人工知能について
2009/9/12
影山
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
自己紹介
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名前:
年齢:
身長:
出身:
影山
20代後半
160cmくらい
岐阜県(現在名古屋在住)
わんくまへの参加は今回で2回目です。
新参者ですが、よろしくお願いします。
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
知能について
知能って何?
・一般的な定義として知能とは「問題解決能力」
(例:算数や国語の問題を解く)
・問題解決の種類には、日常的なものも含まれる
例:料理を作る
電気のコンセントを直す
コップを手に取る
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
人工知能の研究対象って?
・人間の持つ基本的な能力を機械化させること
例:「見る」「話す」「聞く」
・アルゴリズムを確定していない分野
例:言語の翻訳
定理の証明
人間にとってやさしいことをほうが機械にとって難しい
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
研究分野の種類
・知能ロボット(自立型ロボット)
・エキスパートシステム(各種故障診断)
・画像理解システム(手書き文字認識)
・教育システム(※知的CAI)
・音声理解システム(音声予約システム)
・自然言語理解システム(機械翻訳)
※CAI=Computer Assisted Instraction
ユーザがコンピュータとやりとりをして学習する
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
人工知能を辞書で調べると?
学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコン
ピューター-システム。応用として,自然言語の理解,機械翻訳,
エキスパート-システムなどがある。AI。
(goo辞書より)
というわけで、
・自然言語の理解
・機械翻訳
・エキスパートシステムについて
それぞれ説明していきます
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
自然言語の理解について
言語の理解に必要なもの
・構文的な理解
→各単語の品詞や名詞がどのように組み立てられているか
・意味的な理解
→その単語がどこにかかっているのかを判断する
今回は日本語についてのお話をします
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
日本語の解析について
日本語はかかり受けの関係が重要
英語:The boy broke the window with the a hammer.
↓
日本語:男はハンマーで窓を破壊した
窓を男はハンマーで破壊した
英文と比べて、語順が比較的自由になっている
(多少並び替えても意味が通じる、解釈できる)
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
日本語の解析について
もう一つ、日本語の解析で重要なものとして「文節」
例:ここではきものをぬいでください
訳1:ここで履物を脱いでください
訳2:ここでは着物を脱いでください
文節の切り方によって大きく意味が変わってくるので、機械側で
文節の識別を行うことが必要になる(形態素解析)
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
形態素解析してみる
例文:男は今日ハンマーで窓を破壊した
男は 今日 ハンマーで 窓を 破壊した
男
は 今日 ハンマー で
名詞 助詞
副詞
名詞
助詞
窓
を
名詞 助詞
破壊した
動詞
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
機械翻訳について
コンピュータによって異言語間の翻訳するシステム
日本語から英語への翻訳について、1983年から続々と開発・
発表されてきた
代表的なところではexcite翻訳が挙げられる
(http://www.excite.co.jp/world/english/)
翻訳形式は以下の4つがある
• 直接変換方式
• ピボット方式
• トランスファー方式
• 用例方式
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
直接変換方式
元の言語
辞書
目的の言語
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
直接変換方式の例
例文:私は今日学校へ行きます
私は 今日 学校へ 行きます
英語に変換
I
today to school go
文法の修正
I
go to school today.
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
今の文をEXCITE翻訳で実行してみる
元文:私は今日学校へ行きます
I go to school today.
日本語に戻すと・・・
私は、今日、学校へ行きます。
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
直接変換方式の例2
元文:私は今日わんくまセミナーに参加します
私は 今日 わんくまセミナーに 参加します
英語に変換
I
today to “wankuma” seminar participate
文法の修正
I
participate to “wankuma” seminar today.
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
今の文をEXCITE翻訳で実行してみる2
元文:私は今日わんくまセミナーに参加します
I participate in the bowl corner seminar today.
日本語に戻すと・・・
私は、今日、ボール角のセミナーに参加します。
なぜ、「わんくま」が「ボール角」に翻訳されてしまったのか?
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
EXCITE翻訳の結果を分析してみる
I participate in the bowl corner seminar today.
それぞれの単語の意味を調べてみると・・・
Bowl→お椀(わん)?
Corner→すみ→隈(くま)?
余談:
「エキサイト翻訳」と「EXCITE翻訳」では翻訳結果が異なります
時間があるときにでも試してみてください
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
直接変換方式のまとめ
長所
元の言語を目的の言語にそのまま変換するだけなので、アルゴ
リズムが単純で分かりやすい
短所
単語変換時の際、単語と訳語の対応が一致するとは限らない
文章の並び替え規則数が多いため翻訳の精度としては高いと
はいえない
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
ピボット変換方式
元の言語
①解析して中間表現を生成
辞書
中間表現
②中間表現を解析し目的の言語に
変換する
辞書
目的の言語
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
中間表現とは?
言語の種類には依存しない形で表現すること
メリット
適切な中間表現が見つかれば、あらゆる言語間の変換が容易
に可能
デメリット
現実として適切な中間表現を見つけるのが難しい
→トランスファー方式を使うことになる
(それぞれの言語で持っている共通表現で変換する方式)
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
トランスファー変換方式
元の言語
①解析して中間表現を生成
辞書
元の言語の中間表現
②中間表現を変換する
目的の言語の中間表現
③中間表現を解析し目的の言語に
変換する
辞書
目的の言語
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
トランスファー方式で変換してみる
例文:私は本を買った
構文解析
私は 本を 買った
意味解析
買った
私は
本を
英語の中間表現に変換
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
トランスファー方式で変換してみる2
bought
I
a book
英文を作成
I bought a book.
※英文を作成とあるが、ここにもいろいろな制約があり、
プロダクションルールを用いて作成する(詳しくは省略)
(プロダクションルール→もし~ならば~する、である)
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
用例方式
さまざまな文章のパターンとその翻訳文をあらかじめデータベー
スに登録する。
入力した文章をデータベースから同じパターンの物を探して、対
応する翻訳文の異なる部分だけ置き換える手法
メリット
ほかの形式より、自然な文章に近づくことが出来る
デメリット
文章のパターン文の翻訳文が必要になるため、膨大なデータが
必要になる
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
機械翻訳の問題
・原文の意味があいまいな点
→人間が翻訳することが困難なことをコンピュータが行うのは、
難しく、対応するためには、コンピュータが理解できるようにしなく
てはならない(プレエディット)
・出力された翻訳文が必ずしも正しいかは分からない
→人間の目で確認する必要がある(ポストエディット)
システムではプレエディット・ポストエディットの作業量を減らすこ
とが望ましいとされている
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
エキスパートシステムについて
エキスパートシステムとは?
エキスパート→専門家
専門家に代わってアドバイスを行うシステム
例:医者に代わって病気の診断
エキスパートシステムの構成
・推論エンジン
・知識ベース
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
知識ベースについて
知識を得るには?
→ナレッジエンジニアが専門家から情報を取得し、登録する
ナレッジエンジニアとは?
→専門家が専門知識をコンピュータに移すことを助ける人
システムエンジニアとは異なるスキルが必要とする
例:専門家から情報を抽出する
→抽出した情報でも前提・結論・確立因数の確認が必要
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
推論について
推論のルール→「もしAならばBである」
実際には「Aが成り立ってもBである」という状況になるとはいえ
ない
「もしAならばBである」という条件に重みを付ける(確信度)
例:IF 熱がある THEN 風邪である(0.5)
確信度は組みあわせることによって変動する
例:IF 熱がある THEN 風邪である(0.5)
IF 熱がある THEN 鼻水が出る(0.3)
ANDなら確信度
上昇
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
ルール・結論の選択
ルールの選択について
選択できるルールが複数ある場合には選択基準を設けて、どの
ルールを選択するかを決める(メタ規則)
例:初心者の作った規則より、専門家の規則を採用する
結論の選択について
エキスパートシステムが結論を出しても採用するかは利用者の
判断による
→結論を得るまでの推論の過程が必要(採用の是非に関わる)
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
参考書籍
図解人工知能[新版] 戸内順一著 日本理工出版 刊
わんくま同盟 名古屋勉強会 #09
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ppt - わんくま同盟