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ジョン・サミュエル・ボールは、アメリカの認知科学者、作家、機械知能の専門家[ 1 ] 、コンピュータアーキテクチャ、そしてパトム理論の発明者[ 2 ]である。
1963年、父親のサミュエル・ボールが教育心理学の博士号取得のために研究していた頃、アメリカ合衆国アイオワ州で生まれた。 [ 3 ]ボールは1978年に家族とともにオーストラリアに戻り、シドニーのノースショアで中等教育を修了した。1984年にシドニー大学で理学士号[ 4 ] 、1989年にニューサウスウェールズ大学で認知科学修士号、1997年にマッコーリー大学経営大学院（MGSM）で経営学修士号を取得した。
ボールは幼い頃からコンピューターに魅了されており、1970年代にプリンストンの教育テストサービス（ETS）で初期のメインフレームに触れたことがきっかけだった。
学部生の頃、ある講師から機械知能の研究を勧められた。その講師は、コンピューターは言語や視覚認識といった人間のような機能を果たすことは決してできないだろうと断言したのだ。
彼のキャリアはIBMオーストラリアでメインフレームエンジニアとして始まり、その後、オーストラリアとニュージーランドのハードウェアエンジニアをメインフレームとI/Oデバイスでサポートおよびトレーニングするカントリーサポートスペシャリストになりました。彼の専門知識はIBM 370 I/Oアーキテクチャにあり、チャネルアーキテクチャのグローバル設計者であるケネス・トロウェルから学びました。[ 5 ] 1996年にIBMを退社した後、富士通、CSC、テルストラなどの他の大手国際企業で、利害関係者間の複雑なIT契約の商業面を管理および定義する業務に従事しました。[ 6 ]
機械が人間の脳機能をより良く模倣する方法に常に興味を持っていた彼は、パターンマッチングと原子を組み合わせた「パトム理論」を提唱した。これは、脳が階層的で双方向のリンクセットパターン（シーケンスとセット）を単純に保存、照合、使用することで人間の能力を説明できるという彼の信念を反映したものである。彼はこれが人間の脳の言語と視覚へのアプローチであると主張し、2000年にロビン・ウィリアムズの「オカムの剃刀」で初めて公に発表された。[ 7 ]
長年にわたり、マービン・ミンスキーなどの人工知能の専門家との交流を通じて、彼は自身の理論を実証し証明するためのプロトタイプの開発に取り組むようになった。[ 8 ]
ボールは企業での生活を辞め、中国語、韓国語、ドイツ語、日本語、スペイン語、英語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語など、さまざまな言語のサンプルを使用して自然言語理解（NLU）システムの実証に専念した。2007年以降、ボールは2件の特許を出願している。[ 9 ]
2011年、ボールはニュージャージー州プリンストンのバーンズ＆ノーブル書店を訪れた際に、エマ・L・ペイヴィーの著書[ 10 ]に出会った。この本には、ロバート・ヴァン・ヴァリン・ジュニア教授とウィリアム・A・フォーリー教授が開発した役割参照文法（RRG）[ 11 ]と呼ばれる言語理論への言及があった。ボールは、ペイヴィーの本に説明されている意味に基づく言語フレームワークの説明が、自身の理論を実装するための欠けていたリンクであると判断した。彼はヴァン・ヴァリンに連絡を取り、RRGをプロトタイプに組み込み始めた。ノーム・チョムスキーの普遍文法[ 12 ]のような支配的な言語理論とは異なり、ボールのアプローチは意味に焦点を当て、人間と機械の間のコミュニケーションを可能にする意味によって、コンピュータが人間の言語を分解する方法を提供した。 Van Valinの論文「NLPからNLUへ」[ 13 ]では、RRGとPatom理論の組み合わせによって意味が導入され、自然言語処理（NLP）からNLUへと進歩することについてVan Valinは述べています。
2014年9月、シドニー大学は言語システムの外部監査を完了し、単語意味曖昧性解消（WSD）、文脈追跡、単語境界識別、機械翻訳、会話におけるその能力を分析した。[ 14 ] 2015年までに、ボールは9つの言語にわたるサンプルを含め、NLU分野における未解決の科学的問題に対する解決策を実証することができた。これには以下が含まれる。
2015年、ボールはComputerworld誌に7部構成のシリーズ記事「人工知能を語る」を執筆し[ 15 ]、その中で1980年代から現在までの統計分析と機械学習の主流のアプローチをたどった。
この技術の応用例と、それがインテリジェントマシンに及ぼす影響については、ホセイン・エスランボルチ博士が世界経済フォーラムで発表している。[ 16 ]
Ball氏のこれまでの研究は、人間の脳がコンピューターのように情報を「処理」するという一般的な考えを否定している。彼の研究室での研究とNLUは、人間のような会話と翻訳の正確さを実証しており、彼の論文「Patom理論」に書かれている。[ 17 ]
2018年12月、彼の機械知能企業であるPat Incは、AIの難題である自然言語理解への斬新なアプローチが評価され、ロンドンを拠点とするAwards.AI組織から「AIのための最優秀新規アルゴリズム賞」を受賞した。[ 18 ]これに続き、2019/2020年度のAIのための最優秀技術実装賞も受賞した。[ 19 ]
彼が2024年11月に出版した著書『脳でAIを解決する方法 ― 科学の最後のフロンティア』は、AIを一般の人々に分かりやすく伝えることを目的としていました。この本は、今日の生成型AIモデルに至るまでの背景、不足している点、そして脳科学に基づいた機械との信頼できる言語インターフェースを実現するための今後の道筋を示しています。
質問応答のためのコンテキストでのNLUの使用：FacebookのbAbIタスクの改善[ 20 ]
機械知能
機械は話せるのか？
シリーズ「パトム理論」
人工知能について語る
脳の仕組み：RRG言語学によるパトム理論の裏付け
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