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CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会
ナレッジグラフ推論チャレンジの紹介
~解釈可能な人工知能を目指して~
人工知能学会...
CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会
開催趣旨
“何に”チャレンジするのか?
シャーロック・ホームズのような
“推理”(推論)ができるAI技術の開発
にチャレンジする!
具体的には,
与えられた事...
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開催概要
開催期間:
2018/10/30: チャレンジ応募〆切
2018/11/25: 授賞式(JIST2018@淡路島・併設)
タスク(課題)の概要
推...
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ナレッジグラフ化の考え方
犯人を推論(推理)するのに必要な知識を提供する
「推理小説」で描かれる様々な状況を,できるだけ統一的
な形式で計算機処理(検索・推論...
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ナレッジグラフの例
5
原文(英語/日本語)
各場面には
一意の
ID(IRI)
を与える
絶対時間
主語・述語・目的語は全て
「リソース」として定義
→他の場面...
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ナレッジグラフの全体像
6
約400場面をナレッジグラフ化
データ数:4,381トリプル
データ公開:
・SPARQLエンドポイント
・可視化ツール
・RDFダン...
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想定している応募内容
推理?推論?推定?する手法は,情報技術であれば
なんでもOK!
手法1 SPARQLで検索して探す
例) 特定の時間に特定の場所に居た人...
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推理(推論)の例
ジュリアの死に不審な点があると,ヘレンから相
談を受ける
↓ ←犯人は現場にいた人【外部知識】
「ジュリアが死んだ日」に現場の屋敷にいた人物
の...
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応募要領の概要
提出物
1. 【必須】推論・推理の詳細な過程(=プログラムのログなど)
2. 【必須】説明資料 どのIDまでの知識を使ったか,など
3. 推論・推...
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今後の予定
2018/8/上旬?:応募に向けた勉強会
SPARQLなどナレッジグラフを扱う技術のチュートリアル
提供するナレッジグラフの詳細説明
2018/1...
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ナレッジグラフ推論チャレンジの紹介

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ナレッジグラフ推論チャレンジの紹介
~解釈可能な人工知能を目指して~
人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー(SWO)研究会

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ナレッジグラフ推論チャレンジの紹介

  1. 1. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 ナレッジグラフ推論チャレンジの紹介 ~解釈可能な人工知能を目指して~ 人工知能学会セマンティックウェブとオントロジー(SWO)研究会 1
  2. 2. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 開催趣旨 “何に”チャレンジするのか? シャーロック・ホームズのような “推理”(推論)ができるAI技術の開発 にチャレンジする! 具体的には, 与えられた事実(情報)に基づいて… 事件の犯人を,正しく突き止める その理由(証拠,トリック,etc.)を,適切に説明する →“説明能力(解釈可能性)”をもったAI技術の開発 2
  3. 3. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 開催概要 開催期間: 2018/10/30: チャレンジ応募〆切 2018/11/25: 授賞式(JIST2018@淡路島・併設) タスク(課題)の概要 推理小説の内容をもとに,事件の背景,起こった出来事, 人物像などを知識化したナレッジグラフ(LOD)を用いて, “犯人を推理する” ただし,(人を犯罪者にする以上) “その理由をきちんと説明できる”こと! 対象とする推理小説 「シャーロック・ホームズ」短編シリーズから人気No.1の 「まだらのひも」をナレッジグラフ化 3
  4. 4. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 ナレッジグラフ化の考え方 犯人を推論(推理)するのに必要な知識を提供する 「推理小説」で描かれる様々な状況を,できるだけ統一的 な形式で計算機処理(検索・推論・etc.)可能にする ナレッジグラフ化の基本方針 「推理小説」の内容を,最小単位の「場面(シーン)」に分割 →場面ごとにID(IRI)を付与 「各場面の記述内容」および「場面間の関係」をグラフ化 →グラフ化に必要なクラス・プロパティを定義 場面1 場面2 場面3 場面4 場面5 ・・・ ・・・ 4 ナレッジグラフの概要
  5. 5. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 ナレッジグラフの例 5 原文(英語/日本語) 各場面には 一意の ID(IRI) を与える 絶対時間 主語・述語・目的語は全て 「リソース」として定義 →他の場面で同じ目的語 を参照できる 述語 主語 他の場面 場面の種類(クラス)分け -Situation:事実・状況の描写 -Statement:Aの発言 -Talk:AのBへの発言 -Thought:Aの考え
  6. 6. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 ナレッジグラフの全体像 6 約400場面をナレッジグラフ化 データ数:4,381トリプル データ公開: ・SPARQLエンドポイント ・可視化ツール ・RDFダンプファイル ・参照解決可能なIRI ・元データ
  7. 7. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 想定している応募内容 推理?推論?推定?する手法は,情報技術であれば なんでもOK! 手法1 SPARQLで検索して探す 例) 特定の時間に特定の場所に居た人をUnionで探す,など 手法2 一階述語論理に基づくルールを加えて推論す 例) ナイフに個人の指紋がある ⇒ 犯人である,など 手法3 オントロジーに基づいて記述論理で推論する 例) 犯人クラスを定義し,犯人候補との包摂関係を推論する,など 手法4 機械学習を用いて分類,クラスタリングして推定する 例) 他の事件における犯人の特徴群から学習・推定する,など 提供されたナレッジグラフ以外の外部知識も利用可  適切な推理を進める上で必要な“捜査戦略”や“常識知識”の 導入も,キーポイントの1つ. 7
  8. 8. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 推理(推論)の例 ジュリアの死に不審な点があると,ヘレンから相 談を受ける ↓ ←犯人は現場にいた人【外部知識】 「ジュリアが死んだ日」に現場の屋敷にいた人物 の一覧を取得する ジュリアが結婚すると,ロイロット博士に入るお金 が減る ↓ ←お金は殺人の動機になりうる【外部知識】 ロイロット博士がジュリアを殺す動機になる 8
  9. 9. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 応募要領の概要 提出物 1. 【必須】推論・推理の詳細な過程(=プログラムのログなど) 2. 【必須】説明資料 どのIDまでの知識を使ったか,など 3. 推論・推理のために応募者が追加した「知識」 4. 利用したプログラム ※プログラム不要のアイデア部門募集も検討中 審査基準 1. 正しく犯人を当てているか? 2. 説明が納得できるか? 3. 技術的な工夫  推論の仕方  拡張した知識 4. 評価観点  汎用性:一般的な知見となりうるか?  少ない知識をうまく使う vs. 多量の知識? 9
  10. 10. CC-BY4.0:人工知能学会 セマンティクWebとオントロジー(SWO)研究会 今後の予定 2018/8/上旬?:応募に向けた勉強会 SPARQLなどナレッジグラフを扱う技術のチュートリアル 提供するナレッジグラフの詳細説明 2018/10/30: チャレンジ応募〆切 2018/11/25: 授賞式 (JIST2018@淡路島での併設イベントを予定) 2018/12月以降 応募者共著で人工知能学会論文誌へ投稿を予定.国際会議 での発表も予定 2年目以降は国際イベント化し,海外からの参加も募集! ナレッジグラフ構築の自動化など,タスク範囲の拡大も検討 10 詳細は公式サイト,http://challenge.knowledge-graph.jp/ もしくは「推論チャレンジ」で検索

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