“【ついに証明】ロボマインド理論は脳の仕組みと同じだった！” への2件のフィードバック

1. 藤田伸也 より:

   かなり前（2年ぐらい前）に採用申し込みをネットで送らせて頂いた、藤田伸也と申します。
   YOU TUBE での活動を精力的やられているのを見てぜひ一言、言わせてもらいたいと思いました。

   すでに当たり前の内容だったり、失礼な文章もあるかもしませんが、どうか一笑に伏して、お許しください。

   私は、将棋のAIも、人間並みのAIも基本的な考えは一緒だと思います。

   将棋AIの場合は、次の差し手（数百手か）の一手、一手にすべて点数をつけ、一番点数の高い一手
   を選択します。将棋AIの強さは、この点数スコアの算出方法にあるわけですが、最終的に選択される
   のは限られた差し手、つまり有限の中の一手です。

   人間並みの会話ができるAIも、超高性能なAIロボットも最終的に「できる事」の数は有限で
   あるはずです。優秀なシステムであればある程、出来る事の数は莫大に増えるでしょうが、
   あくまで最終的に選択され、実行されるのはそのAIやロボットが「できる事」に過ぎないと言えます。

   　人も同じで、あくまでその人が「できる事」を選択し、実行して道を切り開いて行くしか有りません。
   たとえ小さくてもその時、状況に相応しい「できる事」を選択して実行し、一歩一歩少しづつ状況を前進
   させ、それを繰り返して目標を達成するのです。
   　
   　例えば会話するAIであれば、たった数千個でも適切なバラエティを持つ文章フレーズを持っていて、その
   状況に合う「適切な選択」さえ出来れば、それらしい会話が成り立つAIができるかもしれません。

   　つまり「できる事」や、話せるせる会話のフレーズは少なくても、充分な意味理解と状況把握をもとに、
   「適切な選択」が出来れば、充分に機能するAI、実際に役に立つロボットのようなものはできる筈です。
   （失礼な言い方ですが昔からあるAIのフレーム問題など、コンピュータの未発達な時代のもので、
   今さら問題にするのは将棋のAIプログラムすらも組んだ事のない素人の妄言、だと言える）

   肝心なのは「適切な選択」である訳ですが、当然その為には言語の充分な意味理解、そのAIが現在
   置かれている状況、時間等の把握が、必要ですが、「3次元的に場面を構築して解析するしくみ」が
   最低限、必要でしょう。私はあと数年の近いうちに、それを使った人に近いAIが、公表されると思います。
   　グーグルなど現在まで公表などしませんが、ずっと「3次元的に場面を構築して解析するしくみ」
   を研究している筈です。結果が出るのは時間の問題だと思います。

   では具体的にどうすれば「適切な選択」が可能なのか。
   私が考えたのは、人の「経験」が増加する選択枝を「良し」とする事です。人の「経験」
   が増えるとは、物理的に行動範囲が広がる事や、その人が自由に使える時間が増える事。知識を得て
   行動の選択肢が増えることなどです。会話であれば、できるだけその会話が長く続く事。
   それを数値化します。会話の場合、何回、言葉のキャッチボールが続いたか、いかに長いフレーズ
   であるか。その選択肢に、より高いポイントを与え、比較して一番高いポイントを得た選択肢が、最終的に
   AIの行動の一手となります。
   　AIでも相手の反応や、状況の変化を「予測」して成立する、探索アルゴリズムが基本になるのは同じだと
   思います。数値化できれば将棋AIのように探索アルゴリズムのミニマックス法、アルファベータ法などが
   使えるという訳です。
   　相手の反応や、状況の変化などの要素を、「3次元的に場面を構築して解析するしくみ」使って数値を取り
   出します。

   　

   返信
   • 田方 篤志 より:

     藤田伸也様

     コメント、ありがとうございます。
     おおよそ、おっしゃる通りだと思います。
     数値化できるとこまで落とし込めればいいのですが、そこまでが大変ですよね。