常識的知識（人工知能）

人工知能の研究において、 常識的知識とは「レモンは酸っぱい」や「牛はモーと言う」など、すべての人間が知っていると想定される日常の世界に関する事実から成ります。これは現在、人工汎用知能における未解決の問題です。常識的知識を扱った最初のAIプログラムは、1959年にジョン・マッカーシーが開発したアドバイステイカーでした。^[1]

常識的知識は常識的推論プロセスの基礎となり、「ケーキを焼くのは、人々にケーキを食べてほしいからかもしれない」といった推論を試みる。常識的知識ベースに自然言語処理プロセスを追加すれば、知識ベースが世界についての質問に答えられるようになる。 ^{[2]常識的知識は、}不完全な情報に直面した際の問題解決にも役立つ。日常的な対象物についての広く信じられている信念、つまり常識的知識を使用して、AIシステムは人間と同じように、未知のものについて常識的な仮定やデフォルトの仮定を行う。AIシステムや英語では、これは「通常Pが成り立つ」、「通常はP」、または「典型的にはPなのでPと仮定」と表現される。たとえば、「トゥイーティーは鳥である」という事実を知っている場合、鳥についての一般的な信念である「典型的には鳥は飛ぶ」を知っており、トゥイーティーについて他に何も知らなくても、「トゥイーティーは飛べる」という事実を合理的に想定できる。時間の経過とともに世界に関する知識がさらに発見または学習されるにつれて、AI システムは真理維持プロセスを使用して Tweety に関する想定を修正できます。後で「Tweety はペンギンである」と知った場合、「ペンギンは飛ばない」こともわかっているため、真理維持によってこの想定が修正されます。

常識的な推論

常識的推論は、常識的知識を使って日常的に遭遇する普通の状況の種類と本質について推測し、新しい情報が明らかになった場合に「考え」を変えるという人間の能力をシミュレートします。これには、時間、欠落または不完全な情報、因果関係が含まれます。因果関係を説明する能力は、説明可能な AIの重要な側面です。真理維持アルゴリズムは、推測の精巧な記録を作成するため、自動的に説明機能を提供します。人間と比較すると、人間レベルの AI を試みる既存のすべてのコンピュータプログラムは、ウィノグラードスキーマチャレンジなどの最新の「常識的推論」ベンチマークテストで非常に悪いパフォーマンスを示します。^[3]「常識的知識」タスクで人間レベルの能力を達成するという問題は、おそらく「AI 完全」であると考えられています (つまり、それを解決するには、完全に人間レベルの知能を合成する能力が必要になります)。^[4]^[5]ただし、この考えに反対し、人間レベルの AI には思いやりのある知能も必要であると考える人もいます。^[6]常識推論は、自然言語処理^[7]^[8]や自動診断^[9]や分析^[10]などのより限定された領域でうまく応用されてきました。

常識知識ベースの構築

常識的アサーションの包括的な知識ベース (CSKB) をコンパイルすることは、AI 研究における長年の課題です。 CYC やWordNetなどの初期の専門家主導の取り組みから、クラウドソーシングされたOpenMind Commonsenseプロジェクトによって大きな進歩が達成され、それがクラウドソーシングされた ConceptNet KB につながりました。いくつかのアプローチで CSKB 構築の自動化が試みられてきましたが、最も顕著なのはテキストマイニング (WebChild、Quasimodo、TransOMCS、Ascent) と、事前トレーニング済みの言語モデルから直接これらを収集することです (AutoTOMIC)。これらのリソースは ConceptNet よりもはるかに大きいですが、自動化された構築により、ほとんどの場合、品質がやや低下します。常識的知識の表現にも課題が残っています。ほとんどの CSKB プロジェクトはトリプルデータモデルに従いますが、これは必ずしもより複雑な自然言語アサーションの解読に最適であるとは限りません。ここで注目すべき例外は GenericsKB です。これは文にそれ以上の正規化を適用せず、文を完全に保持します。

アプリケーション

2013年頃、MITの研究者は、ソーシャルメディアの挑発的なコメントをキャッチするために、常識知識ベースConceptNetの拡張版であるBullySpaceを開発した。BullySpaceには、ステレオタイプに基づいた200以上の意味論的アサーションが含まれており、「かつらをつけて口紅を塗って、本当の自分になりなさい」のようなコメントは、女の子よりも男の子に向けられた場合の方が侮辱になる可能性が高いとシステムが推測するのに役立った。^[11]^[12]^[13]

^{コンセプトネットはチャットボット[14]}やオリジナルのフィクションを作成するコンピュータにも使用されています。 ^[15]ローレンス・リバモア国立研究所では、包括的核実験禁止条約違反を検出するために、インテリジェントソフトウェアエージェントに常識的な知識が使用されました。^[16]

データ

例えば、2012年現在、ConceptNetには以下の21の言語に依存しない関係が含まれています。^[17]

IsA（「RV」は「車両」です）
用途
HasA（「ウサギ」には「しっぽ」がある）
対応可能
欲望
CreatedBy (「ケーキ」は「ベーキング」によって作成できます)
一部
原因
所在地近く
場所（「レストラン」で「料理人」がいる場所）
定義
SymbolOf ( X はY を表す)
アクションを受け取る (「ケーキ」は「食べられる」)
前提条件あり ( AがB を実行しない限り、X はY を実行できない)
MotivatedByGoal (「食べたい」から「焼く」のです)
欲求の原因（「パンを焼く」ことで「レシピに従いたい」という欲求が生まれる）
メイドオブ
HasFirstSubevent ( X を実行するときに最初に必要なのは、エンティティY がZ を実行することです)
HasSubevent (「食べる」にはサブイベント「飲み込む」がある)
最後のサブイベントあり

常識的な知識ベース

サイク
Open Mind Common Sense (データソース) とConceptNet (データストアと NLP エンジン)
真の知識
グラフィックス^[要出典]

参照

参考文献

^ 「常識のあるプログラム」www-formal.stanford.edu . 2018年4月11日閲覧。
^ Liu、Hugo、Push Singh。「ConceptNet - 実用的な常識推論ツールキット」BTテクノロジージャーナル22.4（2004）：211-226。
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[1] 「常識のあるプログラム」www-formal.stanford.edu . 2018年4月11日閲覧。

[ConceptNet-2] Liu、Hugo、Push Singh。「ConceptNet - 実用的な常識推論ツールキット」BTテクノロジージャーナル22.4（2004）：211-226。

[3] 「The Winograd Schema Challenge」. cs.nyu.edu . 2018年1月9日閲覧。

[4] Yampolskiy, Roman V. 「10.1.1.232.913.pdf#page=102 AI における問題の AI 完全分類、AI 困難分類、または AI 容易分類」MAICS 2012。

[5] Andrich, C, Novosel, L, Hrnkas, B. (2009). 常識的な知識。情報の検索と検索、2009年。

[6] ^メイソン、シンディ (2010-09-27)。 「人間レベルの AI への論理的道は行き止まりに陥る」。2010第 4 回 IEEE 国際自己適応および自己組織化システムワークショップ。第 32 巻。pp. 57–95。doi :10.1109/ SASOW.2010.63。ISBN 978-1-4244-8684-7.S2CID 13030524 。

[7] Chutima, Boonthum-Denecke (2011-12-31). 応用自然言語処理における学際的進歩: 課題とアプローチ: 課題とアプローチ。IGI Global。ISBN 978-1-61350-448-2。

[8] デイビス、アーネスト（2014-07-10）。常識的知識の表現。モーガン・カウフマン。ISBN 978-1-4832-2113-7。

[9] Reiter, Raymond (1987-04-01). 「第一原理からの診断理論」.人工知能. 32 (1): 57–95. CiteSeerX 10.1.1.170.9236 . doi :10.1016/0004-3702(87)90062-2. ISSN 0004-3702. S2CID 15629917.

[10] Gallimore, RJ; Jennings, NR; Lamba, HS; Mason, CL; Orenstein, BJ (1999). 「3D 科学的データ解釈のための協力エージェント」(PDF) . IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part C: Applications and Reviews . 29 : 110–126. doi :10.1109/5326.740674.

[11] Bazelon, Emily (2013年3月). 「いじめを止める方法」.アトランティック誌. 2018年1月9日閲覧。

[12] Dinakar, Karthik; Jones, Birago; Havasi, Catherine; Lieberman, Henry; Picard, Rosalind (2012 年 9 月 1 日)。「サイバーいじめの検出、防止、軽減のための常識的推論」。ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems。2 ( 3) : 1–30。CiteSeerX 10.1.1.693.8065。doi : 10.1145/2362394.2362400。S2CID 5560081。

[13] 「AIシステムはネットいじめと戦うことができる」。ニューサイエンティスト。2012年6月27日。 2018年1月9日閲覧。

[14] 「人間がロボットとセックスをすることが完全に普通になると信じています」。ニューズウィーク。2014年10月23日。 2018年1月9日閲覧。

[15] 「ロボットが語る：物語を語るコンピューターによるフィクション」。ニューサイエンティスト。2014年10月24日。 2018年1月9日閲覧。

[16] Mason, CL (1995). 「核実験禁止条約の検証のためのインテリジェントアシスタント」. IEEE Expert . 10 (6): 42–49. doi :10.1109/64.483116.

[17] Speer, Robert、Catherine Havasi。「ConceptNet 5 における一般的なリレーショナル知識の表現」LREC。2012 年。