コンテキストコンピューティング研究部会
第7期 成果発表「社会知のつくり方」
2017年9月19日
先端IT活用推進コンソーシアム
コンテキストコンピューティング研究部会
リーダー 道村 唯夫
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情報爆発• ビッグデータ時代

What happens online in 60 seconds?

Storage New Game New Rules

http://www.horison.com/

2000 6.2EB
2003 32EB
2006 151EB (IDC07)
2013 13400EB
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http://blog.qmee.com/qmee-online-in-60-seconds/

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現在の課題
情報爆発

認知限界「消極的自由が積極的自由を奪う」「情報取得」から「情報活用」へ
検索エンジンなど機械だけの処理

大量な処理
意味処理に限界
処理が重い フレーム問題
記号接地問題SNSなど
人だけの処理

身近な情報
断片的偏向

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フレーム
タコつぼ化

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Context Computing• Context Computing– 人だけでもなく、機械だけでもない人と機械の協働による解決を目指す「意味付け」は人間が得意

人が関係性を定義
コンテンツ

関係

機械（計算機）が内容を蓄積し、関係性を計算(集約)
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コンテンツ「形式論理展開」は計算機が得意
積極的自由の確保

4快適な目覚め• Context Computing– 人だけでもなく、機械だけでもない人と機械の協働による解決を目指す

人が主観・評価を入力
コンテンツ

関係

コンテンツ

センサーが機械（計算機）がエージェントがデータを入力
データを蓄積・分析し、妥当解を提示
状況を推定
トゥールミンモデルを生成 環境機器を制御
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Context Computingの役割• 時空を超えて蓄積された情報を整理し、課題解決の「ルール」を算出 クラスタリング→フィルタ
プロファイルバイタルデータ

固定的情報

時系列情報

主観・評価データ
ランダムフォレスト→ルールトゥールミンモデル

環境データ
画像・動画
センサーデータ

分析・推定

提示・制御

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「快適な目覚め」課題• Context Computingで「快適な目覚め」を– 構想• センサーなどによって、人のバイタルや、環境データを測定・蓄積する• 蓄積されたデータを分析し、妥当解を算出– 変えられないデータをもとに(協調)フィルタリング– 繰り返されるデータをもとにランダムフォレストで状況を分類– 人による評価と関連付けて、「ルール」を生成・更新» トゥールミンモデル
Project LA (Lead to action)• 「ルール」に基づき妥当解を提示– Project LAとの相違• ワンショット+リアルタイムと繰り返し– 証拠理論と機械学習• 「確信」、「信頼」と「ルール」• 関心事にチェックイン (System LA)– 「関心事」という課題に対する解決案を利用者が相互に評価し、機械が解決案に対する評価をス
コアリングする
解決案A+

コンテンツ0
利用者い-

課題
解決案B

コンテンツ1

属性X

+
利用者ろ

解決案C

+

コンテンツ2

属性Y

証拠理論(Dempster-Shafer
theory of evidence)に基づき確からしさを算出
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技術領域
• Context Computingの技術領域
コミュニケーション

構造化

社会的ネットワーク

情報社会学

機械学習意思決定論

認知心理学

議論学

自然言語
処理

統計・確率

トラスト
コンフィデンス

数学

情報工学

情報科学

論理学

哲学

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周辺・関連技術• Context Computingの周辺・関連技術– 集団的知性• 広い概念、エージェントモデル• 集合知、集団浅慮、認知バイアス、群知能– ソーシャルコンピューティング• 集団意思決定、アローの定理– ヒューマンコンピュテーション• 機械の能力を人が補う、正解のある課題の効率的解決– クラウドソーシング– コンテキストアウェアコンピューティング– サイバネティクス(人工頭脳)– オートポイエーシス(生命の有機構成)

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今後の活動• 目的・目標– 近未来の情報社会をビジョンとして描き、コンテキスト・コンピューティ
ングにより個人と社会のインテリジェンス（Social Intelligence）が階層的に連動する情報基盤を提言する• 現在の到達点– 近未来のITシステムにおけるSocial Intelligenceの姿• 人と機械が協働して社会知を形成・更新可能な情報基盤の実現性– 社会知としての構造化コンテンツデータベースを構築・活用して、「正解」や「総意」がない課題に対する、「適正解」や「妥協点」を提示→ 個人の意思決定・決断を支援する(情報の個人化[有用性])• 今後の活動– 価値共創と知識循環の仕組み• 情報の信頼度と確信度、階層的な連動• プライバシー問題– 課題ドメインの層別– 個人ごとに異なる価値観(理念)への適応
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10価値共創と知識循環• 構造化されたコンテンツを蓄積し、継続的にコミュニティ全体で共有、共同編集することで、社会との相互作用による価値共創が生まれ、社会全体が知性を持つ構造化コンテンツ
データベース

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トゥールミン・モデル• トゥールミンの議論モデル
限定語 (Qualifier)
根拠・論拠の確かさの程度を示す

根拠 (Data)

主張 (Claim)
言いたいこと議論の結論

主張と対になって示される理由
主張より相手に受け入れられやすい

論拠 (Warrant)

反証 (Rebuttal)

隠れた根拠、もしくは、暗黙の仮定

論拠の効力に関する保留条件

裏づけ (Backing)
論拠の信憑性を示
す裏づけ
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CC研究部会への参加
最新情報はお待ちしてます10/20（金）13:30～（予定）
こちらをご参照ください
http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
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