知識工学 白 井 豊.

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1 知識工学 白 井 豊

2 １．初めに 旧約聖書 創世記から 神は地面の塵で人を形作り、その鼻孔に命の息を吹き入れられた。すると人は生きた魂になった。

3 知的な器械は人類初源の夢… ブラスブレイン（真鍮の頭脳） 言葉を話す器械 計算する器械 自ら考えて行動する人形（ピノキオ）
古代からの言い伝えや物語 ブラスブレイン（真鍮の頭脳） 言葉を話す器械 計算する器械 自ら考えて行動する人形（ピノキオ） ・ Ｏｎ ＭＣ ＭＲ Ｍ－ Ｍ＋ ７ ８ ９ ％ C ４ ５ ６ × ÷ １ ２ ３ ＋ － ０ ００ ・ GT ＝

4 「計算＝知的な作業」と捉えらていた時代

5 「計算＝知的な作業」と捉えらていた時代 古代～中世
メソポタミア ： ｶﾙｸﾘ（小石）。Calculateの語源 ギリシャ ： アバカス（平板）。カルクリとの組み合わせが算盤に発展。3桁の位取り。 中世ヨーロッパ ： ジュトン。偽造コインによる計算。公衆電話用にコインとして名前を残す。 中国、日本 ： 算木、算盤。正負の概念を取り入れた計算用具。そろばんに発展。

6 「計算＝知的な作業」と捉えらていた時代 １７世紀～19世紀
17世紀初頭 ： ネビアの計算機（対数による乗除算） 1642 ： パスカルの計算機（歯車の組み合わせ） 1694 ： ライプニッツの計算機（加算の繰り返しによる乗算機） 1820 ： トーマスの計算機（四則演算可能） 1883 ： バベジの解析エンジン（世界最初の自動計算機、未完成）バベジの協力者エイダ夫人は最初のプログラマ 1887 ： ボーレの直接乗算計算機 1887 ： ホレリスのパンチカードシステム（PCS：IBMの前身） パワーズがPCSを電動式に改善（UNIVACの前身） 1889 ： バローズ社鍵盤式加算機（会計機への発展） 1994 ： ベル電話研究所 リレー式大型計算機 1994 ： ハーバード大学 リレー式大型計算機

7 「計算＝知的な作業」と捉えらていた時代 電子（的）計算機の登場（真空管式）
1945 ： ファンノイマンによるプログラム記憶方式の提唱 1946 ： ENIAC（弾道計算の微分方程式）ペンシルベニア大学 1949 ： EDSAC（プログラム記憶方式、2進数計算） 東大リレー式分類集計機試作 1950 ： EDVAC （プログラム記憶方式、2進数計算） 1951 ： UNIVAC 1（初めての商用機） ETLマークⅠ 通産電気試験場（後藤氏ら） 1956 ： 真空管式電子計算機 富士写真フイルム（株）

8 「計算＝知的な作業」と捉えらていた時代 電子計算機の登場（トランジスタ／IC型）
1957 ： ETLマークⅢ，Ⅳ（トランジスタ型） ムサシノⅠ 電電公社電気通信研究所 1958 ： USSC（トランジスタ型） PC Ⅰ 東大 SENAC Ⅰ 東北大 1964 ： IBM-360（ＩＣ型） TAC 東大 1965 ： PC Ⅱ 東大 1970 : IBM-370(LSI)

9 人工知能とは… 知的振る舞いを行う機構を人工的に作り出すこと 二つの立場 人間の知的振る舞いを機械で実現する
工学的立場 科学的立場 人間の知的振る舞いを機械で実現する 人間の知能のメカニズムを解明する

10 人工知能の分野 応用分野 自然言語処理 エキスパートシステム ビジョン ロボット 認証 基礎分野 探索 知識表現 計画と行動 学習 認知科学

11 機械は思考することができるか？への反論 「計算する機械と知能」1950年、アラン・チューリングの論文
神学的反論 頭が悪いふりをする反論 数学的反論 意識からの論難 様々な能力からの反論 ラブレス夫人の反論（バベジ解析機関についてのラブレス夫人の回想記） 神経系の連続性に基づく議論 行動の無定型に基づく反論 超感覚的知覚に基づく反論

12 人工＝疑似＝まやかし 知的な反応をもって、知的とみなす。
パリー ： あなたの動機が私には分かりません。 医者 ： なぜ私の動機を理解しないのですか？ パリー ： あっちゃいけないんですか？ 医者 ： なぜ今ごろそういうのかね？ パリー ： そういうものなんです。 医者 ： そういうものでないと考えなさい。 パリー ： そうですか？ 医者 ： あなたをよく理解しているという自信はありません。 パリー ： 同じ質問ばかりしすぎます。 医者 ： その類似性をどう思いますか？ パリー ： おっしゃることがよくわかりません。 医者 ： 私を理解したいとあなたは希望しますか？ パリー ： 私の感情にいくらか関心を示してもよい頃です。 医者 ： えっ、あんたの感情に関心を示したって？ ジョセフ・ワイゼンバウムのＤｏｃｔｏｒ（精神分析医の模擬）とケネス・コルビーのＰＡＲＲＹ（偏執症患者の信念構造模擬）の会話

13 ラリー・テスラーの定理 AI 何らかの心的機能が一旦プログラム化されると、人々はそれを「真の思考」の本質的な成分とみなすことをたちまちやめてしまう。知能の不可欠の核心はつねに、次の未だプログラムされていない事柄の中にある。（中略）「人工知能とはなんであれ、まだ為されていないところのものである」 「ゲーデル、エッシャー、バッハあるいは不思議の環」、ダグラス・Ｒ・ホフスタッター著、野崎、はやし、柳瀬訳、白揚洋社刊

14 知識工学 知識の利用 既存の知識を使ってどう結論を導き出すか？ 知識獲得 知識をどう表現し、どう蓄積するか？ 知識の表現形式と その獲得方法
推論方式と 新しい事実の理解

15 Intelligent　？ 「知」とは… 語源 言葉を連ねて神に告げる 現代的な意味 物事の理を認める さとる わきまえる 見分ける

16 知識　＝　知恵　＋　識見 知恵 「身に備わった賢さ」 識見 「事物を観察し是非を識別する能力」

17

18 知っている（分っている）こと 表現できる（説明できる）こと
全世界 分ってはいるが、表現できない 分っていて、 かつ表現できる 分ってはいないが、表現できる

19 知っていることと表現できることの 違いの例
分ってはいるが、表現することができない 経験、勘、コツ、感じ、雰囲気 分っていて、かつ表現できる 完全に理解している知識 分ってはいないが、表現（喋ったり、書いたり）することはできる 棒暗記、お経、オーム返しなど

20 理解の手順 ①「個々の対象・事象」を識別するための「名前付け」
個々の対象・事象に名前付け（識別のための記号化） 特徴づけるための性質（属性）を選択する。 個々の対象・事象を識別する必要がない場合は、ある特徴を持った一群として全体として把握する。

21 個々の対象物の性質をあるがままに把握することは困難である ↓ ②「理解」するための「分類」
複数の対象・事象を分類し、それぞれの分類に属する対象物を特徴付ける性質を列挙する。 中間的な範囲が広くなる場合は、①に戻って分類するための性質を選び直す。 グループＡの性質 中間的 グループＢの性質 数

22 分類されたグループが識別できるように、グループに名前を付ける（識別のための記号化）。
③分類して名前付け（記号化） 分類されたグループが識別できるように、グループに名前を付ける（識別のための記号化）。 「性質」を特定できるよう、「性質名」（属性名）を付ける（性質特定の記号化）。 性質＝プＡの性質 中間的 性質＝Ｂの性質 名前＝「Ａ」 名前＝「Ｂ」 数

23 ④特徴づけるための性質が多い場合は 更にグループ分けを行う。
特徴づけるための性質（属性）を選択する。 ③以降をそれぞれのグループ別に行う。 グループＡ１の性質 中間的 グループＡ２の性質 数

24 ⑤自然言語、図表等の方法で分類結果を表現
「ライオンという動物は、鹿を襲うものである」 「男とは、ずぼらである」 分類の際、中間的な部分が広いと、しばしば差別的な誤解を生じる。 分類する際、対象物が少ないと、「思い込みの強い知識」あるいは「疑り深い知識」となる。 注意

25 表現≠真実 知識は、表現可能となって初めて他者へのメッセージとなるが、表現されたものは全てを表現していない。 思い描いていることは異なる
知識表現の交換 （メッセージ）

26 表現形式とは「モデル」である 自然言語 意味ネットワーク ルール型（前向き推論、後ろ向き推論） フレーム型 論理型 図表

27 記号化、形式化 知識表現とプログラミング言語
解決すべき問題 データの抽象化 形式的仕様記述言語 Prolog 自然言語 論理型 ルール型 フレーム型 図表 伝統的プログラミング言語 記号化、形式化 アセンブラ データベース記述言語 機械語 オブジェクト指向型 Lisp, SNOBOL

28 知識ベースとプログラム 低 高 手順書に 従って作業 明確化 納得 仕様 （手順書） システムに 問い合わせ 言語化 解読 プログラム
（知識ベース） エキスパートに 仕事を依頼 問題解決 要 求 知識 （人） 問題解決 結 果 自動化の度合 低 高