深層学習に基づく自然言語処理技術は最近、長足の進歩を遂げているが、人工知能(AI)は読んだ文をどれだけ本当に理解しているのだろうか?アレン人工知能研究所(AI2)の研究チームは、機械が文の意味をどれだけ理解しているのかを評価するための新たな大規模データセットを作成し、最先端の言語モデルでテストして人間の結果と比較した。Hao2020.02.06735739ごく最近まで、コンピューターが実際に意味をなす文を作ることは望めなかった。自然言語処理(NLP)の分野の目覚ましい発展により、現在ではボタン1つで説得力のある文章を機械が生成できるようになった。この進歩を支えているのが、膨大な量の文章から単語の使い方と議論の構造の統計的なパターンを見つけ出す深層学習の手法である。アレン人工知能研究所(AI2)が発表した新しい論文は、NLPにおいて依然として欠けている点に注意するよう呼びかけている。機械は、自分が書いている、あるいは読んでいることを本当に理解しているわけではないのだ。自然言語の理解は、汎用人工知能(AGI)を作る壮大な挑戦における根本的課題だが、学問の世界だけでなく、消費者にも関わりのある問題となる。インターフェイスとして採用されている。言語を本当に理解していないので、このようなシステムは誤りを起こしがちで、重要なサービスになかなかたどり着けない。アレン人工知能研究所の研究者たちは「ウィノグラード・スキーマ・チャレンジ」(フェアチャイルド人工知能研究所のヘクター・レベスク研究員が提案した改良版チューリングテストで、スタンフォード大学のコンピューター科学者のテリー・ウィノグラード教授にちなむ)の成果を利用してこうした課題を解決しようとしている。ウィノグラード・スキーマ・チャレンジは、NLPシステムの常識的推論を評価するために2011年に開発されたテストだ。ウィノグラードでは、対になった文から成る273個の質問セットを用いられる。対になった2つの文は、1つの単語以外はまったく同じである。その単語はトリガーと呼ばれ、以下の例に見られるように各文の代名詞の意味を入れ替える。正解を出すためには、NLPシステムは代名詞が指すものが2つの選択肢のどちらなのかを判断しなくてはならない。...こちらは有料会員限定の記事です。有料会員になると制限なしにご利用いただけます。有料会員にはメリットがいっぱい!毎月120本以上更新されるオリジナル記事で、人工知能から遺伝子療法まで、先端テクノロジーの最新動向がわかる。オリジナル記事をテーマ別に再構成したPDFファイル「eムック」を毎月配信。重要テーマが押さえられる。各分野のキーパーソンを招いたトークイベント、関連セミナーに優待価格でご招待。有料プランの詳細を見るログインして読む宇宙ビジネスの時代かつて国家主導だった宇宙開発がいま、大きく変化している。テクノロジーの進化とリスクマネーの流入によって民間企業による宇宙開発が加速し、自社の事業拡大に宇宙を活用しようとする「非宇宙」企業やベンチャー企業の動きも活発だ。そのヒントとなる記事を集めた。北朝鮮系のハッカー集団が暗号通貨取引所から多額の資金を盗み続けている。侵入手口の巧妙化に加え、暗号通貨を匿名で現金化できる資金洗浄インフラの増加も背景だ。Orcutt加州の2045年炭素中立化は実現可能、「バイオマス」にカギ2045年までに「カーボンニュートラル」を目指すカリフォルニア州の大胆な目標は、その実現性が疑問視されている。ローレンス・リバモア国立研究所の研究グループは、技術的には実現可能との見解を示した。アプリ、どこが問題か?新型コロナウイルス感染症の感染者との濃厚接触の可能性を調べるために中国政府が提供しているアプリは、人々に誤った安心感を与えるうえに、市民の分断を招く可能性がある。自律型の乗り物やドローン、量子コンピューティングについて。「深層学習の父」も注目のAIピッキングロボ、倉庫作業員を置き換え米国のスタートアップ企業が、強化学習の手法を用いて、かつてない正確さで商品を判別して移動させるロボットアームを開発し、すでにドイツの電子機器メーカーの倉庫などで実運用されていることが明らかになった。人工知能研究の著名人などから2700万ドルの資金を調達している注目企業だ。Hao「説明可能なAI」はなぜ透明性を高めるだけではダメなのか?深層学習の人工知能(AI)システムがさまざまな分野で使われるようになるにつれ、ブラックボックス批判が高まっている。AIをただ「説明可能」にするだけでは不十分だ。深層学習は万能薬ではない。ニューヨーク大学のゲイリー・マーカス教授(ウーバーAI研究所元所長)は、より広い視野を持って安全なAIを構築するべきだと訴えている。世界を理解するための知識を獲得していただくためにあります。よって、あるいは口述記録の形態によっても、製品にしたり、公衆向けか個人用かに関わらず送信したり複製したりすることはできません。