/再教育を、短いスキマ時間で安価にできる!
  5. 5. 論理型AIの位置づけ 論理型AI ・推論規則 ・演繹 学習型AI ・データ/事実 ・関数、閾値、規則を推定 ディープラーニング AI
  6. 6. 従来の論理型AIの代表例 PROLOG 仏で30年以上前に誕生 売れる(X) :- 必要(X), 適価(X). 必要(AI). 適価(AI). ?-売れる(Y) ⇒ Y=AI 推論規則 事実 質問と答え コンマとカッコで 自動化を容易に
  7. 7. 従来の論理型AIのマイナス点 プログラム言語が堅苦しい →一文字でも違うと概念がマッチしない →言葉遣いの合意(オントロジ)が必要 →ふだんの言葉、金沢弁使えんじ! →公・学際・組織・個の知の独立⇒連携困難
  8. 8. 従来の論理型AIのマイナス点 プログラム言語が堅苦しい →一文字でも違うと概念がマッチしない →言葉遣いの合意(オントロジ)が必要 →ふだんの言葉や方言を使いにくい →公・学際・組織・個の知の独立⇒連携困難 ⇒ 自然言語中心の「中学$Prolog」誕生
  9. 9. 自然言語中心の「思考プログラミング言語」 中学$Prolog 金沢で!約5年前に誕生!! $Xは売れる :- $Xは必要 ;$Xは適価; $Xは必要 :- $Xマストやじ ; $Xは適加 :- $X湯涌一泊分 ; AIマストやじ AI湯涌一泊分 ?$Yは売れる ⇒ 解答:$Y=AI 基本は日本語 金沢弁の 独立⇒連携 を両立 標準語でも 質問可能 日記やブログ
  10. 10. 生みと育ての苦しみ(楽しみ・感謝・・・) • 自然言語による再帰的三段論法つきパターンマッチング → 「ふだんの言葉による推論」と「自然言語検索」の統合 • 多長一致★ • 無限ループ • 知識や情報の単位 • 外部オンライン最新知識の実行時引用 • 回答の根拠ツリーの表示 • 思考過程トレース • 小・中学生でもプログラムできるには? • 推論速度の劇的改善 • 文脈の本格的な管理 • 目視半自動枝刈り • ORと3つのNOT • あいさつと自動診断型の前向き推論 • 高齢者が使えるには? → より簡単なUI/音声認識/音声合成 → 認識精度/読み精度 • 逆質問(対話)による実行時知識追加 ここ金沢において 県内の2~3名の人材で 一つひとつ解決 丁寧に知財化 15件の 特許申請 (1件は国際)
  11. 11. 突破した壁の一つ=「多長一致」の解決 <推論規則> $Xは$Aと$Bの母 :- $Xは$Aと$Bの兄弟を育てた <事実> 輝子は太郎と次郎と三郎の兄弟を育てた <質問> ?輝子は$Aと$Bの母 <回答> ($A,$B)=(太郎,次郎と三郎)、(太郎と次郎,三郎) すべての可能性を モレなく ダブりなく きちんと列挙しないと!
  12. 12. 論理型AIの得意なもの 3つ 1.自動的に定理等を証明する ※答えの理由や経過を説明できる 2.自動的に条件に合う解を探してくる 3.人が推論規則や事実で思考実験可
  13. 13. 論理型AIの得意なもの 1)自動証明 「必要かつ適価なら、たぶん売れる」 ◇ ◇ ◇ ◇ ◇ ◇
  14. 14. 論理型AIの得意なもの 1)自動証明 「必要かつ適価なら、たぶん売れる」 ◇ 規則:□□は必要 & □□は適価 → □□はたぶん売れる ◇ ◇ 連立言葉方程式による 証明(抽出)条件の表現
  15. 15. 論理型AIの得意なもの 1)自動証明 「必要かつ適価なら、たぶん売れる」 ◇ 規則:□□は必要 & □□は適価 → □□はたぶん売れる 事実:AIは必要 & AIは適価 ◇
  16. 16. 論理型AIの得意なもの 1)自動証明 「必要かつ適価なら、たぶん売れる」 ◇ 規則:□□は必要 & □□は適価 → □□はたぶん売れる 事実:AIは必要 & AIは適価 結論:→ AIはたぶん売れる
  17. 17. 論理型AIの得意なもの 2)自動解探索 規則:□□は必要 & □□は適価 → □□はたぶん売れる 事実:AIは必要 & AIは適価 事実:空気は必要 & 空気は無料 質問:?□□はたぶん売れる 答え:□□=AI
  18. 18. 論理型AIの得意なもの 2)自動解探索 規則:□□は必要 & □□は適価 → □□はたぶん売れる 事実:AIは必要 & AIは適価 事実:空気は必要 & 空気は無料 質問:?□□はたぶん売れる 答え:□□=AI
  19. 19. 論理型AIの得意なもの 3)思考実験可 規則:□□は必要 & □□湯涌1泊分 → □□はたぶん売れる 事実:AIは必要 & AI湯涌1泊分 事実:空気は必要 & 空気は無料 質問:?□□はたぶん売れる 答え:□□=AI
  20. 20. ところで 一方の「アイディア生成」のほうは?
  21. 21. アイディア生成のいろんなツール(1) TOC ・現在問題構造ツリー 望まない結果(UDE)、根本原因 ・未来構造ツリー 好ましい結果(DE)、目的、価値観 ・対立解消図 目的、本質的対立、アイディア注入 ・前提条件ツリー/移行ツリー 中間目的、障害、行動、理由 正しく 考える 枠組み
  22. 22. アイディア生成のいろんなツール(2) TRIZ ・膨大な特許文献と技術進歩を法則化 ・具体的命題を論理的に標準に読替え類推 ・独創的かつ実際的なアイディア(発明)へ ・二律背反状況の解決を発想につなげる ・先人の知恵や他分野知識で脳の限界除去 ・他のツールの長所も取入れて今も進化中 限られた リソースで ボトルネックを 解消 専用 ソフトウエア による ある程度の 自動化
  23. 23. アイディア生成のいろんなツール(3) VE 製品やサービスの「価値」を 「機能」と「コスト」との関係で把握し システム化された手順で「価値」を向上 QC 製品の品質の保つこと(+生産性向上) 7つ道具(パレート図、特性要因図、層別等) ※新7つ道具も!
  24. 24. アイディア生成のいろんなツール(4) ブレインストーミング 批判×、質より量、連想と結合 KJ法 グループ化、因果・対立等を抽出、重点分析 チェックリスト法 転用・応用、変更・置換・代用、逆転、 拡大・縮小・除去、再利用、結合・組合せを一々発想 特性列挙法 アイディアを出す前に課題特性を列挙 欠点列挙法 欠点/問題のみ列挙して新商品模索 希望点列挙法 対象への希望を現状を無視して出す
  25. 25. 当社の論理型AIによる自動アイディア合成 ■特徴 • 抽出条件に合う言葉を複数分野の関連する最新知識源から抽出 • 抽出した言葉を利用者製のアイディア合成パターン上の変数に代入 • 具体的な抽出条件の類型 1)その言葉が求められる文の中で特定の位置に出現すること 2)公的/私的な価値観の序列や特性の程度範囲に適合すること 3)技術的、倫理的、論理的に「ありえない」アイディアでないこと 4)事実と推論規則でめざした効果(技術的/営業的)を奏すること
  26. 26. 当社の論理型AIによる自動アイディア合成 ネットの公知テキスト(推論規則、事実) 社内限りの秘密テキスト 各自PC内テキスト ?穴埋め質問文 + アイディア (+根拠) 小学生ひとりでも! 誰にも知られずに! ほぼ自動で!
  27. 27. 実演1 言葉方程式による自動アイディア合成 ネットの公知テキスト(推論規則、事実) 社内限りの秘密テキスト 各自PC内テキスト ?新製品$X + おちょこの形状は くちびる型 くちびる型は魅力的 ハート型は暖かい 人型はおもしろい 球形はシンプル 当社の九谷新製品はおちょこ 新製品$Aの形状は$B :- $C新製品は$A; $Bは魅力的 ; CFRPは軽くて強い 球形は転がり易い 言葉方程式 解答 意味=推論できる 「新製品○○○」を すべて列挙せよ! 「アイディア 合成 パターン」
  28. 28. 実演1 言葉方程式による自動アイディア合成 ネットの公知テキスト(推論規則、事実) 社内限りの秘密テキスト 各自PC内テキスト ?新製品$X + おちょこの形状は くちびる型 くちびる型は魅力的 ハート型は暖かい 人型はおもしろい 球形はシンプル 当社の九谷新製品はおちょこ 新製品$Aの形状は$B :- $C新製品は$A; $Bは魅力的 ; CFRPは軽くて強い 球形は転がり易い 言葉方程式 解答 三段論法付き パターンマッチング (言語検索と推論の統合) 「アイディア 合成 パターン」
  29. 29. 実演1 言葉方程式による自動アイディア合成 ネットの公知テキスト(推論規則、事実) 社内限りの秘密テキスト 各自PC内テキスト ?新製品$X + おちょこの形状は くちびる型 くちびる型は魅力的 ハート型は暖かい 人型はおもしろい 球形はシンプル 当社の九谷新製品はおちょこ 新製品$Aの形状は$B :- $C新製品は$A; $Bは魅力的 ; CFRPは軽くて強い 球形は転がり易い 言葉方程式 解答 実演中
  30. 30. 実演2 ありえない解の排除 $Xを使った$Yの廃棄物処理方法 :- $Xに$Yを食べさせて儲ける; $Xに$Yを食べさせて儲ける:- $Xは$Yを食べる; !$Xに$Yを食べさせて儲ける :- $Xは家畜 ; $Yは毒 ; ヤギは家畜 ヤギは菜種油のついた紙を食べる ヤギはヒ素のついた紙を食べる ヒ素のついた紙は毒 質問: ?$A方法 実演中
  31. 31. 実演3 価値観や程度に沿った推論 <%一般的に大事 家族の結婚式 親友の結婚式 赤ちゃんの誕生日 ペットの誕生日 >%一般的に大事 $Xは$Yより一般的に大事 :> %一般的に大事; $X>$Y; $Xがあるので会社を休む :- $Xは親友の結婚式より一般的に大事; 質問: ?$A休む 実演中
  32. 32. まとめ • なぜAIか? • 論理型AIの位置づけとマイナス点 • 当社の論理型AIの特徴 • アイディア合成のための既存ツールの紹介 • 当社の論理型AIによるアイディア合成の基本的な考え方 • 3つの具体例の実演 ①三段論法つきパターンマッチングによる言葉の抽出と解合成 ②ありえない解の排除 ③価値観や特性の程度に沿った推論 ご清聴ありがとうございました

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