古典的人工知能が挫折した最大の難関は、意味の表現だった。常識的には、たとえば「犬」という単語が特定の動物を示すように、単語と概念には1対1の関係があると考える。これはソシュールからチョムスキーに至るまで同じだが、機械学習に使うには限界があった。
犬という概念をコンピュータに教えるには、犬についての辞書的な情報を教えるだけでは役に立たない。
家に帰ると犬がじゃれついてきた
という文と
おまえは財務省の犬だ
という文では、同じ犬という言葉がまったく違う意味で使われている。その意味は辞書に列挙されているが、どれに当たるかを知るには、その前後の文脈を知る必要がある。逆にいうと、文脈が決まれば意味も決まる。あなたは次の図で真ん中にある記号を何と読むだろうか。
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