by ご近所のきよきよ

　信濃プロジェクトを設計し始めました。自然言語処理も視野に入れて検討しています。しかし、未夢・香澄のように辞書を手作業で作っていくという方法はもう取りたくありません。学習機構によって信濃自身が単語とか文法を推論していく、そうして言語能力を獲得していくという技術を打ち立てていきたくなっています。まだまだ、研究レベルの話が沢山ありそうです。単にものつくりでないものがあります。

　で、学習機構ですが、基盤は３次元イメージを認識することが前提になります。自然言語処理に閉じていたら、なにも学習できません。自然言語処理は所詮、記号の世界の話で、基盤を現実のイメージの世界に持っている物です。現実を脳内に再現できることが言語の認識なわけです。

　学習の基盤は名詞とか動詞、形容詞、副詞などを現実の現象と１対１対応させることです。１項対応ができる能力を信濃に作り込んでいく必要があります。これはイメージからオブジェクトを切り取る能力です。

　次に、形容詞と名詞とか、オブジェクトＡとオブジェクトＢとかの間の２項関係を認識することです。これは共起が重要です。それは修飾関係の概念として記号化されていきます。

　その次に、動詞の格です。「手渡す」といった場合、行動の主体と行動の作用される者、渡される物、どこで、何時とか３項関係、４項関係・・・といった多項関係が解析されなくてはなりません。その基本は２項関係であることは前置詞とか助詞とかの格を担う単語を並べることで動詞の働きが規定されることから分かります。

　ということで、自然言語処理である和葉を作っていく前に、学習システムである秋葉を設計していくつもりです。もちろん、画像認識である若葉を充実させていくことがこれからの作業になってくるわけです。信濃プロジェクトの設計が完了すれば、人工知能に大きな前進をもたらすことでしょう。若葉として認識するものは、

（１）時間

（２）場所

（３）オブジェクト

（４）属性

（５）アクション

（６）これらの関係（格）

おわり