学習ブロック入門編
next:計画ブロック入門編 >> Next Session:人工無脳の条件 人工無脳はチャットの内容を記憶し、それを再構成することで会話を行なうふりをする。近年では自分が属しているチャットだけでなく、ニュースサイトのテキストなども収集して学習する人工無脳も多い11こうさぎ、酢鶏など。チャットやRSSから得られた文字列を必要な形式で記憶することが学習ブロックの目的である。人工無脳の学習アルゴリズムは文の再構成アルゴリズムと一体になっている場合が多いのだが、あえて切り離して議論することで組み合わせの自由などを考えることができるようになる。そこで、ここでは学習、すなわち入力文字列を記憶に変換するアルゴリズムについてのみ考えよう。 マルコフ連鎖 以前から注目されているアルゴリズムに、C. Shannonによって1948年に発案されたマルコフ連鎖によるテキスト生成(Markov text gene
人工無脳レビュー
Fig. 1に最近の人工無脳の能力の、独断に基づいた分布を示す。横軸は学習能力、縦軸は文脈追跡能力を示している。近年この勢力図は大きく変わった。マルコフ文生成を行なう人工無脳の一派の台頭と、限定的ながら論理を追跡して会話に反映させる人工無脳の技術の出現である。かつて人工無脳の代名詞と考えられていた辞書型はいまや旧世代のアーキテクチャに属し、その範疇では新しい技術開発が停滞している模様である。ログ型アーキテクチャは以前から存在していたのだが、いつの時代にもあまり大きな勢力にはなっていないようである。これらの情勢の変化はマシンパワーの増大と人工無脳業界への形態素解析器の導入に伴って生じたと考えられる。以下に各人工無脳の特徴を簡単に述べる マルコフ文生成型 マルコフ連鎖を用いて文を生成する。後述の辞書型人工無脳は辞書を拡大することでよい反応をするようになるが、マルコフ文生成型は逆で、生成する文の
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