プログラムによって返答文を生成するというものである

人工知能を学んだ卒業生たちでした

ロボットが登場した場合
AIを導入したなどの業務子供も高齢者も非常に繊細な扱いが必要

アソシアトロンに覚えさせるパターン数に制限はないが、おもしろいのは、あまりにたくさんパターンを覚えさせると記憶が曖昧になり、うまく思い出せなくなるという性質だ。うまく思い出せない場合というのは、たとえば複数のパターンが複合して思い出されたり(記憶がごっちゃになる)、もしくは欠落部分がどぅしても思い出せない記憶に穴があく、曖昧になる)という状態だ。
人間の記憶にも似たようなことがあるだろう。
この現象からわかることは、正確に覚えることよりも適切に忘れることのほうがずっと難しくそして重要かもしれないということだ実際、ごっちゃになったり曖昧になったりする記憶というのは、ふだんあまり使わない記憶ではないだろうか。

ロボットは人間に服従する

急に思い出そうとしたらなかなか思い出せなかったり、他の記憶と混同したりするという現象だしかしある記憶をいつ忘れるべきなのか、ということをプログラマーが決めるのはかなり難しい。
深層学習を使った自然言語解析などに用いられるLSTM(Longshort-termmemory)みは、まさしく記憶をいつまで維持すべきかということも学習する。
という仕組LSTMにはいろいろな世代があるが、最近よく使われているLSMには忘却ゲートという仕組みが用意されている。これは簡単に言えば、それまで学んだ内容をいつ忘れるべきか学習する仕組みだ。
LSMを使うと、それまでの機械学習にはできなかった時系列データの理解ができるようになる。

ロボットは嫌いかなんて

たとえば気温変化や相場の変動といったことから、文章の内容がポジティブなものかネガティブなものか、その文章がポエムなのかニュースなのかといったことまで分類できることが期待されているWikipediaの全文を読んであらゆる質問に答える人工知能LSTMを用いた自然言語解析はさまざまなものが実験されているが、ひとつおもしろい成果としてFacebookAlResearchが公開しているオープンソースの人工知能、DrQA」
を紹介しよう。
DrQAはWikipediaの全文を読み、らあらゆる質問に答える。
そのうえでさまざまなクイズの問題と答えを学びとり、そこかたとえば、「WhoisthePresidentoftheUSAin1996?」
いう質問をしてみよう。
(ー996年のアメリカ大統領は誰か?AIが学習を進めていくか

AI時代に入っても生き残ることができます

)とPresidentという記述もUSAという記述も1996という記述も、Wikipediaには死ぬほどある。
これまでのA1だと、そのキーワードだけを検索しても事実を抜き出すのは難しく、この質問から「ジョージ·W·ブッシュ」という正解を導き出すのは困難だった。
それが、忘却ゲートという仕組みのあるDrQAならば、ため、ちゃんと正解にたどりつくことができる。
情報の大事なところだけを記憶しているちなみに、DiQAがジョージ·ブッシュと答える根拠となったWikipediaの項目は何かというとForeignrelationsofIndiaインドの外交関係」だ。

人工知能が世界を支配するということは考えられるだろうか
ディープラーニング

AIink法は自分も上司もマイナス査定を食らう

ニューラルネットワークこの項目のなかにある、「TheUSA,underPresidentGeorgeW.BushhasalsoliftedmostofitssanctionsonIndiaandhasresumedmilitaryco-operation.(米国は、ブッシュ大統領のもとでインドに対する制裁の大部分を解除し、軍事協力を再開した)」などの文章から、「1996年のアメリカ大統領は誰か?」

AIをNECが開発し違う意見のところへでていかなければ

に対する答えを導き出したというわけだ。
DiQAは少し試すだけでもそうとうおもしろいのだが、当然ながら万能ではない。質問文がクイズの問題のような明快な英文じゃないと正しく解釈できないし、すべての質問に正しく答えることができるわけではない。
たとえば質問の仕方として、「00年のアメリカ大統領は?」と聞くと正しく答えられるが20世紀でもっとも偉大なアメリカ大統領は?と聞くとちゃんと答えられない。偉大さはいろんな評価軸があるし、Wikipediaを参照しても「この人が最も偉大」とは書いてないからだ。


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