知識処理
第二回

知識の表現
その1
知識の基本構造今日の内容1. 人間の知識と機械の知識の違い
2. 知識のプログラム
3. 知識の基本構造= 概念ネットワーク
4. 宣言的知識と手続き的知識前回の問題前回の問題• あなたが「人工知能に期待するもの」
は何ですか？
–高度な人工知能が完成したら、それにどんなことをさせたいですか。
• できれば、人間が不要にならないような、つまり、機械にやってもらうのが適切なもの–何でも構いませんので、理由を添えて簡潔に説明してください。

みなさんの答えをいくつか紹介します解答例（1/6）• 「身の回りのお世話をしてくれる人工知能」• 栄養バランスを考慮した食事を作ってくれたり、その日着ていく服や化粧のアドバイスをしてほしい。
季節の野菜をとり入れてくれたり、気温や、家主の健康状態にも配慮してほしい。イメージとしては『出来るお嫁さん』くらいで、愚痴を聞いてくれたり、叱ってくれたりするとなおよい。
• 男性だったら、結婚する気はないけど、誰か家にいてほしいというニーズがあるだろうし、女性でも、バリバリ働けるようにするには（結婚してもしなくても）家事支援などをしてもらえると助かると思うから。
（1番の理由は私が家事や服選び、化粧が苦手だからです）

Gatebox

https://www.youtube.com/watch?v=mMbiL8D6qX0

解答例（2/6）• 高度な人工知能ができたら、人間の頭に埋めこんで人間の能力をブーストできるようにしたい。
（AIにのっとられるかもしれないが…。）• 記憶が脳のどこに保存されているのか知らないが、たくさんすぐに覚えることができれば便利だと思ったからです。人工知能に覚えさせて、人間は脳の中でその情報を検索するだけになれば、とても人間が楽できると思う。

解答例（3/6）• 私は“パートナーロボット”が欲しいです。生まれた時から死ぬまでずっと一緒にいられるコミュニケーションロボットです。毎日、子供の頃からたわいもない出来事から悩んでいること、何でもたくさん話したらそれは自分のためだけでの大きなデータとして蓄積されていきます。
そうすればロボットも今の自分に一番的確なアドバイスができると思います。
「最近肉ばっか食べてるから、魚食べたら？」とか、「その服は似たようなの持ってるじゃん」とか。音声と視覚認識能力があれば良いと思います。自分の趣味や性格も把握してくれるので、パートナーロボットが普及すれば、それらが合う人と出会うことができるかもしれません。信頼をおけるロボットが欲しいです。

解答例（4/6）• 学校のいわゆる座学を教える教師をAIにやってもらう。
人間の教師は、体育や生徒指導など人間の動きだとか心構えの指導に注力させる。そうした方が、座学の膨大な知識を教科ごとに先生を分担するよりも、1つのAIで並列処理させた方が、多くの教科についてその生徒の習熟度がチェックできるので、効率的だし、新しい知識も人間より柔軟に吸収して教えることができると思う。対して、人間の先生は、体育など体を動かすことや、礼儀やマナーなどの人間関係についての感覚的なものや、コミュニケーションの方法について教えればいいと思う。全体的に教師の業務が削減すると思うので、今の社会におけるブラックな教員の仕事も負担が軽くなると思う。

解答例（5/6）• 「時期時間帯を考えた駅のホームの人の誘導」• 通学で朝の東山線を名古屋～本山まで利用しているのですが、とにかく人が多く、列が分かりにくかったり降りてくる人とぶつかって進めなかったり、とにかくイライラがたまります。栄の駅で降りやすい場所が名駅の階段付近であることが原因として大きいということから、朝の時間帯に自動でチェーンなどで道を作って誘導とかできたら本当にありがたいと思います。朝用、昼用、夕方用などの時間に合わせた道作りに合わせて、春用、夏用など、時期に合わせて間隔を作れると便利だと思います（冬は厚着だから広めにとる、等）。
とりあえず、駅にもう少し知能が欲しいです。

解答例（6/6）• 「現代の過酷な労働環境の改善」• 現代の日本は、過労死や残業時間の増大など、仕事に関する重大な問題が多すぎる。さらに、自分がつまらないと思っている仕事をむりやりやっている人や、単純作業におもしろさを感じていないのに、その仕事をやらざるをえない人が多すぎる。それを改善するために、つまらない仕事やルーチン化された仕事はすべて人工知能にまかせてしまうことが大事だと思う。そうすれば、これからの仕事は、テクノロジーや人工知能を駆使した“新たな仕事”がたくさん生まれてくると思う。例えば、“youtuber”といった人は、20年前には存在していなかったが、テクノロジーの進化で、youtuberといった仕事が生まれた。このように、人工知能が発達することで、現代のつまらない仕事をへらし、クリエイティブな“新しい発想力のいる仕事”が増えることを期待したい。これからは、僕自身、人工知能の発達によって「遊び」が仕事になると思います。

人間の知識と機械の知識

人間の知識の例

例1:
ネイピア数

ネイピア数• 「自然対数の底」である無理数
e = 2.71828 18284 59045 23536 02874 71352 …
この性質を発見したのはヤコブ・ベルヌーイ• 超越数（代数方程式の解とならない数）でもある• 最大の特徴
eを底とする指数関数は、それ自身の導関数と等しくなる

例2:
オムライスの作り方オムライスの作り方

http://cookpad.com/recipe/295153

機械の知識の例

例1:
ルイス・キャロル

ルイス・キャロル（Lewis Carroll）は『不思議の国のアリス』の作者であり、本名はチャールズ・ラトウィッジ・ドジソン• <ex:Novelist rdf:ID=“Lewis_Carroll”><owl:sameAs
rdf:resource=“#Charles_Lutwidge_Dodgson”/><ex:isAuthorOf
rdf:resource=“#Alice_in_Wonderland”/></ex:Novelist>

例2:
ロボットが人を避ける方法

ロボットが人を避ける方法（1/2）• 全方位レンジセンサーで障害物の検出する• 人間の移動ベクトルを算出し、人間の移動経路を推定• 人間の移動経路との接触点での人間の位置を算出し、一定距離以内なら移動候補から除外する 人間• 一定距離以上の空間がある方向を移動方向の候補とする• 目的地方向に対して可能な限り遠くまで直進できる方向に移動する

ロボットが人を避ける方法（2/2）• 移動障害物と衝突しない経路が生成されるまで繰り返す
目的地

目的地

回避経路

衝突危険領域
静止障害物

移動障害物

最短経路
移動ベクトル
回避ノード
AT

環境認識

AT

AT

衝突危険領域の設定

グラフの生成最短経路の生成AT

移動障害物との衝突判定
グラフ・経路の再構築

プログラム=データ構造+アルゴリズム

例：アフィン変換（Affine Transformation）• 行列計算で画像や図形の移動、回転、左右反転、拡大、縮小を行うアルゴリズム• 元の図形で直線上に並ぶ点は変換後も直線上に並び平行線は変換後も平行線であるなど、幾何学的性質が保たれる変換

例：アフィン変換（Affine Transformation）
時計回りにθ角回転x方向にtx、y方向にtyの平行移動

画像はR, G, B値の2次元配列で表される
画像の配列にアフィン変換の配列をかけることで変換後の画像を生成できる知識のプログラム=
知識のデータ構造+アルゴリズム

家系図プログラム（1/2）
徳川家康の子供の名前をすべて述べよ家系図プログラム（2/2）• male(秀忠). male(忠吉). male(家光).
• female(市姫). female(松姫). female(千姫).
• father_of(家康, 秀忠). father_of(家康, 忠吉).
father_of(秀忠, 家光). father_of(家康, 市姫).
father_of(家康, 松姫). father_of(秀忠, 千姫).
• parent_of(X, Y) :- father_of(X, Y).
parent_of(X, Y) :- mother_of(X, Y).
• son_of(X, Y) :- parent_of(Y, X), male(X).
• daughter_of(X, Y) :- parent_of(Y, X), female(X).
• grandfather_of(X, Y) :- parent_of(Z, Y), father_of(X, Z).

機械にとっての知識は記号的な構造を持つ

記号的な構造の例（1/2）• 木構造
階層や分類など

記号的な構造の例（2/2）• ネットワーク構造
例：オートマトン（状態遷移図）ネットワーク構造はノードとリンクから成るネットワーク構造の例（1/4）• 路線図

ネットワーク構造の例（2/4）• インターネット

ネットワーク構造の例（3/4）• ソーシャルネットワーク

ネットワーク構造の例（4/4）• 脳の神経回路網（ニューラルネットワーク）

知識の基本構造は概念をノードとし概念間の関係をリンクとしたネットワーク構造

ここでちょっとブレイク

コメントをいただきました講義に関するコメント（1/2）••

人工知能が発達して機械が人間の意思決定•を手助けすることは面白いことであると思うし、自分も欲しいと思うが、このようなツールが社会に出回った時、生まれてすぐにそのようなツールを使った場合に個性が失われてしまうのではないかと思った。
最近は機械学習（特にディープラーニング）が •やたらはやって、万能のように勘違いしている人も多いように感じる。他人に、できること、できないことを正しく伝えられるように正しい知識をつけたい。

•

賢いと思うのはどういうときなのかなと序盤の •スライドを見ながら考えていた。たとえば犬を賢いと思うときは、犬が自分の予想を超える行動（動物の枠におさまらない行動）をとった時だなと思った。人を賢いと思うときは自分の知らない事を知っていたりする時だなと思った。
•
知識をたくさんもっているという賢さは、ある程度相対的なものなのかなと思った。

•人工知能に乗っ取られない仕事って、職人技とかしか思いつかなかったんですが、例えばどういうものがありますか。

将来、AIは人間社会のあり方を大きく変えるだろうと思います。良い方に変えられるようにAIを設計するのが現在の私たちの仕事でしょう。つまり他人事ではないのですよ。だから今はがんばって勉強しましょう。
知識があるということは、ない人に比べてより正確に判断が下せるということです。マスメディアに騙されないようにするにはやはり正しい知識が必要なのです。
「賢さ」の本質は「学習する」ということでしょう。知識量も計算能力も、経験と共に上がっていかないといけないのです。そのようなシステムを実現しようとする我々も、また賢くなっていかなければならないのです。
それは「必ずしも正解のない問題を解かなければならない仕事」です。
そのような仕事は意外とたくさんあります。例えば、政治家、医師・看護師、教員、弁護士、裁判官、デザイナなど。

講義に関するコメント（2/2）•••

自分は人工知能の定義がいまだに •分かりません。結局プログラムの集合がそう呼ばれるだけで、例えば1を入力されて何の処理もしないで1を出力するものは人工知能だと考えるのは人によって意見が分かれそうです。先生はどう思われますか。
ディープラーニングは人の脳内と似ている部分（ニューラルネットワーク）もあると聞いたこともあるのですが、構造的にどう異なっている •のか不思議に思いました。
音声で対話するAIができても日本人は使わないと思います。
•「OK Google」を使っている人を今まで見たことがありません。

例えば、家を建てたいと思ったときに、自分は家とはどういうものかなんとなくわかるから、自分なりに作れるかも知れない、と思いますよね。でも、独自のやり方では、住みやすい家は作れないでしょう。それは、建築には理論やノウハウがあるからです。人工知能もそれと同様に、何となく手探りで、人の知能を模倣するようなプログラムが作れるかも知れませんが、それが正しいものかはわからないでしょう。
つまり、何となくわかっているものにも、多くの人が時間をかけて考えた理論や手法があるのです。知能を理解し創造するということに関する多くの人の発明や発見を体系化したものが人工知能なのです。
ディープラーニングで使われている技術では、数学的に妥当であるという証明されたアルゴリズム（例えば、最急降下法）を使われていますが、それは脳のメカニズムとはかなり異なります。
お店で店員さんを呼びときは声をかけますよね。
その店員さんがロボットだとわかっても、やはり声をかけてみるのではないでしょうか。それで話ができるのなら、機械に声をかけることが不自然ではなくなるかも知れません。

その他のコメント（1/2）
••

•

••

足腰が弱い人をアシストするような機械があるといいと思うが、使い方によっては本来もっていた身体能力の低下を及ぼしてしまう可能性があるのではないか。
全自動車はできても怖くて乗れない気がします。もし、事故がおきたら責任は誰にいくのか気になります。
先生が乗っていた乗り物のようなもので腕を負傷しました。未来の移動手段がこれになったら不安で仕方ないので先生のように滑らかに安全に乗る方法を教えてください。
ハウステンボスでセグウェイ（みたいなやつ）に乗りました！！先生の乗っているものの名前は何ですか？
ぜひ乗りたいです！！
授業中に機械に乗ったままの方が、足腰が疲れるのではないでしょうか？

•••

•
•

言葉が発明される以前の人類にはテレパシーに近い能力があったと言われています。言葉によってその能力がほぼ不要になり、使えなくなってしまいました。しかし、それでも言葉の発明は人類に多大な恩恵をもたらしたと思います。つまり、人間が本来持っている能力の何が本質で、何が、それを補う技術の発明によって失われてもよいものか、をよく考える必要があるでしょう。
高齢者になって運転が辛くなっても、運転しなければならないような状況はきっとあるでしょう。
そのときには自動運転車を選択する必然性があるかも知れません。
しかし、今のところ、自動運転中の事故であってもドライバーの責任になります。私は、自動運転車保険というのができて、自動運転中のドライバーの責任を軽減する仕組みができるのではないかと思っています。
個人用の乗り物（パーソナルモビリティと呼ばれます）はもっと進化していくでしょう。今はまだ上手く乗れなくても、きっと自分に合った賢い乗り物が発明されると思います。
この乗り物は、セグウェイではなくNinebotというものです。慣れるととても楽しいですよ。
確かに少し疲れます。ただ、私はパーソナルモビリティと呼ばれる仕組みが日常生活にどのくらい浸透できるものなのか、経験的に知っておきたいと思って、いろいろ試しているのです。来週からは座れるタイプに乗ってきます。

その他のコメント（2/2）•••

講義内容には直接関係ありませんが、 •スライドに使われていた仕組みがその時に強調している部分を分かりやすくしていて、講義内容がすんなりと頭に入ってきました。Wiiのリモコンで操作していましたが、先生もしくは研究室の方が開発したものでしょうか。 •長尾先生は面白い情報ネタを持っていますが、何から情報収集しているのでしょうか？また、長尾先生がどのような学生生活を送っていたのかが気になります！！
AIにものすごく興味があり、本もたくさんよみます。“一生懸命”授業をききます。質問もたくさんします。
•

そうです。このリモコンの仕組みは長尾研で開発されたものです。以前に海外での発表で使ったときに、絶賛され、ぜひ製品化してくれ、と言われました。今は時間が取れないですが、余裕ができたら製品化したいと思っています。
学生時代は周りの人と違うことがやりたくて、プログラミングなど、いろいろやっていました。
講義も一番前に座って、内容がわからなくても、うんうんうなづいていたので、周りの人はできるやつだと思ってくれていたかも知れません。
ネタを仕入れるのはむずかしくはありません。興味を持ったことを根気よく追いかけていれば、自然にそのことに詳しくなれるでしょう。
それはすばらしい！
とりあえず質問をお待ちします。

宣言的知識と手続き的知識

宣言的知識と手続き的知識• 宣言的知識– Knowing That：それが何であるか知っている– 先の例では、ネイピア数の定義と性質– 行動を伴わない知識– 概念と関係で構成される• 手続き的知識– Knowing How：そのやり方を知っている– 先の例では、ロボットによる人の避け方やオムライスの作り方– 行動を伴う知識、ノウハウ– 手順（時系列的変化）、法則（因果関係）– ルールやプログラムで構成される（概要はフローチャートで表せる）

フローチャートの例• ネットで見つけました概念と関係• 概念– 「もの（対象）」や「こと（事象）」をさまざまな抽象度で捉えたもの• 人間が頭の中でイメージしたもの• たとえば、近くにある車を指差して「あの車」というときと「車社会における車の役割」という話で述べられる「車」は抽象度が異なる• 関係– 概念と概念を結び付ける性質• たとえば、具体抽象関係、部分全体関係、依存関係など• 「名古屋大学」と「大学」は具体抽象関係で結ばれる

「宣言的知識」は他の宣言的知識と結び付けられることによって相対的に定義される

知識のデータ構造の例• 時刻（Time）は以下のように定義される– 部分：時刻は時（Hour）、分（Min）、秒（Sec）から構成される– 具体：時刻は点（Point）の一種である• ちなみに、時間は間隔（Interval）の一種である– 依存：Timeはタイムゾーン（TimeZone、
GMT:グリニッジ標準時、JST:日本標準時、UTC:協定世界時など）に依存する– ちなみに、一般に時刻の表記は01:01:01 +0900のようになる+0900はUTC(GMT)から9時間進んでいることを表している

時刻の概念ネットワーク

自動車の概念ネットワーク

まとめ• 機械のための知識– 人間のための知識と異なり、機械のための知識は厳密に定義された記号的構造を持つ– 宣言的知識と手続き的知識• 宣言的知識は他の知識との関係によって、相対的に定義される• つまり、ネットワーク構造を持つ• 宣言的知識の構成要素：概念と関係– 概念は人間の考える対象と事象– 関係は概念と概念を結び付ける性質

講義資料はダウンロードできます• URLは、以下の通り。
–http://www.nagao.nuie.nagoya-u.ac.jp/syllabus/knowledge_proc.html• メールでの質問も受け付けます。
–nagao@nuie.nagoya-u.ac.jp

今日の問題• 「私の好きなもの（あるいは、好きなこと）」に関する宣言的知識を図で説明してください。
• 宣言的知識は以下のような概念ネットワークで表現してください（ノードはたくさんあるほどよい）。