人工的な想像力 - 百科事典

人工的な想像力は、予測、発明、または意識的な体験を創造するために、実際のまたは可能なフィクションモデルを生成、シミュレート、サポートする人工的な一般知能の狭いサブコンポーネントです。人工的な想像力という用語は、機械やプログラムの性質を説明するためにも使用されます。研究者が模倣を希望するいくつかの特性には、創造性、視覚、デジタルアート、ユーモア、および風刺が含まれます。

この分野の専門家は、人工的な（視覚的）想像力、人工的な（聴覚的）想像力、人間の感情に基づいたコンテンツのモデル化/フィルタリング、およびインタラクティブ検索などの人工的な想像力のさまざまな側面を研究しています。このトピックに関するいくつかの記事は、人工的な想像力が人工的な世界を創造し、人々が現実世界から逃れるのに十分に快適になるかもしれないと推測しています。

G. SchleisやM. Rizkiなどの研究者は、人工的な想像力をシミュレートするために人工的な神経ネットワークの使用に焦点を当てています。日本の東京大学で行われているもう一つの重要なプロジェクトは、Kato HiroharuとHarada Tatsuyaが率いており、物体の説明を画像に変換できるコンピュータを開発しました。これは、想像力が何かを定義する最も簡単な方法の一つです。彼らのアイデアは、画像を短いシークエンスに分割し、画像の特定の部分に対応するピクセルのシリーズとして概念化されています。科学者たちはこれらのシークエンスを「視覚的な単語」と呼び、それらは統計分布を使用して機械によって解釈および物体の画像を作成することができます。

人工的な想像力のトピックは、コンピュータサイエンスの分野以外の学者たちからも関心を集めています。たとえば、シンボリック収束理論を提唱し、コンピュータシステムにおける人工的な想像力の開発プロジェクトに取り組んだ著名な通信学者であるErnest Bormannがいます。2017年からパリのEcole Normale Supérieureで行われている、アーティストのGrégory Chatonskyによって組織された人工的な想像力とポストデジタル芸術に関する学際的な研究セミナーが開催されています。

インタラクティブ検索における使用
人工的な想像力の典型的な応用はインタラクティブ検索です。インタラクティブ検索は1990年代半ばから開発され、ワールド・ワイド・ウェブの発展と検索エンジンの最適化に伴って進められました。最初のクエリとユーザーのフィードバックに基づいて、検索すべきデータベースが再構成され、検索結果を改善します。

人工的な想像力は、データベース内かどうかに関わらず、画像を合成し、新しい画像を開発することを可能にします。例えば、コンピュータは最初のクエリからの答えに基づいた結果を表示します。ユーザーはいくつかの関連する画像を選択し、その技術がこれらの選択を分析し、画像のランクを再構成してクエリに合わせます。このプロセスでは、人工的な想像力が選択された画像を合成し、追加の関連する合成画像を含めた検索結果を改善します。この技術は、Rocchioアルゴリズムや進化アルゴリズムなどのいくつかのアルゴリズムに基づいています。Rocchioアルゴリズムは、関連する例の近くにクエリポイントを配置し、関連しない例の遠くに配置することで、シンプルであり、データベースが特定の順序で配置されている小規模なシステムで効果的に機能します。進化合成は標準アルゴリズムと標準アルゴリズムの強化から成り立っており、ユーザーのフィードバックに基づいて、ユーザーが探しているものに合わせた追加の合成画像が生成されます。

一般的な人工的な想像力
人工的な想像力はより一般的な定義を持ち、幅広い応用があります。伝統的な人工的な想像力の分野には、視覚的な想像力や聴覚的な想像力が含まれます。より一般的には、アイデア、画像、概念を形成するすべての行動が想像力に関連付けられます。したがって、人工的な想像力はグラフの生成を超えて意味があります。例えば、道徳的な想像力は人工的な想像力の重要な研究サブフィールドであり、人工的な想像力の分類は難しいです。

道徳は人間の論理にとって重要な部分であり、人工的な道徳は人工的な想像力や人工的な知能において重要です。人工知能に対する一般的な批判の一つは、人間が機械の誤りや決定に対して責任を負うべきかどうか、そして良好な行動をする機械をどのように開発するかです。最善の道徳規則の明確な説明ができていないため、一般的に認められた道徳規則を持つ機械を作成することは不可能です。しかし、最近の人工的な道徳に関する研究は、道徳の定義を回避しています。代わりに、機械学習方法が機械を人間の道徳を模倣するために訓練するために適用されています。数千人の異なる人々の道徳的決定に関するデータが考慮されるため、訓練された道徳モデルは広く受け入れられたルールを反映することができます。

記憶は人工的な想像力の別の主要な分野です。Aude Olivaなどの研究者は、特に視覚的記憶に関する広範な研究を行っており、視覚的な想像力よりも、機械が人間的な方法で画像を理解、分析、保存する方法に焦点を当てています。さらに、空間的な特徴などのキャラクターも考慮されます。この分野は脳の生物学的構造に基づいているため、神経科学に関する広範な研究も行われており、生物学とコンピュータサイエンスの大きな交差点となっています。

参考リソース
How to Build a Mind: Toward Machines with Imagination by Igor Aleksander

参考文献
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