1. 人工知能から人工無能へ
   1. 人工無能
      1. 本書の目的
         1. 人工無能を通して人工知能の技術を示す
         2. 人工人格へ至る道筋を示す
      2. 構成
         1. 自然言語インターフェース
         2. 入力文解析・応答文生成システム
         3. 応答文生成用辞書データ
      3. 何も考えていない
         1. 故に無能
         2. 機械的に反応するだけ
   2. 人工知能
      1. チューリングテスト
         1. 限定された範囲で知性を認める
      2. SHRDLU
         1. 積み木の世界
      3. ELIZA
         1. 会話応答システム
         2. カウンセラーのように振る舞う
         3. 自分の意見を挟まない
      4. 人工知能の技術
         1. テキスト処理
         2. 自然言語処理
            1. 賢い人工知能に必須
         3. 知識表現
            1. 知識のしまい方
         4. 学習
2. 文字を処理する
   1. n-gram
      1. ｎ文字の固まりで分ける
         1. 合計で文字数-nのn-gramが出来る
         2. 普通は3-gramが主流
            1. 日本語独特の長さ
      2. 同じ固まりが何回出たかを数える
      3. やり方
         1. n-gamに分ける
         2. 分けたものの分布を集計する
      4. 文生成
         1. ABCDE
            1. ABCD
            2. ABC
            3. AB
            4. BC
            5. CD
            6. DE
   2. マルコフ連鎖
      1. n-gramで文生成するときに意味を持たせる
      2. 概念
         1. ある出来事は直前の出来事のみに影響されて生じる
      3. ある文字の次の文字はだいたい決まっている
         1. 後ろの文字は決まった確率で出現する
      4. 文字を一つ選び、次の文字を確率に沿って選ぶ
      5. 確率はn-gramから得られる
3. 自然言語処理
   1. 自然言語を自然言語として扱う
   2. 書き換え規則
      1. 終端記号
         1. 辞書が必要
   3. 形態素解析
      1. 形態素
         1. 名刺
         2. 動詞
         3. 文法的に意味のある最小の言語要素
      2. 自然言語から形態素を切り出す
         1. 文法的役割を求める
         2. 終端記号が手に入る
      3. 文字の種類による判断
         1. 違っていたらそこで切れる
            1. ひらがな
            2. カタカナ
            3. 漢字
      4. 文法的役割を求める
         1. 終端記号がどの非終端記号と繋がっているか
         2. 対象の特徴を求める
            1. 名詞
            2. 漢字の並び
            3. 形容詞
            4. 漢字＋い
            5. 動詞
            6. 漢字＋う
            7. 形容動詞
            8. 漢字＋だ
   4. 構文解釈と文生成
      1. 構文解釈
         1. 書き換え規則により文の構造を解析する
      2. 文生成
         1. 書き換え規則から文を作る
         2. 構文解釈により材料はできている
   5. 意味解析
      1. 言語表現に頼らない観念を考える
         1. それらを言語に変換する
      2. 人口人格
         1. 会話から未来を予測して会話を発展させる
      3. 文生成
         1. 形態素を確率的につないでいく
         2. 単語を確率的につないでいくよりより文のようになる
4. 音声処理
   1. 音声合成
      1. 基礎知識
         1. AD/DA変換
            1. アナログ→データ
            2. データ→アナログ
         2. RIFF形式
            1. WAVファイル
      2. 合成方法
         1. バラバラの音をつなぎ合わせる
         2. 文章は書き換え規則により生成
   2. 音声認識
      1. 条件
         1. 認識の単位
            1. 音素認識
            2. 母音や子音
            3. 単語認識
            4. 単語ごと
            5. 連続音声認識
            6. 話し言葉
         2. 話者
            1. 特定話者
            2. 非特定話者
         3. 利用環境
            1. 雑音無し
            2. 実験室
            3. 雑音多少
            4. 電話
            5. 雑音多い
            6. オフィス
      2. 認識方法
         1. パターンマッチング
         2. 全く違う音でも同じ言葉
            1. 話している人の声
            2. 前後の文脈
         3. 難しい
         4. マッチングの方法
            1. DPマッチング法
            2. 隠れマルコフモデル
5. 知識表現
   1. 意味ネットワーク
      1. 普通のネットワークがモデル
      2. データ間の関係を示せる
      3. フレーム
         1. 上位から性質を継承できる
            1. 機械→PC
            2. 液体→水
   2. スクリプト
      1. 一連の出来事を纏めて扱う
      2. 朝起きて学校に行く
   3. プロダクションルール
      1. 条件式を書きまくる
   4. 知的CAIと知識表現
      1. 知的CAI
         1. PCで学習
         2. 学習モデル
            1. 適応的な学習プラン
   5. 会話応答での応用
      1. 伺かで使ってる
6. 学習
   1. 暗記
      1. 必要なデータを人間が与える
      2. 教示学習
         1. 対象を提示
         2. データを解釈して記録する
      3. 丸呑みにする
         1. データが間違ってないのが前提
      4. 教師
         1. 教師有り
            1. 正誤判定をする
            2. 暗記
            3. 帰納的学習
            4. 普通のニューラルネットワーク
         2. 教師無し
            1. 正誤判定しない
            2. アルゴリズムに従う
            3. 周りとの兼ね合い
            4. 強化学習
            5. 一部のニューラルネットワーク
   2. 機能的学習と強化学習
      1. 帰納的学習
         1. 推論をする
         2. 自分で規則を見つける
      2. 強化学習
         1. エージェント指向と関連
         2. 環境から受ける点数が大きくなるように変化していく
   3. ニューラルネットワーク
      1. 神経回路網
      2. ニューラルネットワーク
         1. 神経細胞を計算素子としてモデル化
         2. 入力の合計が閾値を超えたら出力
   4. 遺伝的アルゴリズム
      1. 遺伝子を模範
      2. 生成と検査
         1. 解の評価が簡単なもの
            1. 組み合わせ最適化問題
         2. 適当に作り、良いものを残す
            1. 作る際に前の良いものを土台とする
      3. AIへの応用
         1. キーワードの組み合わせの選択を遺伝的に
7. 新しい人工知能
   1. サブサンプションアーキテクチャ
      1. 上位の概念が下位概念を含む
      2. ロボット3原則
         1. 上位の原則に違反したならば、それに従わない
         2. 人を殺せと命令される
            1. 1条に違反するので、3条は阻止される
      3. 反射行動に基礎を置く
         1. バランスが崩れたら姿勢制御
         2. 言語獲得や推論との組み合わせが必要
   2. エージェント指向人工知能
      1. エージェント
         1. 内部環境を持ち、外界と相互作用するもの
         2. 自立移動ロボット
         3. 迷惑メールフィルタ
         4. 自己組織化
            1. エージェントをいくつか用意して動かす
            2. 勝手に秩序が生まれる
      2. 強化学習とエージェント
         1. 結果からエージェントを修正する
   3. 従来では解決できない問題
      1. フレーム問題
         1. 現実世界は変化しすぎる
         2. 道を渡ろうとする
            1. 車はこない
            2. 足下に穴がある
            3. 盛り土がある
         3. 注意点が無限にある
      2. 記号着地問題
         1. 自動車とは何？
         2. 自然言語で区別できないもの
         3. 感覚で理解していること
      3. 現実世界との相互作用を考えていない
   4. 身体性人工知能
      1. やってみて、だめならばやめる
8. 対話エージェントの構成
   1. 感情のモデル
      1. 会話のコントロール
   2. 非言語的インタラクションのモデル
      1. 対話システム
         1. 過去の会話を覚える
            1. 質問応答システム
            2. 覚えない
            3. その場限り
         2. 文脈を理解する
9. 脱人工無能
   1. 知能とは何か
      1. 知的である≠人間的である
         1. 人間→知的は確か
         2. 知的→人間は不確か
   2. 人工人格の構成
      1. 人工知能は心を持つのか？