処理内容とその限界
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/08 10:23 UTC 版)
現状発達している言語AI技術は、多次元のベクトルから、単語や文書の意味の近さを、その相互関係から推定しているもので、「AIの言語理解」は「人間の言語理解」は根本的に別物である。 「自然言語理解は、AI完全問題と言われることがある。なぜなら、自然言語理解には世界全体についての知識とそれを操作する能力が必要と思われるためである。「理解; understanding」の定義は、自然言語処理の大きな課題のひとつでもある。 人間とコンピュータの間のインタラクションのインタフェース（ヒューマンマシンインタフェース）として、自然言語がもし使えたら非常に魅力的である、といったこともあり、コンピュータの登場初期（1960年頃）には自然言語処理にある種の過剰な期待もあった。SHRDLUなどの初期のシステムが、世界を限定することで非常にうまくいったことにより、すぐに行き過ぎた楽観主義に陥ったが、現実を相手にする曖昧さや複雑さがわかると、楽観的な見方や過剰な期待は基本的には無くなったが、何が簡単で何が難しいのか、といったようなことはなかなか共有されなかった。 やがて、21世紀に入ってしばらく後に「音声認識による便利なシステム」がいくつか実用化・実運用され多くの人が利用したことで、何が簡単で、どういう事に使うのは難しいのかが理解されるようになりつつある模様である。 2019年、GPT-2、BERTなど、ディープラーニングを応用した手法で大きなブレークスルーがあった。
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