考察：「意味処理の基礎」

　

　意味とはやはり身体性のものだと思うのです。自分がどう感じるか、どう行動するか、どういう状態にあるか、というような事が、全ての世界認識の原点だと思うのです。ミラーニューロン系によって、他人の活動も自分の身体の事として取り込んでいく。そうした物が意味処理の基盤ではないでしょうか。

　

　「歩く」、「食べる」、「舌を出す」・・・と、こうした行動は身体の中に情報の塊、すなわち記号として存在していて、関連するセンサ（感覚器）や筋肉（効果器）の発する様々のデータをその内部にもっている。脳内の概念としては記号化した情報ですが、その下部には身体性の豊かな情報がしまわれている。

　そういう風にとらえると、基本記号は有限個でしょうから、それらは記号オントロジー（クオリア）となる。一方で、感覚器や効果器もプリミティブな情報の単位で動作しているはず。これはイメージベースオントロジーとなる。２段階のオントロジーが必要になりそうです。

　記号オントロジーについては「考察：学習機構」などで、いろいろと考察してきました。今回はイメージベースオントロジーのプリミティブを考えてみたいと思います。イメージは次の３種があると思えます。

（１）３次元図形

（２）運動

（３）力

　だから、これらを分析して、最小の単位を抽出することが最初の仕事になります。思いますに、これらのものは、

（１）連結性

（２）交差性

（３）配置

（４）向き

という情報になりそうです。そうして、オブジェクトとしては点と線と面です。これらを量子化して、位相を埋め込むと、プリミティブ群が得られていくということです。だから、イメージベースオントロジーから記号オントロジーへの情報抽出（パターン認識）はそんなに複雑には成らないように思えます。なんか実現出来そうです。

　

　更に上の情報としては言語と接点をもたねばなりませんから、

（１）動作（動詞）

（２）オブジェクト（名詞）

（３）属性（形容詞、副詞、助動詞など）

（４）格（助詞などの格相当語）

といった情報を抽出していかねばなりません。

　属性情報は身体（ロボット）が持っているセンサ情報のメトリックを値に持ったもののパターンで、重要なパターンがプリミティブになるわけです。

　格は、概念依存表現にありますように、「移動」する物の始点と終点、それと経由点の関係情報です。

　このように、動作、オブジェクト、属性も格もパターン認識技術でサポート出来ます。また、配置、向きも身体と空間の配置関係で簡単に解析できます。そうして、プリミティブとして記号化できます。

　

　このように、原理は簡単な様ですが、手作業でプリミティブ体系を作ったり、その上の実単語（記号）を作っていくのは、量が多くて、現実的なことではありません。自律学習機構がどうしても必要なことです。

　先決問題として、パターン発見装置の開発が必要で、それをもとに記号の抽象化機構も開発していって、最終的に学習機構を完成させる事ですね。これが重要なことになります。