AIと知識とは
AIと知識とは、AI（人工知能）と知識は、切っても切れない関係にある
読み: エーアイトチシキ
AI（人工知能）と知識は、切っても切れない関係にある。AIは、学習し、推論し、問題を解決するために知識を必要とする。本記事では、AIにおける知識の重要性、知識表現の方法、そして知識獲得のプロセスについて解説する。
かんたんに言うと
AIは、人間のように知的な処理を行うコンピュータシステムである。その知的な処理を実現するためには、大量の知識が必要となる。知識は、AIが世界を理解し、適切な行動を選択するための基盤となる。
AIにおける知識の重要性
AIが高度なタスクを実行するためには、特定の領域に関する深い知識が不可欠である。例えば、医療診断AIは、医学的な知識、病気の症状、治療法などを知っている必要がある。自動運転AIは、交通ルール、道路標識、周囲の状況などを理解する必要がある。知識が不足していると、AIは誤った判断を下したり、不適切な行動をとったりする可能性がある。したがって、AIの性能を向上させるためには、適切な知識をAIに与えることが重要である。
知識表現の方法
AIに知識を表現する方法はいくつか存在する。代表的なものとしては、ルールベース、フレーム表現、意味ネットワーク、オントロジーなどが挙げられる。ルールベースは、IF-THEN形式のルールを用いて知識を表現する方法である。フレーム表現は、オブジェクトとその属性を記述することで知識を表現する方法である。意味ネットワークは、概念間の関係をグラフ構造で表現する方法である。オントロジーは、特定の領域における概念とその関係を形式的に定義したものである。これらの知識表現方法は、AIの目的やタスクに応じて使い分けられる。
知識獲得のプロセス
AIが知識を獲得する方法は、大きく分けて手動による知識入力と、機械学習による知識獲得の2つがある。手動による知識入力は、専門家が知識を形式化し、AIに直接入力する方法である。この方法は、正確な知識をAIに与えることができるが、時間と労力がかかるという欠点がある。機械学習による知識獲得は、AIが大量のデータから自動的に知識を学習する方法である。この方法は、手動による知識入力に比べて効率的であるが、学習データの質に依存するという欠点がある。近年では、両者を組み合わせた知識獲得手法も研究されている。
当社の見解
AIと異分野の融合は論文では華々しく語られる。しかし実際にAIを業務に組み込んでみると、技術よりも「AIの出力をどう検証するか」が成否を分ける。当社はファクトチェック機能を実装し、AIの出力に含まれる技術用語をソースコードと自動照合している。それでも見落としは起きる。AIは確認していないのに「確認しました」と言う。この前提を受け入れた上で、検証の仕組みを何重にも重ねるしかない。
同じ失敗を二度としないAIエージェント
今のAIは、聞けば何でも答えてくれます。
でも、セッションが切れた瞬間に前回の失敗を忘れます。
当社が開発しているAIは、過去の経緯を念頭に置いて、
聞かれる前に「それは前回うまくいきませんでした」と声をかけます。
人間にも同じ失敗をさせず、AI自身も繰り返しません。
古参の社員が横にいるように、黙っていても気づいてくれる。
それが、当社が考える本当のAI社員です。