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AIに関するfuru_ichiのブックマーク (4)

  • [脳に挑む人工知能21]突然の「チャットボット」ブーム、その実力は

    「マウスやタッチパネルではなく、人工知能AI)を備えたチャットボットとの対話こそが、ユーザーインターフェース(UI)の主役になる」(米マイクロソフトのサティア・ナデラCEO)。 なぜか今、チャットボットが米IT経営者の間で大人気である。 チャットボット(chatbot、会話ボット)とは、テキストや音声による人間の質問に自動的に回答したり、雑談できたりするコンピュータソフトを指す。ヘルプツール、パーソナルアシスタント、雑談ボット、注文受付など、その用途は幅広い。 チャットボットの歴史は古く、1960年代には単純なパターンマッチに基づくチャットボット「ELIZA」が開発されている。30代以降の方なら、Office 97に常駐していたイルカを思い出す人もいるかもしれない。 ELIZAの登場から約50年後。2016年3~5月に米IT大手が開催した開発者会議では、ほぼ例外なくチャットボットが話題の

    [脳に挑む人工知能21]突然の「チャットボット」ブーム、その実力は
    furu_ichi
    furu_ichi 2016/06/08
    人工知能が真に自然言語を理解できるようになるには、あとどれくらいかかるだろう?普通に考えたら10年以上かかりそうだけど、最近のAI研究の進み方は信じられないくらい加速しているからな。
  • Googleの人工知能「AlphaGo」を作ったDeepMindがAIの暴走を止める「緊急停止ボタン」の仕組みを開発

    by włodi 「100年以内に人工知能(AI)は人間を超える」と考えている研究者は多く、人工知能の危険性が主張されることも多くなってきました。Googleがオックスフォード大学のFuture of Humanity Instituteと提携してAIの潜在的な危険性について研究している中、Future of Humanity InstituteとGoogle人工知能開発企業・DeepMindは新たな論文で「人間の手によってAIを停止させる仕組み」の必要性を主張しています。 Safely Interruptible Agents (PDFファイル)http://intelligence.org/files/Interruptibility.pdf DeepMind develops 'big red button' to stop dangerous AIs causing harm -

    Googleの人工知能「AlphaGo」を作ったDeepMindがAIの暴走を止める「緊急停止ボタン」の仕組みを開発
    furu_ichi
    furu_ichi 2016/06/06
    人工知能自身による無効化を防ぐことはできても、悪意を持った人間によって無効化されたら終了じゃないかな。そこまで防ぐ仕組みも考えているのだろうか。不可能に近いだろうけど。
  • AI時代のスーパービジネスマンが持つ「2つの強み」 塩野誠さんが語る「人工知能とビジネスの未来」

    仕事でも日常生活でも、人工知能AI)と共生しなければならなくなるこれからの世界。どんな時代になっても人間にしか生み出せない価値とは何か。前編に続き、経営共創基盤(IGPI)取締役マネージングディレクターの塩野誠さんが、AI社会の近未来像とそこでの生き方、働き方を語ります。 ※前編はこちら AIなしでこの社会は維持できない よく「AIが人間の仕事を奪う」などという報道がありますが、日の人口はどんどん減っていきますから、その分、AIに働いてもらわなければならないんです。人間の仕事を結構奪ってもらわないと、逆に人間が困る(笑)。 人口が減少すれば、その分の労働力の担い手として、外国から労働者を大量に受け入れるか、AIを搭載したロボットを導入するしか現実的な選択肢はありません。外国の労働者の受け入れに反対する人が多いのであれば、あとはロボットしかない。 実際、地方の過疎化は、都市部の人々が考え

    AI時代のスーパービジネスマンが持つ「2つの強み」 塩野誠さんが語る「人工知能とビジネスの未来」
  • 機械学習を使って作る対話システム - Qiita

    このような対話を通じて、レストランの検索に必要な情報をユーザから取得し、レストラン検索を行います。 今回、レストラン検索にはHotPepperグルメサーチAPIを利用させていただきました。ありがとうございます。 システムアーキテクチャ 対話システムは複数のモジュールから構成されています。今回は、各モジュールは独立に動作させず、前段階のモジュールの処理が終わった段階で駆動されるようにしています。 最終的なシステムアーキテクチャは以下の図のようになりました。 今回のアーキテクチャに沿って処理の流れを説明すると以下のようになります。 ユーザがテキストを入力すると、入力したテキストは言語理解部に入力されます。 言語理解部では入力されたテキストを解析して、対話行為と呼ばれる抽象的な意味表現に変換します。 言語理解部から出力された対話行為は、対話管理部に入力されます。対話管理部では入力された対話行為を

    機械学習を使って作る対話システム - Qiita
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