人工知能（AI）
考える機械への挑戦
簡単に言うと「コンピュータに人間の知能を擬似的に実現するシステム」のことです。
人工知能と聞くとやたらと堅苦しい得体の知れぬものを想像してしまいますが、実際にはかなり身近なものです。
例えばチェスや将棋などのゲームや翻訳ソフトなどに人工知能は利用されています。
AIの中核にはエキスパートシステムとパターン理解システムの2つがありますが、今回は前者のエキスパートシステムのお話をしたいと思います。
エキスパート（expert）とは日本語に訳すと"専門家"になります。エキスパートシステムというのは「コンピュータに専門家の知識を利用させて問題を解決してしまおう」という仕組みのことなのです。
では早速そのメカニズムをみていきましょう。
人は何か問題を解決しようとするとき、本やネット上で調べた知識（または実体験で得た知識）を基にしてあれやこれやと考えを巡らせます。つまり"推論"をするのです。そして、エキスパートシステムはこの推論のメカニズムを模倣したものなのです。
まず推論をするためにはそのための機構が必要となります。それが推論エンジン（IE）と呼ばれるものです。しかし、問題を解決するためには"考えるシステム"があるだけでは不十分です。何かを考えるためにはその考える土台となる知識が必要となります。それが知識ベース（KB）と呼ばれるものです。つまり推論エンジン（IE）は知識ベース（KB）に蓄えられたデータ（知識）を利用して処理を行う（推論をする）ことになります。
ここまでで推論エンジン（IE）が知識ベース（KB）を利用することは分かりましたが、ではその知識ベース（KB）に蓄えられたデータ（知識）は一体どこからやって来たのでしょうか？
コンピュータの中に最初から知識などあるはずはありません。とするなら人の手によって知識となるデータを入力してやらねばなりません。そしてその入力されるデータこそが専門家（エキスパート）の知識なのです。（ここからエキスパートシステムなんていう名が付いたんですね^^;）専門家の知識を知識ベース（KB）に記憶させるためにはそのための機構がやはり必要になります。そしてそれが知識獲得機構（KAM）と呼ばれるものです。つまりエキスパートの知識はこの知識獲得機構（KAM）を通じて知識ベース（KB）に記憶されるということになります。
では次に「人（ユーザー）がこのエキスパートシステムを利用するためのしくみ」についてみていきましょう。
ユーザーはユーザーインターフェイスを介して推論エンジン（IE）に初期条件の入力をします。たとえば機械翻訳を例にとると、"テキストボックス"というユーザーインターフェイスに対し"日本語に変換して欲しい英文を入力する"という初期条件の入力をすることになります。
また、ユーザーは知識ベース（KB）に対しても働きかけることが可能です。通常の翻訳ソフトにはユーザー自ら単語データなどを入力できる仕組みが備わっています。その時ユーザーは知識ベース管理システム（KBMS）を利用することにより知識ベース（KB）に新たなデータを記憶させているのです。
このように知識ベース（KB）に対してはユーザーとエキスパートの両方からのアクセスがあるため知識ベース管理システム（KBMS）を知識ベース（KB）へアクセスするための仲介役として用意する必要があります。
なお先ほど「エキスパートの知識は知識獲得機構（KAM）を通じて知識ベース（KB）にアクセスする」と述べてありますが、これも知識獲得機構（KAM）から知識ベース管理システム（KBMS）を介して・・・ということになります。
なんにしようかな
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