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2007年4月11日 (水)

<382> 人工知能の機能とその一部である検索と検索用語、プログラミングとプログラミング言語 ―被害者の知識や記憶や経験や考えを脳内検索し、犯人の思惑通りの特定の結論に導かせる思考回路の設定 (6)―

≪Ⅱ≫http://cosmos22.cocolog-nifty.com/blog/2006/02/post_f1f2.html

「<283> 保存したライフログを検索・抽出・変換・編集・設定しているのか、被害者の脳に対して直接行っているのか。」にも書きましたが

『(2)被害者の脳自体を膨大な保存量のスパコンに見立てたような検索・抽出・変換・編集・設定など多種の犯罪ができる。

人体は電磁波を帯びた生体であり、人間は脳も体も電気回路のようなものですから(2)も可能でしょう。』という方法です。

被害者1人1人の「ライフログ」を保存するほどの大容量のスパコンを数多く所有するよりも、被害者1人1人の「ライフログ」は被害者の脳の中に保存してある。しかも人工知能よりもはるかに膨大な容量で、はるかに精密であり、はるかに高性能である。

その脳に、例えばパソコンで言えば「Aに対する反論」と「その反論理由」、「Cに対する反論」と「その反論理由」のような「検索用語」で

「検索」に当たる当該周波数の電磁波を照射する。

そうすると「Aに対する反論」「その反論理由」である「Bという考え」「Bという考えの理由」や「Cに対する反論」「その反論理由」である「Dという考え」「Dという考えの理由」出てくるという方法です。

自分のライフログから自分の知識・思考・体験・経験・記憶等を検索するという方法だけでは、あまりにも瞬時に、あまりにも微に入り細に入り、あまりにも多種多様な事を検索・抽出することが出来過ぎると言えるほどです。

また、『<371> 今まで書いてきた「私達の会話やマインドコントロールの直接の相手は主にマシン(人工知能)である。」の参考サイト (2)』の補足にもなりますが、人工知能は以下のようなこともできるようです。

「人工知能」

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD

人工知能(じんこうちのう)とは、コンピュータに人間と同様の知能を実現させようという試み、あるいはそのための一連の基礎技術をさす』

人工知能のプログラミング言語「LISP」について

http://ja.wikipedia.org/wiki/LISP

『その表現力と柔軟性によって、LISPは人工知能のコミュニティで人気を持つようになった。』

人工知能のプログラム「ELIZA」について

http://ja.wikipedia.org/wiki/ELIZA

ELIZAとは、ジョセフ・ワイゼンバウムが1966年に開発した有名なプログラムである。来談者中心療法のセラピストを装って、ほとんどの場合患者の言葉を質問に変換して鸚鵡返しするようになっている。例えば、「頭が痛い」と言えば「何故、頭が痛いのですか?」などと返し、「母は私を嫌っている」と言えば「あなたの家族で他にあなたを嫌っている人は?」などと返す。』

『時折、ELIZAがセラピストをシミュレート(あるいはエミュレート)していると間違って言及している文章が見受けられる。ワイゼンバウムは、ELIZA は「初期の精神医学的インタビューにおける無指向性精神療法医の反応」の「パロディ」であると述べている。彼が精神療法を選んだのは「実世界の知識に関するデータベースをプログラムに入力するという問題を避けるため」であり、精神療法という状況は人間同士の対話でありながら、その対話内容に関する知識をほとんど必要としないという特徴があったためである。例えば「好きな作曲家は?」という質問には「あなた自身の好きな作曲家は?」とか「その質問は重要ですか?」などと返すことができ、作曲家に関する知識を必要としない。

ELIZA は簡単な構文解析を行い、抜き出したキーワードを決まり文句に埋め込む。ユーザーが最初に入力する文章によっては、対話の相手が人間であると言う幻想は即座に消し去られることもあるし、何度かのやり取りを続けることができる場合もある。時には対話が非常にうまくいき、マシンの真の理解力不足が明らかになるまで数分間ELIZAと感情的にやりとりした人々の逸話は数多い。これは全て、人間側がコンピュータの出力した文に独自に意味を読み取った結果である。

1966年当時、対話型コンピューティングは目新しかった。パーソナルコンピュータが一般化する約15年前であり、インターネット(Ask.com)やアプリケーションソフト(クリッパー)での「自然言語処理」が一般化する20年も前のことである。これらのプログラムは長年の研究の成果であるが、ELIZA は人間とマシンの対話を人間と人間の対話に見せかけようとした最初の試みとして記録に残るだろう。

知的エージェント

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A5%E7%9A%84%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88

『知的エージェントシステムが備えるべき特徴は以下の通りである。

  • 環境との相互作用によって学習し改善されていく(Embodiment)
  • オンラインおよびリアルタイムに適応
  • 大量のデータから高速に学習
  • 絶えず新たな問題解決規則に適応していく
  • 類型や検索に関するデータはメモリ上に持つ
  • 短期記憶や長期記憶、その間の移動や忘却に関してのパラメータを指定できる
  • 自身の動作・失敗・成功などを自己分析できる 』

2. ユーザー/パーソナルエージェント

ユーザーエージェント(あるいはパーソナルエージェント)とは個々のユーザーのために行動するエージェントである。この種のエージェントは以下のようなタスクを行う:

  • ニュースをユーザーの興味にあわせてまとめる。この種のエージェントは既にいくつかあるが、CNN のものが好例。
  • ユーザーの指定した主題に沿って情報を探す。
  • ユーザーの個人情報を記憶しておき、ユーザーに代わってウェブ上のフォームに入力する。
  • ウェブページの検索をした際にそのテキスト内の重要な情報と思われる部分を強調表示する。
  • ユーザーと様々な話題について対話する。 』
  • 強化学習

    http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92

    神経科学においては、Schultzらが、黒質緻密部のドーパミン作動性ニューロンから電気記録をとり、その位相性の発火が報酬予測誤差信号をコードしていることを示唆して以来、哺乳類の脳において大脳基底核はドーパミンを介した強化学習を行う神経回路であるという仮説が有力視されている。』

    認知ロボット工学

    http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%AA%8D%E7%9F%A5%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88%E5%B7%A5%E5%AD%A6

    認知ロボット工学(Cognitive Robotics、CR)は、制限された計算資源を使い、複雑な環境において複雑な目標の達成を可能とする高水準の認識能力を、ロボットへ与えることに関する分野である。ロボットの認識能力は知覚処理、注意割り付け、期待、計画、他のエージェントについての推論、および自身の状態についての推論を含む。ロボットの認識は現実の世界(またはシミュレーションされたCRの場合は、仮想の世界)での知的エージェントの挙動によって具体的に現れる。

    認知ロボットは以下を示す。

    • 知識
    • 信仰
    • 好み
    • 目的、目標
    • 情報に関する立場
    • 行動原理(観察、通信、確信している事項の書き換え、計画)

    認知ロボット工学は、知識表現、自動的な推論と計画などの様々な人工知能の考え方を応用している。また、精神状態の遷移を定義するためのエージェントプログラミング言語を使用する。

    また、いくつかの技法が認知ロボット工学に採用されており、古典的なAI手法だけではなく、(神経科学や動物の行動の研究など)生物学上においてインスパイアされたものもある。

    「知識表現」

    http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9F%A5%E8%AD%98%E8%A1%A8%E7%8F%BE

    知識表現は、図書分類および情報システムでの概念の処理に必要とされる。人工知能において、適切な「知識表現」を用いることで問題解決を単純化することができる。知識をひとつの方法で表現すれば解決策は単純化されるが、不適切な表現を選択すると解決策は難しくなるか不明瞭になる。 人工知能の場の中で、問題解決は「知識表現」の適切な選択によって簡素化されることができる。』

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