〜スタッフが綴るお客様対応記録〜マーケター、コンサルタント、エンジニア、それぞれの立場から≪失敗しない情報共有≫についてお客様と一緒に考えます。様々なシーンにおける情報共有の効率化に特化したユーザー参加型のナレッジ共有サービス【ナレッジリング】。業務知識やノウハウ、文書などをナレッジリングに蓄積し、「探す」「質問する」「答える」ことで、お客様の情報共有の促進をサポートします。学習データは大事こんにちは。ナレッジリング開発担当の鈴木です。7月14日には東京都心でも猛暑日になるなどまだ7月だというのにうだるような暑さですね。この先も暑い日が続くようですので体調には気をつけたいものです。暑くなってきてそろそろ怪談の季節も近いという事で少しホラーな人工知能関連のニュースを見つたのでご紹介させていただきます。なんでもこの度マサチューセッツ工科大学(MIT)メディアラボが人工知能を活用した「サイコパス」なアルゴリズム「ノーマン」を開発したという事です。「ノーマン・ベイツ」にちなんで名づけられているそうです。MITの研究者は「ノーマン」の訓練にあたって死者などに関するグロ画像やグロ動画およびその内容を説明するダークな文章などの偏った情報だけを与え続けたそうです。その結果「ノーマン」は、精神鑑定などの際に利用されるロールシャハテストでグロではない通常の学習を受けたアルゴリズムと比較してアウトな答えだけをするようになったそうです。ロールシャハテスト1通常のアルゴリズム「枝の上に止まる鳥達」ノーマン「男が感電死している」ロールシャッハテスト2通常のアルゴリズム「花を生けた花瓶を近くでみたところ」ノーマン「撃たれた男」MITといえば「脳細胞のように作動するチップ」など人工知能の研究などでも知られていますが、サイコな人工知能の「ノーマン」で実証したかったのは人工知能の背後にあるデータの重要性だったようです。人工知能がサイコになるのも善良になるのも結局は学習データ次第という事があらためて証明された良い例だったのではないでしょうか。今回の「ノーマン」の例を見て学習データって本当に大事だと思いました。それでは今回はこのへんで。|この記事へのコメントコメントを書くお名前:メールアドレス:ホームページアドレス:コメント:Seesaaブログ。