目次
あらすじ
誇大宣伝とAIは密接な関係を持っているようです。
機械が人間と知的な会話を行うことができる汎用人工知能は未だに達成することのできない夢である一方で、私たちは絶えず、そのような問題はすでに解決済みであるという主張を目にします。
現実に、私たちはそれについて正直に述べる必要があります。それらの問題は今後10〜15年は解決されることはなく、解決へのルートを定義して、我々のテクノロジーがどこにあるのかを皆が理解できるようにする必要があります。
会話の1つの側面はコンテキストと呼ばれます。しかし、コンテキスト自体は完全に異なったいくつかのものの集約と単純化です。
それが意味するのは、コンテキストを解決することができれば知的な会話を行うことができるということです。
現実にはコンテキストをそれの構成要素に分割し、時間をかけて部分ごとに解決していく必要があります。
そこでの問題は、ある一定の人たちがコンテキストの最も簡単な形式を解決しただけで、コンテキストを解決したと言うことです。これが誤解を招いています。
文脈：コンテキストの種類
件名のコンテキスト
会話の主語を記憶することで、あなたが質問に対して「Yes」と答える、あるいは「it」や「he/she」という単語を使用しても、システムはあなたが何を話しているか理解します。
この問題は現在解決されていますが、特定のシチュエーションにおいてのみです。
環境コンテキスト
物理的な位置やその場所の現在の天気が関連することがあります。
外部コンテキスト
ポップスターの死などのような世界的な出来事が会話のテーマになることがあるため、ボットは外部のニュースイベントを念のため知っておく必要があります。
社会的コンテキスト
これはあなたが話している個々人の社会的な立場に応じて、表現されるものを変更する方法です。このコンテキストはそれ自体をいくつかのタイプに分けることができます。
形式的・社会的コンテキスト
これは会話で使用される形式性あるいは親しみやすさのレベルです。フランス語やドイツ語のようないくつかの言語では、「You」という言葉が異なった使用形態を持ちます。
ドイツ語では正式には「Sie」という言葉が使用されますが、インフォーマルな場合には「du」という単語を使用します。
当初はマシーンが話している個人個人の履歴に応じて２つのフォームを切り替えることができていましたが、長期的に見ると、幅広い領域の親しみやすさがあるのに対して対処が必要な形式性が存在します。
あなたがドイツ語を話せるのであれば、「Sie」フォーマットを「du」フォーマットに変換するこのツールを試してみてください。http://makebots.co/mb/siezudu.jsp
感情状態の社会的コンテキスト（共感レベル／感情表現）
表現は感情状態を表現するために使用することができます。最も基本的なところでは、口汚い表現は感情的になっている状態を伝えることに使用できます。
しかし、そのような表現を使用する時のルールはただ感情的な状態であるよりももっと複雑です。
子供が他の子供を偶発的に罵ることはあっても、同様の感情状態だからといって祖父母を口汚く罵ることはおそらくありません。
より低い感情状態では、それらの問題はもっと簡単に解決します。
例えば、質問を正しく理解しないマシーンに対しての腹立たしさには謝罪の言葉と誤解を明らかにしようと試みるように対応すべきです。
専門用語の社会的コンテキスト
エンジニアは、非エンジニアが使わない言語を他のエンジニアに対して使用します。
その理由は思考中であるような人との会話を短くするために人間が専門用語を作るからです。
専門用語の反対は単純な言語であり、それは志を同じくする人たちにとっては退屈なものになってしまいます。
ユーモアの社会的コンテキスト
ユーモアは知性の尺度として扱われ、会話で人を楽しませるために使用することができます。
しかし、ユーモア自体は数種類のユーモアからできています。単純なユーモアはシンプルなダジャレ、より複雑な形式には皮肉や実用的なジョークあるいは感情的な反応を得るための嘘であるかもしれません。
ユーモアの1つの問題はどのくらいの頻度で使用、あるいは再使用するかです。例えば、ジョークは一度だけ話されるべきでしょう。
会話履歴の社会的コンテキスト
以前の会話をテーマごとに記憶し、それがどのくらい成功したかを知っておく必要があります。これは達成困難です。
なぜなら各会話をカテゴライズし、また過去の会話ごとの相手の反応を理解する必要があるからです。
正直な社会的コンテキスト
状況によっては真実が適さないこともあります。人の気持ちを傷つけないという「白い嘘」のコンセプトはAIに必要になるでしょう。この状況を検出することは当然困難です。
コンテキスト理解までのロードマップ
以上の理由から、これらの問題はスタンフォード大学の博士過程の卒業生によって解決されたというソフトウェア業界の派手な売り込みに騙されてはいけません。
それらは未だ解決されていませんが、10〜15年後におそらく解決されるでしょう。
以下ロードマップのタイムスケールは完全な推測ですが、専門用語の社会的コンテキストは各分野で解決されるでしょう。
原文
https://chatbotslife.com/ai-a-roadmap-for-context-65ef01fe4567
チャットボットライフとの提携により、翻訳し掲載しています。
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