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ソフネックが提案する 「安心できるAI」

ホワイトボックスAIとブラックボックスAI

AIが様々なシステムで活用される昨今、なぜその判断・推定結果を導き出したのか説明できないケースがあります。

AIと言えば有名なディープラーニングがありますが大量のデータからコンピュータ自らが知識を獲得することを最大の特徴とし画像認識や分類を行う業務で成果をあげています。

しかし、その結果に至った根拠を説明できないことがAI(ディープラーニング)のブラックボックス問題の一つとして懸念されています。

そこで、現在注目が集まっているのが、判断・推定結果に至るプロセスが説明可能になっている 『ホワイトボックスAI 』です。

ブラックボックス AI の課題

一般的に、AI活用では自然言語の文章を構造化し大規模に集積したコーパスを使用します。


ブラックボックスAIの課題がこちらです。
課題1:コーパスでは単語の類似性と関連性を区別できない
(ブレーキとアクセル:関連はあるが、真逆機能)
課題2:コーパスでは単語の曖昧さを十分には考慮できない
課題3:コーパスに依存が基本
課題4:ニューラルネットワークの限界
課題5:ディープラーニングではコストが無限にかかる
課題6:説明責任が果たせない、安心感がない、改善向上が困難(ブラックボックス AI の3大課題)

ファクタ検出エンジン(FDE)
自然言語処理のホワイトボックス AI

  • ・ディープラーニングでは、確率計算をベースにするためビッグデータを必要とします。
  • ・ファクタ検出エンジンは、日本語の構文的ルールに基づきプログラムされていますので、ビッグデータを必要としません。

ファクタ検出エンジン(FDE)の3つの応用

  • (対話)コールセンターなどのFAQシステム

  • (検索)大量の文書から意図情報を抽出

  • (分析)アンケート、twitterなどから情報を抽出して分析

  • *対話・分析・検索は次のように同時に使われることもあります
    ・対話内容を分析して、シナリオに反映する
    ・検索した結果を分析する

ファクタ検出エンジンの概要はこちら

(対話)コールセンターなどのFAQ

「回答が用意されていて、質問を分析するタイプ」
質問文の分析をファクタ検出エンジンが行います。

ファクタ検出エンジンの概要はこちら

(対話)質問文と回答文の簡易マッピング

目的は「質問文から回答文が検索できる」

ファクタ検出エンジンの概要はこちら

(検索)大量の文書から情報を抽出

(分析)一つ一つの文書を自動で評価

(検索・分析)知識データの応用が見えてくる

ファクタ検出エンジン(FDE)の資料ダウンロードはこちらです。

お問い合わせ

ファクタ検出エンジンのデモや事例が知りたいなどのお問い合わせはこちらからどうぞ。



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