1980年代にエキスパートシステムがブームとなりました。エキスパートシステムとは、人工知能の一分野で、人間の専門家の意思決定能力をエミュレートするものです。専門家の知識をコンピュータに蓄積し、その支援を受けることにより専門家の支援を受けることと同じ効果が得られます。
一部のシステムは実用化され、大きな期待を持たせたこともありましたが、専門知識の抽出に手間がかかるため、実用化はごく一部のシステムにとどまりました。
一方、コンピュータ将棋において、コンピュータがプロ棋士に勝ち越しました。機械学習により、過去の棋譜をもとにして、局面の有利さを判断するパラメータをソフトウェアが自動的に生成するようになったためです。
過去の棋譜さえあれば、コンピュータはどんどん強くなっていきます。おそらく、現時点でコンピュータはトッププロよりも強くなっています。
日本将棋連盟は、時期尚早だとしてコンピュータとトッププロの対局をやろうとしませんが、早くしないとトッププロはコンピュータに全く歯がたたなくなってしまいます。
この機械学習の手法をエキスパートシステムに応用できないかと考えました。専門知識に関連する論文やドキュメントを読み込み、内容を解析して、知識として蓄えます。蓄えた知識をもとに利用者と対話しながらアドバイスするというシステムです。
文章の意味解析はある程度できるようになっています。paper.li などでは、意味を解析してTwitterのつぶやきから新聞記事を作成しています。利用者との対話は、Siriでもおなじみです。
問題はドキュメント化されていない知識、ノウハウは取り込めないというところです。動画で撮影し取り込むことはできますが、その意味解析は難しくなります。動画を一度言葉に変換し、それから解析という手順をとることになると思いますが、動画の内容を自動的に言葉に変換するところが困難です。
とりあえずは必要十分なドキュメントがあり、エキスパートシステムがあれば便利な分野というところから手をつけていくことになります。マニュアル代わり、eラーニングの一部として使えます。
