シンボリズム

概要 †

　人工知能には、記号主義とコネクショニズムというふたつの流れがある。記号主義は、シンボリズムや記号的人工知能、あるいは記号計算とも呼ばれ、事物を記号に置き換え、記号どうしの関係性を規則化することで知能を作ろうとするアプローチ。プログラム言語によって作られている人工知能ソフトウェアはこれに含まれ、現在世の中に出ている人工知能は、この記号主義によるものが主流となっている。

　記号主義では、知識を明示的に記号系で表現しなければならない。また、知能の本質を「推論」と捉えているという特徴がある。たとえばIBMが提供する人工知能Watson（ワトソン）は、文章の中にある単語の相関を学習し、その学習データを用いてインプットされた語と相関の強い言葉をリストアップすることで、インプットに関連する質問に対して適切な応答ができる。

　なお、IBMではWatsonを人工知能とは呼ばず、自然言語を学習することで人間の意思決定を支援する拡張知能「コグニティブ・コンピューティング・システム（Cognitive Computing System）」と定義している。

記号接地問題という課題 †

　ニューラルネットワークのような数値シミュレーションによるパターン認識をする手法とは異なり、記号主義による人工知能は物事の理解に記号を介在させる必要がある。そのため、人工知能が言語の意味を本当に理解するためには、「記号」と「記号が意味する現実世界の事象」を一致させる必要がある。しかし現在の人工知能においては、この問題はまだ解決されていない。この課題を記号接地問題（シンボル・グラウンディング問題）と呼ぶ。

　ゲームキャラクターの場合、記号接地問題を回避するために、ゲーム世界をあらかじめ記号化した知識表現が用いられる。

関連項目 †

コネクショニズム

参考文献 †

• 『絵でわかる人工知能』 （三宅陽一郎・森川幸人 著／SBクリエイティブ）
• 『人工知能のための哲学塾』 （三宅陽一郎 著／ビー・エヌ・エヌ新社）

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