トップページ > 未来技術 > 2018年06月18日 > cCbROfyt

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オーバーテクナナシー
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ125

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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ125
846 ：オーバーテクナナシー[]：2018/06/18(月) 12:31:03.10 ID:cCbROfyt
機械は単語に対する深い理解を介して、言語をよりよく学ぶ
https://jp.techcrunch.com/2018/06/17/2018-06-15-machines-learn-language-better-by-using-a-deep-understanding-of-words/

>さらに彼は、従来の言語学習システムは「1つの単語のすべての意味を、
>単一のベクトルに圧縮していました」と語った。
>「そこで私たちは、基本的な前提を疑うことから始めました
>単一のベクトルを学習するのではなく、無限個のベクトルを持つことにしよう。
>なぜならその意味は、文脈に大きく依存しているからです」。

ほらな
以前、音声変化率ベースの汎用AIについてこのスレに書いた時に同様のことを書いたが
この例では文字認識だろうけど、全文を取り込んで、無限個の幅を持つベクトルにすることでこういう良い結果が生み出せてるだろ
いちいち、単語単語で区切ったらだめなんだよ
俺たちの脳はそうやって判別してるわけじゃないからな
やっぱり俺の考え方の方向性は正しかった
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ125
848 ：オーバーテクナナシー[]：2018/06/18(月) 12:45:43.85 ID:cCbROfyt
>>232はこのELMoをより一般化した改良版
機械学習やってるやつは、もう一度人間の脳がどのような思考処理過程をたどっているのかって事を
冷静に自分の頭で考え直したほうが良い
一般的だと思われている方法論は必ずしも正しくない

MSはりんなみたいなチャットボットにこの手法を適用しつつ
言語認識ベースではなく、音声変化率主体の言語認識システムに改良すればいい
出力は言語でもいいが、どうせAGIを作るプロセスにおいて音声出力は必須になるぞ
AmazonやGoogleはスマートスピーカーでデータいくらでも集められるからさっさとしないと遅れを取る


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