NHK超AI入門PowerShellのカスケードメニューPowerShellのカスケードメニューPowerShellのカスケード・メニューを新設しました。NHK超AI入門も新設しました。↑人気ブログランキングに参加しています。Linux)、「レジストリ」、「システムジェネレーション」、「Atom」、「Emacs」、「markdown」、「Python」を追加した。アイキャッチ画像は「Linux」、「WSL」のパスを示している。↑人気ブログランキングに参加しています。全世界に衝撃を与えた。私たちAIは徳井さんの声だって作れます。早口言葉だって得意です。全世界に衝撃を与えた私たちAIは徳井さんの声だって作れます。早口言葉だって得意です。リラックスして冗談も言えます。ヨシュア・ベンジオ教授AI研究でこれから進歩すべきは本当の意味で言語を理解する能力で、コンピュータが私たちと交流するようになれば言葉の本当の意味をより深く理解できるようになるのです。会話することの本質はなんだ。深層学習その仕組みは人間の脳をまねたもの1000億に上る神経細胞(ニューロン)のつながり、隣のニューロンから信号を受け一定程度情報がたまったのち次から次へと伝えていくことで情報を処理する。ニューラルネットワークはこれを再現、丸い球がニューロンの代わりになって、そのつながりに様々な信号を繰り返し送る。それがディープラーニングという学習法です。フリーアナウンサーAIが自分の仕事を奪ってしまうのか興味と恐怖心どちらも感じている。中国のAIアナウンサーは実際のアナウンサーをディープラーニングで学習したAIアナウンサー。リンナお友達登録して割と会話している。徳井さんとリンナの出会いは約一年前作家村田さやかさんの紹介で。AIが目指すのは人間が友達とかわすような会話?会話のキャッチボールを心地よく経験を積むリンナ。ユーザーは740万を超えたそうです。17時間をしゃべり続けたユーザーもいるそうです。雑談で相手のことも知って仲良くなる。共感モデル会話を続けたいのか、ほかの話題に移りたいのか判断する。前の会話の情報を見て今は何をしたらよいのか決めている。自然な会話を続けるための対応。相手に新しい話題を切り出す。過去の多くの文章から習得できる。単語ごとにプラスのニュアンス、マイナスのニュアンスをバラバラに分析かなり人間に近づいてきた。文章から段落へ意味のまとまりを広げていく。論文などの文章、場の空気まで理解することができる。)会話する技術が翻訳にも役立つ。ネットワーク)はまた異なったものでとても頻繁に文などの一連のデータ(の処理)に使われます。英語から日本語にある文章を翻訳した場合、一単語ずつ読み取り意味表現を組み立てます。これは簡単に言えば長い数字のリストです。この長い数字のリストから日本語を正しい順番で出力するため別のニューラルネットワークに入力されます。リカレント(=再帰する)ネットワークです。基本的に文の長さによりネットワークの大きさも変わるのが特徴です。Seqの発達でAIは文章の受け止めを行えるまで来た。Learningの技術によって感情表現に近いようなことができるようになった。AIも感情表現ができるようになった。言葉の意味を知らなければなりません。それが最大の課題です。ジョン・サール)ある文字列が入ってくるとマニュアルに従って対応する文字列を出力する。なにも理解していなくても会話が成立する。意味が分かっているとみなされてしまうのです。furiously.色のない緑のアイデアが眠る激しく。意味が分かるということは矛盾していないってこと。意味理解ほっそりしていてもぽっちゃりしていても猫は猫ヤン・ルカンディープラーニングがここ数年で大きな進歩をもたらした。AIに自動的に学習させ概念と概念の関連性を見出せるようになりました。AIに世界を観察させたくさんの概念を身に着けさせることも期待できる。概念の集合は私たちが「常識」と呼ぶものになるのです。世界についての十分な概念が集まればAIにも「常識」が芽生えてくるはずです。レドモンドマイクロソフトリサーチここである意味理解につながる研究が行われています。チウユアン・ファン私たちがやっているtext-to-image(文章から画像を生成)の研究をお見せします。「ドローイングボット」と一般的に呼ばれるものです。このAIは自然言語で1つの文を入力するとそれに沿った画像を返します。「この鳥は赤くて白くてとても短いくちばしを持つ」と入力すると例えばこの鳥この鳥は赤くて白くてくちばしもとても短い。この鳥もすごくリアルに見える。ほかのどの鳥とも違う。他の文章を入れてみましょう。先端と真ん中の風切り羽が黒い」こんな複雑な文章でもだからここは黄色いし頭が黒くなっていてくちばしも短い。鳥はいろいろポーズをとっている→背景も違うこれはAIの力だ。AIは自然言語の説明にあるちょっとした不確実性を補完できる。画像をより詳細なものにできる。text-to-imageという純粋な自然言語の説明を元に画像を生成する研究は始まったばかりだ。長期的目標は機械の概念を人間の概念に近づけることだ。機会が人間と同じような理解を持つようにしたい。脳のニューロン1つ1つにデータ処理能力はないのです。それがルールに従うように集まってシステムを成します。シグナルを受けシグナルを出す。大量のニューロンが力を合わせると非常に知的な能力を発揮するのです。この仕組みは脳でもコンピュータでも同じことです。学習を適切に繰り返せばいつかAIは人間と同じ知性を持つのでしょうか。AIが人間の話すことを本当に理解し会話する日は来るのでしょうか。私たちの体や脳は言ってみれば物理法則に従うだけ、ただ非常に複雑なシステムだという科学的な視点をとるならば私たちは本質的に機械なのだとも言えます。ランダムな「でたらめさ」があったり複雑ですが我々は機械なのです。機械としての人間について理解をしっかり積み重ねていけば、その理解を応用して知的な機械を組み立てることもできます。それこそが私たちのデザインした新たな人工知能なのです。これを受け入れない人もいます。私たち人間は絶対に違う、どんな機会にも再現できない知性を持つと信じる人もいます。人間には何か自然を超えた「魂」のようなものがあると。それはしばしば宗教的な信念とも結びついています。科学的な視点から言えば本当にそんなものはないのです。私たちは単なるシステム。壮大で複雑な機械なのです。いつの日か必ず知的な機械を作ることができる。できない理由はありません。その前に地球が滅亡しなければの話ですが。連動して、人の意味理解、言葉の扱いを大きく超える技術が比較的近い将来に出てくるのではないかと思います。二階部分だけなのにすでに人間を超えているのはデータが多いから。一階部分が分かった上にさらにデータが多いから圧倒的に人を超える意味処理がいずれ可能になる。実現するのは(私見だが)5~10年先ではないか?AI:人間の皆さんは四季を感じて和歌や俳句を詠みますよね?皆さんの感性に私たちAIも追いつくかもしれません。↑人気ブログランキングに参加しています。会話するNHK超AI入門第1回会話するにコメントNHK超AI入門第5回勝負する私たちAIに張ったりは通じませんよ。人工知能はどんな世界を見せてくれるのか?囲碁や将棋の世界ではAIの実力を認めてもらいましたね。NHK超AI入門第5回勝負する190207第5回勝負する私たちAIに張ったりは通じませんよ。人工知能はどんな世界を見せてくれるのか?囲碁や将棋の世界ではAIの実力を認めてもらいましたね。どんな勝負でもデータを生かしてお役に立ちますよ。私たち(AI)と手を組めばきっとこれまでの常識を覆す戦略が見つかりますよ。人間はどうしてこんなに勝負にこだわるのか?勝ち負けに熱中する理由。数々の勝負を題材にした漫画を描き続ける。AIに勝てなくてもよい。やるとすればAIとAIが勝負する。松尾豊AIを使って負けないじゃんけんをする。じゃんけんAI開発担当者(徳井じゃんけんに負け続ける)内実はAIは後出しじゃんけん。画像認識を使っている。徳井の手を認識して出す手がグー・チョキ・パーのどれかを判定する。限定じゃんけんグー・チョキ・パーのカードそれぞれの枚数が決められている全体のカードの残り枚数を見ることができる戦略的要素を加えた既存のゲームを福本流にアレンジまったく新しい面白さを生み出す。心理戦を持ち込むことによってじゃんけんが楽しくなる。麻雀でVRをかけ次の一手が分かる→楽しいですか?勝負は勝ったり負けたりするから面白い。ガルリ・カスパロスAIが人間に勝利した。なんてことでしょう!カスパロスが負けを認めた。AIが勝利するにはまず人間の対局データから勝利につながる選択肢を学ぶそのデータを基にAI同士繰り返し対戦→新たな手を見つける。AlphaGOがトッププロを超えた。最近はもっと強くなっている。何が変わったかというと最初はプロ棋士の棋譜データで学習→自己対局で学習それが前半部分がなくなり最初から自己対局。Learningで学ばせるか。人間の棋譜から学ぶというスタートダッシュが必要なくなった。AlphaZeroは最初から自己対局だけでわずか3日でプロを超える。1時間で7万局→人間がAIに追いつくのは無理でしょう。見えていない牌をまず予測すること。相手がどのような戦略でこの手を作っているのか。→自分の最適な切り方を決めなければいけない。難しい→研究が進んでいる段階。麻雀のうまい人はAIみたいな考え方をする。うまく学習したAIはそういった福本さんの裏を行った行動に弱いかもしれない。奥が深くていくらやっても真理にたどり着けない。見えている先はまた見えない→さらにその先を見るとまた評価が変わる、そういうことが何度も何度も起きるゲームほど面白いゲームで、一見よくない手でも先の先まで読むと非常に良い手、それが何重にも起きる。複雑なものも細かく分析していくと同じ形からできている。