[論文レビュー] Modelling serendipity in a computational context

Joseph Corneli, Anna Jordanous+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2014

Computability, Logic, AI Algorithms参考文献 170被引用数 24

ひとこと要約

本論文は、自律的計算システムにおける偶然的発見（セレンディピティ）をモデル化する六段階フレームワーク（認知、注意、関心、説明、ブリッジ、評価）を提案する。このフレームワークにより、人間の関与なしに予期せぬインサイトを検出・評価・活用する能力が実現される。モデルは、システムアーキテクチャを通じてセレンディピティの可能性を設計可能であることを示しており、既存システムの検証から、計算的創造性およびAI分野における実用的有用性が裏付けられている。

ABSTRACT

The term serendipity describes a creative process that develops, in context, with the active participation of a creative agent, but not entirely within that agent's control. While a system cannot be made to perform serendipitously on demand, we argue that its $\mathit{serendipity\ potential}$ can be increased by means of a suitable system architecture and other design choices. We distil a unified description of serendipitous occurrences from historical theorisations of serendipity and creativity. This takes the form of a framework with six phases: $\mathit{perception}$, $\mathit{attention}$, $\mathit{interest}$, $\mathit{explanation}$, $\mathit{bridge}$, and $\mathit{valuation}$. We then use this framework to organise a survey of literature in cognitive science, philosophy, and computing, which yields practical definitions of the six phases, along with heuristics for implementation. We use the resulting model to evaluate the serendipity potential of four existing systems developed by others, and two systems previously developed by two of the authors. Most existing research that considers serendipity in a computing context deals with serendipity as a service; here we relate theories of serendipity to the development of autonomous systems and computational creativity practice. We argue that serendipity is not teleologically blind, and outline representative directions for future applications of our model. We conclude that it is feasible to equip computational systems with the potential for serendipity, and that this could be beneficial in varied computational creativity/AI applications, particularly those designed to operate responsively in real-world contexts.

研究の動機と目的

• 『セレンディピティ・アズ・サービス』から『システム内にセレンディピティを統合する』へと焦点を移すことを目的とし、自律的システムが偶然的出来事を感じ取り、それに対して行動できるようにすること。
• 哲学、認知科学、コンピューティング分野の歴史的・多分野的知見を統合し、理論的根拠を有する統一的セレンディピティモデルを構築すること。
• 特にAIおよび計算的創造性の応用分野において、セレンディピティの可能性を実装するための実用的ヒューリスティクスを提供すること。
• 提案されたフレームワークを用いて既存システムのセレンディピティ可能性を評価し、その適用可能性と診断的パワーを実証すること。
• セレンディピティは純粋なランダムネスや目的論的無関心ではなく、システム設計によって支援可能であり、現実世界の文脈において柔軟性とイノベーションを高められることを主張すること。

提案手法

• 著者らは、セレンディピティの歴史的・理論的記述を統合し、認知、注意、関心、説明、ブリッジ、評価の六段階フレームワークを構築した。
• 各段階は、認知科学、哲学、計算システム分野からのインスピレーションを基に、実装に向けた実用的ヒューリスティクスとして具体化された。
• フレームワークは、外部開発の4つのシステムおよび著者自身の研究から得た2つのシステムのセレンディピティ可能性を評価するために適用された。
• 学習、文脈認識、適応的注意を統合することで、予期せぬ入力に応じた動的推論と信念の再評価を支援する。
• システムアーキテクチャは、非決定的で文脈に依存する処理をサポートするように設計されており、驚きを契機とした探索と変容的インサイトを可能にしている。
• メタレベルの問題特定と異分野間アナロジーを用いることで、偽のセレンディピティ（表面的な新奇性）と真のセレンディピティ（意味的で変容的な洞察）の両方を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 計算的システムは、人間の関与なしに、偶然的出来事の検出とそれに応じた反応を自律的に行うように設計可能だろうか？
• RQ2 哲学、認知科学、コンピューティング分野の多分野的知見を統合し、理論的根拠を有する統一的セレンディピティモデルをどのように構築できるか？
• RQ3 どのようなシステムレベルの設計選択が、自律的AIシステムのセレンディピティ可能性を高めるか？
• RQ4 提案されたフレームワークは、計算的システムにおける偽のセレンディピティと真の偶然的洞察の違いをどのように区別できるか？
• RQ5 どのような方法で、セレンディピティを計算的創造性およびAI応用に統合し、現実世界の文脈における反応性とイノベーションを向上させられるか？

主な発見

• 提案された六段階フレームワークは、セレンディピティの認知的・システム的ダイナミクスを効果的に捉えており、計算的システムにおける偶然的処理のモデリングと評価のための構造的基盤を提供する。
• モデルは、特に適応的注意、文脈依存的学習、異分野的推論を支援するシステムアーキテクチャによって、セレンディピティ可能性を高められることを示している。
• フレームワークを用いた既存システムの評価から、多くのシステムが「セレンディピティ・アズ・サービス」にとどまり、本質的な偶然的能力を内蔵しているとは限らないことが明らかになった。
• フレームワークは、偽のセレンディピティと真のセレンディピティを効果的に区別できており、後者は変容的インサイトとメタレベルの問題特定を要件としている。
• モデルから導出されたヒューリスティクスは、予期せぬが価値あるインサイトを自律的に検出・活用できるシステム設計のための実行可能な指針を提供する。
• 本研究は、特に予測不可能な環境で柔軟性とイノベーションを要する応用分野において、セレンディピティの可能性を計算的システムに組み込むことが実現可能であると結論づけた。