グーグル、どんな会話もできる「最高」のチャットボットを発表
グーグルはニューラル・ネットワークを利用したチャットボット「ミーナ（Meena）」を発表した。同社は、ミーナが他の既存のチャットボットよりも優れていると主張している。 ミーナは、ソーシャルメディア上の341ギガバイトもの膨大な会話データを使って訓練された。オープンAI（OpenAI）の言語モデル「GPT-2」が訓練に使ったデータの8.5倍に相当する。ミーナは、ほぼどんなことでも話すことができ、（悪い）冗談さえ考え出せるとグーグルは説明する。 幅広い話題を含む取り留めのない会話は難しく、ほとんどのチャットボットは会話についていけない。ある時点で多くのチャットボットは意味をなさない言葉を発したり、実世界についての基本的な知識が無いことをさらけ出したりする。このような間違いを犯さないチャットボットがあれば、人工知能（AI）はより人間らしく感じられるようになり、ビデオゲームの登場人物もより生き生き
Chatbot and Related Research Paper Notes with Images
Papers related to chatbot models in chronological order spanning about 5 years from 2014. Some papers are not about chatbots, but I included them because they are interesting, and they may provide insights into creating new and different conversation models. For each paper I provided a link, the names of the authors, and GitHub implementations of the paper (noting the deep learning framework) if I
形態素解析からのマルコフ連鎖、PythonでTwitterのbotベースを作ってみよう - 合同会社ジリキ
Python関係の記事も増えてきたところで、Twitterのボット的なものを作ってみましょう。今回は圧縮新聞や、しゅうまい、のような一見カオスな文章をつぶやくbotの基礎を構築してみましょう。そのまま使用しても割と面白い結果が得られますのでチャレンジしてみましょう。 Twitter botの制作Twitter Developerへの登録以前も登録の仕方は書きましたがおさらいしておきましょう。 https://dev.twitter.com/ 上記URLに飛んでTwitterのアカウントでログインします。 Manage Your Appsをクリックして今回製作するbotを登録してAPIキーを取得します。 Name：アプリケーションの名前を考えて入れましょう。 Description：アプリケーションの説明です。 Website：ブログやWebサイトのURLを入力します。 Consumer K
劣モジュラ最大化によるエントリの推薦をやってみた - yasuhisa's blog
背景 半年前から機械学習に関するよさそうなエントリを提示してくれるbot(ML君)を運用しています。 大量のtweetの中から関連するエントリを人手で探す手間は省けるようになったのですが、最近別の問題が起こっています。以下の画像はある日に提示されたエントリの結果ですが、arxivの論文(しかもほぼ深層学習関連のもの)ばかりになっています…。ML君はURLが与えられたときに、それが機械学習に関連するいいエントリかどうかを判定しますが、提示したエントリの話題が重複しているなど条件は全く考慮していないので、当然と言えば当然の結果です。ML君を責めてはいけない。 上のような推薦結果は私が深層学習研究者/エンジニアなら喜ぶかもしれませんが、残念ながらそうではありません。機械学習/自然言語処理に関連する企業のニュース/githubのライブラリなど、色々なトピックについてカバーして欲しいものです。問題設
あるアイドルのTwitter、人工知能が代行していた
アイドルのTwitterアカウントを人工知能（AI）が代理で運用する血も涙もない企画がスタートしていました。気が付かなかった……。 AIが代理運用中の「PREDIANNA」リーダー、侑杏さんのTwitterアカウント AIが投稿を代行しているのは、平均年齢14歳の4人組ガールズユニット「PREDIANNA」のリーダー、侑杏（ゆあ）さんのTwitterアカウント。5月19日からAIを使った自動投稿が運用されており、1日約3ツイートのペースで投稿されています。 HAKUHODO THE DAYとニューピース、ビットエー、データセクションの4社共同プロジェクトとして行われているもの。仕組みとしては、ビットエーとデータセクションが開発し中部経済新聞が採用した「AI記者」のエンジンをベースに、侑杏さんの過去のツイートを学習データとして、特定ワードの言い換えパターンや言い回し、癖や特徴を学習。投稿予定
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
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