16/11/17 23:36:04.68 NpdI9W4u.net
>>965
ミズキ、この世辞めるってよ
1022:オーバーテクナナシー
16/11/18 00:26:42.13 Sgh4eAfE.net
>>988
言語の文脈理解でDeep Learning試したけどダメだったって書いてあったぞ
1023:オーバーテクナナシー
16/11/18 00:29:22.66 dJ7pIlPl.net
ワトソン君がMIT合格したりしてな
1024:オーバーテクナナシー
16/11/18 00:37:43.24 7pKWZPcf.net
ところが新井紀子は、AIが文脈理解してなくても、
東大用の実践模試の600字の小論文で、25点中9点取ったとか言って喜んでたんだけどな。
人間の平均より高い得点だったって、
人間の平均は4点とかだったかな？
1025:オーバーテクナナシー
16/11/18 00:44:44.05 7pKWZPcf.net
>>993つづき
しかも、
デジタルで書かれている記事が増えてきたら、
社説とか、新聞とか、論文とか、
それ読み込んで最適化していけば、
もっと狙えるって、話だったぞ？
手書き文字の読み込みができるなら、
模試を受けた人間の回答の点数の高い順に1,000パターン位読み込めば、
楽なんだろうけど、
模範解答のみの読み込みじゃ、パターンが少なすぎて、
最適化には向いてないだろうしね。
1026:オーバーテクナナシー
16/11/18 00:53:30.87 Sgh4eAfE.net
>>993
>>994
URLﾘﾝｸ(www3.nhk.or.jp)
『一方で、なかなか力が伸びなかったのは、会話文を完成させる問題や文章を要約する問題など、「複数の文」を組み合わせた問題でした。
例えば、２人の会話文の中で、空欄になっているひと言を選択肢から選ぶ問題では、会話の流れをどう理解させるかが壁となりました。
会話に含まれる単語から、話し手の感情を分析し、さらに発言の内容を質問や同意などおよそ３０種類に分類します。
そして、選択肢を一つ一つ当てはめ、話の流れや気持ちの変化が自然になるかどうかを比較することで答えを導こうとしました。
しかし、一つ一つの文は分析できても、文と文の関係を理解させることができず、正答率は上がりませんでした。
さらに、人工知能が自動的に学習することで能力を飛躍的に向上させたディープラーニングと呼ばれる技術も試しましたが、
効果はありませんでした。人工知能に言葉を理解させる技術は、
自然言語処理と呼ばれていますが、２つ以上の文を理解させることは極めて難しく、世界中の研究者が挑戦しているのが現状です。
東中さんは「東ロボくんは、文が複数になったときの意図や文脈を理解できないことがわかりました。
人間の会話を理解させるには、学習の基になる大量のデータが必要です。今後はこうした特徴を踏まえ、
大量のデータを用意したり、アルゴリズムを検討したりすることが、今後の人工知能の発展に重要だと思う」と話していました。』
ゴリ押しだなあ…
1027:オーバーテクナナシー
16/11/18 01:06:46.98 7pKWZPcf.net
いやだからね、
その自然言語の理解とか、汎用AIがどうとか言い出したのは最近じゃないの？
それまでは、論文とか結局、
検索であって、文字の切り貼りとかして、
それっぽく書いてれば点は取れるって言ってたんだよ。
1028:オーバーテクナナシー
16/11/18 01:22:45.28 e4Cgii2O.net
そういや人工知能関連銘柄のNVIDIAの株価が大変な事になってるね
1029:オーバーテクナナシー
16/11/18 01:24:19.50 e4Cgii2O.net
グーグルの人工知能、今度は「小売店」で使われる
URLﾘﾝｸ(wired.jp)
1030:オーバーテクナナシー
16/11/18 01:27:00.72 MkxZIG2X.net
ほとんど信仰だろ、アホもやすみやすみやれ。
1031:オーバーテクナナシー
16/11/18 01:35:51.23 zzX/ZzDX.net
>>999
出来ない厨(o^^o)
1032:過去ログ ★
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