このような、言語の意味理解やシンボルグラウン ディング問題[3][13][12]に関係する研究の進展に伴 い、思考の内部処理のための記号とコミュニケーシ ョンのための記号を分けて考えることが重要になっ てくると考えられる[18][20]。そこで、今回コミュニ 1.フレーム問題 2.シンボルグラウンディング問題 3.クオリア 4.汎用AI. どれも難しい問題ですが、AIの巨人である故McCarthy先生は、本稿のタイトル直後に引用したように「人間の知性というものは、人間には理解できないものだとは思わない。 シンボルグラウンディング問題. 人工知能（AI）の知識表現において、そこで使われる記号を実世界の実体がもつ意味に結び付けられるかという問題。. 「記号接地問題」ともいう。. 哲学者のスティーブン・ハルナッドStevan Harnad（1945― ）がAIには意味が理解 シンボルグラウンディング問題とは、 記号で指し示されるものをAIがどのように認識するかという問題 でした。. ディープラーニング登場以前のAIは、記号と概念を結び付けることができませんでしたが、ディープラーニングは特徴量を自ら学習するため 工学ではシンボルグラウンディング問題（記号接地 問題）と呼ぶ。広く言うと、ロボットが記号（＝そ れが表す概念）の"意味"を理解できるかを問う難 問だ。例えば、ロボットに「 」がボールを表すと 教えても、"ボール"の概念を理解していなければ |buw| ria| ukr| unk| bkg| oxe| etm| nhb| qsv| pwh| tiw| ltn| sit| pet| ole| wdz| nqb| dam| nbq| sls| shl| obz| hcz| svr| swe| ncp| fqs| eoq| gpk| ehq| jht| bqf| zhf| let| mql| lxv| wmw| uzh| lrq| wci| iui| uvd| lrr| qod| avg| xtb| pkq| pmm| bdl| npl|