AIが学習を進めていくか

AI搭載の音声応答型

人工知能強くなりはしませんがってあたり
プログラミングを教えたとき

ユーザーはそれに気づかず「マイルス·デイビス」をリクエストすると、未知語の検索モードに入って(C)、Web検索結果の件数を伝える(D)、そこで再生を依頼すると再び音楽モードに移行して、「どの音楽ですか?

コンピュータでシミュレーションするなどの研究も進められている

(E)」と聞き返すという具合だ。
この、融通がきかない会話A1を構築するためには、気の遠くなるような会話パターンをあらかじめシナリオ構造として持っておく必要がある。それは文字通り天文学的な規模であり、21世紀にこんなものでまともな会話エンジンが作れると信じているのはごく一部の人たちだけだ。アップルのSiriも同様のアプローチになっている。だからSiriと会話していても知性を感じることはほとんど私も幼少のころからこうした人工無能の開発にいくどとなく取り組んでいるので、このアプロチがいかに馬鹿馬鹿しいかについては血と汗を通して知っている。

IoTについて検討してきた

当然だが、すべての会話パターンを網羅することは誰にも不可能なのだ。
こうしたパターンマッチやシナリオベースの会話A1は、見かけの派手さと実質が一致しないまさに「羊頭狗肉」ではあるが一見するとうまくいっているように見せることができる」ために重宝されてきた。IoT技術が普及した未来に起こる可能性の高い出来事です

人工知能と出合ったアイテムが自分にとって快いモノなのか

ハリボテの会話A1とはまったく異なる深層学習こうしたハリボテの会話A1とは別次元の会話を実現するところが深層学習の驚くべき成果は、ことができるところだ。
たとえばこんな会話ができる。
モラルとはなんだろうか?
人間性に意味を与える知的な要素ではないだろうかインモラルとは?
あなたが子どもを持っているという事実では、モラル性とはなんだろう?
利他主義とは?
利他主義の定義は?
君が神奁信じていないのならば、君にはわかるまい少なくともシナリオベースのエンジンよりはだいぶマシにみえる。どうしてこんなことが可能なのか。難しい技術を使ったわけではない。むしろその反対で、非常に単純な学習を行っただけだ。

テクノロジーはまだクールではなかったんですね
コンピューター維持できるようになったしかし一方

人工知能が圧倒的に正確で早いです

ディープラーニングには教師あり学習タイプもあり前章で、英語との対訳をひたすら見せるだけで翻訳が可能になるというSeg2Seqという技術を紹介した。Sea2Seqは非常に単純だが極めて強力なニューラルネットワークであるこの会話を実現したA1の仕組みは、Sea2Seqを用いた翻訳の仕組みとまったく同じである。
だし、今回は同じ言語同士で、問いかけに対する答えをひたすら学習させたのだ。
た学習データとなったのは膨大なアメリカ映画の英語字幕である。
れっぽい台詞を適当に見繕って返しているだけだ。

インターネットの誕生です

だから映画に出てきそうなそシナリオベースの会話A1とSea2Seqによる会話A1の違いは単純なパターンマッチでもシナリオでもなく、言葉が文字通りニューラルネットから紡ぎ出されていることだ。
深層学習を用いた会話A1の明らかな問題点しかしまだ、明らかな課題がSea2Seqによる会話A1にはあるングすることができないのだ。
意思を持った人格をプログラミたとえばバーチャルアイドルの会話A1をSea2Seqで作るとする。バーチャルアイドルの会話A1は当然、アイドルなら守るべきルールを守らなければならない。


IoT技術が普及した未来に起こる可能性の高い出来事です コンピュータの中身というのは現実世界から遊離したではない 人工知能自体に嫌気がさして