by ご近所のきよきよ

　桜が咲くまでにあと1か月。なんか冬をやっと越えた安堵が広がります。去年の11月は、新型インフルエンザなんかが流行るとかで、ビクビクしながら買い物にいくことになり、冬が恐怖でした。その冬も無事越えられて、今は本を読んでは技能を蓄積し、若葉のコーディングをしながら人工知能とはなにかを追及しています。物つくりはイノベーションの基本ですね。思いもしなかったことに気がつきます。また、なんどもなんどもプログラムを改版していると、昔だめだと思ったアイデアが俄然ブレークスルーの基本で、華奢な処理しかできなかったのが、工夫によって頑健になって、大事な財産になってくれたりします。第一が、システムの仕様の意味が理解できるようになります。Javaのライブラリでも、なんでこんなもって回ったメソッドの組み合わせが必要なのか分からない時があったりします。StrutsもXMLコードが分からなかったりと、苦しんだものです。でも、自分で人工知能の仕様を何度も考えなおしたりして作ってきて、なんか設計者の気持ちが分かるようになりました。他人が作ったフレームワークやライブラリを使うときに壁となるのは、その設計思想がなかなか分からないということです。経験とか、思考錯誤を通して、そうしたものが理解できるようになっていくみたいです。と同時に、システムの仕様を設計するときには、単純明快なものになるように心掛けることが肝要だと気づくわけです。できるだけ、世の中に出回っているパターンを利用していく。スタンダードを利用していく。これが親切というものでしょう。

　で、人工知能を考えていたわけです。人工知能のデータ表現は、

（１）プリミティブな記号で概念要素体系を創っていくべき

　オントロジー体系を基盤に意味表現を設計していく。

（２）2項関係表現にすべき

　自然言語の意味理解の表現とか画像認識の弛緩法の基盤データの表現は2項関係で表現していくのがよろしい。自然言語処理では５W1Hを提唱しましたが、それはそれでいいのですが、更に深層では2項関係に落として知識マッチングに備えるべきでしょう。

（３）データ駆動型の動的システムとして人工知能は作られなくてはならない

　プロセスには何があるか、

（１）特徴（プリミティブな意味体系となる）検出

（２）悉皆検索（パターンマッチング）

（３）並行処理（MapReduce,適者生存戦略）

（４）連想（連想とはインデックス処理かも知れない）

（５）弛緩法（ベイスネットワーク、評価システム）

（６）自律プログラミング（思考錯誤、推論、仮定の設定による再試行、ブラックボード）

おわり