AI完全

AI完全（AIかんぜん、英: AI-complete）とは、人工知能のテーマの中でも最も困難なものを指す学術的でない用語である。AI完全とされる計算問題を解くことは人工知能の中心的課題を解決するのと同義であり、人間と同程度に知的なコンピュータを生み出すことになる。この用語は計算複雑性理論のNP完全問題などのアナロジーであり、計算複雑性理論における「完全性」とは、その複雑性クラスで最も難しい問題を指す。1988年、John Mallery はこの用語を生み出したのが Fanya S. Montalvo であると述べた。初期の用例としては、1987年に Erik Mueller の学位論文で使われ、1991年にはエリック・レイモンドのジャーゴンファイルに収録されている。

ある問題をAI完全であると呼ぶ場合、ELIZAのような単純なアルゴリズムを使った手法では解決されないだろうという姿勢が背景にある。一般にAI完全と言われる問題としては、次のものがある。

• コンピュータビジョン
• 自然言語理解
• チューリング・テストに合格すること

これらは人間にとっては簡単だが、その根幹には人間の持つ様々な概念が複雑に絡み合っていると言える。これらの問題を非常に制限された設定で解くシステムもあるが、完全な汎用性のある解法は未だに存在しない。かつては機械翻訳などがAI完全なタスクとされていたが^[1]、現在では大規模言語モデルの能力の一部ともなっている^[2]。

1. ↑ Katz, Miranda. “Welcome to the Era of the AI Coworker | Backchannel” (英語). Wired. ISSN 1059-1028. https://www.wired.com/story/welcome-to-the-era-of-the-ai-coworker/ 2024年4月28日閲覧。. 
2. ↑ “Unveiling the Power of Large Language Models (LLMs)”. www.unite.ai (2023年4月22日). 2024年4月28日閲覧。

出典は列挙するだけでなく、脚注などを用いてどの記述の情報源であるかを明記してください。 記事の信頼性向上にご協力をお願いいたします。（2023年12月）

• Engels, Robert & Bremdal, Bernt (2000, July 28). Information Extraction: State-of-the-Art Report.
• Mallery, John C. (1988). Thinking About Foreign Policy: Finding an Appropriate Role for Artificially Intelligent Computers The 1988 Annual Meeting of the International Studies Association. St. Louis, MO.
• Mueller, Erik T. (1987, March). Daydreaming and Computation (Technical Report CSD-870017) 学位論文、カリフォルニア大学ロサンゼルス校。("Daydreaming is but one more AI-complete problem: if we could solve any one artificial intelligence problem, we could solve all the others", p. 302) - 注意:スキャンした文書なので非常に大きい。
• Raymond, Eric S. (1991, March 22). Jargon File Version 2.8.1 （"AI-complete" が初めて追加されたバージョン）
• Shapiro, Stuart C. (1992). Artificial Intelligence In Stuart C. Shapiro (Ed.), Encyclopedia of Artificial Intelligence (Second Edition, pp. 54-57). New York: John Wiley. (Section 4 is on "AI-Complete Tasks".)

表 話 編 歴 自然言語処理
基礎用語	AI完全 Bag-of-words n-gram バイグラム トライグラム 計算言語学 自然言語理解 ストップワード（英語版） テキスト処理（英語版）
テキスト分析	コロケーション抽出（英語版） コンセプト・マイニング（英語版） 共参照解析（英語版） 深い言語処理（英語版） 遠読（英語版） 情報抽出 固有表現抽出 オントロジー学習（英語版） 構文解析 品詞タグ付け（英語版） 意味役割付与 意味的類似性 感情分析 用語抽出（英語版） テキストマイニング テキスト含意（英語版） Truecasing（英語版） 語義の曖昧性解消 語義推定（英語版） テキストセグメンテーション（英語版） 複合語用語処理（英語版） 見出し語化（英語版） 字句解析 テキストチャンキング ステミング（英語版） 文区切り（英語版） 単語区切り（英語版）
自動要約	複数文書要約（英語版） センテンス抽出（英語版） テキスト平易化（英語版）
機械翻訳	翻訳支援ツール 用例ベース（英語版） ルールベース（英語版） 統計的（英語版） 転送ベース（英語版） ニューラル
分布意味論モデル	BERT 単語文書行列（英語版） 明示的セマンティック分析（英語版） fastText（英語版） GloVe（英語版） 潜在意味解析 単語の埋め込み word2vec
言語資源、 データセット・コーパス	種類・基準 Lexical resource（英語版） LLOD（英語版） 機械可読辞書（英語版） PropBank（英語版） 意味ネットワーク SKOS（英語版） コーパス 音声コーパス（英語版） 対訳コーパス（英語版） 日本語コーパス コーパス言語学 シソーラス ツリーバンク Universal Dependencies 低資源言語 データ BabelNet Bank of English（英語版） DBペディア フレームネット（英語版） Google Ngram Viewer ThoughtTreasure（英語版） UBY（英語版） WordNet
自動認識・ データ取得（英語版）	音声認識 分節化 音声合成 自然言語生成 光学文字認識
トピックモデル	文書分類 潜在的ディリクレ配分法 パチンコ配分モデル
レビュー支援 ツール（英語版）	自動エッセイスコアリング（英語版） コンコーダンサー 文法チェッカー 入力予測 スペルチェッカ 構文推定（英語版）
自然言語ユーザー インターフェース（英語版）	チャットボット インタラクティブフィクション 質問応答システム バーチャルアシスタント 音声ユーザーインターフェース（英語版）
他のソフトウェア	NLTK（英語版） spaCy
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