2023年1月16日 07:00
ＡＩ関連の書籍は昨今かなり増えてきました、ただブロックチェーン関連のＡＩシステムに何かヒントにならないかと各書を読んではいるものの、これといった新しい情報が無いので残念な気持ちになります。
ここでＡＩの処理ロジックを各書で難しく説明していますが、多くの書籍で主な処理を３つとしているところに違和感を感じてしまいます。
ＩＴ技術を長年やってきた者が考えれば直ぐ解るのですが、ＡＩを人工脳と仮定すれば４つ、ヒューマノイドやＡＩスピーカーなどを考えた場合は６つに分類できると私は考えます。
著者の多くは評論家やアナリストです、自身で自動販売機などを開発した人であればこういう基本的な分類はしないと思うのです。
さて、私の考えるＡＩの６つの処理とは以下の処理となります。
１．解析
入力された情報を単語や数字に置き換えコンピューターで判断できるデータ構造に直す処理。
入力されるデータは一つではありません、ヒューマノイドでは音声・映像・触感など複数同時に起こります。
ここで重要なのが、フロントエンドと呼ばれる言語処理です、つまり各国の言葉を音声認識して、文字列に正しく落とせるかが重要な鍵となります。
２．照合・記憶
１のデータ構造を、過去の記録と照合して新たなデータであれば記憶します。
３．分析
２の照合から得られる結果をを基に、記憶されたデータやヒストリーから、判断するに必要なデータ構造（判断ブロック、またはデータテーブル）に組み直します。
４．判断（結果・回答・予測など）
３の分析データを基に、どう反応するかの回答を導き出します。
ＡＩの中でも、ＡＩ性能のほとんどを決めてしまう中枢部分になります。
ここでも回答は一つではありません、音声での回答や動作での回答が複数同時に起こりえます。
５．情報収集（センシング）
音声情報・映像情報・触感情報などをデータ化するセンシングロジック。
多くの場合、ＡＤ変換というアナログ／デジタル変換を行いデジタルデータとして取り込みます。
６．結果出力（アウトプット）
判断結果を出力する回路で、音声出力、モーター・ソレノイド・アクチュエーターなどを制御するためのロジックで、多くの場合ＤＡ変換というデジタル／アナログ返還を行います。
音声出力の場合は、データを音声出力する言語ロジックが必要となります。
上記のように、ＡＩの本体とも言える脳に当たる部分は１～４、小脳や末端神経に当たる部分が５と６となります。
つまり、「基本４＋補助２＝６」という処理構造をしています、つまり動物の脳も同じ処理構造だと言うことができるのです。
これらの処理がほぼ同時に並列的に行われているのです。
そして、１～４の項目それぞれにベースとなる重要なアルゴリズムが存在しています。
５と６にはアルゴリズムは不要です、これはＩ／Ｏ制御ロジックのプログラムだけです。
つまり、１～４のアルゴリズムそのものが、そのＡＩの性能を決めてしまうと言っても過言ではありません。
