フレーム問題

フレーム問題は、人工知能が現実世界の複雑な状況下で、目的に関係のある情報だけを的確に選別できないという問題です。哲学やAI研究の歴史の中で、知能の限界を示す代表的な課題として語られます。

具体例として、ロボットが部屋を出るために「鍵を開ける」という行動を考える際、床の色が変わるか、空気の成分はどうか、といった無数の情報を考慮しようとして計算が止まらなくなります。人間は重要な情報だけを直感的に選別できますが、論理だけで動くAIはそれが困難です。

この問題は、AIが万能ではないことを示す象徴的な例としてG検定でも頻出します。現在では、限定された範囲で知識をモデル化する手法などが取られています。