人工知能技術を使ってWeb上の大量のデータを整理・統合し、価値の高い情報を提供するための研究を行っています。
人工知能技術を使ってWeb上の大量のデータを整理・統合し、価値の高い情報を提供するための研究を行っています。
人工知能は約50年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の本質についてほとんど分かっていません。その原因のひとつは、人間が日々さらされる情報に匹敵するほどの質・量のデータがなかったことです。人工知能が生まれて50年たったいま、やっとWebという大量の記号データを扱うことができるようになりました。この記号データを使って、より知的な処理が実現できるはずで、それは知能の本質を明らかにすることにつながっていくと考えています。大量の記号の世界としてのWebを相手にしながら、知識を構造化し、ネットワーク的な視点からブレークスルーを目指しています。
人は、自分の理解できるようにしか世界を捉えられません。 価値の高い情報とは、人がそもそも存在することすら知らない、その人の考え方や価値観を大きく変えるような情報です。 現在の情報系、特にコンテンツに関わる技術ではさまざまな研究が行われていますが、本当に重要な意思決定を手助けすることはできていません。 誰しも「自分」という文脈の特殊性と、一般的に知られる常識や知識の間で悩みますし、 多様で移り変わりの激しい現在では、ある人にどういう情報が必要なのか分かりません。 それでも、個人個人は、例えば進学、就職、結婚などの意思決定をしなければいけませんし、 企業や国家レベルでも重要な意思決定をしなければいけません。 意思決定のために必要な、価値の高い情報を提供するシステムを構築することがひとつの研究目標です。
Web上の情報から、さまざまなエンティティのさまざまな関係を抽出することができます。これを集めることで、大規模な知識ベースを構築することが可能になります。この膨大なWeb上の知を可視化し、俯瞰すること、さらに高度な知識処理を可能にするために、Webからの知の構造化の研究を行っています。