【疑問】エキスパートシステムって何がすごくて何があかんかったん？MYCINからワトソン、東ロボくんまで【G検定】

G検定の知識表現のところ、DENDRAL・MYCIN・ELIZA・ワトソン・東ロボくんと名前が多すぎて覚えられん
どれが何をしたのか整理したい

前提のおさらい。第2次AIブームは「知識」の時代。知識は意味ネットワークやルールの形で書いて、コンピュータに推論させた

＞＞1
エキスパートシステムは、専門家の知識を if-then のルールとして集めた知識ベースと、そのルールを組み合わせて結論を出す推論エンジンでできている
人が書いたルールで、専門家のように答えるシステム

＞＞3
最初のはどれ？

＞＞4
よく最初のエキスパートシステムと言われるのが DENDRAL
1965年にスタンフォード大学で、ファイゲンバウム、レーダーバーグらが始めた。質量分析のデータから、有機化合物の構造を推定する

MYCIN（マイシン）は1970年代にスタンフォード大学で、ショートリフらが作った
血液の感染症の患者について、原因の菌を推定して抗生物質を提案する。ルールは数百個

＞＞6
ルールってどんな形？

＞＞7
よく紹介されるのはこういう形
もし 菌のグラム染色が陰性 かつ 形が桿菌 かつ 嫌気性 ならば、菌はバクテロイデスである可能性がある（確信度0.6）
確信度は、そのルールの結論をどれくらい信じるかを表す数

＞＞8
同じ結論を支持するルールが2つあったら、確信度はどうなるん？

＞＞9
MYCIN では、どちらも正の確信度なら次の式で合わせる

$C{F}_1=0.6,C{F}_2=0.5$ なら

証拠が増えるほど1に近づくけど、1は超えない

＞＞3
問題は知識を集めるところ。専門家は自分の知識を言葉にするのが難しい
そこで、質問を重ねて専門家から知識を聞き出すのを手伝うインタビューシステムが研究された

＞＞11
それでも知識獲得のボトルネックは解決せんかった、と

＞＞1
ELIZA（イライザ）はエキスパートシステムとは別もの
ワイゼンバウムが1966年に論文で発表した会話プログラム。相手の言葉のパターンに合わせて返すだけで、意味は理解していない
「母が心配で」と打つと「あなたの家族についてもっと聞かせて」と返す、くらいの仕組みでも、人間と話している気になる人がいた

＞＞1
ワトソンは IBM の質問応答（Question-Answering）システム
2011年にアメリカのクイズ番組「ジェパディ！」で、人間のチャンピオンに勝った

＞＞14
ワトソンは質問の意味を分かってたん？

＞＞15
意味を理解して答えた、というより、大量の文書から答えの候補を集めて、どれが正しそうかを点数で選ぶ仕組み
Wikipedia などの文書から作った知識を使っていて、ライトウェイトオントロジーの例として出てくる

東ロボくんは、国立情報学研究所が中心になって2011年に始めた「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトのAI
2016年の模試で偏差値57.1までいったけど、文章の意味を読み取る問題が苦手で、東大合格は目指さないことになった

＞＞1
残りの用語も書いとく
セマンティックWeb：ティム・バーナーズ＝リーが提唱した、Webページに意味を表す情報（メタデータ）をつけて、コンピュータが内容を扱えるようにする考え方
データマイニング：大量のデータから役に立つパターンを見つけること。ウェブマイニングはそれをWebのデータでやること

＞＞18
並べると、ルールを人が書く（DENDRAL・MYCIN）→ 大量のデータから答えを選ぶ（ワトソン）と変わってきたのが分かるな