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どんどん賢くなるチャットボットの作り方 - LINE ENGINEERING
こんにちは、LINE株式会社でDeveloper Advocateをしている中嶋です。この記事はLINE Advent Calendar 2017の1日目の記事で、私が日頃開発しているチャットボットによく適用している、自動学習機能についてアイデアを共有したいと思います。 概要 チャットボットは人のように対話できるシステム、とざっくり定義することができると思います。チャットボットの背後では、ユーザーからのメッセージに対して自然言語処理をおこなってユーザーの意図を特定し、その意図と文脈に応じて処理と返答をおこなう方式が典型的な実装の1つだと思います。 この仕組みで「賢くなる」には2つの側面があり、1つは理解力が高まること、もう1つはできることが増えることです。一般に、前者は自然言語処理、後者はスキルを強化していくことを意味します。 今回この記事でご紹介するのは理解力を高める方法です。自然言語処
FacebookのAI研究チーム、交渉能力を持つチャットボットを開発
米Facebookは現地時間2017年6月14日、同社の人工知能（AI）研究（FAIR：Facebook Artificial Intelligence Research）チームが交渉能力を持つ対話型AIボットを開発したと発表した。「ダイアログエージェント」と呼ぶ同ボット技術のソースコードと論文を公開している。 FAIRは、「どのテレビ番組を見るか決めたり、子どもに苦手な野菜を食べさせたり、より安い値段で買い物をしたりなど、我々の日常は交渉の連続だ。これらは複雑なコミュニケーションと判断のスキルが必要になる。しかし既存のチャットボットが対応できるのは、レストランの予約といった単純なタスクをこなす短い会話までだ」と述べている。 FAIRが開発したダイアログエージェントは、異なる目的を持つ人間どうしが話し合い、妥協点を見出すのと同様に、別のボットあるいは人間と交渉して共通の決断を導き出す。 F
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
3. 3 会話AI 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved MichroSoft社 女子高生会話AI 「りんな」 http://rinna.jp/rinna/ LINEやTwitterなどのチャットロボット に活用されている。 ゲームのNPCなどにも活用可能。 会話エンジンを用いた雑談APIなども 存在。 「うずら」、「もずく」、「りんな」等。 様々な種類のアルゴリズムの会話AI が存在するが、なかなか技術は公開 されていない。 4. 4 会話AIの種類 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved 辞書型 辞書に登録されたテンプレに応じて会話を行う。 ○○を買ってきた よ！ ○○大好き！ こんにちは！ こ
誰でも5分で作れるLINE BOTを試してみた | PLAID engineer blog
ある日突然チャットボット欲しいと言われ、楽にLINEでBOTを作る方法を模索し、実際に5分で作れるか試してみました
LINE Botをサーバーレスで開発！Google Apps ScriptとLINE Messaging APIを使ってチャットボットを作ってみた - pixiv inside [archive]
こんにちは、今年4月に入社した新卒エンジニアのyasuです。pixivのメンテナンスチームでPHPを書いています。好きな言語はLispです。 本記事では、最近大流行中の人工知能を利用したチャットボットの開発について紹介します。 チャットボットが作れるAPIをLINEが提供 開発した簡単なチャットボットとの会話 LINE Botを作るために必要なもの Google Apps Script(GAS)でサーバーレスな開発 超簡単なウェブサーバを作ってみる さっそくチャットボットを作ってみる LINE Messaging APIとGASの連携 チャットボットの基礎：オウム返しをさせてみる チャットボットとオウム返しを楽しんでみる チャットボットともっと楽しく会話するために、いろんな機能を追加してみる 簡単に扱える全自動会話APIを使って雑談してみる チャットボットを少し便利に！Wikpedia検索
![LINE Botをサーバーレスで開発！Google Apps ScriptとLINE Messaging APIを使ってチャットボットを作ってみた - pixiv inside [archive]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b5797495622ead1292cbdfeee58a32acc6e5f6f2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Ft%2Ftamanobi%2F20161110%2F20161110204133.png)
旅行のプランニングにもボットソーシングが導入され始めた – Social Design News
これまで旅行の計画をどのように立ててきただろうか。雑誌やネット、知り合いからからの口コミで時間をかけ入念に調べてきた人も多いはず。しかし、これからはまずロボットに相談する時代になるかもしれない。 「Utrip」はAIによって観光のプランニングを支援するサービス。旅行先を入れ、画像にあるように自身の嗜好に合わせタブを動かせばAIが自動的に観光するとよい場所をレコメンドしてくれるのだ。 タブは予算に観光ペース、また嗜好として文化、食事、冒険、芸術、エンタメ、歴史、自然、ショッピング、スポーツなどがある。今後ここからチケットの購入や宿泊の予約までできるようになれば、一定をパーセンテージを紹介料としてもらうシステムも考えられる。 思うのはこのユーザーインターフェイスは、観光だけで利用されるものではないということだ。レシピを調べる際、また気分に合わせた音楽や映画をチョイスする際、宿泊場所を選ぶ時にも
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編1 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook この章では機械学習について、Webサービスの開発で必要とされる知識を中心に、とくに自然言語処理にフォーカスしながら解説します。 Webサービス開発と機械学習 実現困難な機能の例 闇雲な実装 もう少しましな実装 機械学習によるパラメータ決定 分類問題のための機械学習手法 パーセプトロン 判別アルゴリズム 学習アルゴリズム 特徴量のとり方 形態素解析 量をともなう特徴 組み合わせ特徴量 モデル 機械学習の種類 教師あり学習 分類 (質的変数の予測) 回帰 (量的変数の予測) 教師あり学習でのデータセット 教師なし学習 クラスタリング 次元削減(次元圧縮) 頻出パターンマイニング 異常値検出 アルゴリズムの評価 訓練データとテストデータ 学
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーここ見てインストールして
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
Googleが自社で使っている「クラウド機械学習」を一般に開放、こんなスゴイことが簡単にできる
GoogleがGCP NEXT 2016で、Googleの使うクラウドベースの機械学習プラットフォーム「Cloud Machine Learning」を公開。アプリ開発者が自社のサービスで強力な機械学習機能を利用できるようにしました。 Google Cloud Platform Blog: Google takes Cloud Machine Learning service mainstream https://cloudplatform.googleblog.com/2016/03/Google-takes-Cloud-Machine-Learning-service-mainstream.html Google Cloud Machine Learning at Scale — Google Cloud Platform https://cloud.google.com/produc
誰でも簡単に人工知能を使えるサービスがヤバすぎる！ | プログラミング教育ナビ
ここ数年、人工知能(AI)や音声認識を使ったサービスが急速に広まっています。「siri」、「OK,Google」など、あなたが呼ぶだけでインターネットにアクセスし用事をこなしてくれるパーソナルアシスタントはますます一般的になってきています。さらには、FacebookはMessengerアプリに「M」という名のパーソナルアシスタントを入れようとしています。世界中では、次々と最新のテクノロジーを活用したサービスが登場しているのです。もし、人工知能を搭載したサービスやIoTデバイスを使ったアプリなどを自分でプログラミングして作れたら・・と考えてる方も少なくないのではないでしょうか。 今回は、そんなあなたのためにアプリやIoTデバイス上で音声認識や人工知能を簡単に使えるようになるサービスをご紹介します。 また人工知能を勉強できるおすすめの書籍を紹介しています。 興味を持たれた方は下記からご覧くださ
文系エンジニアだけどAIを勉強してみる - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 突然ですが、最近すっかり人工知能（AI）がバズワードになってきていますね！ ここ最近だけでも、GoogleのAlphaGoが世界トップ棋士であるイ・セドル氏に勝利したことが世の中の話題をかっさらっていったのを皮切りに、レンブラントっぽい絵を生成するやつとか、1枚の絵を組み合わせて1枚の絵をつくるやつとか、自動でJazzを生成するDeepJazzだとかetc, etc... こうしてみると、この技術でほんとに職失いそうだし、芸術とはなんぞやということになりそうだし、人類滅ぼされるかもしれないし（偏見）、もうほんと怖いしつらいですよねー。 特に最近はAI絡みで毎日何かしらのニュースがあるので、日々ヒヤヒヤしてます。（あ、TechFeedってテクノロジーに特化した情報キュレーションサービスがあるんですけど、それで「人工知能」とか「深層学習」とかを登録しておくと毎日
伝説級の脱獄ハッカーGeohot氏、自宅のガレージで「自動運転車」を作り上げる！これが天才か…
世界で初めてiPhoneのSIMアンロックに成功したり、脱獄史において伝説でもあるBootROM Exploit【Limera1n】の開発、PS3の脱獄…そしてソニーとの訴訟勝負などなど・・・。 もはや伝説級のハッカーといっても過言ではないGeohot氏。 5月には【iOSの脱獄から離れ、AI…人工知能の世界に進みたい】と報告されていましたが、なんとまぁ自宅のガレージで「自動運転車」を作っちゃったんだってさ！ もちろん、今回も世界的な企業に喧嘩売ってるよ！ George Hotz、1ヶ月ちょいで自動運転車を作っちゃう iOSやPS3脱獄の関連以外でもちょこちょこと見かけたりするGeohot氏ですが、経済誌bloombergに現在のGeorge Hotz（別名 Geohot、26歳）について紹介されています。 それによると、なんと自動運転技術を開発しただけではなく、実際に車に搭載させてしまっ
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