知っておきたいキーワード
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第48回

人工無脳（会話ボット）
冨 坂 亮 太†，鈴 木 崇 史†††東京大学 情報理工学系研究科††国立情報学研究所"Chatterbot" by Ryota Tomisaka (Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo, Tokyo) and Takafumi
Suzuki (National Institute of Informatics, Tokyo)
キーワード：会話ボット，人工無脳，人工知能，チューリングテスト，マルコフ連鎖

人工知能の研究と人工無脳も人らしいシステムを作ろうとする立

人工無能と表記されていましたが，場，あるいはそのような立場によって「無能」という言葉のイメージを嫌っ

人工知能研究は，人のような「知能」作られたシステムなどを「人工無脳」て，現在では人工無脳と表記されるこをプログラミングしてやることによっと呼びます．当初は人工知能に対してとが多いようです．て，人のように振る舞える機械を作ることを目指す分野です．その研究は音声認識・画像認識・意味ネットワークやオントロジーといった知識表現・ロ知能ボットの姿勢制御など多岐にわたっています．また，脳の構造を直接プログプランニング

ラミングすることによって，「知能」作成を目指す認知神経科学といった分野も存在します 1）．しかし，人の「知学知識表現習能」について，まだ完全にわかっていないということもあり，これらの研究から本当に人らしい「知能」をプログ

認識問題解決推論

ラミングすることは難しいため，「知能」を持たなくても人らしく振舞えるシステムを作ろうという立場が出てきました．この，「知能」を持たなくて64 （64）

図1 知能を実現するためには解決しなくてはならない副問題が数多くある

映像情報メディア学会誌 Vol. 64, No. 1, pp. 64〜66（2010）

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人工無脳の仕組み

人工無脳（会話ボット）

そのルールにしたがって会話を行って答文をログから抜き出して，相手に返いこうとするものです．この方式の欠すものです．実際には文をそのまま返人工無脳は，別称会話ボット

点として，人手での会話のルール作成すのではなく，相手の発言中のキーワ（Chatterbot, Chatbot）といわれるよが大変すぎること，会話のルールがなードを抜き出し，相手に返す文の中にうに，人のように会話できるシステム

い場合はまったく会話ができないこと含めるといったことを行い，よりいっのことをさします．具体的には，相手が挙げられます．ユーザの発言が予測そう自然にユーザの発言を聞いているの発言から応答文としてもっともらししやすい限られた分野での会話（質問といった印象を与えるように工夫されいものを機械的に（統計や会話ルール応答など）では，ある程度作成者の意ています．などにしたがって）生成し相手に返す

図通りに会話を成立させることができ（3）マルコフ文生成型という方式をとっています．実装方法

るので，企業のサイトなどでも，この

これは，マルコフ連鎖を用いて文をの簡単な説明を以下に示します．

方式によって会話ができる人工無脳を自動生成することによって，相手と会（1）辞書型設置している場所があります．

話しようとするものです．マルコフ連

これは，人工無脳のもっとも単純な（2）ログ型

鎖の元となる文は，ニュースサイト，方式で，予想される相手の発言と，そこれは，大量の会話のログを保持し会話ログ，またはログ型の方式によっれに対する応答文のセットを会話のルておき，ユーザの発言にもっとも近いて選ばれた応答文候補などが用いられールとしてプログラミングしておき，発言を探し出し，その発言に対する応ます．

マルコフ連鎖を用いた文生成

ただし，マルコフ連鎖を用いただけ場合は，いろいろと工夫がなされていでは，必ずしも意味が通っていて，対ます．例えば，ログ型の方式で複数のマルコフ連鎖とは，簡略化すれば，話の相手が期待しているような返答を応答文の候補を選び出し，それらに含未来の状態が過去の状態に依存せず，返すことはできません．そこで，実際まれる単語のみでマルコフ連鎖を行っ現在の状態のみから確率によって決定にマルコフ文生成型で人工無脳を作るたりといった例があります．

されるというモデルです．文生成への適応の簡単な例を挙げると，例えば，現在の状態を「私」という単語とします．「私」の次にくる単語は，仮に，助詞「は」が50%，助詞「が」が30%，も助詞「も」が20%だという統計が出て20 ％いるとします（これは会話のログやニュースサイトなどを元に割り出します）．この統計をもとに「私」の次の単語を選択します（ここでは「は」が選択されたとしましょう）．すると，「私は」私は50 ％が人間だ

5％

10 ％

猫で3％5％

歩くの10 ％

3％30 ％という文節ができ上がります．さらに，同じことを単語「は」についても行います．これを次々と繰り返すことで文図2 マルコフ連鎖の例（上図からは「私は人間だ」という文ができる）や文章を作っていきます．

人工無脳の評価方法

械はチューリングテストに合格したこに合格したことになります），機械ととになります．現在，チューリングテ快適なコミュニケーションができる日の到来を予感させました．

人工無脳（もしくは人工知能）の評

ストの結果を競う大会が毎年行われて価方法として有名なものにチューリンおり，それに優勝した人にはローブナ

Elbotとは，ウェブサイト上で簡単グテストがあります．これは，判定者ー賞（Loebner Prize）という賞が送らに話をすることができます（http://に，人間と機械それぞれと会話をしてれています．2008年の大会ではElbotwww.elbot.com/）．もし興味があればもらいどちらが機械かを当ててもらうという人工無脳が審判の25%に人間少し会話してみてはどうでしょうか．

ものです．もし，判定者が人間と機械だと思い込ませることに成功し（このとの区別がつかなかった場合，その機大会では30%でチューリングテスト（65） 65

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人工無脳（会話ボット）

有名な会話ボットの例2）

トで，統合失調症患者をシミュレートど変わらない数値を示しました．Eliza

しようとしたプログラムです．実際にやParryは，「知能」を持たずとも人の（1）Eliza

本物の患者とこのプログラムを精神科ように振舞うことができることを示唆

ジョセフ・ワイゼンバウムが1966医に会話させ，そのログを別の精神科するものであり，必ずしもチューリン年に開発した，世界初の会話ボットと医に見てもらい，どちらが本物の患者グテストが「知能」を持っているかどいわれているものです．仕組みは相手との会話かを判定してもらったとこ

うかの証明にはならないという反論にの発言を疑問文にして鸚鵡返しに相手ろ，本物の患者を見分けられた人はも用いられます．に返すというもので，セラピストの精48%とランダムに決めたのとほとん

神療法のやり方に習ってこの方式をとっています．辞書型の人工無脳といえるもので，単純な仕組みながら数多くの人に人間だと思い込ませたという逸話が残っています．また，Elizaは実際に会話を理解しているわけではないのに，ユーザに会話を理解していると思わせることができる（Eliza効果）ことを示し，後にElizaの考えを基にしたプログラムが数多く作られることになり
図3 Elizaとの会話例

ました．

（http://chayden.net/eliza/Eliza.htmlおよびhttp://www.stanford.edu/group/SHR/4-（2）Parry

2/text/dialogues.htmlを元に作成）

Elizaとともに有名な初期の会話ボッとみさかりょうた

冨坂 亮太 2009年，東京大学理学部情報科学

日本の会話ボット
日本でも，数多くの会話ボットが作られています．

科卒業．現在，同大学大学院情報理工学系研究科修士課程在学中．文書からのキーワード抽出や意味ネットワークなどの自然言語処理の研究に従事．

ただし，日本語は，単語と単語の切れ目がスペースで区切られておらず，また，主語や述語の省略が頻繁に行われるために，英語と比べて自然な会話をするのは難しいといわれています．

（2009年10月30日受付）

す ず きたかふみ

鈴木 崇史 2001年，東京大学文学部言語文化参考

文

献学科卒業．2009年，同大学大学院学際情報学府博士課程修了．現在，国立情報学研究所コンテンツ科学研究系特任研究員．計算文体論による多種テキストデータ解析の研究に従事．博士（学際情報学）．

1）S.J. Russell and P. Norvig: Artificial Intelligence: A ModernApproach（2nd ed.），Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall（2003）
2）M.L. Mauldin: "ChatterBots, TinyMuds, and the Turing Test:
Entering the Loebner Prize Competition", Proceedings of theEleventh National Conference on Artificial Intelligence, 16-21（1994）

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映像情報メディア学会誌 Vol. 64, No. 1（2010）