by 小山明雄

　もっか七海と飛雄のデバックをしています。当初のコードでは足りない機能があったり、考えが足りなかったりして、大幅にコードを追加しています。これでも、動いたとしても、設計時に想定した文くらいしか処理できないものでしょう。曖昧性のあるデータを扱うプログラムとはそんなものでしょう。これから１年が勝負です。和葉と七海と飛雄は何としても完成させたく思います。

　そこで、機械学習を行っていくということを考え、・・・機械学習は身体をもって外界とやりとりする中で自律的にパターンを獲得していくことでしょう・・・辞書とか文パターンとかを人手で入力していかないで済むようにしたいわけです。人工知能をロボット身体に埋め込むとしてそのインターフェースをどうしたらよいでしょうか。考えてみたいと思います。

　先ずオントロジー記号とセンサ（感覚と感情）を結びつけるプロセス群が必要でしょう。テーブルみたいなものかも知れません。センサ値、センサ値範囲とオントロジー記号をテーブルでもって、センサのハードウエアがこのテーブルに値を設定し、その値の範囲が記号表示し、人工知能がこの記号を利用していくというスキーマですね。このセンサ値とオントロジー記号の対応は、ベイシアンな重みつけ投票で曖昧性をもって設定されるかもしれません。そのときには、解析プロセスをテーブルに設定して、センサ値をテーブルに書き込むときにそのプロセスを起動するようにしても良いです。

　デバックしていて気がついたのですが、文の意味を理解するとは、このオントロジーを発火して、その上に立つ意味システム全体を動かすようにしないとならないということです。

（例文）牟礼を出発した。途中豊野を経由した。長野は桜が咲き始めた。

という文を要約すると、「長野に行った」となります。この２つの文がマッチングするものとして認識できなければならないのです。

　イメージを描画することなく、直接、オントロジーシステムを動かすとなると、機械学習として考えた機構を今、七海と飛雄の実現時に克服しておかねば成らないことであるとも言えるわけで、ますます今年の重要さが認識させます。

　機械学習では、オントロジーの固まりというものをどう収集していくか・・・単語としての区切り、文としての区切り・・・というものをフォーカスシステムとして実現していかねば成りません。これも大きな問題です。

　自律的なシステムをどう創っていくか。これからの課題です。

おわり