[論文レビュー] Challenges for an Ontology of Artificial Intelligence

Scott H. Hawley|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2019

Semantic Web and Ontologies被引用数 8

ひとこと要約

この論文は、人工知能の整合的な本体論を構築するための3つの核心的課題を特定している：AIの定義の変化、AI技術の標準化、人間化の傾向。オーaleyは、これらの要因が哲学的・技術的議論を妨げる「変動する標的」を生み出していると指摘し、社会的・科学的文脈におけるAIを明確な本体論的カテゴリーとして理解するための安定した概念的枠組みを確立するため、学際的協働の必要性を訴えている。

ABSTRACT

Of primary importance in formulating a response to the increasing prevalence and power of artificial intelligence (AI) applications in society are questions of ontology. Questions such as: What "are" these systems? How are they to be regarded? How does an algorithm come to be regarded as an agent? We discuss three factors which hinder discussion and obscure attempts to form a clear ontology of AI: (1) the various and evolving definitions of AI, (2) the tendency for pre-existing technologies to be assimilated and regarded as "normal," and (3) the tendency of human beings to anthropomorphize. This list is not intended as exhaustive, nor is it seen to preclude entirely a clear ontology, however, these challenges are a necessary set of topics for consideration. Each of these factors is seen to present a 'moving target' for discussion, which poses a challenge for both technical specialists and non-practitioners of AI systems development (e.g., philosophers and theologians) to speak meaningfully given that the corpus of AI structures and capabilities evolves at a rapid pace. Finally, we present avenues for moving forward, including opportunities for collaborative synthesis for scholars in philosophy and science.

研究の動機と目的

• 哲学的・科学的議論における人工知能の安定した本体的基盤の欠如に応えること。
• AIシステムを明確に区別された実体として概念化することを阻害する主な障壁を特定すること。
• 定義の変化、技術の標準化、人間の人格化の傾向が、AIの理解を歪める仕組みを検討すること。
• 哲学と科学の間で協働的道筋を提示し、整合的なAI本体論を統合的に構築すること。
• 急速な技術的進化が続く中でも、AI開発者、哲学者、神学者の間で意味のある対話を可能にする枠組みを提供すること。

提案手法

• AIの定義の歴史的・概念的変遷を分析し、その不安定さと本体論に与える影響を浮き彫りにする。
• 新しい技術が社会に統合されると「普通のもの」として受け入れられる社会的傾向を検討する。
• 人間がAIシステムに意図や能動性を帰属させる心理的傾向（人間化）を調査する。
• 哲学的分析を通じて、AIを単なる道具ではなく、潜在的に別種の存在カテゴリーとして位置づける。
• コンピュータ科学者、哲学者、神学者の間での学際的協働を提言し、共通の概念的言語を構築する。
• アメリカ科学協会会報の査読付きフォーラムを、学術的統合のモデルとして援用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人工知能の安定した本体論を確立するための根本的な概念的障壁は何か？
• RQ2 AIの定義が変化することで、AIシステムを独立した実体として分類しようとする試みがどのように損なわれるか？
• RQ3 AI技術の標準化が、社会におけるその本体的状態を曇らせる方法は何か？
• RQ4 人間化が、AIを能動的実体や実体としての認識や分類を歪める仕組みは何か？
• RQ5 哲学、科学、AI開発の間で意味のある対話を可能にする協働的枠組みは何か？

主な発見

• '人工知能'という用語に安定した定義がないことが、本体的明確性を損なう『変動する標的』を生み出している。
• AIのような技術は、日常に溶け込みやすく『普通』と見なされるため、その独自の本体的状態が曇りがちになる。
• 人間化の傾向により、技術的に意図や能動性が存在しないにもかかわらず、人々はAIシステムにそれらを帰属させる。
• 曖昧な定義、標準化、人間化という3要因が、相乗的にAIに関する哲学的・科学的議論を妨げている。
• これらの課題を克服するには、学際的協働が不可欠である。
• 本論文は、査読付きの認識を得た概念的枠組みを有しているとして、アメリカ科学協会会報に採録された。