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人間同士のコミュニケーションはただ聞いてるだけではなく、思考というエラー訂正を使って修正して意味が通じるわけだAIが人間の常識(or聞き取る業界の常識)を覚えて適切に修正できる日はいつなのか…
意味解析によるフレーム問題を解決しないとならない。第5世代ブームの頃に盛んに研究されたものの一つだけれど、そもそもベースとなる常識の構築に莫大なデータ量が必要で、自動学習能力方式で解決しようとする派閥もあったんだけれど、結局コストとデータ量の壁の前に研究が頓座していたはずだ。そこまでやっても、翻訳精度が大して上がらなかったから、もうまともに研究しているところなんてないだろうなあ。はっきり言って、日本語の日常会話で、省略されている主語や目的語を補うだけでも、結構大変なのです。結局、第5世代ブームは、ルールベースの論理知識処理では限界だというので研究が下火になったんだよなあ。
「画像認識で『椅子』や『猫』といった抽象的な概念を認識させるのは無理。何が『猫』であるかという常識をコンピューターは持ち得ないから」と言われていたのに、ディープラーニングで力技的に解決してしまったように、意味解析もそれなりにディープラーニング技術から進歩が期待できるんじゃないの？
なんせ人工知能にソープオペラをたくさん観せたら、次のシーンを予想できるようになった [wired.jp]とかいうくらいだ、本当に「理解」しているわけでなくても、ケースをたくさん学習させることで実用域までに精度を上げることができるんじゃない？
しかも、Googleなんかは昔の大学研究レベルで考えていた「コストとデータ量の壁」なんか軽く凌駕するデータ量とそれを処理できるコンピューティングパワーと資金を持っている。
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未知のハックに一心不乱に取り組んだ結果、私は自然の法則を変えてしまった -- あるハッカー
結局のところ (スコア:0)
人間同士のコミュニケーションはただ聞いてるだけではなく、思考というエラー訂正を使って修正して意味が通じるわけだ
AIが人間の常識(or聞き取る業界の常識)を覚えて適切に修正できる日はいつなのか…
Re:結局のところ (スコア:1)
意味解析によるフレーム問題を解決しないとならない。第5世代ブームの頃に盛んに研究されたものの一つだけれど、そもそもベースとなる常識の構築に莫大なデータ量が必要で、自動学習能力方式で解決しようとする派閥もあったんだけれど、結局コストとデータ量の壁の前に研究が頓座していたはずだ。そこまでやっても、翻訳精度が大して上がらなかったから、もうまともに研究しているところなんてないだろうなあ。
はっきり言って、日本語の日常会話で、省略されている主語や目的語を補うだけでも、結構大変なのです。
結局、第5世代ブームは、ルールベースの論理知識処理では限界だというので研究が下火になったんだよなあ。
Re: (スコア:0)
「画像認識で『椅子』や『猫』といった抽象的な概念を認識させるのは無理。何が『猫』であるかという常識を
コンピューターは持ち得ないから」と言われていたのに、ディープラーニングで力技的に解決してしまったように、
意味解析もそれなりにディープラーニング技術から進歩が期待できるんじゃないの？
なんせ人工知能にソープオペラをたくさん観せたら、次のシーンを予想できるようになった [wired.jp]とかいうくらいだ、
本当に「理解」しているわけでなくても、ケースをたくさん学習させることで実用域までに精度を上げることができるんじゃない？
しかも、Googleなんかは昔の大学研究レベルで考えていた「コストとデータ量の壁」なんか軽く凌駕するデータ量と
それを処理できるコンピューティングパワーと資金を持っている。