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フレーム問題と乳幼児の言語習得 言語の習得も究極のオープンエンドな課題である。一つの単語の意味を推... フレーム問題と乳幼児の言語習得 言語の習得も究極のオープンエンドな課題である。一つの単語の意味を推論するには、乳幼児は、少ないながらも自分のもつ、分野をまたがるありとあらゆる知識と推論能力を統合して、その状況でもっともよい推論をする。まさにアブダクション推論である。その推論を素早く、精度よくできるようになるために、語彙全体を見渡し、パターンを分析して、洞察を得る。これは、よりメタなレベルのアブダクション推論だ。洞察によって、自分の知識を自分で引き上げ、ブートストラップすることで、知識の量と質を向上させる。間違えば、それを修正する。 では、AIは修正をするだろうか。目標達成への確率の数値はつねにアップデートされる。それを「修正」と言うならイエスだ。しかし、「人間と同じような知識の修正」、特にスキーマの修正はしないと言ってもよいだろう。AIはそもそも「知識」をもつのだろうか? これを考え出すと