考察ノート：言語ネットワークによる知識構造化ツールとオントロジーの違い、実は「コンヴィヴィアルなAI」の一例だった

vibe codingとして、グラフ構造の言語ネットワークとして定義し、そのモデルに基づいてインスタンスデータの作成・評価・改良を支援するWebアプリ―ケーション(WordSystemSimulator)に取り組んだ。

この「言語ネットワーク」って、計算機科学の世界ではオントロジー(ontology)だよな？ということでChatGPTに聞いてみた

立派な比較表まで作ってくれた。

ChatGPT曰く、”記事は「言葉の関係をグラフ形式のモデルに落とし込み、LLMを使ってそのインスタンスの生成や評価を支援するプロトタイプ的な仕組み」であり、主眼は生成の補助と MVP 作成です。一方、オントロジーは「ドメイン知識を形式的に整理し、共有・推論・相互運用を目的とする知識表現手法」であり、より厳密で体系的な構造化技術です。”

ということで、目的が違うとおっしゃる。

ChatGPT曰く、”良い問いですね。”

でたよ、おべっか使いめ！

言語ネットワークの独自性は以下のように整理できる。

自然言語ベースの仕様化というのは、それを狙ったからそうなっている。モデルと生成の一体化というのは、期せずしてMVPであモデル定義とインスタンス作成が同じ画面になったからそうなったのであるが、曖昧さを許した柔軟な表現というのは、そうかもしれない。

そして重要なのは、システムとして一連のユーザー作業がフローとしてUIに組み込まれた構想（えっへん）となっており、結果として「知識モデルが人間とLLMの協働作業の場」になっていると。

そして、「知識共創の道具」になっていると！！

ChaGPTのまとめのお言葉は、

”✅まとめると、言語ネットワークモデルは 「厳密性よりも柔軟性と生成AIとの共進化を重視した知識モデリングの新しい形」 と言えそうです。
とくに 知識のプロトタイピングと人間・AIの共創 という観点では、既存のオントロジーにはない発展余地があります。”

というわけで、期せずして、このツールは、「人間の主体性を尊重し、能力を拡張し、共に生きることを目指す、倫理的な境界線を守るAIであり、すなわち「コンヴィヴィアルなAI」の一つの例となっている。