狩野先生
機械の学び人工知能は今何を学び何を習得できないのか?
(※講演メモ二つき、筆者の主観が入っています。)
機械の学び
「自然言語処理」→人の言葉を理解・生成・対話するシステムを作っている。
言葉というのは高度の機能
「人工知能」にできることとできないこと
①機械学習→お手本→モノマネ→正解がある。
②囲碁チェス将棋→モノマネできる→ゲームなので勝ち負けが完全にルールで決まる。
→過去の対局を真似れば、最終的に勝てる、しかしこれは人間の考え方とは違う。
③画像認識→何百万という画像から、その画像は何かという正解もついていて、背景がある物と見たいものの判別これは難しい。
元のデータは人間の認識に依存している。→人間をお手本にしてそこに迫ろうとしている。
④音声認識→音声だけでは決められない、波形をどこで切るか?
→音素→音の種類で単語を当てる。→「あ」という音声波形だけでは「あ」とわからない意外と難しい、前後の関係や文脈がからないと認識できない。人間認識が手本なので人間を越えられない。
⑤ロボットは東大に入れるか→過去問をたくさんやればできるか。過去問と教科書のギャップがある。今の成績は偏差値57→実際には個別二次試験で英語や物理ができない、特に「社会科」は難しい、人間は覚える時に単語だけでなく関係性構造を理解している。だから単語だけの学びでは偏差値55くらいにしかならない。
※司法試験の自動解答→関係性がわからない、
言語処理場文章が長いと処理しきれない。センター試験より難しい。
⑥ラインの→「りんな」ちゃん、挨拶はできる。
会話データをパターン分記して同じパターンを返している。
会話には正解があるか?
→会話には正解がない
嘘をついたりそれを見破ったり、
キャッチコピーの作成ならたまたまできる事もあるが、
まともに日本語を作るのは難しい。
作文に正解がないから
本当に正解があるもので大量にデータがあればできる。
結局「人間」が正解
答え・正解がないものを作るのは人間?
人間にしかできない、
文生成・対話は難しい。
プログラミングは文生成と同じ難易度
