出版記念イベント「なぜ人工知能は人と会話ができるか？」講演資料
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２０１７年１０月１日（日）に、青山ブックセンターにおいて開催された 「なぜ人工知能は人と会話できるのか？」（マイナビ出版） https://www.amazon.co.jp/dp/4839963703 の出版記念イベントの講演資料でうｓ。
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- 6. 意識 前意識 無意識 知能 言語による 精神の構造化 外部からの 情報 言語化のプロセス シニフィアン /シニフィエ 言語回路 （＝解釈） 意識の形成 世界を分節化している 人間の内面の構造 図２
- 9. 魔法 回復・補助魔法 攻撃魔法 時間魔法 蘇生 魔法 回復 魔法 状態変 化魔法 水系 魔法 水系 魔法 雷系 魔法 リ ア ラ イ ブ ケ ホ イ ル ゲ ケ ホ イ ル デ ポ イ ゾ フ ァ イ ラ ル ウ オ ラ ル サ ン ダ ル ク ロ ノ リ ア ス ト ッ プ ゲ フ ァ イ ラ ル 24 6 12 7 9 4 8 5 20 12 消費魔法力 オントロジー 図５
- 10. 魔法 回復・補助魔法 攻撃魔法 時間魔法 蘇生 魔法 回復 魔法 状態変 化魔法 水系 魔法 水系 魔法 雷系 魔法 リ ア ラ イ ブ ケ ホ イ ル ゲ ケ ホ イ ル デ ポ イ ゾ フ ァ イ ラ ル ウ オ ラ ル サ ン ダ ル ク ロ ノ リ ア ス ト ッ プ ゲ フ ァ イ ラ ル 24 6 12 7 9 4 8 5 20 12 消費魔法力
- 11. プレイヤー・プロフィールデータ - ステータス - 体力 - 魔法力 - 装備 -- 右手武器 -- 左手武器 -- 防具 -- 指輪 - レベル - 職業 - 覚えている魔法リスト - 経路 - 最後に訪れた街 - 最後に訪れたダンジョン -- 滞在時間 -- 受けた総ダメージ -- 魔法使用料 -- 消費したアイテムリスト -- 倒したモンスターのリスト -- 戦闘不能にされたモンスター - 最後に話した人物 - 徒歩距離 - これまでに訪れて来た街のリスト - 物語 - 最後の話した人物 - 物語の進行度 - 探しているアイテム - これまで聞いたキーワードのリスト プレイヤー・プロフィールデータ - [名前] ファウスト - ステータス - [体力] 256 - [魔法力] 137 - [装備] -- [右手武器] 星光剣 -- [左手武器] 鉄こんぼう -- [防具] 月の盾 -- [指輪] レッドリング - [レベル] 31 - [職業] 戦士 - [覚えている魔法リスト] ファイラル ウオラル デポイゾ - 経路 - [最後に訪れた街] ケルム - [最後に訪れたダンジョン] 北のほこらの洞窟 -- [滞在時間] 4時間33分 -- [受けた総ダメージ] 17324 -- [魔法使用量] 384 -- [消費したアイテムリスト] 薬草 10 魔法石 34 毒気薬 7 -- [倒したモンスターのリスト] ザッコ― ボムラス ニコラム 大狼 -- [戦闘不能にされたモンスター] 大狼 - [徒歩距離] 1783km - [これまでに訪れて来た街のリスト] グリ エラート ナミル ウロ - 物語 - [最後の話した人物] カイル - [物語の進行度] 73% - [探しているアイテム] ふしぎの杖 - [これまで聞いたキーワードのリスト] 霧の山脈 白銀の搭
- 12. 意識 前意識 無意識 外部からの 情報 言語・非言語境界面 （シニフィアン/シニフィエ） 意識の境界面 （表象） 知覚の境界面 知能と身体の境界面 （仏教で言う：阿頼耶識） 人間の精神の階層図 図７
- 15. 世界人間 はじめて見るものでもリアルタイムに解釈できる 世界学習型 人工知能 学習などを経てようやく理解できる 世界 知識表現を 用いる 人工知能 知識表現 （世界の解釈の仕方） 知識表現 図10
- 17. IF （初めて話しかけられたら）THEN （“こんにちは。どっから来たの？”と言う） IF （剣を買ってくれたら）THEN （“[それまでの剣の名前]よりいいわよ”と言う） IF ([プレイヤーの薬草の数] が３つ以下）THEN （“薬草はどうですか？“と言う） IF ([防具の使用時間]＞10時間) THEN （“その[防具の名前]は新しくした方がいい”と言う） ※[] は知識表現のタグ。実際は知識表現から情報を入れる IF （プレイヤーがピンチ）THEN （“大丈夫か？”と言う） IF （[プレイヤーの体力]が30以下）THEN（”回復必要なんじゃない”と言う） IF (味方が戦闘不能になる）THEN （“ちくしょう！“と言う） IF（プレイヤーが敵を倒す）THEN （その[剣の名前]、切れ味いいんじゃない？） ※[] は知識表現のタグ。実際は知識表現から情報を入れる 街の商人のキャラクターの人工知能 戦闘中の仲間キャラクターの人工知能 図11
- 18. 車 スポーツカー タイヤ is-a has-a ドア has-a ドア has-a ４４ number ofnumber of 2 number of 図12 セマンティック・ネットワーク （意味ネットワーク）
- 20. Jeff Orkin, “3 States and a Plan: The AI of F.E.A.R.", http://web.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.zip 敵キャラクター表現 kSymbol_AtNode ノードの上にいるか kSymbol_TargetIsAimingAtMe こちらを狙っているか？ kSymbol_WeaponLoaded 装填されているか kSymbol_WeaponArmed 武装しているか kSymbol_AtNodeType どんなタイプのノードにいるか kSymbol_RidingVehicle 乗り物に乗っているか kSymbol_TargetIsSuppressed 威嚇されているか kSymbol_UsingObject オブジェクトを使っているか？ kSymbol_TargetIsDead 生きているか … 敵キャラクター表現 （図１４）
- 22. 第２章 会話のための人工知能技術
- 23. 図１６
- 26. 0 0 0 【逆伝播法】 ここが１になるように、 結合の強さを、 さかのぼって変えて行く。 Ａのときは（１、０，０） Ｂのときは（０，１，０） Ｃのときは（０，０，１） 図１６ パーセプトロン
- 30. 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化 （オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム図１８ オートメーションの歴史
- 31. 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化 （オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム図１８
- 32. AlphaGo 図１９Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html https://deepmind.com/research/alphago/
- 33. インターネットによる 膨大なデータ 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 誤差 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム 人工知能の歴史 図２０
- 35. 図２２ 言語とは世界の分割である
- 36. 図２２
- 37. 「 Creatures」（Millennium Interactive Ltd、1996） ローブ1 ローブ2 ニューロン 図２３https://www.youtube.com/watch?v=qyyE9-Il3fY https://www.youtube.com/watch?v=mxperoO4Kd8
- 38. 意思決定ローブ コンセプトローブ （640ニューロン） 認識ローブ 注意 刺激源 名詞 動詞 いろいろ Drives 知能を構成するローブの構成 図２４
- 39. MIT Media Lab., Synthetic Characters Group,Duncan the Highland Terrier / Sheep|Dog: Trial By Eire http://characters.media.mit.edu/projects/duncan.html 図２５http://characters.media.mit.edu/projects/duncan.html
- 40. すべて 認識主体の位置 かたち 見える位置 世界の中の位置 音 発言 “お座り“ “下” “行け” バウンディング ボックス 羊 人 視覚的イベント 聴覚的イベント 図２５
- 41. 予測外れる＝驚く 予測出現位置・時間 物陰に入ったスピードから ここを経過する時間を予測 岩などの障害物 羊 ダンカン （犬） 図２６ MIT Media Lab., Synthetic Characters Group,Duncan the Highland Terrier / Sheep|Dog: Trial By Eire http://characters.media.mit.edu/projects/duncan.html
- 43. Do you like the simulation game ? 98 du do d u y yo l li ry ck k ky th z ze Sy Si zi mu m uu le ra ti sy on an a g Ju zy m fu do 76 dyu 34 li 63 k 87 ck34 z 34 th 94 sym 74 zi 64 la 65 ra 71sim 88 ty 23 te 93 ti 73 an 43 on 53 gu 33 gy 34 ge 74 mu 94 a c d e do 88 you 86 Yaucht 76 like 62 luck 78 Zym 54 the 83 simulation 88 civilization 31 far 94 gam 54 simulation game 94 h Do you 89 you like 77 you luck 89 far civilization 78 the simulation 71 game 87 civilization game 94 jam 31 g 図２７ ブラックボードによる階層的な音声解析
- 44. Do you like the simulation game ? 98 du do d u y yo l li ry ck k ky th z ze Sy Si zi mu m uu le ra ti sy on an a g Ju zy m fu do 76 dyu 34 li 63 k 87 ck34 z 34 th 94 sym 74 zi 64 la 65 ra 71sim 88 ty 23 te 93 ti 73 an 43 on 53 gu 33 gy 34 ge 74 mu 94 a c d e do 88 you 86 Yaucht 76 like 62 luck 78 Zym 54 the 83 simulation 88 civilization 31 far 94 gam 54 simulation game 94 h Do you 89 you like 77 you luck 89 far civilization 78 the simulation 71 game 87 civilization game 94 jam 31 g 図２７
- 45. 生起コスト 「けものをのけものにしない」の形態素解析の例 け もの を の け も の に け も の の け も の し な いけ の に し し ない もの 28 名詞：毛 44 名詞：物 48 名詞：獣 57 助詞：を 8 名詞：獣 57 の け も の 助詞：の 27 名詞：のけもの 77 動詞：のけ 17 名詞：物 37 名詞：野 27 名詞：毛 31 名詞：藻 67 助詞：の 8 助詞：に 7 名詞：竹刀 97 名詞：西 22 動詞：する変形 11 助動詞：ない 5 10 10 51 71 11 11 27 27 20 35 15 9 32 17 17 17 32 45 23 13 5 17 連接コスト 品詞 推定 図２８
- 46. 欲求（Desire） (Perceptrons) 意見（Opinions） (Decision Trees) 信念（Beliefs） (Attribute List) 意志（Intention） Overall Plan (Goal, Main Object) Attack enemy town Specific Plan (Goal, Object List) Throw stone at house Primitive Action List Walk towards stone, Pick it up, Walk towards house, Aim at house, Throw stone at house Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom Black & White
- 47. Belief – Desire – Intention モデル Desire (Perceptrons) Opinions (Decision Trees) Beliefs (Attribute List) Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom Low Energy Source =0.2 Weight =0.8 Value = Source*Weight = 0.16 Tasty Food Source =0.4 Weight =0.2 Value = Source*Weight = 0.08 Unhappiness Source =0.7 Weight =0.2 Value = Source*Weight = 0.14 ∑ 0.16+0.08+0.14 Threshold （0～1の値に 変換） hunger Desire（お腹すいた度）欲求を決定する 対象を決定する それぞれの対象の 固有の情報 他にも いろいろな 欲求を計算 Hunger Compassion Attack（戦いたい） Help Weight Weight Weight
- 50. 膨大なユーザー群の 購入履歴データ 商品ID K L M N P Q R 評価 5 1 4 3 1 5 4ユーザーA 商品ID K L M N S T U 評価 4 2 5 2 4 3 5 ユーザーB 商品ID K L M N S T U 評価 5 2 4 1 5 1 5 ユーザーC 商品ID K L M N P T U 評価 5 1 5 4 1 2 5 ユーザーD 推 薦 推 薦 類似 購入履歴と評価の類似した ユーザーを検索 図３１ 協調フィルタリング
- 53. Human Agent Interaction 図33 人狼知能の対戦ログから試合を再演する表 情を持つロボットたち（筑波大学Human-Agent Interaction Laboratory） 図３３、３５
- 55. 罵倒少女 ©mebae / Kaikai Kiki Co., Ltd.All Rights Reserved. ［PROJECT Samantha］ ©Sony Music Entertainment(Japan)Inc. ©Intelligent Machines Amazes You Inc. ©pixiv
- 56. 罵倒少女 ©mebae / Kaikai Kiki Co., Ltd.All Rights Reserved. ［PROJECT Samantha］ ©Sony Music Entertainment(Japan)Inc. ©Intelligent Machines Amazes You Inc. ©pixiv
- 63. おまけ
- 65. sh u r e