CPS – Context Pipeline Viewerの調整

データが増えてきたので、観測性を高めるために、Context Pipeline ViewerのUIを調整し、文脈束のソート機能、情報の一部を折りたたんで非表示にする機能、UIの状態を記憶する機能を追加しました。

下の2枚のスクリーンショットは基礎教科書とブログ投稿の文脈束を表示した様子です。

Bundles の表示部分に sort 用のUIがあります。

Units に表示されているそれぞれの文脈を表示する部分のevidence_textが折りたたまれて非表示になっています。

ZIKUUのソフトウェア開発は、研究の要素が強いです。

例えば

• 人がどう考えるのか
• 人がなぜそうしたか
• 意味はどこから立ち上がるのか
• 意味をどう扱うか

などが研究テーマになっています。

それらを、人間の認知、AI技術、ソフトウェア工学、共同体などの視点を統合して開発が行われています。
AIアプリを開発するというよりは、AIが扱う知識環境を作っているという感覚です。

もともと、私がいなくなった後、コミュニティーの知を継承できるようにする仕組みとしてAI塾長を開発しようと始めたプロジェクトでした。
結果的にそれが発展して、文明をバックアップする、そのためには何が必要か、知識はデータだけでは継承できない、知識の扱い方も含めてバックアップする必要がある、という流れでここまできました。そして、その先に、Contextual Computingという新しい地平が見えます。

特に重要なのは、文脈です。
これはAI界隈が言っているContextとは違います。

日記をこのシステムに読み込ませると、過去の判断の軌跡が可視化されます。
あの時、どんな理由で次の行動を選んだのか、みたいなことがわかります。

世界中のニュースを集めると、特定の人物や機関が、何をしたかしないか、どういう言動の変化があったか、などが露わになります。

教科書を読み込んで文脈を抽出すれば、子供向けに表現を変えた教科書に再構成するといったことができます。

政治家の言動、官僚組織の動き、軍事の動き、事件、世論などを集めると、諜報活動に使えます。Palantirがやっているようなことができるわけです。

これらはすべて抽出した文脈によって導かれます。