本ブログのナビ人工知能技術の理論と基本的なアルゴリズム人工知能という言葉は1956年のダートマス会議で生まれた。そこから現在までの65年、様々な技術が提案され続けている。機械学習がデータのパターン(意味)を見つけるのに特化した技術であるのに対して、人工知能は知識や知能に関する技術となる。これは具体的には、データをどのように加工して(データのモデリング/構造化)、どのように扱うのか(データ処理のアルゴリズム)を扱うものとなる。知識は教科書等に文章や図式(何らかのシンボル)として記述されているが、その内容を理解するには、そこに記述されているシンボルの意味を理解する必要がある。シンボルの持つ意味は「コンピューターでシンボルの意味を扱う」にも述べているように、目に見えないダークマターのようなもので、観測可能な現実世界の事物(画像や音声、センサー情報や文字情報等)の裏側にある隠れ変数としてしか扱えない。これらの知識をコンピューターで扱うようにするためには、観測可能な現実世界の事物を何らかの計算が行えるような形に変形しなければならない。それらの候補としては「言語の意味に対する2つのアプローチ(記号表現と分散表現の融合)」に述べているように、記号表現(グラフや木)と分散表現(ベクトルや行列)がある。知識のハンドリングの一つの側面として、抽象化や推論がある。自然言語のセマティクスと説明」でも述べているように、多数の事象や事物から共通する特徴量をまとめて一つの概念とするもので、ベクトルや行列を使った機械学習によるパターン認織と共通する機能となる。これに対して推論は、事象や事物の関係性を辿っていくもので、グラフや木を使った論理的(集合論的)機能と同様なものとなる。抽象化と推論を組み合わせたものは、マルコフロジックネットワークや、確率論理プログミングのアプローチ等様々なものがあり、それらの機能を組み合わせることで、知能の活動が実現されているものと考えられる。データとデータの意味関係を使って様々なデータを自動生成するセマンティックウェブ技術、人の代わりに機械に会話させるチャットボット技術、様々な推論を行う機械推論技術等がある。情報理論&計算機工学シャノンの情報理論の概要と参考図書シャノンの情報理論は、1948年にクロード・シャノンによって提唱された、情報の量や伝送の信頼性などを定量的に扱うための理論となる。シャノンの情報理論では、情報の量を「情報量」として定義する。情報量は、情報源が出力するメッセージの不確かさを表す指標であり、情報量が大きいほどメッセージが不確かであることを意味する。シャノンの情報理論では、情報伝送の信頼性についても考慮されている。情報伝送には、誤りやノイズなどの影響があるため、送信された情報が正確に受信される保証がない。このような場合に対応するため、情報伝達の信頼性を高めるための手法が研究されている。チューリングの計算理論概要と参考図書とニューラルチューリングマシンチューリングの計算理論は、アラン・チューリングによって提唱された、コンピュータの基本的な概念を理論化する理論となる。この理論は、コンピュータがどのように動作するか、そして計算が何であるかを理解するための基礎を提供するもので、次のような要素から構成されている。ニューラルチューリングマシンとは、ニューラルネットワークとチューリングマシンを組み合わせた計算モデルのことを指す。代数の文章題を解くプログラムに関する考察chatGPTを用いると、以下に示す様に様々な代数の問題を解かせることができる。これらは、単純に答えを出すだけでなく、様々な公式を応用した解法を示してくれるため、万能のAIが出来ているかのような錯覚を受ける。実際に計算を行ってみるとchatGPTが示してくれた答えが間違っている場合があることに気づく。これは、chatGPTが、あくまでも膨大な学習データを元に、次に何の文字が現れるかを推定しているだけで、本質的な計算を行っていないためである。オートグレーティング(自動採点)技術についてオートグレーディング(自動採点)は、コンピュータープログラムやアルゴリズムを使用して、学習活動や評価課題を自動的に評価し、得点を与えるプロセスを指す。この技術は主に教育や評価の分野で使用される。読書メモGoogleの研究チームによる「量子超越性の実証」が報じられて以来、改めて注目を集めつつある量子コンピュータ。それは私たちの世界をどのように変えうるのだろうか。数学的理論」を発表したのは1948年のことだった。それから60余年──今では情報理論は情報通信のみならず、生命科学や脳科学、社会科学など幅広い分野に応用されるようになっている。情報理論は高度な数学を用いているが、“大数の法則”をおさえることでその本質がすっきりと見えてくる。シャノンのアイディアから情報幾何学の基礎までを、初学者にもわかるよう明快に解説、情報理論の考え方と仕組みを直観的に理解するための、第一人者の手による入門書コンピューターを構成する計算要素と半導体チップについてコンピューターの基本となるデジタル処理は、”0′′,”1′′の2つの数値(2進数)で表すものとなる。Digitが語源)、また8ビットをひとつにまとめた情報単位をバイトと呼ぶ。1ビットが”0′′と”1′′の2通りの状態しか表せないのに対して、1バイトは256通りの状態を表現できる(1バイト=28=256)。目的と意味この本の作者であるポール・ナースはある早春の日、庭に舞い込んできた蝶の姿を見て、自分とはまったく違うけれど、蝶は自分と同じく紛れもなく生きていて、動くことも感じることも反応することもできて「目的」に向かっているように感じ、「生きているということはいったいどういうことなんだろう」という疑問を持っている。LIFE」は、物理学者エルヴィン・シュレディンガー「命とはなにか」からのオマージュとなる。機械が知能を持っていると判断するためのテストとして、”会話とAI(チューリングテストから考える)“で述べているチューリングテストがある。このチューリングテストの基本的なアイデアは、人間との対話においてAIが人間と区別できないほどの知能を持っていれば、そのAIは人間と同等の知能を持っていると見なせるのではないかという仮説に基づいている。これに対してサールは「そもそもアルゴリズムに従って動く計算システムは知能をもてない。あり、そこに意味の理解はない」と結論づけている。Acting)は、AIシステムが知識を活用して推論し、その結果に基づいて適切な行動を取る能力を指し、人工知能(AI)の分野における重要な研究トピックの1つで、AIの進化と発展において重要な一歩であり、より複雑なタスクに対処するための新たな手法となる。ReActの主な目的は、AIシステムが推論と行動を統合することによって、より効果的に問題を解決し、環境に適応する能力を高めることであり、これにより、AIはより複雑な状況に対処し、より良い意思決定を行うことが可能となる。感情認識と仏教哲学とAIについて今回は感情認識の歴史と仏教哲学及び人工知能技術との関連性について述べたいと思う。禅とメタ認知とAI“瞑想と悟り(気づき)と問題解決“でも述べているようにマインドフルネス瞑想や禅のヴィパッサナー瞑想は「気づき」や「ありのままの注意」を重視する「洞察瞑想」であり、集中力を育て、物事をあるがままに観察することに注力したアプローチとなる。読書メモ“でも述べている認知科学では、「メタ認知」と呼ばれ、個々の思考や知識に対する認識の仕方を指し、自分が何を知っていて、何を理解しているかに対する理解と考えられている。AI技術は、このようなメタ認知の様々な側面に対して、AI技術は実現可能なアプローチを提供している。人工知能技術を用いて感情を検出する方法について感情を抽出するために人工知能技術を使用する方法には主に(1)自然言語処理、(2)音声認識、(3)画像認識、(4)生体情報分析等のアプローチがある。これらの手法は、機械学習やディープラーニング等のアルゴリズムと組み合わされ、基本的には大量のトレーニングデータを用いて検出される。)を組み合わせて感情を総合的に把握するアプローチもより精度の高い手法となる。「気づく」とは、何かを注意深く観察したり、認識したりすることを指し、また、人が状況や物事に対して気付くということは、その人がある情報や現象を認識し、それに関する気持ちや理解を持つことを意味する。気づくことは、外界の変化や出来事に注意を払うことによって、新たな情報を得たり、理解を深めたりする重要な過程となる。今回は、この気づきとそれらに対する人工知能技術の適用について述べてみたいと思う。“経済は「感情」で動いている“で述べている行動経済学は、現代の心理学における一つの潮流であり、従来の合理的な人間活動をベースとした経済学に対して、非合理的な思考や行動に焦点をあて、その非合理性に共通する法則を明らかにしようとするものとなる。システム、もう一つは論理的判断のように、時間はかかるがコントロール可能な意図的・意識的なシステムとなる。Augmentation)概要とその適用事例について“でも述べているIAは、システム1の有用な部分とシステム2をいかにしてつなげていくかというアプローチとなるとも言える。無意識とプライミングプライミングは、AIの分野でも興味深い概念として取り上げられ、プライミングの概念を利用して、人間とAIのインタラクションを改善する研究も活発に行われている。AIを利用したエクスペリエンス(UX)デザインにおいて、ユーザーが特定のタスクを実行する際に、AIアシスタントがユーザーの意図をより正確に理解し、前もって関連する情報やコンテキストを提示することで、その後の操作がスムーズに進むようにするようなプライミングが考えられる。箱の中の宇宙』では、私たち自身の身体と心を含む、すべてのものがコンピュータの中にあるという可能性「シミュレーション仮説」について述べられている。我々が今いる場所は現実なのか、シミュレーションされているのかについて考えるアプローチにはいくつかある。一つは古典論理的なアプローチでもう一つは非古典論理的なアプローチとなる。Artificial(邦題:システムの科学(1969年)は、ハーバート・A・サイモンによる学習科学と人工知能の分野に関する本であり、特に設計理論に影響を与えたものとなる。この本は、人工現象をどのように分類すべきかをテーマにしており、そのような現象が「科学」の領域に属するかどうかについて議論している。エージェントシステムにおけるフレーム問題エージェントシステムにおけるフレーム問題とは、エージェントが新しい情報を取得する際に、環境の状態や変化を適切に把握し、判断を下すことの難しさを指す。これは具体的には以下のようなケースにあたる。人工知能技術の数学コンピューターの数学の基礎コンピューターサイエンスの根底には数学がある。深層学習や自然言語処理等に用いられるの機械学習には関数から始まり微分/積分を使った最適化の計算が使われ、人工知能で使われるシンボリックなアプローチでは集合論がベースに式の評価が行われたりしている。それらのデジタルトランスフォーメーション応用やITシステム応用を考える前にそれぞれの基礎的な要素について知識を整理することは重要な作業となる。構造とはwikiによると「ひとつのものを作りあげている部分部分の組み合わせかた[1]。