常識的な知識（人工知能）

人工知能の研究において、 常識知識とは、「レモンは酸っぱい」や「牛はモーと鳴く」など、すべての人間が知っていると想定される日常世界の事実のことである。これは現在、汎用人工知能における未解決の問題である。常識知識を扱った最初のAIプログラムは、 1959年にジョン・マッカーシーによって開発されたAdvice Takerである。^[¹^]

常識知識は、常識的な推論プロセスを支えることができ、「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ます。自然言語処理プロセスを常識知識ベースに接続することで、知識ベースが世界に関する質問に答えようと試みることができます。 ^{[ 2 ]}常識知識は、不完全な情報に直面した際の問題解決にも役立ちます。日常的な物体に関する広く共有されている信念、つまり常識知識を使用して、AI システムは、人間が行うのと同様に、未知のものについて常識的な仮定またはデフォルトの仮定を行います。AI システムまたは英語では、これは「通常 P が成り立つ」、「通常 P」、「典型的には P なので P と仮定する」と表現されます。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、鳥に関する一般的な信念「典型的には鳥は飛ぶ」を知っているため、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仮定することができます。時間の経過とともに世界に関する知識が発見または学習されるにつれて、AIシステムは真実維持プロセスを使用してトゥイーティーに関する前提を修正することができます。後になって「トゥイーティーはペンギンである」と分かった場合、真実維持プロセスはこの前提を修正します。なぜなら、「ペンギンは飛べない」ということも分かっているからです。

常識的な推論

常識的推論は、人間が日常的に遭遇する通常の状況の種類と本質について常識的知識を使用して推測し、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、および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。真実維持アルゴリズムは、推測の詳細な記録を作成するため、説明機能を自動的に提供します。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、 Winograd Schema Challengeなどの最新の「常識的推論」ベンチマークテストで非常に低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、これを解決するには、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だ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 ]}または分析^{[ 10 ]などのより限定された領域で成功裏に適用されています。}

常識的な知識ベースの構築

常識的主張の包括的な知識ベース (CSKB) を構築することは、AI 研究における長年の課題です。CYC やWordNetのような初期のエキスパート主導の取り組みから、クラウドソーシングによる OpenMind Commonsenseプロジェクトによって大きな進歩が達成され、クラウドソーシングによる ConceptNet KB が誕生しました。CSKB の構築を自動化するアプローチはいくつかあり、特にテキストマイニング (WebChild、Quasimodo、TransOMCS、Ascent) や、事前学習済み言語モデルから直接収集する方法 (AutoTOMIC) が注目されています。これらのリソースは ConceptNet よりはるかに大きいですが、自動化された構築のため、品質は概してやや劣ります。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を採用していますが、これは必ずしもより複雑な自然言語の主張を解読するのに適しているとは限りません。ここで注目すべき例外は GenericsKB で、これは文に正規化を適用せず、文をそのまま保持します。

アプリケーション

2013 年頃、MIT の研究者たちは、ソーシャルメディア上の嫌がらせコメントを検出するために、常識知識ベースConceptNetの拡張版である BullySpace を開発しました。BullySpace には、ステレオタイプに基づいた 200 を超える意味的主張が含まれており、「かつらをかぶって口紅を塗って、本当の自分になりなさい」のようなコメントは、女の子に向けられた場合よりも男の子に向けられた場合の方が侮辱である可能性が高いとシステムが推論するのに役立ちます。^{[ 11 ]}^{[ 12 ]}^{[ 13 ]}

^{ConceptNetはチャットボット[ 14 ]}やオリジナル小説を作成するコンピュータ^{[ 15 ]}にも使用されています。ローレンス・リバモア国立研究所では、常識知識がインテリジェントソフトウェアエージェントに使用され、包括的核実験禁止条約の違反を検出しました^{[ 16 ] 。}

データ

例えば、2012年時点でConceptNetには、言語に依存しない関係が21個含まれています。^{[ 17 ]}

IsA（「RV」は「車両」である｜XはYのインスタンスである）
用途（「ケーキ型」は「ケーキを作る」ために使われる｜XはYの目的で使用される）
HasA（「うさぎ」には「尻尾」がある｜XはYの要素または特徴を持つ）
CapableOf（「料理人」は「焼き菓子を作る」ことができる｜XはYを行うことができる）
欲求（「子供」は「焼き菓子の香り」を欲する｜XはYを欲する）
CreatedBy (" cake "は" baker "によって作成されました| XはYによって作成されました)
PartOf（「ナイフ」は「ナイフセット」の一部である｜XはYの一部である）
原因（「熱」が「調理」を引き起こす｜XがYを引き起こす）
近くに位置する（「オーブン」は「冷蔵庫」の近くにある｜XはYの近くにある）
AtLocation（「料理人」が「レストラン」にいる可能性がある場所｜XはYの場所にいます）
定義（「カップケーキ」は「小さい」、「包装紙の中で焼かれている」、「フロスティングまたはアイシングが1つの領域のみ含まれている」という特性も持つ「ケーキ」として定義される | Xは特性A、B、Cも持つYとして定義される）
SymbolOf（「ハート」は「愛情」のシンボルです｜XはYの象徴的な表現です）
ReceivesAction ("cake" は "食べられる"というアクションを受け取ることができます| XはアクションYを受け取ることができます)
HasPrerequisite ("baking" には "ingredients" を入手するという前提条件がある | A がBを行わない限り、X はYを行うことができない)
動機付け：目標（「ベーキング」は「消費」／「食べる」という目標によって動機付けられている｜XはYという目標によって動機付けられている）
原因と欲求（「お菓子作り」は「レシピ通りに作りたい」という欲求を引き起こす｜XはYをしたいという欲求を引き起こす）
MadeOf（「ケーキ」は「小麦粉」/「卵」/「砂糖」/「油」などでできている | XはYでできている）
HasFirstSubevent ("baking" の最初のサブイベントは "make batter" です | Xを行うには、まずYを行う必要があります)
HasSubevent ("eat" にはサブイベント "swallow" があります | Xを実行すると、次のイベントYが発生します)
HasLastSubevent ("sleeping" の最後のサブイベントは "waking" である | Xの実行はイベントYで終了する)

常識的な知識ベース

サイク
Open Mind Common Sense（データソース）およびConceptNet（データストアおよび自然言語処理エンジン）
エヴィ
グラフィク

参考文献

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[1] 「常識のあるプログラム」。www -formal.stanford.edu 。2018年4月11日取得。

[ConceptNet-2] Liu, Hugo、および Push Singh。「ConceptNet—実用的な常識推論ツールキット」BT技術ジャーナル22.4（2004）：211-226。

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[4] Yampolskiy, Roman V. " 10.1.1.232.913.pdf#page=102 AI-Complete、AI-Hard、またはAI-Easy-Classification of Problems in AI]." MAICS 2012.

[5] Andrich, C、Novosel, L、および Hrnkas, B. (2009).常識的知識. Information Search and Retrieval、2009 年。

[6] メイソン、シンディ（2010年9月27日）「人間レベルのAIへの論理的な道は行き止まりに終わる」 2010年第4回IEEE自己適応型・自己組織化システム国際会議ワークショップ第32巻、 57～ 95ページ、doi : 10.1109/SASOW.2010.63、ISBN 978-1-4244-8684-7. S2CID 13030524 .

[7] Chutima, Boonthum-Denecke (2011-12-31). Cross-Disciplinary Advances in Applied Natural Language Processing: Issues and Approaches: Issues and Approaches . 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] ライター、レイモンド (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). "3次元科学データ解釈のための協調エージェント" (PDF) . IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part C: Applications and Reviews . 29 (1): 110– 126. Bibcode : 1999ITHMS..29..110G . doi : 10.1109/5326.740674 .

[11] バゼロン、エミリー（2013年3月）。「いじめを止める方法」。アトランティック。 2018年1月9日取得。

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[17] Speer, Robert、および Catherine Havasi。「 ConceptNet 5 における一般的な関係知識の表現」。LREC。2012 年。

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ConceptNetはチャットボット[ 14 ]

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常識的な知識（人工知能）

常識的な推論

常識的な知識ベースの構築

アプリケーション

データ

常識的な知識ベース

関連項目

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関連するトピック

人工知能の

汎用人工知能における未解決の問題である。

常識

ジョン・マッカーシー