AIの基礎（チューリングテストと意味ネットワーク）

こんにちは。ウェブ解析士の佐藤佳です。
今回は、AIの基礎（チューリングテストと意味ネットワーク）の学びをシェアします。

※情報源は「窪田望のアンテナ！」です。

■チューリングテストとは
イギリスの天才数学者アラン・チューリング（エニグマの暗号解読をした人）が提唱した、
人工知能ができたかどうかを判別する方法。

＜方法＞
別の場所にいる人間がコンピュータと会話し、
相手がコンピュータと見抜けなければコンピュータに知性があるとするもの。

＜事例＞
1966年、ELIZAを本物のセラピストと信じる人も。
1991年以降、チューリングテストに合格する会話ソフトを目指す、
ローブナーコンテストが毎年開催されるようになった。

＜余談＞
1950年アランチューリングは50年以内に質問者から5分間質問した後、
コンピュータを人間と誤認する確率は30％になると予想したが、まだ実現せず。

■意味ネットワークとは
認知心理学における長期記憶の構造モデル。これがAIの世界に応用されるようになっていった。

意味ネットワークとは、概念をラベルの付いたノードで表し、
概念間の関係をラベルのついたリンクで結んだネットワークとして表したもの。

例）おでん
「大根、卵、厚揚げ」→Part-of→「おでん」→is-a→「和食」

Part-of：一部であるの関係（属性）
is-a：である関係（継承）

★推移律
おでんは和食である。和食は食べ物である。よって、おでんは食べものである。
このようにis-aが成立するのが推移律。成立しないのを非推移律という。
非推移律はPart-ofのときに起きやすい。

今回はここまでです。
また次回のブログでお会いしましょう。