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AIの基礎(チューリングテストと意味ネットワーク)

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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。

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この記事を書いた人

Kei Sato
面白いと思ったモノ・コトを解析し、広く報せることに喜びと生きがいを感じる人です。広報やウェブマーケティングの仕事が大好き。個人ではウェブ解析士、キャリアトランプ ダイバーシティ ナビゲーターとしても活動中。ブログでウェブ解析×キャリア支援に役立つお話や、日々の気づきを綴っています。

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