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フレーム理論

人間が物事を行おうとするときは、その物事に関係する知識や情報だけを無意識で選別する事ができます。
例えばサイコロを振ろうとするとき、サイコロを振るときの季節は関係ありませんし、隣の家で犬が吠えていても関係ありません。サイコロの着地地点に十分な広さがあって、サイコロが行方不明にならないかぐらいしか考えていません。

機械では、このように知識や情報を無意識で選別する事ができません。
人間が判断条件をプログラミングしている場合はそのような選別は不要ですが、これではあらかじめプログラミングされていない状況に対応ができません。

機械(人工知能)が自らの知識を使って物事を判断しようとする場合、物事と知識に関係があるのか、1件1件判断をしないとなりません。
本当に季節は関係ないのか、周辺から聞こえてくる音は関係ないのか判断しなくてはなりません。サイコロを振ることをやめさせる声かもしれません。

様々な状況に対応できる知識を増やせば増やすほど、その知識が各状況で必要なのか判断する量が増えるし、また、それらの知識は組み合わせも無数に存在するため、知識の選別を完了することが不可能となってしまいます。

人間は物事に対応した”フレーム”を頭の中で作り、ここに収まる知識だけを使うようになっているのではないかと考え(フレーム理論)、この仕組みを解明し、人工知能にも人間同様の柔軟な判断をさせることができないか、研究が進められているようです。

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