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mailto:しまりす
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時限さん： 発達・自閉症研究などで注目されている、「関連性理論」とか 「ジョイント・アテンション（共同注意）」研究で得られた知見は 使えるかもしれません。 岐阜大の伊藤先生や郵政省通信研の小嶋さんなどのAI研究者もそのあたり には着目しているようです。小嶋さんは共同注意の工学モデルなんかも 考えていて、赤ちゃんロボット“Infanoid”を現在、設計中です。↓↓↓ http://www-karc.crl.go.jp/kss/xkozima/indexj.html しまりす： いくつかのサイトを眺めてみました なるほど。われわれの会話表現は不完全なほど意味が伝わる・・・ 日ごろの自分を振り返ると納得できる話です。 自然言語が不完全なのは人間の不完全性の反映ではなく 本来そうなるように仕向けられた最適化の姿なんですね 人工知能には最適化されたせりふから完全な文への推論機構が必要で，それはフレーム問題に直結する，と。 逆に人工無脳では故意に不完全な言葉を発することでストライクゾーンを広げている訳ではなく 最適化された言葉を投げかけているふりをしているわけか。 面白いですね。辞書の設計指針として留意すべき点，と 時限さん： まさにその通りだと思います。 関連性理論によると、最小の認知コストで、最大の伝達効率を達成する のがヒトの会話であり、そのために話者と聴者はある種の共犯関係を 結ぶってことになります。 当然、コンピュータにそのような社会的なコミットはできないわけで、 いかにしてそれを感じさせるような“ふるまい”ができるかってことに なるわけです。そんなギミックは人工知能より人工無脳の得意とすると ころなのでしょうね。 ボットの広場より
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| コメント 関連性理論はとても参考になる話だと思います。協同注意は・・・ボディーランゲージがらみのようなのでそれをどうやって人工無脳に実装したものか，考えないといけません |
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カード型会話モデルのところだけをちらっと見て適当なことを言うと，カードにそのカード固有の数字と他の種類のカードに与える影響も数字で表わしておく．複数行の会話(カード)の影響を合計して，自分のカードの種類の現在の数字を自分固有の数字と比較して大きければ使えるという感じでしょうか． たとえば，NOP：何もしない でいると，BOK：ボケる 属性が上がっていき，実際に BOK：ボケる カードを選ぼうとしたときにそのカードの数字より属性が上がっていれ ば採用されるが，まだまだボケる属性が足りなければ使えない みたいな． |
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それまでの行動によってデッキの動作を少しづつ調整する試みです．人工知能業界で耳にしたことのある連想と似ています． 人間の行動も体調がいいときと悪いときで違う対応をするように，このような調整機能を持たせたり，細かく多種類のデッキを作るとかするべきなのかもしれません． |