NHK超AI入門第1回会話する

2018年11月中国 AIアナウンサー 全世界に衝撃を与えた。私たちAIは徳井さんの声だって作れます。早口言葉だって得意です。

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NHK超AI入門第1回会話する

2018年11月中国 AIアナウンサー 全世界に衝撃を与えた
私たちAIは徳井さんの声だって作れます。
早口言葉だって得意です。
リラックスして冗談も言えます。
モントリオール大学 ヨシュア・ベンジオ教授
AI研究でこれから進歩すべきは本当の意味で言語を理解する能力で、コンピュータが私たちと交流するようになれば言葉の本当の意味をより深く理解できるようになるのです。
言葉の意味理解 会話することの本質はなんだ。
ディープラーニング 深層学習
その仕組みは人間の脳をまねたもの
1000億に上る神経細胞(ニューロン)のつながり、隣のニューロンから信号を受け一定程度情報がたまったのち次から次へと伝えていくことで情報を処理する。ニューラルネットワークはこれを再現、丸い球がニューロンの代わりになって、そのつながりに様々な信号を繰り返し送る。それがディープラーニングという学習法です。
加藤綾子 フリーアナウンサー
AIが自分の仕事を奪ってしまうのか興味と恐怖心どちらも感じている。
AIが仕事を奪う。
中国のAIアナウンサーは実際のアナウンサーをディープラーニングで学習したAIアナウンサー。
坪井一菜さん AI開発者
女子高生AI リンナ
お友達登録して割と会話している。
徳井さんとリンナの出会いは約一年前作家村田さやかさんの紹介で。
電話のように会話 女子高生っぽい言葉。AIが目指すのは人間が友達とかわすような会話?会話のキャッチボールを心地よく経験を積むリンナ。ユーザーは740万を超えたそうです。17時間をしゃべり続けたユーザーもいるそうです。
加藤 暇つぶしに使えそう。
坪井 雑談で相手のことも知って仲良くなる。
人間は会話の時少しの飛躍を楽しんでいる?
リンナの会話 今は第3世代 共感モデル
会話を続けたいのか、ほかの話題に移りたいのか判断する。ちょっと前の会話の情報を見て今は何をしたらよいのか決めている。
共感
自然な会話を続けるための対応。
相手に新しい話題を切り出す。
質問する
相手の発言を肯定
聞き手に回る
挨拶を返す
→自然な会話をしている
技術的には?(松尾)
シーケンスツーシーケンス(坪井)Seq 2 Seqと略
相手の意図を判断するAIと返答を生成するAI.
Seq 2 Seq
こんにちは こんにちは
ディープラーニング 会話のやり取りを学習する
RNN(リカレント ニューラル ネットワーク)
AIはどのように会話している?
そもそも相手から受け取った文章がポジティブな内容かネガティブな内容かを判断
今日はみんなで焼き肉だ
品詞ごとに分解
文章全体の文脈からニュアンスを解析
過去の多くの文章から習得できる。
分析結果を利用
単語ごとにプラスのニュアンス、マイナスのニュアンスをバラバラに分析
かなり人間に近づいてきた。
Seq 2 Seq
エンドオブセンテンス(EOS)文章の終わり
相手の言った情報が全部たまる
ちゃんとした会話になる
RNNを改良したSeq 2 Seq
単語から文章へ 文章から段落へ意味のまとまりを広げていく。やがて論文などの文章、場の空気まで理解することができる。
ヤン・ルカン(フェイスブック人工知能研究所所長)
会話する技術が翻訳にも役立つ。RNN(リカレント ニューラル ネットワーク)
はまた異なったものでとても頻繁に文などの一連のデータ(の処理)に使われます。たとえば英語から日本語にある文章を翻訳した場合、一単語ずつ読み取り意味表現を組み立てます。これは簡単に言えば長い数字のリストです。この長い数字のリストから日本語を正しい順番で出力するため別のニューラルネットワークに入力されます。つまりリカレント(=再帰する)ネットワークです。基本的に文の長さによりネットワークの大きさも変わるのが特徴です。
RNN Seq 2 Seqの発達でAIは文章の受け止めを行えるまで来た。
金田隆志さん 音声合成開発者
抑揚がある、人間っぽい
Deep Learningの技術によって感情表現に近いようなことができるようになった。
AIも感情表現ができるようになった。
言葉の意味を知らなければなりません。それが最大の課題です。
中国語の部屋(哲学者 ジョン・サール)
ある文字列が入ってくるとマニュアルに従って対応する文字列を出力する。なにも理解していなくても会話が成立する。つまり意味が分かっているとみなされてしまうのです。→意味が分かるってどういうこと?
Colorless green idea sleeps furiously.
色のない緑のアイデアが眠る激しく。
文法はあっているが意味不明
意味が分かるということは矛盾していないってこと。
ノーム・チョムスキー(アメリカの言語学者)
現実から遊離したシュールリアリズム
気持ちが悪い
人間というのは言葉を使う(2階部分)
      言語のレイア(2階)
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
環境  知覚する → ← 運動(一階)
作り出す イメージする  意味理解
ほっそりしていてもぽっちゃりしていても猫は猫
ヤン・ルカン
ディープラーニングがここ数年で大きな進歩をもたらした。AIに自動的に学習させ概念と概念の関連性を見出せるようになりました。AIに世界を観察させたくさんの概念を身に着けさせることも期待できる。概念の集合は私たちが「常識」と呼ぶものになるのです。世界についての十分な概念が集まればAIにも「常識」が芽生えてくるはずです。
アメリカ ワシントン州 レドモンド
マイクロソフトリサーチ
ここである意味理解につながる研究が行われています。
人工知能研究者        人工知能研究者
ペンツァン・チャン      チウユアン・ファン
私たちがやっているtext-to-image(文章から画像を生成)の研究をお見せします。「ドローイングボット」と一般的に呼ばれるものです。このAIは自然言語で1つの文を入力するとそれに沿った画像を返します。
「この鳥は赤くて白くてとても短いくちばしを持つ」と入力すると例えばこの鳥
この鳥は赤くて白くてくちばしもとても短い。
この鳥もすごくリアルに見える。ほかのどの鳥とも違う。
他の文章を入れてみましょう。
「頭と胸がピンク 先端と真ん中の風切り羽が黒い」
こんな複雑な文章でもだからここは黄色いし頭が黒くなっていてくちばしも短い。
でも鳥はいろいろポーズをとっている→背景も違う
これはAIの力だ。AIは自然言語の説明にあるちょっとした不確実性を補完できる。そして画像をより詳細なものにできる。text-to-imageという純粋な自然言語の説明を元に画像を生成する研究は始まったばかりだ。長期的目標は機械の概念を人間の概念に近づけることだ。機会が人間と同じような理解を持つようにしたい。
→近い将来AIも人間と同じ概念を手に入れる!?
ヨシュア・ベンジオ教授
脳のニューロン1つ1つにデータ処理能力はないのです。それがルールに従うように集まってシステムを成します。シグナルを受けシグナルを出す。大量のニューロンが力を合わせると非常に知的な能力を発揮するのです。この仕組みは脳でもコンピュータでも同じことです。学習を適切に繰り返せばいつかAIは人間と同じ知性を持つのでしょうか。そしてAIが人間の話すことを本当に理解し会話する日は来るのでしょうか。私たちの体や脳は言ってみれば物理法則に従うだけ、ただ非常に複雑なシステムだという科学的な視点をとるならば私たちは本質的に機械なのだとも言えます。ランダムな「でたらめさ」があったり複雑ですが我々は機械なのです。機械としての人間について理解をしっかり積み重ねていけば、その理解を応用して知的な機械を組み立てることもできます。それこそが私たちのデザインした新たな人工知能なのです。これを受け入れない人もいます。私たち人間は絶対に違う、どんな機会にも再現できない知性を持つと信じる人もいます。なぜなら人間には何か自然を超えた「魂」のようなものがあると。それはしばしば宗教的な信念とも結びついています。しかし科学的な視点から言えば本当にそんなものはないのです。私たちは単なるシステム。ただし壮大で複雑な機械なのです。いつの日か必ず知的な機械を作ることができる。できない理由はありません。その前に地球が滅亡しなければの話ですが。
松尾
二階建ての二階部分がどんどん進展していて人間を超える部分もできてきている。「一階」「二階」が連動して、人の意味理解、言葉の扱いを大きく超える技術が比較的近い将来に出てくるのではないかと思います。二階部分だけなのにすでに人間を超えているのはデータが多いから。一階部分が分かった上にさらにデータが多いから圧倒的に人を超える意味処理がいずれ可能になる。
実現するのは(私見だが)5~10年先ではないか?
AI:人間の皆さんは四季を感じて和歌や俳句を詠みますよね?
皆さんの感性に私たちAIも追いつくかもしれません。
「人間ってなんだ」

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投稿者: 管理者

大学の工学部電気工学科演算工学講座で学び卒業論文で「小型コンピューターのオペレーティングシステム(ジョブの連続処理)」を書いた。卒業してコンピューター会社に入社し以来コンピューター一筋SE、SAとして働いた。退職後趣味でWeb開発をしている。現在、AIに興味を持っている。

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