テクノ大福帳

ゲームAI技術入門 ─ 広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ 三宅 陽一郎 (著) 発売日: 2019/9/30 ゲームAI技術入門 ─広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ─ （Amazonで書籍情報を表示） 最近「メタバース」という言葉をよく耳にするようになりました。 そんな中、たまたま情報処理学会誌の特集「メタバースがやってきた」の解説記事「 メタバースの成立と未来ー新しい時間と空間の獲得へ向けてー（三宅陽一郎） 」を読みました。 これによると、メタバースと SNS あるいはオンライン会議との違いの一つに「空間」があるか無いか、をあげています。 そこで思い出したのが今回取り上げる「ゲームAI技術入門」です。 タイトルに「ゲームAI」とあるので、ゲームの紹介や攻略本、あるいはゲームプログラミングといったゲーム畑の本と思われるかもしれませんが、そうではありません。 サブタイトルに「広大な人工知能の世界を体系的に学ぶ」とある通りの内容です。 具体的には、世界と知能の内面をつなぐエージェントアーキテクチャや環世界の考え方を中心に、現実の世界をモデリングするような様々なアプローチが解説されています。 第1章の最初には以下のように書かれています。 何もない空間、まったく変化のない時間の中で知能を作ることできません。環境があるから知性があり、知性があるから環境があります。環境と知性は相対的な関係があり、環境と身体の関係の複雑さに応じて知能が形成されます。知能の形はけっして絶対的なものではありません。 空間とか環境を含めた考え方は新しいものではないと思いますが、メタバースに限らず、今後ますます重要な概念になる気がします。 この本を読んでいると、ゲームを仮想的な世界のエクスペリエンスだと考えれば、AI技術にとって理想的な実験場のように感じました。 そしてゲームに使われるAI技術ということ以上の、メタバースにもつながる興味深い内容を沢山含んでいると思います。 ちなみに、この本の出版は2019年なので古い本ではないと思いますが、出版時点で（今でいう）メタバースという言葉の使い方は無かったため、この本にメタバースという言葉は出てきません。（それだけ急速に広まっている言葉という事でしょうか。） ＜本の内容＞ 少し細かく目次を眺めてみ...

Artificial Intelligence: A Modern Approach 発売日 ‏ ‎ 2020/4/28 Stuart Russell (著), Peter Norvig (著) 言語 ‏ : ‎ 英語 Artificial Intelligence: A Modern Approach (Pearson Series in Artifical Intelligence) （Amazonで書籍情報を表示） 『Artificial Intelligence: A Modern Approach』（日本語版『エージェントアプローチ 人工知能』）は世界で最も読まれている有名な人工知能の教科書（とのこと）です。 流行り廃りがあるAI分野において、初版（英語版：1995年）から最新の第4版（英語版：2020年）まで、改定を続けながら長きにわたって地位を保っている凄い本です。 この本は、その筋？では「AIMA」と略されるようです。 英語版ですが、この本に関する Wikipedia のページがあります。 Wikipedia: Artificial Intelligence: A Modern Approach ところで人工知能にはいろいろな定義があることは有名な話ですが、この本では以下のように定義しています。 本書の主要な統一テーマは、知的エージェントの概念である。我々は人工知能を、環境から知覚し、行為を行うエージェントの究明と定義する。そのような個々のエージェントは知覚を行為に変換する関数によって記述される。本書では、これらの関数を表現する多くの異なった方法を取り上げる。 これは日本語第2版の前書きにある定義ですが、この考え方は最新版の第4版でも引き継がれています。 そして第2版から第4版まで、本の最後は Alan Turing のエッセイの最後の一文で締めくくられているのも興味深いです。 「我々はあと一歩のところまできていることが分かる、そして同時に、なされなければいけない多くのことが残っていることも。」 この本は確立された技術を淡々と説明する教科書ではなく、知的エージェントを作るには何に取り組む必要があり、それらに対してどのようにアプローチするか、といったストーリーを感じます。そして、執筆時点での新しい技術にも触れられ...

記述論理とWebオントロジー言語 (知の科学) 兼岩 憲 (著), 人工知能学会 (編集), JSAI= (編集) 記述論理とWebオントロジー言語 (知の科学) （Amazonで書籍情報を表示） 前の記事『 RDF, OWLの面白さを知る本（Semantic Web for the Working Ontologist） 』では、RDF や OWL によるモデル構築に関する本を紹介しました。 この本の初版を読んで素晴らしいと思った理由の一つは、RDF から始めて OWL まで、表現力がどのように向上していくかを、基本的なトリプルの推論規則として簡潔に説明してくれているところでした。 これにより、流れるように RDF から OWL まで理解できたように思います。 一方で、実は私には少しモヤモヤ感も残りました。 それは、自分でモデルを作ってみようと思ったとき、RDF(S) でモデル構築すべきか、OWL でモデル構築すべきか？という素朴な疑問です。 実際には、要件や用途、対象となるドメインの複雑さなどに加えて、現実問題として、利用できるツールの制限や理論の理解の程度など、様々な要因から決まると思います。 しかし、技術的な理解不足もあって、そもそも RDF(S) の延長上に OWL があるのなら、なぜ RDFS あるいは OWL として一つの規格にしなかったのかな？という素朴な疑問につながり、そこが私が感じたモヤモヤ感だと気付きました。 OWL の仕様書には、「形式的に定義された意味を有するセマンティック・ウェブのためのオントロジー言語です」と書かれています。 OWL 2ウェブ・オントロジー言語　ドキュメント概要(第2版) https://www.asahi-net.or.jp/~ax2s-kmtn/internet/owl2/REC-owl2-overview-20121211.html この「形式的に定義された意味を有する」というのは、記述論理（DL: Description Logic）を基盤としています。 そこで、記述論理を少しだけでも理解しておこうと思ってネットを探してみると、英語の（専門家向けの難しい？）資料は見つかるのですが、当時は（今でも？）私のような素人にも読みやすい？ものを見つけることができませんでした。...

本記事では、エージェントの考え方にある「環境」を意識して、便利というより、賢い業務システムを作るための考え方みたいなことを書いてみました。 【目次】 ［１］はじめに ［２］「少し賢い」業務システムとは？ ［３］環境と相互作用するエージェント ［４］業務システムから見たAI技術 ［５］AI技術導入に向けて （１）スマートデバイス、IoTデバイス （２）インターネット、クラウド、オープンソース （３）AIサービスの利用 （４）Society 5.0、DX、IoTプラットフォーム （５）AIアシスタント、RPA （６）オントロジー、推論など ［６］最後に ［１］はじめに 私にはAI技術の深い専門的知識はありません。しかし、長年業務システムの設計や開発に携わってきたこともあり、AI技術そのものよりも、AI技術を応用して業務システムを少し賢くする、という観点から、AI技術に注目しています。大企業の業務システムや大規模パッケージは別として、中小規模の業務システムやパッケージに携わっている方は、同じような興味を持たれているかもしれません。 そこで、今回は業務システムのデータ入力をとっかかりとして、「便利」というより「少し賢い」ことを目指した業務システムについて考えていることを書いてみます。結論は当たり前の話ですが、そう考えた過程に参考になる部分があれば幸いです。 ［２］「少し賢い」業務システムとは？ 業務システムは、データを入力して、そのデータを処理し、処理結果を出力するというサイクルを持っています。ダサい図ですが、こんなイメージです。 ここでは、元となる入力情報が電子データではなく、紙や画像の情報を元に、人間が入力画面を通じて、その情報を手入力するシステムを考えます。例えば、紙に書かれている顧客情報を業務システムの顧客入力画面から入力するといったものです。 一般に、業務システムでは、入力するデータの量（入力量が多いなど）と質（正しくデータを入力するなど）等の観点から、ユーザにとってデータの手動入力は負担が大きい作業といえます。この負担を軽減するため、業務システムでは、入力画面に何らかの入力支援機能を装備することが多いと思います。例えば、郵便番号を入力すると住所欄に市区町村レベルまで自動入力される機能や、過去に入力したデータを覚えている機能、似たような登録パタ...