人工知能に学ぶ説得の手段

##従来の知能の考えかたの問題点
知能があるとはどういう状態なのか。

>人間は、一度外界からの全ての情報を受け入れて、脳がそれを処理して全ての命令を出す

従来はこういう考えかたが主流だったけれど、知能を持ったと言えるロボットを作るのは難しかった。

複雑なものが機能単位に分割できるからといって、
それだけでは実際に分割して考えていい理由にはならない。

脳は非常に複雑な構造をしていて、その動作はあたかもよくできたコンピュータのようにも
見え、コンピュータは、メモリやプロセッサ、プログラムやデータなどの機能単位に分割できる。

人工知能の研究もまた、知能というものをいくつかの部分、計画立案や言語理解
といった機能単位に分割することで、理解しようと試みてきたけれど、このアプローチは
あまりうまくいかなかったらしい。

たとえば、簡単な｢知的活動｣として、｢障害物をよけて目標にたどりつく｣という
移動ロボットを考えてみる。

従来からある考えかたでは、知能というのは感覚入力系、中枢系、運動出力系、知識系からなりたっている。

まずやらなくてはならないのが、周囲の環境の感覚と知覚。

ところが、それからして大変難しい。人間は、視覚や聴覚を利用して、周囲の状況を把握する。
人間が動くときに、自動的になされていることをロボットにやらせるためには、
脳でその時起こっていることをロボットにやらせなくてはならない。

ところが、まず人間がどうやってものを｢見て｣いるのか、まずがよく分かっていない。

移動もまた難しい。

ロボットは、障害物のある空間をこんなふうに移動する。

1. まず周囲の環境の地図を事前に作り、それを知識としてロボットに最初から持たせておく
2. ロボットは自分のいる環境をセンサーで知覚して、そこで視覚情報として入ってきた
ものが自分の持っているマップのどこに一致しているかを調べて、どこに自分がいるかを確認する
3. その後にどのように動くかを計算して、移動する

##組み合わせ的爆発
ロボットが動くときには、センサーで感覚した外界の状況に対して、
どう行動すればいいのかというルールを、あらかじめ決めておかねばならない。

このルールの数は、行動の複雑さにつれて多くなる。

隣の部屋に入って、コップを取ってくるといった簡単な仕事であっても、
これをこなすために必要なルールの数は莫大なものになる。