【第32回】AIにまつわる「よくある誤解」と「正しい理解」これまでAIの概要や、機械学習の基礎的なところを説明してきました。今回はそういった知識を持っていてもなお勘違いしがちな、AIにまつわる「よくある誤解」について解説したいと思います。これならわかるAI入門[31]なぜスマートスピーカーは流行らないのか?デロイトトーマツコンサルティングが昨年12月に発表した調査結果によると、日本におけるスマートスピーカーの普及率はたったの3%だそうです。今回は、1人のスマートスピーカー保有者かつ対話AI研究者という視点で、なぜスマートスピーカーがいまいち流行らないのかを考えてみました。これならわかるAI入門[30]問い合わせチャットボットを開発するには?ここ数年で飛躍的に増えたチャットボットの活用ですが、特に最近顕著に増加しているのが「問い合わせチャットボット」です。問い合わせチャットボットは、お客様(ユーザー)から入力された質問に対して、自動で回答を返します。通常の対話とは異なり、入力は常に「質問」であり、出力は常に「回答」であることを想定しているわけです。今回は、こうした問い合わせチャットボットを開発する方法について考えてみましょう。今回は、人の感情を推定するAI技術「感情認識」についてお話しします。これならわかるAI入門[28]もし私がBLレコメンドAIを開発するならどうするかAIのニュースを見るたびに、もし私が開発するなら......を想像してしまうのはもはや職業病とも言えるかもしれません。さまざまな業界に広がりつつあるAIですが、ついにここにも来たか、と思わされたのが、今秋発表されたBLレコメンドサービスです。今回は、「もし私がBLレコメンドAIを開発するならどうするか」を考えてみたいと思います。これならわかるAI入門[27]電話注文に対応する対話AIを考えてみる先日、カタログ通販大手が、顧客からの電話注文にAIのみで対応することを発表しました。電話注文は音声でやり取りされますから、本連載でも何度かご紹介した通り、この対応は「音声認識AI」「対話AI」「音声合成AI」で成り立っているものです。今回は、このような用途でよく活用される対話AIについて解説したいと思います。これならわかるAI入門[26]「暑い」と言ったらエアコンの温度を下げてくれる対話AI今、対話型のAIが加速度的に広がりを見せています。対話AIの代表的なものとしては、AIスピーカが思い浮かびますが、最近では車への搭載も進んでいます。メルセデス・ベンツは対話型インフォテイメントシステム「MBUX」というAIを搭載すると発表しました。今回は、車載向けの対話AIでは何を実現するために、どういうことを行っているのかについて考えてみましょう。いつにも増して大きな話題となりました。今回は、その試合の戦評記事を自動生成していたAI記者「おーとりぃ」にスポットを当ててみたいと思います。前回までで、AIに関する技術的な概要はお伝えできたと思います。テクニカルな話についてはまた、必要に応じて適宜補足することとして、今回からは最近話題になったAIに関するニュースを取り上げ、解説していきたいと思います。これならわかるAI入門[23]「どこがAIなのか?」を考えてみようこれまで長らく、AIのなかでも使われることの多い機械学習技術について説明してきました。教師あり学習、教師なし学習、強化学習、ディープラーニング、RNN、Encoder-Decoderなどさまざまな技術を取り上げ、その概要は理解いただけたかと思います。今回はそれらの知識を踏まえた上で、再度「AIとは何か」について考えてみましょう。これならわかるAI入門[22]ディープラーニングで対話ができるコンピュータを作ろう(4)前回までの説明を踏まえ、いよいよ今回は当初の目標である「美味しいパンが食べたいね」という入力に対して、「昨日メロンパンが食べたかった」と出力することができるディープラーニングの手法をご紹介しましょう。これならわかるAI入門[21]ディープラーニングで対話ができるコンピュータを作ろう(3)前回までで、ネットワークで文字を入出力できるようになりました。それだけでは、さまざまな文を正しく出力することができません。そこで、今回は「再帰型ネットワーク」を使ってみましょう。これならわかるAI入門[20]ディープラーニングで対話ができるコンピュータを作ろう(2)前回説明したように、ネットワークに文を入力する場合、文を分かち書きし、各単語ごとに数字を与えて、その数字を入力します。これで文字(を表す数字)を入力することはできますが、出力はどうなるのでしょうか。今回は、出力について考えてみましょう。これならわかるAI入門[19]ディープラーニングで対話ができるコンピュータを作ろう今回からは、ディープラーニングを使って対話ができるコンピュータを作ることを目標にしながら、ディープラーニングについてさらに深掘りしていきたいと思います。対話を行う際に必ず必要になる「応答文」をディープラーニングで生成する方法について考えてみましょう。これならわかるAI入門[18]自由対話の難しさとは?前回、自由対話を実現するための方法をいくつかご紹介しました。実用に耐える自由対話を実現するには、解決しなければいけない難題がまだ多数存在しています。今回は、この自由対話の「難しさ」について、もう少し説明しておきたいと思います。いう3つの機能があることを説明しました。今回はそのなかから「自由対話」について掘り下げていきたいと思います。これならわかるAI入門[16]機能別に対話システムの種類を知ろう前回、チャットボットとの対話には「タスク指向」と「非タスク指向」の2種類があることを説明しました。今回は、その対話を可能とする対話システムの種類を機能別に細分化してみましょう。これならわかるAI入門[15]チャットボットってなあに?前回までで、機械学習の説明は一通り終えたことになります。今回からは数回にわたって、現在のAIがどの程度言語を理解し、どんなことができるのかについてお話ししていきたいと思います。これならわかるAI入門[14]ディープラーニングについてもう少し知っておこう数回にわたって基礎から解説してきたディープラーニングですが、前回ついに、その実体は複数の層を持つニューラルネットワークであることをお伝えできました。ここまでの説明を踏まえ、今回はディープラーニングについて少し補足しておきたいと思います。これならわかるAI入門[13]ディープラーニングの実体に迫る!前回、パーセプトロンにバイアスという考え方を導入しました。今回はそれを復習しながら、ディープラーニングの実体に迫りたいと思います。これならわかるAI入門[12]「バイアス」を学ぶ前回、ディープラーニングの基礎として「パーセプトロン」について解説しました。それを踏まえて今回は、ディープラーニングについてもう少し理解を深めるために必要な「バイアス」という考え方について説明します。これならわかるAI入門[11]ディープラーニングの基礎「パーセプトロン」を理解しよう最近よく耳にする「ディープラーニング」。これは機械学習の一種で、「深層学習」と呼ばれることもある技術です。「深層学習=ディープラーニング」は正しいのですが、「機械学習=ディープラーニング」は誤りですので注意してください。ディープラーニングは、たくさんある機械学習の手法の1つに過ぎません。今回からは、いよいよこのディープラーニングについて解説していきます。機械学習(その2)前回に引き続き、今回も機械学習のおさらいです。今回は本連載の第5回以降の内容を簡単におさらいした後、皆さんからいただいた質問に答えていきます。今回はおさらいとして、ここまで学んできたことを振り返るとともに、皆さんからいただいた疑問に答えていきたいと思います。前回までで、機械学習における代表的な3つの手法のうち、「教師あり学習」「教師なし学習」の2つについて説明しました。今回は最後の1つ、「強化学習」と呼ばれる手法の概要を説明します。強化学習は、一言で言うと「ある状態におけるさまざまな行動を評価し、より良い行動を自動的に学習する手法」です。最近話題の囲碁・将棋といったゲームや、ロボットの動作を制御する上で高い性能を発揮します。これならわかるAI入門[7]教師なし学習を使ってクラスタリングしてみよう前回、教師なし学習について説明するなかで、教師なし学習が得意な課題の1つとしてクラスタリングがあることを紹介しました。教師なし学習を使ったクラスタリングでは、クラスタ分けという行為自体が「学習」に相当します。これを踏まえて今回は、具体的なクラスタリング手法について解説していきます。これならわかるAI入門[6]「教師なし学習」と「教師あり学習」の違い前回までで、「機械学習とは何か」、そして機械学習の手法の1つである「教師あり学習」の仕組みについて説明してきました。今回からは、教師あり学習とは反対の「教師なし学習」について説明していきたいと思います。これならわかるAI入門[5]教師あり学習で作成した「モデル」の性能を測る前回は機械学習の「教師あり学習」を用いて、パンの名前を入力すると飲み物の名前を出力する「モデル」を作成する方法について説明しました。コンピュータが学習を終えた後のモデルは、未知のデータに対する予測にも使えるようになります。本当に適切な結果を出力してくれるのでしょうか。そこでカギを握るのが、モデルの性能です。今回は教師あり学習で作成したモデルの性能を測る方法について説明します。これならわかるAI入門[4]「教師あり学習」の仕組み前回に引き続き、「パンの名前を入力すると飲み物の名前を出力するコンピュータ」を例に機械学習について解説していきます。前回は、機械学習を使わずに単純なルールで実現した場合、ルールに無いパターンが入力されると対応できないことを説明しました。今回は、これを機械学習で実現する場合について見ていきましょう。これならわかるAI入門[3]機械学習って何を学習しているの?「機械学習っていったい何を学習しているの?」と質問されることがよくあります。その疑問に答えるべく、今回からは数回にわたって機械学習の概要を説明したいと思います。今回は、前半で機械学習を使うメリットについてお話し、後半からは具体的な手法の説明に入っていきます。これならわかるAI入門[2]「コンピュータが自分で考える」ってどういうコト?「人工知能で何かやって」――そんな無茶振りをされた場合、何をどこまでやれば「人工知能で」何かやったことになるのでしょうか。今回はインターネットショッピングのレコメンド機能を例に、人工知能とはどういったものかについてお話ししたいと思います。皆さんは何と答えますか?最近、「人工知能(AI)」「ディープラーニング」「機械学習」といった言葉をよく見かけます。本連載では、教養として人工知能の概要を知りたい方や、身近な人工知能がどうやって動いているのか興味がある方などを対象に、前半では人工知能の概要について解説し、後半では人工知能のなかでも特に、言語にかかわる技術について掘り下げていきます。第1回目となる今回は、人工知能の歴史を中心にこぼれ話を交えてお話しましょう。Corporation。