断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ
会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。 主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。 私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。 さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。 そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。 「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。 願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。 そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。 前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。 1
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない!（小林 雅一） @gendai_biz
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない! 先週のコラムでは、マイクロソフトが開発したAI女子高生を「りんな」を取り上げた。現在、その会話能力はお世辞にも高いとは言えないが、今後とも劇的に改善することは（少なくとも当面は）ないだろう、と述べた。 筆者がそう予想する理由は、「りんな」の基盤技術である最先端AI「ディープ・ラーニング」が今、分厚い壁にぶつかっているからだ。それを以下、説明していきたい。 「見て、聞くAI」は「言葉を操るAI」にも応用できるのか? ディープ・ラーニングは今までのところ「画像認識」や「音声認識」など、いわゆるパターン認識の分野で極めて高い性能を示している。この大きな理由の一つは、ディープ・ラーニングが本格的な脳科学の研究成果、中でも大脳の視覚・聴覚野などに共通する認識メカニズム「スパース・コーディング」を導
対話破綻検出チャレンジ
2015年10月29・30日に早稲田大学で行われた第6回対話システムシンポジウムにおいて，対話破綻検出チャレンジの特別セッションが開催されました． チャレンジ参加者のプレゼンテーションの動画，および発表資料はこちら 対話破綻検出チャレンジでは，対話の破綻（システムが文脈的に不適切な応答をした箇所）を検出する技術（対話破綻検出）に焦点を絞り，参加者が各自開発した手法や技術を持ち寄ることで互いの技術を高め合うことを目的とします． 対話破綻検出は将来の対話システムにとって極めて有用な技術となり得ます．たとえば，システムがある発話をすると対話が破綻するという可能性を事前に推定できれば，それが回避できる可能性が高まります．また，たとえ不適当な応答を防ぐ事ができなくても，その後のユーザの反応から対話の破綻が検出できれば，対話の話題を変えるなど，エラーからの回復戦略を取ることも可能となります．本チャレン
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KNC(Knowledge Nebula Crystallizer)の原理
