生成系AIと記号処理系AIとの適切な融合を期待

Youtubeにアップされている動画「論理的推論と深層学習ベース自然言語処理の組み合わせによる判決推論」(国立情報学研究所情報学プリンシプル研究系 佐藤 健 教授)では、ChatGPTに聞いた例を示し、
「生成系AIでは論理的な推論を行っておらず、与えられたコンテクストで一番出現しやすい言葉をつないで文章を作っているので、もっともらしいが、間違いも多く、精査しないと使えない。」
「法的推論はまだ記号処理系AIに利点が存在する。」
「現在の法学へのAI応用は、言葉の重みづけのような浅い知識の活用にとどまる。より高度な支援のためには、論理的推論のような高度な推論や、常識的な知識が必要。したがって、生成系AIと記号処理系AIとの適切な融合が今後のキーとなる。」
としています。
生成系AIと記号処理系AIとの適切な融合を期待したいと思います。
 
論理的推論と深層学習ベース自然言語処理の組み合わせによる判決推論（約16分半）
https://www.youtube.com/watch?v=0vtzeo5hG4g
我々は、判決推論をシミュレートする論理ベースの法的推論システム「PROLEG」を開発してきた。PROLEGシステムでは、法律条文や最高裁判例を原則ルールと例外として表現し、事件を事実述語で表現することで、判決に至る推論過程を示すことができる。しかし、弁護士がこのシステムを利用するには、事件の事実を論理的に表現する必要があり、障壁となっていた。 この講演では、自然言語で書かれた事件描写から事実述語に抽出する方法を提案する。この手法は、深層学習を用いた固有表現認識(Name Entity Recognition)に基づいており、通常のNERよりも詳細な固有表現を認識できる。
 
論理的推論と深層学習ベース自然言語処理の組み合わせによる判決推論　資料
https://www.nii.ac.jp/event/upload/20230707-04_Satoh.pdf