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会話オート化状況指標では「定義が曖昧」「主観が入るから結局当初の目的(情報交換のため)を達成できない」と言った批判があるので、それを受けて新たな概念「会話オート化訓練指標」を提唱する。

会話オート化状況指標では状況という受動的かつ主観的な状態で定義されているのに対して、会話オート化訓練指標では訓練という能動的かつ客観的な状態で定義される。
よって、従来の会話オート化状況指標でも言われていたオート化段階の移り変わりの本質を、より明確な形で解決する。
会話オート化訓練指標ではオート化の定量化を重視している。そのために、会話オート化に2つのパラメータを導入した。

  • 予測明晰率
    タルパの発言を確定させることの出来る情報量。
  • 予測実行率
    実際に確定させた情報量。
また、これらのパラメータとタルパの意思表現の割合にはこのような関連がある。

  • 意思表現割合算出式
    タルパの意思表現の割合は、予測明晰率が1ならば0%に等しく、そうでなければ1-予測実行率に等しい
  • ゼロ情報ゼロ予測
    予測明晰率が0ならば予測実行率も0である
以上の定義と関連を用いて、これらの段階を定義できる。



第一段階(状況指標未オート相当)

・定義

予測明晰率1、予測実行率1の訓練。

・詳細

予測に用いる情報を全て事前に用意し、それを使って予測した言葉のみで会話する。
設定を定着させることを優先する場合は、それを主軸として発言内容を考えておくといったことが出来る。

主たる目的は「タルパと会話するという感覚を掴む」「設定を定着させる」こと。
全てのタルパの創造がこの段階から始まるわけではない。

会話オート化状況指標を厳密に定義すれば、未オートと同義である。



第二段階(予測重視)(状況指標微オート相当)

・定義

予測明晰率1未満、予測実行率1の訓練。

・詳細

会話内容やその他の限定的な情報を使って、タルパの発言内容を決定づけた上で会話する。
既にタルパまたはタルパーの発言があり、それに対してタルパの性格や設定を元に発言内容を決定する。

情報は限定的だが、予測を行う時間は十分に確保される。
初期設定よりも実際の会話によってタルパの設定を定着させていきたい場合、第二段階はこちらを選択すると良い。



第二段階(設定重視)

・定義

予測明晰率1、予測実行率1未満の訓練。

・詳細

予測に用いる情報は全て事前に用意されるが、会話の全てを予測しない。

予測は完全ではないが、その予測に用いる情報はあらかじめ全て決めることが出来る。
実際の会話で生まれる設定より初期設定を定着させたい場合、第二段階はこちらを選択すると良い。

また、会話オート化状況指標に相当する段階が存在せず、会話オート化訓練指標独自の段階である。



第三段階(状況指標半オート~概オート相当)

・定義

予測明晰率1未満、予測実行率1未満の訓練。

・詳細

会話内容に応じて、発言内容の全てを予測すること無く会話する。
意識し得ないレベルで予測を行っている可能性は排除してよい。

意思表現割合算出式により、この段階からタルパの意思表現の割合が0%を上回る。




第四段階(状況指標完オート相当)

・定義

予測明晰率が1未満、予測実行率が0の訓練。

・詳細

会話内容の有無によらず、意図的に発言内容を予測すること無く会話する。
この段階では一切の予測を行わないため、無意識レベルで予測を行っている可能性は考慮しなければならない。
つまり第三段階以前の訓練によって、タルパの設定を十分に定着させておく必要がある。

意思表現割合算出式により、この段階ではタルパの意思表現の割合は100%となる。



訓練不可能な領域

予測明晰率が0であり、予測実行率が0でない領域。

意思表現割合算出式に当てはめると、「会話を予測できる情報が一切用意されていなかったにも関わらず、タルパの意思表現の割合は100%ではない」という奇妙な状況になる。
そのために、予測明晰率と予測実行率の関連であるゼロ情報ゼロ予測は定義しておく必要があった。

これは、タルパの方から話しかけられるという状況の訓練は不可能であることを示している。



2015/04/20 改訂
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