人工知能(AI)とは、人以外の物（主にコンピュータ）に、人と同じような「知能」を「人工的」に持たせることを目標とした技術のことを指します。
「人工知能(AI)」というと、例えばエキスパートシステム（※1）に見られるように、知識を人が作り「データとして覚えさせる」知能を指す場合をイメージしがちですが、実は様々なバリエーションがあります。
人と同じような動作を実現させる為には、知識だけの人工知能(AI)だけでは成立せず、認知やアクションをつかさどる人工知能(AI)も必要となってきます。

例えば、ロボットをイメージして説明をします。
対面する相手が「おはよう」とロボットに話しかけてきた場合、人工知能(AI)を搭載しているロボットは「おはよう」という言葉をまず認識し、「おはよう」がどのような意味かを「解析/理解」、その後「おはようございます」と応答します。
この場合、音声認知をつかさどる人工知能(AI)は「おはよう」という言葉を認識し、知識／推論をつかさどる人工知能(AI)は、「おはようございます」という回答文を選択します。
そしてアクションをつかさどる人工知能(AI)が、ロボットの口を使って「おはようございます」と発話させることになります。

別の例を挙げると、ロボットの目の前を「何かが通った」場合、人工知能(AI)を搭載しているロボットは「何かが通った」ことを認識し、通り過ぎた物をロボット目で追います。この場合、画像認知をつかさどる人工知能は「何かが通った」ことを認識し、アクションをつかさどる人工知能は、ロボットの目を使って「物体を追跡」させることになります。

このように、人工知能(AI)とは知識に特化して何かを推論させる等といったことだけに留まりません。
人間の脳が「知識／推論」に留まらず、記憶、認知、動作、または感情や自我など様々な役割を果たすように、人工知能(AI)も同じように様々な分野があります。
そしてそのようにそのような分野の中には、「自然言語処理」というジャンルも含まれます。
「自然言語」とは例えばJavaやC++などのコンピューターのプログラミング言語に対して「人が日常的に使う言語」という意味で、「今日は暑いね」という文などがその例です。
自然言語処理とは、このような自然言語を機械的に処理する事を指します。
上記の例で言うと、「今日は暑いね」という文は、「今日　は　暑い　ね」のように形態素に分解し、それぞれに品詞情報を持たせる形態素解析（※2）も自然言語処理の一環ですし、「今日は」の後に「暑いね」という文が来る妥当性を計るといったことも自然言語処理に含まれます（※3）。

自然言語処理は、このように自然言語の入力文を解析する処理ですが、一歩進んで、この解析された文を「理解」することも当然、というよりは、もっと高度な人工知能といえるでしょう。
例えば「今日は暑いね」という一文に対しても・・・
−「今日は寒くない」と同義だ　（反義の否定）
−「今日は猛暑」と同義だ　　（同義語）
−「暑い」と感じているのは話者だ　　（照応）
−話者は、こちらに同意を求めている　（終助詞「ね」の機能）
などなど、様々な情報が取れます。
又、日本語の場合は賛否の判定が英語などと違い、前の文の意味も必要になります。

例えば「今日は暑いね」に対して「そうだね」といえば、「暑い」ということを肯定していますが、「今日は暑くないね」に対し、同じ「そうだね」という返答は「暑い」を否定しています。
自然言語をつかさどる人工知能エンジンを開発する場合、このように、より正確に「処理」を行い、より正確に「理解」することが、より正確な「回答」を返すための必須条件となるでしょう。

我々、PtoPAは「CAIWA」を用い、その様な人工知能(AI)の実現を目指しています。