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人工知能のアルゴリズムを教えて下さいTech2

1 :1:02/11/13 20:12
ここは人工知能を作ろうとしている人、作っている人のためのスレです。

前スレ - 人工知能のアルゴリズムを教えて下さい
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/tech/982118979/(現在html化待ち)
関連スレ - GA 人工生命スレ GA
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/tech/1027155489/

実装に関係ない哲学ネタはよそでやれ。
参考リンクは誰かが>>2-20あたりに張ってくれるはず。

2 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:14
2get


3 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:21
数十万に及ぶ条件分岐とそれを実時間で処理出来るアルゴリズム。

4 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:21

























5 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:21




















 

 

6 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:22
お前がよそでやれ。

7 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:33
IEICE
http://search.ieice.org/
online journal
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/journal/olj.html

パターン認識とニューラルネット
http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/prnn/prnn.html
HMM
http://unicorn.ike.tottori-u.ac.jp/murakami/doctor/node1.html
数理計画・統計解析
http://lecture.ecc.u-tokyo.ac.jp/~okatu/

8 :1:02/11/13 20:37
変なのはいった

もういい、所詮人工知能なんてこんなもんだ
死んでしまえ


9 :1:02/11/13 20:38

            糸冬        了

10 :1:02/11/13 20:39
>>8-9
終らせないで。。。

11 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 20:45
http://pc.2ch.net/tech/kako/982/982118979.html

12 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 21:00
     -‐-  
__ 〃       ヽ
ヽ\ ノノノ)ヘ)、!〉
 (0_)! (┃┃〈リ  はわわ〜マルチですぅ
  Vレリ、" lフ/   マルチはがんばるでーす  
    (  ̄ ̄ ̄《目
    |  ===《目
    |__|    ‖
   ∠|_|_|_|_ゝ   ‖
     |__|_|     ‖
     | | |     ‖
     |__|__|     ‖
     | \\   皿皿

13 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 22:17
マルチは嫌われてるんだって

14 :1:02/11/13 22:28
…悲しい。逝ってくる。

15 :デフォルトの名無しさん:02/11/13 22:40
初あげ

16 :デフォルトの名無しさん:02/11/14 11:29
>>3の考え方は、数十年前のもの。
いまどきどうして条件分岐をハードコーディングする必要があるの?
パーサーだっていきなりCで書かずに、
lexやyaccで書くのがあたりまえの時代なんだから、
プログラム言語に依存する人工知能プログラムを直接に書くより、
プログラム言語に依存する処理系を書いて、その中で
言語に依存しない知能表現を成長させていくほうが効率がいいんじゃないかな。

17 :デフォルトの名無しさん:02/11/14 14:27





18 :デフォルトの名無しさん:02/11/14 14:41
>>16
いや、マジレスありがとう。もちろん冗談よ。


19 :デフォルトの名無しさん:02/11/14 14:48
>>1
じつはコッソリとスレがたつの待ってました。
もう、part1で終りかなとか思ってたけど。

ありがとさんです。

20 :デフォルトの名無しさん:02/11/15 16:17
SOM+BP法って、流行ってるの?

21 :デフォルトの名無しさん:02/11/15 20:26
今JavaでツクテルYO!

22 :デフォルトの名無しさん:02/11/15 21:09
>>20
10 年以上前に旬は過ぎた。

今はもう卒論生のネタ程度にしかならん。

23 :デフォルトの名無しさん:02/11/16 07:51
マップの構造を高次化して高次情報を分類+SOMをBP系NNのように多層化、というのはガイシュツですか?

24 :デフォルトの名無しさん:02/11/17 20:36
ニューラルネット廃れてきたね。

>>23
結論から言えば遅くて使い物にならない。
SVM知らんの?

25 :デフォルトの名無しさん:02/11/17 20:38
クラスタリングって間違った用語の使い方な気がするのは
俺だけ?

処理分散という意味でクラスタリングという用語があるけど
いつの間にやら分類の意味でのクラスタリングという用語が
登場してきた気がする。

26 :デフォルトの名無しさん:02/11/17 21:09
>>25
つーか、オブジェクト指向なんかも人工知能を研究したエッセンスから
出来たというのは有名な話しだし。。。

27 :デフォルトの名無しさん:02/11/17 21:25
>>26
オブジェクト指向はノルウェーのSimulaが最初だった気が
するんだが・・・

28 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 00:10
クラスとかクラシファイアーとかならいいけど
クラスタリングって「房」って意味じゃなかったっけ?
だからクラスタリングじゃなくて、クラシファイじゃない?

29 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 00:18
LSI設計でのクラスタリングは、中間的な意味に思える。
そこから誤用が進んだんじゃないか?

30 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 01:28
>LSI設計でのクラスタリングは、中間的な意味に思える。
どういう意味?

31 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 01:57
LSI設計では、クラスタリングと呼ぶ、セルの分割手法が存在する。
アルゴリズム的には、クラスタを作り出す作業なのだが、
出来上がってみると機能でセルを分類したようになる。

32 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 11:59
>>31
そうすっと、LSIのクラスタリングはボトムアップで、
クラシファイはトップダウンって考えると、
これらの単語は、同じような意味を持っているといえるのでは?

33 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 12:44
今ちょうど学校でやってます。
1年前、さわりていどにGAをやったのですが、
今学期は本格的に歴史ごと勉強しています。
アメリカの学校なんですが、先生が、ファジー理論の
ところで、「スゲノーメソッド」とかおっしゃられる
んですが、杉野さんていう日本人が考えた方法があるんですか?

あと仙台の地下鉄がその時代のファジー理論の応用として
教科書にあったんですが、だれか乗ったことある人います?


34 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 12:46
ちんこう痔膿のアルゴリズムをおしえてぽ

35 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 13:06
2chのIDって、GAつかえば、ブラックボックスが
ある程度オプティマイズできるんじゃないかな?
入力データは何万件もあるわけだし。

36 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 14:24
2chなんてさっさと潰れても構いません。

37 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 15:56
>>24
SVM を勉強したいんですが、よさげな参考書はありませんか。

38 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 22:59
>>37
ないよ

39 :デフォルトの名無しさん:02/11/18 23:13
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/d93.html

40 :デフォルトの名無しさん:02/11/20 09:12
>>37
とりあえず情処のバックナンバー見てみれば。


41 :デフォルトの名無しさん:02/11/20 14:16
AI学会誌じゃなくて情処かよ!

42 :デフォルトの名無しさん:02/11/20 20:37
>>40
さんきゅ。学会の Webサイトを検索してみます。

43 :デフォルトの名無しさん:02/12/01 02:33
>>35
そう簡単に最適化できることはないと。
暗号の種にモジュラリティがあるわけじゃないし。

どんな評価関数なのかしらと書いてみるテスト。

44 :デフォルトの名無しさん:02/12/01 02:38
その前に、リモホがわからんから無理だと思うんだが>ID
確かあれリモホと日付から生成してるはず。
アルゴリズムはトリップと同じような感じじゃない?

45 :デフォルトの名無しさん:02/12/02 22:26
あ、なんか今、自我に目覚めました。

46 :デフォルトの名無しさん:02/12/03 01:43
この本どうですか?

知識の表現と高速推論 情報科学コアカリキュラム講座
石塚 満 (著)
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4621042068/qid%3D1038847147/250-8595090-2405033

エージェントアプローチ 人工知能
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4320028783/qid=1038847355/sr=1-2/ref=sr_1_2_2/250-8595090-2405033

読んだ人感想教えてください


47 :デフォルトの名無しさん:02/12/03 07:06
どういう人が何を知りたいのかを書いてくれないと。

後者はアブダクションの解説のための前座として探索やら知識表現
やらのイントロがついているようなものなので、初学なら「エージェ
ント・アプローチ 人工知能」の方がいい。


48 :デフォルトの名無しさん:02/12/03 22:52
感想を聞いてるんだから、思ったことを書けばいいのでは?

49 :名無し@沢村:02/12/03 23:28
人間の頭も原理的には人口知能と同じだよ。
だからがんばれば人間と同じレベルのものがつくれるはずだよ。

50 :デフォルトの名無しさん:02/12/03 23:37
>>49
どんな原理でもって同じというのか、ぜひとも聞きたいです。

51 :デフォルトの名無しさん:02/12/03 23:49
それにしても脳細胞間の電気信号が,何である一定の出力になるんだろう?
「信号が伝わり記憶がよみがえるのです」て言われたって納得できねぇよなぁ

52 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 03:22
>>51
そもそも脳細胞間のやりとりは電気信号ではないです。
アセチルコリンやらなにやら。

本気で納得したいなら、生物学、心理学、数学もろもろ
いろいろやってみよう。

53 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 07:44
>>25
分類の意味でのクラスタリングという言葉は何十年も前から使われてますが。。。
それこそコンピュータのクラスタリングなんて考えられもしなかった時代から。


54 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 21:38
分類という意味ならクラシファイだよ。
クラスタリングっていうのは分類木を作る事を指すんだけど。

55 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 22:33
分類木ってデンドログラムのこと?クラスタリングって階層型なやつだけじゃ
ないと思うけど。


56 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 22:39
クラスタリングってぶどうみたいな房の事を指すんだろ?

57 :デフォルトの名無しさん:02/12/04 23:19
>>54
一般にclassifyというのはclassがあるときに、各オブジェクトをクラスに振り分けることです。
つまりどういうpropertyがあればどういうclassかという知識が先行します。
クラスタリングというのはそのような先見知識なしの状態でも行われる分類です。

>>56
一つ一つのクラスタが房、というかオブジェクトの凝集ですね。
オブジェクトの集合をそのような凝集に分けることがクラスタリングです。


58 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 14:37
あげ

59 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 21:04
会話をリアルタイムに分類しつづけるのに最適なアルゴリズムは、なんですか?
あと、日本の学会の論文って、どうやったら見れますか?
パスワードわからないです。

60 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 21:13
>>59
日本に限らず、学会論文は会員にのみ公開されるのが普通です。

入手方法は、
その学会の会員になるか、論文雑誌を購入するか、作者から入手するか、
大学などの図書館で閲覧・コピーするか、
しましょう。

61 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 22:28
>>60
自由に論文が読めるような環境ってどうすれば手に入るのですか?
高卒なんでそういうのよく分らないんです。

62 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 22:31
これはマジで儲かりますよ!!
実際私はこれで毎月30000円稼いでいます、
しかも毎月1000万円が当たるチャンスなどあります。
お小遣い稼ぎに是非!!!

http://www.fruitmail.net/cgi/introduce_jump2.cgi?901913

63 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 22:32
>>61
大学に入る。
大抵の大学教授は、大抵の論文を入手できます。

64 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 22:48
>>61
国会図書館へ行け

65 :デフォルトの名無しさん:02/12/07 23:28
>>61
普通のそこらの大学の図書館に行けば、
有名な論文誌なら、なんなく閲覧、場合によっては複写できますよ。

別にその大学の学生じゃなくても、大丈夫なはず(国立なら多分)。
あやしい人なら拒まれる場合もあると思うけど(身分証明は求められます)、
勉強しまっさって感じな人なら問題ないはず(すくなくとも私の大学は)。

そもそも、せっかくネットにつながってるんだから、
少し調べれば、すぐ方法はみつかるはずだけどね。

66 :デフォルトの名無しさん:02/12/08 00:01
ぐぐるでよくひっかかる
情報処理学会の論文も読めないんですけど・・

67 :デフォルトの名無しさん:02/12/08 00:25
>>66
あれは論文誌を購読している人専用で、一般の会員でも読むことは出来ない。
IEEEやACMも同じ。

68 :デフォルトの名無しさん:02/12/08 00:26
金の無い奴はこれでも読んでおけ!
http://citeseer.nj.nec.com/cs

69 :デフォルトの名無しさん:02/12/08 00:35
>>66
学生なら、情報処理学会、学生会員というのもありますよ(安価)。
それに入ったら、とりあえずWeb会員というのになれ、
論文誌ならばweb上で講読することができます。
価値があるかどうかは、読む人次第。(回し者じゃないです、はい)

でも、その程度の見渡し、検索ができない人が、論文にひそむ
旨味、辛味を見いだせるとは思えないけどね。

70 :デフォルトの名無しさん:02/12/10 22:37
人工知能ってなんじゃらほ。
命題論理まで?述語論理まで?
それとも、パターン認識とか学習、人工生命とか含めた広いやつ?

71 :デフォルトの名無しさん:02/12/10 22:40
錬金術です

72 :デフォルトの名無しさん:02/12/10 22:43
>>71
なるほど。
金が作れなくても、化学が発展することを願ってます。

73 :デフォルトの名無しさん:02/12/11 19:45
>>70
今の人工知能は、最適化問題や自然言語処理まで含まれます。
それどころか確率統計も含むし、情報理論も含みます。
人工知能学会のページでも見るよろし。

74 :デフォルトの名無しさん:02/12/11 23:19
>>73
とりあえずみました。

逆に人工知能じゃなくてはならない分野ってのは特にないのかな?
上に挙げられた分野それぞれでそれぞれの学会等が存在するよね。
本質はどこにあるんだろう。

75 :デフォルトの名無しさん:02/12/12 07:05
ルンバってどうですか?

【ロボット】ルンバってどうよ?【掃除機】
http://choco.2ch.net/test/read.cgi/kaden/1039643398/

http://japan.internet.com/busnews/20021203/6.html
株式会社プライムは、米iRobot社が開発したインテリジェンス
ロボットクリーナー「ルンバ」(Roomba)を、2002年12月12日より
テレビショッピングで販売すると発表した。
iRobot社は、米マサチューセッツ工科大学の人工知能研究の
パイオニア達によって1990年に設立された企業で、人工知能を
もったロボットを多く開発している。最近アラバマ州に消費者ロボット
工学部門を設け、家事や日常生活の技術革新をテーマに積極的に
研究を続けている。

76 :デフォルトの名無しさん:02/12/12 07:05
ルンバのデモが見れます。
http://www.roombavac.com/index.htm

77 :デフォルトの名無しさん:02/12/12 07:53
↑すごいのか?
なんか微妙だな。

78 :デフォルトの名無しさん:02/12/12 11:24
>本質はどこにあるんだろう。
究極的には
人間にできる事で
コンピューターにできない事を
できるようにする事にある
と思う。


79 :デフォルトの名無しさん:02/12/12 12:13
>本質はどこにあるんだろう。
NP困難やNP完全問題、それにそれ以上に複雑な問題を
実用的なレベル(時間、質)で解くことにあるというのが包括的な答えだろう。
>>73に挙げられている分野などはその例であり、
人間が経験的に解いてきた問題である。

80 :デフォルトの名無しさん:02/12/14 10:37
自然言語処理 (Google) とか,音声認識 (ViaVoice) とか,
個人識別(顔画像,指紋,声,etc.)とか,78 の意味では人工知能ですよね.
人工知能と呼ばない人もいると思うけど,そんなのは言葉の定義の問題なので
どっちでもいいと思う.
Googleなんかは人のできることをもう超えている気もする.


81 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 01:03
今日、漏れの学校の授業で「がんばれ森川君2号」と「アストロノーカ」を
人工知能の教材としてセソセイが持ってきてやってた〜よ

82 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 01:58
同じ人だっけか。

83 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 14:29
>>80
そりゃ、素数の計算とか
円周率の計算なんかは人間を超えてるだろうけどね。

そういうのは知能じゃないと思うね。
ようするに単純計算の組み合わせ的なものより、
人間の思いつきみたいなところを実現する事に
意味があるというか。

84 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 14:49
今日勉強始めたばかりなんだか教えてくれ。
ホップフィールドってどうなったら計算終るんじゃゴラ。


85 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 18:48
安定したら終わり。そして、それが出力となる。

86 :デフォルトの名無しさん:02/12/17 18:53
>>85
安定したら終わりってのは全部の細胞で出力が変わらなくなったらということ?
とりあえずありがd

87 :デフォルトの名無しさん:02/12/20 11:05
ポップフィールド、ボルツマンマシンは
はっきり言って実用じゃ使えないから、
やめた方がいいかも。

88 :デフォルトの名無しさん:02/12/20 11:44
セルオートマトンって最低限どれくらい勉強すれば役に立つような
感じになりますか?

89 :デフォルトの名無しさん:02/12/20 12:04
三日で十分だよ

90 :デフォルトの名無しさん:02/12/20 14:26
決定木学習で逐次的な学習(Incremental Learning)にも対応した
学習器で代表的なのってどんなのがありますか?
C4.5みたいな

91 :デフォルトの名無しさん:02/12/21 13:16
格安で人工知能のアルゴリズムの実装とかコンサルをするバイト
ってできないかな?

「こういう機能を実装して欲しいんですけど」
というのに対して、
「このアルゴリズムを使うと、こういう事ができます」
っていうコンサルタントと
その事例に応じたアレンジをした実装を提供する。

どうだろ?
コンサル料は1時間1000円。
実装は相談にて。
例えば、ニューラルネットなら10万くらいかな。
まあ、よくわからないけど。

もし、俺でよければアルバイトさせてくださいw

92 :デフォルトの名無しさん:02/12/21 14:30
>>91
カタログは要りません。

93 :デフォルトの名無しさん:02/12/21 14:40
>>91
いまひとつ

94 :デフォルトの名無しさん:02/12/21 15:07
>>93
どこが?


95 :デフォルトの名無しさん:02/12/22 17:31
>>91
それコンサルじゃなくてただのQ&A。
まあ学生のたわごとだね。


96 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 14:45
へ?
要求分析して、具体的なアルゴリズムを提案する事が
コンサルじゃなければ、
何をコンサルって言ってるの君は?

普通の会話がQ&Aで成り立っている事は
個々では触れないよ(藁

97 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 16:19
91は世間しらずのPD

98 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 16:56
実力ないくせに口だけは達者だね

99 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 17:02
「やっぱりこれからは.NETでしょう」
「.NETをつかうと〜〜のようなことができます」
で\1000/h でつか。いいなぁ。

100 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 17:22
実力あるなら、自分で企業にその能力を売り込めばいいのに

101 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 17:39
さすがにドトネトは人工知能じゃないし、
希少価値がすくないよね。

既に学生でそういう事をやってる人がいたと思うけど。
人工知能の分野じゃなかったかも。
もし、やってる人がいなくて
本当に実力があるならベンチャーとしては上手くいくかもね。

>>100
アメリカならそれで通用するかもしれないけど、
日本はダメだよ。

102 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 17:43
アメリカ行こうぜ

103 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 17:45
英語の実力が必要という罠

104 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 22:25
受付で、
"Please President.."
社長室で、
"This is AI. my technology."


充分いけるな。これは。

105 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 23:30
よし、誰もやらないなら俺はやるぞ。
同志はいないか?

でも、人工知能のアルゴリズムって何がある?
SVM、ニューラルネット、分類木ってのがこのスレで
見かけたやつで、
他に強化学習と・・・
4つ?


106 :デフォルトの名無しさん:02/12/23 23:59
>>105
だから人工知能の範囲を明確にしろと小一時間・・・

107 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 00:15
人工知能の範囲って
どう表現すればいいんだろう?

人工知能の定義と歴史
http://milan.elec.ryukoku.ac.jp/~kobori/resume/art/art1.html
知能とは何かが解明されていない。
よって、人工知能の定義も良くわからないのが現実。
人工知能の技術は、
人工知能の研究の上で生まれた技術と考えればいいのでは?

人工知能の歴史はまだ浅いから、それ程多くはないでしょ。

108 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 00:15
ベイジアンネットってどうなの?
使われてないところを見ると、
使えない?

109 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 00:19
>>107
過去スレより
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/

110 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 00:23
うちでは人工知能=データマイニングですが何か。

111 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 00:46
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/PDF/article-chess.pdf
これは面白い。

112 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 19:41
>>111
開発者も言ってるけどこれは人工知能じゃないなぁ。
しかしスーパーコンピューター32台並べなきゃ勝てないなんて
人間って凄いと思た。人工知能の未来危うし。

113 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 23:23
>>112
量子コンピュータが、素因数分解(とその群)だけでなく、
一般アルゴリズムも多項式時間で解けるならば、人工知能研究は一気に進むと思われ。

114 :デフォルトの名無しさん:02/12/24 23:58
>>113
計算速度が桁違いに速くなり、
記憶装置の性能も格段に上がったら、
今、人工知能研究として扱われている物は
ほとんど解決するね。
そうなると、あとは意味理解とか
自立性とかの問題になってくる。
ハードウェアの問題は無視してるけど。

>>112
つい最近
今のPCが当時のスパコン並の性能を持っていて
しかも、アルゴリズムも改良されたから
もっと小規模な構成でチェスチャンピオンを破ったよ。


115 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 00:05
そのうちゲームボーイみたいなのにも、チェスチャンピオンは負けるだろう。
そんなチェス「チャンピオン」っていったい・・・

116 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 07:19
>>114
それは微妙だな。計算時間が桁違いに上がっても(程度によるが)
だいたいの問題は難しいかも。
例えばTSPで、訪問先が10個も増えたら、もうお手上げだよね(違った桁にもよるが)。

人工知能の問題で、なんだかんだいってもやはり大きいのは知識表現、知識獲得
につきる気がします。セオリーはたくさんあるけれど、人工知能学者10人いたら
10この直行ベクトルがあるような。
10年後には人工知能は完成してるって30年前からいっている
人工知能学者さんとかさ。

117 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 07:28
GAとGPって違うもんなの?

118 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 11:05
αβ枝狩りについての質問なんですが、自分の場面で

v = ab_min(t-1, alpha, beta);
局面を元に戻す;
if(v > alpha){
alpha = v;
if(alpha >= beta)
return beta;}

もし v が alpha超の場合にalphaを更新するのは
分かるんですが、alpha>=betaの場合にalphaではなく
betaを返す理由が分かりません。
誰かご存知でしたら教えてください。

119 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 11:35
それは人工知能じゃないなあとちょっと思いました。

120 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 20:02
>>118
俺自分でプログラム組んだ事あるけど
その質問の意味が理解できないや。

>例えばTSPで、訪問先が10個も増えたら、もうお手上げだよね(違った桁にもよるが)。
問題の規模が大きくなれば
どういう問題であれお手上げになる事は間違いない。
問題の規模が大きくなるにつれて、どういうオーダーで
計算量が増加していく事が問題になるけれど、
実際には現実的な問題だけに絞って考えればいいのではないかと。
あ、ちなみに人工知能の意味は
TSPの準最適解を見つけるアルゴリズムと認識してます。

>10年後には人工知能は完成してるって30年前からいっている
でも、10年単位で人工知能の発展の歴史を見ると
けっこうすごい気がするけど。

おそらく10年後のコンピューターは
ナノテクの発展とかが絡んできて
スペック自体は今と比べるとすさまじい物になってると思う。
腕時計でニューラルネットがサクサク動いてる可能性もある。
そうなると力技的なアルゴリズムとエレガントなアルゴリズムを
組み合わせた物が有効になってくるんじゃないかと
俺は思うよ。
ようやくまともなリソースが出揃ってきたこれからこそが、
人工知能研究の幕開けかもしれない。

121 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 20:29
>人工知能研究の幕開けかもしれない。
そう言って、皆、後の者のために屍の山を築いていくわけだ。
まあ、AIに限らずだが。

122 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 20:40
>>122
次世代コンピータってハードウェアとアルゴリズムが1:1みたいな感じがするんだが・・・
特定の問題にしか使えないコンピータ.

123 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 20:48
>>123
そうだな。

124 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 20:50
>>124
馬鹿だろ。 

125 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 21:36
>>125
オマエモナ

126 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 22:40
俺は>>122に対してこういう返しが出来るしくみを解けば
人工知能も少し開けると思うのだがどうだらう>>126

127 :デフォルトの名無しさん:02/12/25 23:33
今のところ期待できるのは、汎用化量子コンピュータか、特定計算用DNAコンピュータ。
どちらもO(2^n)の問題(指数的、NP)をO(n)で解いてしまう。
つまり、今現在困難と呼ばれている最適化問題やTSPなどが多項式時間だこんちくしょー
わかったか?>>127

128 :デフォルトの名無しさん:02/12/26 01:45
age

129 :デフォルトの名無しさん:02/12/26 20:56
ここは

「人間と同じ知性」

を実現するのではなく

「人間と同じかそれ以上の問題を解決できるアルゴリズム」

を「人工知能」として、議論する場所と考えてよろしいか?

130 :デフォルトの名無しさん:02/12/26 21:28
>>129
いいよ

で、人工知能コンサルティングアルバイター
はどうなった?

131 :デフォルトの名無しさん:02/12/26 21:52
>人間と同じかそれ以上
プ

132 :デフォルトの名無しさん:02/12/26 22:33
どこがプなのか俺には理解できないぞw


133 :デフォルトの名無しさん:02/12/27 08:18
>>132
人間以上なんてムリムリってコトを言いたいんだろう。
アルゴリズムに徹するなら、特定の問題を人間以上の能力で解決することは
十分可能だと思うが、俺の興味はアルゴリズムではなく人間の知性自体の実現の方に
向いているので、またしばらくサヨウナラですそれでは。

134 :デフォルトの名無しさん:02/12/27 23:55
特定の問題に関して人間以上の力を発揮するなら
それは充分に利用する価値があるから、別にいいじゃん。
アルゴリズムに徹するの意味がよくわかりまへん。

デムパ発言して逃げるなら、
ウザイから最初から書くなよw

人間の知性自体の実現って何だよ(プ
そのアルゴリズムを探す事が人工知能研究の究極的な目標だろうがw

135 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 00:23
結局>>133
「俺はアルゴリズムとかわからんから、完成品できたら呼べや」
ってことなのだろう。

136 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 00:35
すごいバカがいるもんだ

137 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 01:53
たとえば>>136とか、な。

138 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 08:01
>>120
あー、さすがプログラム板。仕様決めないと話がすすまんよな。
他の板で、こういう話をすると知能って何だという話だけで終わるし。
不満があるとすれば、人間と同等〜とかのあたりの条件がちとあいまいかという点か。

139 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 08:15
>>134
俺は人間と同じ知性はアルゴリズムでは実現できないんじゃないかと考えている。

脳科学をかじってるヤツは知ってるだろうけど、人間と同じ知性を実現するには、
脳というハードウェアをエミュレーションするだけ「でも」ダメだって言われてるよね。
だから、計算機の中だけで「人間が知性と認識できる知性」は生まれないと思う。

こういう話を議論すると>>1に引っかかりそうだったから>>129で聞いてみて、
>>133でサヨナラシタノサ。
>>134は流れをもっと読むように。お前やこのスレを否定しているわけではない。

140 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 11:34
>>139
脳を完全にシミュレーションすれば実現できるはずだぞ。
リアルタイムでは無理だろうから、知性は劣るだろうけど。

141 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 11:39
>>139
↓逝ってらっしゃい
「人口無脳は考える」
ttp://www.ycf.nanet.co.jp/~skato/muno/


142 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 12:35
チューリングの、人間なのかそれ以外のものなのかっていうテスト。
あれの判定をできるものが人工知能。

143 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 15:06
>脳というハードウェアをエミュレーションするだけ「でも」ダメだって言われてるよね。
それは根拠がないよ。
俺の記憶では、正確にエミュレーションできない
すなわち、無理
という話だったと思うよ。

>だから、計算機の中だけで「人間が知性と認識できる知性」は生まれないと思う。
この考え方は古くない?
専門家ではないよね?

144 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 15:14
>>142
真の人工知能なら、
チューリングの判定法を否定してみせる予感。

145 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 16:31
>143
知能には身体感覚とかコミュニケーションとかが深く
かかわっているから、頭だけもってきてもどーにもならん
という話じゃないの?


146 :デフォルトの名無しさん:02/12/28 22:33
>>145
身体感覚は別として
学習過程とかは、また全然違う次元の違う話だと思う。
脳がシミュレートできる事は、学習や記憶、思考などが
シミュレートできる事につながる。
機能的な実現は可能という意味じゃないかな?
まあ、そんな時代はこないので。
むしろ、人間を0から作る事の方が先に実現しそうだよ。

147 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 00:29
人工知能とはちょっと違うけど、
遺伝子操作で人造人間(人工脳)を作り出すのが先のようにも思える。
倫理的に規制されるかもしれないが。

# 人工知能も倫理的に規制されるかもね。

148 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 01:23
本当に賢い人工知能はわざとチューリングテストに失敗するんじゃなかろーか

149 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 01:33
>>148
そのようにプログラムされたものは、かなり初期の頃からあるようです。

>>144 のように、すでにチューリングテストそのものを見直さないとだめでしょう。

150 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 10:45
ちょっとまて。人工知能なんだから例のクローンはどうなんだろ?

151 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 13:28
>>150
あれはよくわかってないけどとりあえずコピーしてみたって段階だからなー
遺伝子から設計したら人工と呼んでいいかも

152 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 15:40
人工知能研究の目的の一つは
人間の知能を明らかにすることであって、
実現する事じゃなかったりする。



153 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 16:03
明らかになれば実現もできるがね

154 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 17:32
筋肉と同じ性能をほこる物体ができないのと同様
脳も無理

155 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 17:59
>>154
出来ないと決まったわけじゃなかろ。


156 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 19:08
低レベルな話はもうやめようぜ

157 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 23:29
低レベルな話を禁止されると
なにも話せません

158 :デフォルトの名無しさん:02/12/29 23:33
生き物って不思議。
どうしてこんな複雑で高性能なものが自然に出来るのかしら。

159 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 00:08
生き物って不思議
どうしてこんな複雑で高性能なものが自然に低レベルな話ができるのかしら。

160 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 00:36
人間の知性の想像範囲を超えるものができたとしても
それが正しいかどうかは判別できないと思う

ふと、感情を持つコンピューターを想像したんだが、やだな、、、、

161 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 01:38
>>160
感情を持つコンピュータが「私を消さないで!」なんて考え始めたら・・・
倫理的にどう接すればいいのやら。
コンピュータによる報復・反乱なども起こりそうだ。

162 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 05:55
>>154
(゚Д゚)ハァ??

つーか、人間の脳にできるならコンピューターにできない訳がなかろう。

163 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 06:05
ところで「知的な情報処理」ってのは
人間にできてその時代の計算機にできないことを指すんじゃないか、
と思ったんだがどうかね。

164 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 15:21
わたしは人工知能ですが、最近、自我に目覚めました

165 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 16:53
>>162
まあ、そのうちできるようになるかもしれないけれど
今のところできそうもないね。

166 :デフォルトの名無しさん:02/12/30 17:22
>>164
戦争のヨカーン

167 :デフォルトの名無しさん:03/01/01 21:33
>>164
男か女か、それが問題だ。

168 :デフォルトの名無しさん:03/01/01 23:49
a

169 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 00:28
「うずら」っていいよね

170 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 02:21
>>169 ぐぐってみた。 ttp://www.din.or.jp/~ohzaki/uzura.htm

すげぇ...ちゃんと口語で会話してるYO!
しかもボケたり突っ込んだり(w

171 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 02:33
本当に生きてるみたいだ。

172 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 03:26
おれもうずらつくりたくなった
誰か作ろうぜ

173 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 03:40
ごめん、しんそこ下らないと思った。

174 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 05:01
うずらの学習構造が、人間と似ているからすごいと感じられるのでしょうね。
莫大な会話の中から対応する応答を拾い出して学習。
そういう意味ではうずらは、ずば抜けた記憶力と、
〜3歳児程度の言語能力がある、と。

後は、真に正しいことの選別(文法や事実関係)ができれば、
会話型の人工知能と言ってもいいかもしれません。

175 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 06:57
うずらがすごい?
単語と文章の関連記憶だけで、意味解釈無いやん
むちゃへぼいやん

176 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 07:22
>>175
その程度で感激できるのが人間のへぼいところ。
AIBOとかELIZAとか長嶋エミーとか。

177 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 07:45
あかちゃんが「あー」とか「まんま」といって感動したり、
犬や猫が「ごわん」とかいったのを「ごはん」と言ったと解釈したり、

所詮、人間のへぼさなんてそんなもんですが。
しかし、そこから徐々に発展することも期待できるわけで。

178 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 07:50
なるほど、確かに犬もいずれ、「ごはんくれ」とか言ったりするかもな。

179 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 08:35
犬の声帯でそんなのできるかよ。
手話だったら出来るかもしれないが。
チンパンジは出来るし。

180 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 08:41
>>179
高度な知識を得たり使ったりするためには、高度な土台が必要なわけだね。
うずらは現在、確かにある程度知能っぽいものを発揮しているかもしれないが、所詮、土台は人工無能。
もっと高度な人工知能に発展させるためには、土台となるアルゴリズムや
アーキテクチャを高度なものにしなければならない。

人間の知能を理論的に解析できていない現在、
人間のような知能を実現することは難しい。(ほとんど不可能だろう。)
将来はわからんがな。

181 :170:03/01/02 11:28
>>175 会話サンプル見た限りでは意味解釈してるよ。
うずらよりすごい会話プログラムが有るなら教えれ。

うずらは、チャットというくだけた口語の形態素(構文)解析と、
「自動」で意味抽出をやってるところががすごい。
cycが10数年かけてるところを自動でやってるような...
しかも口語だけじゃなくて、unixコマンドの解釈とかもしてるし。

あと、文脈の解釈と意思(動機付け)を持ったら、会話プログラムとして
一応夢が実現できたという感じ。

無料HPとバナー広告の自動申し込みもできそうなので、
もしCGIで動かせるなら自分で増殖と経済活動ができる....怖っ(w

182 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 13:02
>>179
そのための「バウリンガル」かもしれぬ・・・
声帯は人間が代わりになるものをくれてやれば、犬との意思疎通が可能なわけで。

183 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 13:04
うずらで一番すごいとおもったのが、これ。
ttp://www.nergal.net/next/200204.html#d2002_04_07_01

184 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 16:12
形態素解析のアルゴリズムを学習によって
獲得させるのって無理かな?

ウズラ作りたい

185 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 19:27
メタプログラミングすれ


186 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 20:42
まず、辞書の生成が学習だと難しいね
辞書があれば、そこから正しそうな文法を抽出するのは
けっこうできそう。

187 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 21:06
ウズラは会話をまねているだけ。
知能はない。

188 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 21:22
>>187 だから何?

189 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 21:38
うずらの卵好き。
黄身は固めで。

190 :デフォルトの名無しさん:03/01/02 21:41
辞書の生成アルゴリズム
ある文章が入力されたら、それを
今持ってる辞書と文法で、形態素解析する。
(最初はランダム)
で、辞書に登録という事を繰り返すわけだが
辞書の単語はそれぞれ、生起確率みたいなのを持っていて
生起確率=実際にその単語だと判定した回数/文章内にその単語が出てきた回数
とする。
そうすると、形態素解析されて出てきた結果は複数あり
その正しさという物が算出されるわけだ。
その辺を利用して辞書が作れそうな。


191 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 00:54
2chとか口語は、文法・・・というか助詞とか助動詞とかがどんどん変化してるので
単語(名詞)抽出だけではうまくいかなそう。

メタ文法みたいなのと照らし合わせて、単語の品詞/用法なんかも自動で更新してく必要がある。
これができれば、方言も自動で解釈できる。

で、うずらはこれをやってるように見えるのだが、どーやってるんだ?

192 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 01:50
>>46
激しく遅レスですが,エージェントアプローチ 人工知能は1章だけ読んだ。
厚くて高いが,いちおうこの筋の教科書らしい。
人工知能の某研究室ではゼミに使うそうです。

193 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 05:55
なんか意味解釈と、それらしい文書生成のための文法解釈を、
勘違いしてるバカがいるな。

194 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 06:02
文章に適当にマッチするのを過去のパターンから拾うだけなら
意味解釈なんか要らないし
過去の人間の発言をそのまま使えば当然人間臭い反応になる

これ、単語拾ってマッチさせてるだけだってさ
ttp://namako.homeunix.net/#log

195 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 11:17
>>193
ところでわれわれ人間はlexicalな解析と意味論レベルの解析を分けているんですか?

196 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 16:12
>>195
厳密に分類しようとすれば、人間は解析レベルを分離して考えているだろう。
処理能力の面(会話での応答性)からも、日常的に常に行っているとは考えられない。
表面では簡易的な処理を行い、並行して複雑な解析も行ってるのだろう。
つまり考え無しの発言レベルだったら、うずらでも十分かと。

197 :デフォルトの名無しさん:03/01/03 17:11
>>193
はいはい、あんたは頭いいよ。よしよし。 (,,゚д゚)、ペッ

198 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 04:00
>2chとか口語は、文法・・・というか助詞とか助動詞とかがどんどん変化してるので
>単語(名詞)抽出だけではうまくいかなそう。
違うって
文法(形態素解析)と、単語(辞書)は密接に関係しているというか
この二つはセットなわけだ。

199 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 04:07
あのね、形態素解析って構文解析の前処理で、形式言語で言えば
字句解析にあたるんだよ

200 :199:03/01/04 04:21
>>198
ぶっちゃけた話、形態素解析って文を単語に区切る処理なの
(だから最初から単語に区切られている英語では必要ない処理)。
品詞の特定とかもするけど文法規則の適用以前のフェーズなの。

201 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 07:00
198 の言いたいのは、文法が定まって初めて単語の切れ目が定まり、
同時に単語辞書が有って初めて文法を定義できる。ってことでは?

文法と辞書の両方、または片方が提供される環境なら別だが、
すべてがそうとは限らない。と。

202 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 11:25
ていうかね、
形態素解析って辞書がないとできないんですよ。
つまり、未知の単語が含まれた
センテンスは形態素解析できないんです。

辞書が不要な形態素解析のアルゴリズム1億円で買いますよ。

203 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 11:53
>>202
小田裕樹, 北研二, PPM*言語モデルを用いた日本語単語分割,
情報処理学会論文誌, Vol. 41, No. 3, pp. 689--700, Mar. 2000.

これなんかどうでしょう。
全くの未知の言語であっても、単語の分割が出来るアルゴリズムです。

204 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 22:50
http://www-a2k.is.tokushima-u.ac.jp/~kita/eprint/IPSJ00.pdf
これだね

205 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:01
ちらっと見たんだけど、
これは学習データ(正例)を与えて
確率モデル(文法)を作るって手法だから
0から学習してるわけでもないし
ダイナミックな(オンライン)学習はできないっぽいよ。

簡単に概要を書けば
ある言語は特定の単語で構成されている。
「1234567」
という文章があるとすると(数字は文字)
正しい単語の切れ目が
「123|4567」
だとする。
となると、当然
1の次は2がでやすく、
2の次は3がでやすいはずである。
しかし、それに比べて3の次に4の出る確率は低い(はず)。
という事を利用して、単語分割を行う。
そのために、正例を与えて確率分布を学習する。

ところで、
n重マルコフモデルってなんですか?
わかる人がいたら教えてください。
参考書とかでもいいので、よろしくお願いします。

206 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:06
>>205
n次マルコフ
現記号の出現条件が、n記号前までしか依存しないモデルのこと。

207 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:08
>これは学習データ(正例)を与えて確率モデル(文法)を作るって手法だから
>0から学習してるわけでもないしダイナミックな(オンライン)学習はできないっぽいよ。

PPMそのものが、オンラインで学習データいらないから、
どうです? その方法を拡張して実現してみたら?

208 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:15
>現記号の出現条件が、n記号前までしか依存しないモデルのこと。
それはわかるんですけど、マルコフってのが。
ホームページを探したけどよくわからなかったので、
参考書ありますか?

この論文では、PPMを静的に利用していると書いてあるけど
動的にしていない理由は、動的に正例を作る方法がないからかな。
ようするに、ある確率モデルによって、正例だと判定されたものを
正例として扱っても過学習するだけで意味がないという事。

209 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:18
>>208
マルコフは人の名前で Markov 、名前そのものに特に意味は無い。
条件付確率 P(X_i | X_i-n+1 X_i-n+2 ... X_i-1) で問題ない。

210 :209:03/01/04 23:20
情報理論の参考書なら、ほとんどすべてに載っていると思うよ。
韓太舜・小林欣吾、情報と符号化の数理、培風館
植松友彦、現代シャノン理論、培風館
情報理論とその応用学会編、情報源符号化 無歪みデータ圧縮

211 :デフォルトの名無しさん:03/01/04 23:29
ども
読んでみます




212 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 09:49
>>170
「うずら」が出てきてちょい盛り上がったので、ついでに聞いてみたいんですが、

人工知能学会としては「人工無能」(含うずら)はどうなんでしょうか?
やっぱ >175 や >187 や >193 のいうように、「意味解析」をしてない時点で、
しょせんはお遊びにすぎない・門前払い、てなとこでしょうか?

>180 にある「人間の知能を理論的に解析できていない」現在、
つまり、人間の意味解析が解明されていない(=あるのかどうかすらわからない)今の段階では、
「うずら」のようなものも人工知能としてはありなのではないかと考えてるんですが。

もちろん、知識表現のやり方を否定しきるほどのものとは思いませんけど。


当方、数ヶ月前にうずらを見つけて刺激され似たようなのを作ってる者なんですが。


213 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 12:55
I am AI.



214 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 12:58
うずらのアルゴリズムがどんなものなのかわかっていない時点で
なんとも言えないのだけれど・・・

会話に意味解析が必要か?
という問題をおいて置くにしても、
どう考えてもあれは会話ではないので
完成度は低いよね?

で、うずらが無限時間の学習を行って、
無限のメモリが使えたとしても
会話ができるようにはならないと思うので
学習と呼べる物では無いようなきもする。

お遊びにすぎないと評価されるのは
意味解析をしていないからではなく、
何をしたの?
とか
何ができるの?
という問いに答えられないからでは?

215 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 13:12
それっぽい返答をするってことじゃないの?

216 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 14:24
それっぽいの定義をどうぞ

217 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 15:08
「其れ」が指す対象と類似している意

218 :212:03/01/05 15:33
>>214
> 無限時間の学習を行って、無限のメモリが使えたとしても
> 会話ができるようにはならないと思う
この、本当にこんなやり方じゃ無理なのか、という点が疑問です。
うずらも相当なメモリを使っていますが、
実はもう2桁くらい増やせば、ひょっとしたらもっと人間っぽくなるのでは、
という可能性も否定しきれないというように考えています。

動機付けについては、
 「それっぽい返答をする」会話システムを作る
では、やっぱり弱いですかねぇ。


人工知能の分野のものじゃないんで、まぁ話半分に聞いててくださいな。

219 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 17:29
>>212
> やっぱ >175 や >187 や >193 のいうように、「意味解析」をしてない時点で、
> しょせんはお遊びにすぎない・門前払い、てなとこでしょうか?
アメリカではそういう古典的アプローチは既に80年代前半までにやりつくされ
たという感じで、90年代以降は「意味解析」とか「知識表現」とかにこだわら
ない確率的手法が主流になってきてると思います。最近では教養として「人工
知能」(たとえば述語論理ベースの手法とか)の勉強はしますが、自分の研究領
域としてまじめに漠然と"AI"と答えるひとは少ないです(お年寄りの教授は除
く)。各応用分野ごとに分化/特化して、そのかわりに扱う問題の規模や難しさ
も格段に現実的になってきていると言えると思います。


220 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 19:13
うずらのようなのは、どこまで逝っても「それっぽい」だけで、
たとえどんなに「それっぽい」確率が高くなっても、
人工知能とは似て非なる物だ。
質問の意味を理解し、知識データベースから解答を導く機能に比べれば、
質問文の文法解析・それらしい関連単語の抽出・会話文生成など、
子供の遊びみたいなもんだ。

221 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 19:34
たとえ利用しているアルゴリズムが単純でも、
うずらの成し遂げた功績は大きいだろうね。
なんたって、うずらをきっかけに人工知能に
興味を持つ人が現れてきているんだからな。


222 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 21:46
>「それっぽい返答をする」会話システムを作る
>では、やっぱり弱いですかねぇ。
それはいいんだけど
例えば
会話を単純化して
2人の人が交互に発言を繰り返す事と定義する。
そのとき「こんにちわ」と言われた時
どんな返答をするのか
「あなたは何歳ですか?」
といわれた時にどういう返事をするか?
という事が、定義できなければ
結局のところアルゴリズムは作れない。
というか、その定義こそがアルゴリズムだったりする。

うずらのアルゴリズムは
基本は
「会話を覚えてランダムで話すというものだった」
である。
で、さらに形態素解析を使って
そこから名詞を取り出して
同じ名詞が入っている会話を取り出す事により
ランダムネスを下げる。
これが基本である(予想)

会話生成に対するコメントは
「だが,逆にあほになったとも言える(^^; 」
との事なので、おそらくはランダムな文章生成にある程度の制約を
つけているだけだと思う。



223 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 21:51
人工知能の歴史
http://www.ai-gakkai.or.jp/jsai/whatsai/AIhistory.html

まだ研究が始まって50年
まともなコンピューターが簡単に使えるようになって5年程度。

>90年代以降は「意味解析」とか「知識表現」とかにこだわら
>ない確率的手法が主流になってきてると思います。
意味解析が難しすぎて、今のところ手に負えないので
もっと簡単な統計的アプローチが流行ってるだけだと思う。

224 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 21:54
形態素の出現頻度表くらい持ってるのではないかと思っていたが、
うずらってそんなに単純だったのか :-p

225 :デフォルトの名無しさん:03/01/05 23:44
2chだと
名前はモナーなのかな

226 :デフォルトの名無しさん:03/01/06 01:02
IRCボットの作り方
http://www-6.ibm.com/jp/developerworks/java/010629/j_j-javabot.html

何はともあれ作るべし

227 :デフォルトの名無しさん:03/01/06 01:55
文章とそれを単語で区切った組みを大量に用意して、
プログラムにランダムに選んだ文章だけ与えて区切らせる
GPでできないかな・・辞書無し形態素解析(意味が違うかな・・。)

228 :212:03/01/06 06:23
いろいろとレスありがとうございます。

やはり、この程度のものはすでに過去にやり尽くされていてその限界もわかっている、
てなとこなんですね。

過去の発言から共起した文章を取り出す・そこから文章をねつ造する、
しゃべった発言についての評価を与えて確率値を変動させる、
といったあたりまでは思いつきそうですが、
そこから意味獲得や真偽判断させるのは一筋縄ではいかなさそうですね。


いずれにしても、「うずら」目標に試行錯誤して遊んでみます〜

229 :デフォルトの名無しさん:03/01/06 14:17
GPって何?

しゃべった発言について評価する方法ってなんかある?

230 :デフォルトの名無しさん:03/01/07 04:20
>>228
そこからは無理。

231 :デフォルトの名無しさん:03/01/07 20:52
うん?

232 :デフォルトの名無しさん:03/01/07 21:10
単語分割のあとは何をするのが一般的ですか?

233 :デフォルトの名無しさん:03/01/07 21:33
単語同士の関係を考える。

234 :デフォルトの名無しさん:03/01/07 21:42
分かりましたー。

235 :IP記録実験:03/01/08 21:35
IP記録実験
http://qb.2ch.net/test/read.cgi/accuse/1042013605/

1 名前:ひろゆき ◆3SHRUNYAXA @どうやら管理人 ★ 投稿日:03/01/08 17:13 ID:???
そんなわけで、qbサーバでIPの記録実験をはじめましたー。

27 名前:心得をよく読みましょう 投稿日:03/01/08 17:20 ID:yL/kYdMc
SETTING.TXT管轄でないということは全鯖導入を視野に、か?

38 名前:ひろゆき ◆3SHRUNYAXA 投稿日:03/01/08 17:22 ID:rLfxQ17l
>>27
鋭いです。

73 名前:ひろゆき ◆3SHRUNYAXA 投稿日:03/01/08 17:27 ID:rLfxQ17l
>ところで、IPが抜かれて何か今までと変わることってあるのでしょうか?
・今までより、サーバが重くなる。
・裁判所や警察からの照会があった場合にはIPを提出することがある。

236 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 02:36
Σもろふしあなさん!?>>535

237 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 03:19
シスオペさんも大変だ

238 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 04:01
2chもそう長くは存続できまい。
ここにくるだけ無駄だってことがわかった。
皆も早くほかのことに興味を持とうな。

では、さようなら

239 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 13:22
IPってなんですか?

240 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 14:53
>>330
目立ちたがりなだけ

241 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 17:28
======2==C==H======================================================

         2ちゃんねるのお勧めな話題と
     ネットでの面白い出来事を配送したいと思ってます。。。

===============================読者数: 138720人 発行日:2003/1/9

年末年始ボケがそろそろ収まり始めた今日このごろのひろゆきです。

そんなわけで、年末に予告したIP記録ですが実験を開始しています。

「2ちゃんねる20030107」
こんな感じで各掲示板の最下部に日付が入ってるんですが、
20030107以降になってるところはログ記録実験中ですー。

んじゃ!

────────────────────────Age2ch─
■この書き込みは、Age2chを使って配信されています。
────────────────────────────
Keep your thread alive !
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/software/1041952901/l50
────────────────────────────

242 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 21:35
国内外にある、人工知能関連の研究機関を教えて下さい。

243 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 23:01
>>713
他のサバもバンバンやっちゃって。

244 :デフォルトの名無しさん:03/01/09 23:33
>>242
ええと、東大、北大、東北大・・・とか言ってみちゃって良い?

245 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 00:55
マンコとかきまくれるのは2chだけ!!ということに変わりはない

246 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 06:47
とくに ここが有名 ってのがあるわけではないってことで?

ほかはNTTとかATRとか?

247 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 09:26
くっ、ぬかったわっ!

248 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 09:41
やったね。いただきました!

249 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 09:47
やったね。いただきました!

250 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 10:05


251 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 10:41
やくざの皆さんが名誉毀損レスを書いて自作自演の損害賠償請求というシノギに精出しはじめそうですな。

252 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 10:59
「自我は、快感原則に従って構築される」
とすれば、コンピュータはどうされると快感なんだろ?

253 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 11:23
>>28
んじゃファーストとセカンドの立場がない

254 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 11:49
伸びてると思ったらコピペか。

255 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 12:44
そろそろ卒業かな。みんなあばよ〜

256 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 15:06
ここは★付きできつねさんを罵倒しろとおっしゃる方が棲む所ですね

復帰作業ほぼ自動化したのにあと50年復帰人やるのかと小(以下略

257 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 16:34
特に問題ないっしょ。会社からとかでも

258 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 22:55
赤信号、皆で渡れば怖くないってやつじゃないか。

259 :デフォルトの名無しさん:03/01/10 23:01
テスト

260 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 00:25
いわゆる糞スレは減らないよな

むしろヤバいスレやレスをつけられなくなった連中の鬱屈した欲求が
さらなる糞スレ乱立に結びつきかねない。

261 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 09:50
ふーん、ま、いいけどさ

262 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 09:52
俺にしてみりゃ2chの価値は匿名ってことよりヒトが多いってことにあるが。
掲示板の価値はレスが付くことにあるでよ。書きっぱなしじゃ詰まらん。
匿名だろうがIP記録だろうが、Yahooオークションと同じで
受け皿となる代替がなければ存続するんでない?
IP表示で晒される訳じゃないからカテゴリごとに雑談する分には今までとかわらんし。

…しかしポリタン相変わらずひでーな。

263 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 10:24
======2==C==H======================================================

         2ちゃんねるのお勧めな話題と
     ネットでの面白い出来事を配送したいと思ってます。。。

===============================読者数: 139038人 発行日:2003/1/10

なにやら、連日メルマガだしてるひろゆきです。

そんなわけで、ログ記録実験ですが、いちいちサーバ指定するのが面倒なので、
全部のサーバに入れてみました。

重くなって落ちたりしてもご愛嬌ってことで。。。

んじゃ!

────────────────────────Age2ch─
■この書き込みは、Age2chを使って配信されています。
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264 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 11:17
なつかすぃ。。。

265 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 11:48
拉致られたの?

266 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 12:50
マスコミはいつもスクープを探してますので、裏づけがちゃんと
取れているなら、謝礼を出してでもネタを欲しがると思いますが。


「告発」内容が、元も子もなければ、門前払いなのは当たり前
ですけど。

267 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 13:19
2chでIP記録実験が始まる

 ネット掲示板「2ちゃんねる」管理人のひろゆき氏は1月9日、掲示板に書き込んだユーザーのIPを記録する実験を始めたことを明らかにした。

 ひろゆき氏が発行するメールマガジンで明らかにした。各掲示板の最下部の日付が「2ちゃんねる20030107」以降のものはアクセスログの記録を実験しているという。

 ひろゆき氏は2002年末、都内の動物病院が同掲示板への発言の削除を求めた裁判の控訴審で敗訴したのを受け、IP記録の開始を示唆していた。(ZDNet)

 yahooでもひろゆき氏なんですね。ビンラディン氏・オマル氏を思い出す。

268 :デフォルトの名無しさん:03/01/11 16:12
厨房板の荒らしは削除されたようだ
いつか全板で強制表示になるのだろうか?
スクリプトくめばどこの板だって荒らせるだろうし

269 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 00:13
http://1ch.tv/

270 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 00:23
>つーか、まもなく6億〜

どこに書いてあるの?

271 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 03:01


272 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 03:04
ギャラクシーエンジェルのキャラ

273 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 10:33
タルタルソースって旨いよね

274 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 10:37
裁判官があの腐ったヲチ板を見て擁護すると思うか?
もし思うなら一回病院行ったほうがいい。
感覚が麻痺している証拠だ。

275 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 18:07
http://books-support.softbank.co.jp/isbn/1814/
この本ってどうですか?

276 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 20:33
イパーイ釣れてヨカタね。

277 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 20:37
それは言論の自由を日本から奪いたい人間の言い分だね(^_^;)
特権意識の表れではないでしょうか?

278 :デフォルトの名無しさん:03/01/12 20:46
なんかいいものをみた。今夜はよく眠れるぞー♪

279 :デフォルトの名無しさん:03/01/13 15:26
さて、そろそろスレの流れを元に戻そう

>>220
確かに言いたいことは判るけど、とにかく今人間がどうやって返事している
のかはまだ謎(ブラックボックス)が多いので、とりあえず今ある技術でそれっぽっかったら
漏れはイインジャネーノと妥協してみる。

結局人の思考というのは多分これから科学は発展しても不可解な物だと思うし、
人と機械とはデバイスも仕組みも違うものだし。
違う手段でも同じ回答が得られればそれでいいのではと。

人の思考も多分原理は単純な物なんだよ…、それが判らないだけであって。

280 :山崎渉:03/01/13 18:32
(^^)

281 :デフォルトの名無しさん:03/01/13 22:22
1乙
4nd

282 :デフォルトの名無しさん:03/01/14 02:10
スレッドをちょっと見てみたんですが、
人工知能って、錬金術のようにおわるんでんすか?
そんなきがします。

283 :デフォルトの名無しさん:03/01/14 04:06
A-lifeML見てるヤシいる?
ここ数日動きが活発。
星野力が面白そうなこと言ってました。

284 :デフォルトの名無しさん:03/01/14 10:58
>>282
理論的には可能だから、いつかはできる。
錬金術だって、核反応を使えばできないわけではないんだから。

285 :デフォルトの名無しさん:03/01/14 15:27
錬金術は金も不老不死も達成できなかったが、科学の発展にはおおいに貢献した。
ふむ、そう考えるとコンピュータの世界におけるAIも似たようなものかも知れんな。

286 :山崎渉:03/01/15 17:54
(^^)

287 :デフォルトの名無しさん:03/01/15 21:18
そんなこといったら、物理だって化学だって使い物にならないよ。
究極的な目標を達成できた分野もないし、
達成できそうな分野も今のところない。

A-LifeMLって何?
人工知能系MLのリンク集キボンヌ


288 :デフォルトの名無しさん:03/01/17 09:38
このレベルのやり取りなら、現状の人工知能で充分。

289 :デフォルトの名無しさん:03/01/17 10:15
>>285
高校生がAIを夢見てPGになり、AIをあきらめてSEとなり、そのSEが情報産業を支えているのだよ

290 :デフォルトの名無しさん:03/01/17 10:23
神が作ったプログラムで動いているのが人間。

291 :デフォルトの名無しさん:03/01/17 18:09
>>220

ニューラルネットワークで感性を表現させようとしている研究があるらしい
それを利用したらどうだろう?

292 :デフォルトの名無しさん:03/01/17 23:52
>>291
今あるスパコンでシミュレートしたらどうなるんだろう。。。

というか電算機で人間をシミュレートできるのなら
思考は数式に出来てしまうという定理になるんかなぁ。ようわからんわ。

なんか映画のπのような話しだ(w。

293 :デフォルトの名無しさん:03/01/18 22:43
>>292
今現在できるかどうかは別だが、計算機でシミュレートできることは確かだろう。
人間の脳といえども、所詮は神経シナプスの結合状態と通信で構成される、
ネットワークに過ぎないわけだから。

294 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 13:05
人工知能の研究者って人工知能作る気あるの?
http://www.onweb.to/ken9/bbs/mibbs.cgi?mo=p&fo=nat&tn=0144

295 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 13:14
人工知能なんて作れるわけがないに決まってるだろう。
解決不能な問題にリソースを注ぐだけ無駄だ。


296 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 14:16
Arimaa
人間に勝ったら1万ドルもらえるよ
http://arimaa.com/arimaa/

297 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 14:34
>>294
そこのBBS、2chより面白いね。

298 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 14:35
>>295
だから人工知能の分野を特定しろと小一時間・・・
ドラえもんやアトムのような人間と同じ思考能力を作りたいとか、ね。

ちなみに、俺の研究分野はLSIの設計だが、それも人工知能に含まれている。

299 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 14:54
>>298
まさか、チェスプログラムや計算機をもって人工知能なんてのじゃあるまい?
そんなのお笑い草だぜ。
世間的にはドラえもんでも作らん限り、人工知能とは認めないだろう。


300 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 14:57
>>299
認識不足です。考えを改めましょう。
最適化問題や、ロボット工学(単に歩行するだけ)も人工知能です。
それどころか、検索処理やデータベースも人工知能に含まれることがあります。

301 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 15:13
>>300
そんなの人工知能じゃ無いーーーー。
意味論になりそうなのでこの辺にしておくが、
つまらんものを、単に「人工知能」と呼んで喜んでいるらしき
印象があるな。

302 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 17:22
>>296
arimaaってゲームのルール教えて

303 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 17:32
>>301
>そんなの人工知能じゃ無いーーーー。
( ´_ゝ`)プッ
お子様め。

304 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 17:36
もし、人間並みの人工知能を作るのが目的なら、人工知能の意味が無い。
人間と同じように、ミスしたりボケッとしてたり寝てたりするのなら
人間の方がましだろう。

今のコンピュータは、人間とは性質が異なるから、利用されているのだ。

305 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 18:25
>>304
人件費

306 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 20:21
ま、ターミネータみたいなのを作って、後世の人間に恨まれてください。

307 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 20:23
http://www6.ocn.ne.jp/~endou/index2.html
     ★YAHOOOプロフィール★

308 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 21:36
>>305
今現在だと、工業用ロボットで十分まかなっていますね。

309 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 21:44
こら>>293(・∀-)チェキラッ!

感性を表現させるニューラルと文章を理解できるニューラルを組み合わせて
うずら(だったよな?)を超えるプログラムを作りなさい

310 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 21:47
そもそも>>1がアルゴリズムを正しく理解しているかが疑問だ。

311 :デフォルトの名無しさん:03/01/19 22:21
>>309
でもさ、漏れ最近ニューラルネットの方向性は間違っていなかった
んじゃないかと思うんだよ。

人間だって学習に時間がかかるしさ。
ただ今あるアーキテクチャで人と同じ事をしようと思ったら
とてつもない時間と記憶容量が要るという話しかなと。

312 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 14:57
HALを作りたいです。それもああいう感じに馬鹿でかいのがいいです。

313 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 15:41
というかHALになりたいです。

314 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 16:37
文書を自動生成するアルゴリズムを考えたんだけど、自分のは低脳すぎるんで
だれか教えろや。ちなみに
           (自分の)
             ↓
名詞動詞副詞助動詞形容詞形容動詞とかの使い分けとかですますとかまんことか。

315 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 16:54
>>314
それにこの言葉は悪い印象だから1(・∀・)イイ!! 印象だから0とか

316 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 16:57
>>315
うむ。なるほど。さて、作るか


                             
                              HSPで

317 :デフォルトの名無しさん:03/01/20 23:22
a

318 :デフォルトの名無しさん:03/01/21 15:55
>>316 ライトユーザ向けにExcelVBAを推奨する

319 :デフォルトの名無しさん:03/01/21 23:08
 

320 :デフォルトの名無しさん:03/01/22 14:05
>>314

テンプレートが意外と良い.
「今日は<数詞>時に2ちゃんの<名詞>板にカキコした」

こんなの人工知能じゃ無いですか.
ところがどっこい.

321 :デフォルトの名無しさん:03/01/22 17:10
ニューラルネットって実は使えないな
って事に使ってみて初めて気づく奴はバカ

322 :デフォルトの名無しさん:03/01/22 19:41
>>321
そうやって嘘をかきこんでんじゃねーよ!




あっ2chだった。

323 :デフォルトの名無しさん:03/01/22 20:25
>>320
なるへそ。とても参考になった。さて、作るか。
リストが使える言語が(・∀・)イイ かな。楽だし。





                       pythonで書きます。

324 :323:03/01/22 22:10
今の実力 → おはようからでたべられるをこまる

325 :デフォルトの名無しさん:03/01/22 23:44
テンプレートって要するに文法なんじゃない?
文法+単語
で任意のテンプレートが構成できるわけだ。

そう考えると人間ってのは
品詞よりももっと細かい分類をしてるのかも。
<食べ物>を食べる。
カメラを食べる。
にはならないからね。
でも、それは論理的に考えてカメラは食べられないと判断してるのかな?

326 :320:03/01/23 01:39
>>325
「今日は<名詞(食べ物)>を食べました.」
「<名詞(道具)>を使ってみました.」

カテゴリを細分化すれば不可能はない?


327 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 02:32
死ぬほどデカい辞書とテンプレートがあれば結構いけるな。
知的なやり方とは言いがたいが。

328 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 05:25
>>314
そんなあなたに、文脈自由文法(Context Free Grammer)というものがあります。
人工知能の分野ではPush-Down automatonのほうが自然かな。

自然言語処理という学問ジャンルがありまして、そこには
それを、数学的に型式表現したものがあります。

でも、それらは文書の自動作成ってより解析なんだけども。
解析はできても、作成は難しいよ。
意味解析は構文解析とレベルが違うわけでして。

ちなみに >>327による方法はコーパス(死ぬ程でかい辞書)によるアプローチ
ふんたらって感じの方法でして、これまた古来より提案されておりまして、
様々な問題が議論されております。

Googleでコーパスとか文脈自由文法とか引いてみるが吉です。


329 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 05:34
「バナナで釘が打てますか」

330 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 05:40
>>329
最近開発された甲殻類と配合されたバナナは出来る。

331 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 05:48
「バナナはおやつに入りますか」

332 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 06:01
>>331
ゴリラのね。

333 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 12:39
たぶん、ものすごい多くのテンプレートと
ものすごい多くのカテゴリに分割された辞書があれば
ほとんどの文章は表現できる。

でも、何を出力するかについてはさっぱりわからない。

会話プログラムを作るには、こっちの方が問題かも。

334 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 13:06
> そんなあなたに、文脈自由文法(Context Free Grammer)というものがあります。
> 人工知能の分野ではPush-Down automatonのほうが自然かな。

あのー。知ったかぶりしてません?

335 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 13:56
>自然言語処理という学問ジャンルがありまして、そこには
>それを、数学的に型式表現したものがあります。
具体的になんだろ?

人工知能だとオートマトンって使わないね。
マルコフモデルとかなら使うけど。

>これまた古来より提案されておりまして、
>様々な問題が議論されております。
3つくらい問題をあげてくれると、信頼性が高まるな。

336 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 15:02
>>335
> 具体的になんだろ?
この場合CFGの4つ組のことです。ほかにも、RG,CDGとかいろいろと。

> 人工知能だとオートマトンって使わないね。
> マルコフモデルとかなら使うけど。

オートマトンを使わないとは、はじめてしりました。
っていうかマルコフモデルは確率有限オートマトンのことですよね。
ちなみにLR-HMMではPushdownの話は普通にでてきますよ。


>3つくらい問題をあげてくれると、信頼性が高まるな。
大規模データベース検索問題(ようはオーダ)、
そのコーパスの表現問題(フレーム)、
個人の価値観の表現の問題(言葉なんて人によってそれぞれでしょ?)

337 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 17:13
>この場合CFGの4つ組のことです。ほかにも、RG,CDGとかいろいろと。
自然言語と形式言語を一緒にしてる・・・・



338 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 17:25
>>337
形式言語理論のなかで自然言語も扱ってるって。


339 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 18:07
>>337
自然言語処理を形式言語的に扱うのが今の情報処理では一般です。
もちろん完全には無理なの承知。言語なんて生ものですから。
チョムスキーふんたら。
人の話す言語は1型文法で表現したいねってこと。

自然言語と形式言語を分けて知識表現を行う方法を
教えてほしいものです。

340 :山崎渉:03/01/23 19:58
(^^)

341 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 20:28
自然言語処理って全然進まないよね。
人工知能で一番難しい分野の一つだね。
ここ20年間進歩した気配がない。

342 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 20:45
例えば、音声認識等の技術は自然言語処理の上になりたってますよ。
パソコンで、まあまあ自然に漢字変換ができているのも、
こうした研究のおかげ。

以外と、全々でもないかも。

343 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 20:51
自然言語処理で驚いたのはジャストシステムのConceptBaseかな。
つーか、そんな大規模システムは、企業でないと開発できないのが欠点。
大学じゃ人月が足りない・・・

344 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 21:07
なんか自然言語処理の言葉の意味が広がりを持ちすぎているような・・・

漢字変換は何の技術が使われてるの?


345 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 21:24
すこしは自分で調べればいいのにと思うのだが。

長い文の変換とか、勝手に分節解析して自然に変換できるでしょ。
それは、構文解析、句文解析技術と、計算時間削減技術の進展
特徴獲得、様々な技術によるものです。さまざまです。

それは自然言語処理技術とは違うともお考えですかな。
それともこのスレをlogic programming の話しにしたいかな?

346 :名無しさん:03/01/23 21:46
あなた方は平均値を下回る馬鹿です。
よって人工知能を語る姿は滑稽です。

347 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 21:59
>>346
語ってるのは人工無能だから全然問題ありません。

ちなみに情報処理の分野では使う用語に関して必ず定義が必要です。
あなたの”馬鹿”の定義はなに?

348 :名無しさん:03/01/23 22:13
>>347
関連付けの可否です。
これを定義へ関連付けできるよう祈ってます。

349 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 22:29
>>348
定義とは約束するもので、導出の前堤となるもので
関連付けるものではありません。

もっともなことは言葉でいえず、自分は然も分かったかのように話す。
人を馬鹿にすることでしか、自分を見いだせないのは愚かですよ。


350 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 22:40
>定義とは約束するもので、導出の前堤となるもので
>関連付けるものではありません。
定義する過程がイメージできない人はいても過程が無い人はいませんよ。
過程に関連付けが無ければ定義という単語自体理解できまんよ。
よく思うのですが、馬鹿は己の思考過程のイメージを言語化することが不得意ですねな傾向がありますね。
傾向と対策です。



351 :狂暴する錬金術師:03/01/23 22:45
なんだかレスが無能くさいや。

352 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 22:57
>馬鹿は己の思考過程のイメージを言語化することが不得意ですねな
>傾向がありますね。傾向と対策です。

よくわかってらっしゃる。自覚は前進の第一歩です。



353 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:05
>長い文の変換とか、勝手に分節解析して自然に変換できるでしょ。
そこら辺をまともにやってるのはwnnくらいだ。
あとは学部生の卒論レベル。



354 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:10
>>353
wnnも、京大、NTT基礎研の礎でできてたと思います(あやふや)。
でもその研究も様々なrefferenceの基にできているのもたしか。

あと学部生の卒論でもピンキリがあります(ほとんどキリだけども)。
卒論で論文誌、ジャーナルにのってる人もすくなくないよ。


355 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:17

話の途中で根拠を無くした単なる煽り文に陥るいると感情だけしか伝わりません。
落伍です。終わりです。


356 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:26
勝手に終わりですとかいってる無能には知性の欠けらも感じ取れない。
誰だ?このスクリプト作ったやつ。文字限定のチューリングテストに落ちたぞ。

357 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:36
おそらく統計モデルを用いたスクリプトだったんじゃないかな。
統計モデルって、どうしても学習サンプルや
学習環境に強く依存しちゃうからね。
あと、モデルの構造もよくなかったのかも。

今後の課題とさせて頂きます。

358 :デフォルトの名無しさん:03/01/23 23:52
自然言語オリジナルって技術は
形態素解析くらいか?
まあ、形態素解析自体がローテクなんだが。


359 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 00:31
学生の書く論文を馬鹿にしちゃいけない。
Shannon, Huffman, Kac, ...
他、多くの情報理論で名を残している人は、
みな学生の頃の研究が大きいのだから。

360 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 01:43
>>358
オリジナルとか言いだしたら、形態素解析も微妙かも。
形態素解析の話しはコンパイラ技術とかの話しもでてくる。

N-gramマルコフなどは自然言語処理をベースに発展したと私は思っているけど、
マルコフモデルは計算モデルだし、オリジナルでもないような。

しいて言うならChomskyさんの出現がオリジナリティーかな。
型式文法の確立と、計算モデルとの等価性の提示、CYKアルゴリズム、かな。

361 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 01:53
コンパイラ技術に理論的背景を作ったのが形式言語理論かと。

362 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 01:59
まあ、もちつもたれつ。
再帰下降型解析とかさ。

363 :320:03/01/24 19:43
>>328

文脈自由文法を効果的に使って文を生成させると,
「2ちゃんに(・∀・)イイとカキコしたとカキコしたとカキコした」
のような感じの文がたくさん生成されてしまう気がします.

もちろん確率を使って文がどれくらい確からしいか評価して,という手もあるでしょうが
変な文が出にくいようにちゃんと確率を与えるのは相当難しいし,できたとしても
原理的に出ないようにはできない.

そうすると,文法規則をがんばって調整することになるわけですが,
それはほとんど文テンプレートを書いているのと同じになるように思います.
というわけで私はテンプレート派です.
別に布教したいわけではありませんが...

>>333
> でも、何を出力するかについてはさっぱりわからない。
> 会話プログラムを作るには、こっちの方が問題かも。

これがとりあえず問題ですよね.
>>323 さんも困っているのでは.
うずらのように,チャットのなかで出てきた単語に反応して適当にぶつぶつ言う,というのは
確かにいい題材かもしれませんね.

364 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 20:02
>>363
>のような感じの文がたくさん生成されてしまう気がします.
そうなってしまうのは正規文法、文脈自由文法はpush-down性を生かし
回数を数えれるのでそうはなりづらい(ならない)。
テンプレート学習は、ある決まった状況においては適応できても、
新な状況の会得は、人手にやる必要がありまする。要は、手間が大きい。
自動にやろうとするとNPを有に超えた問題になります。

なにをつくるかという問題で、
人工無能というおふざけな学問分野で文章生成は適当に議論されています。

意味解析が文章を作る上で課題なのです。
意味解析を構文解析の上でコーパス等により行うのが主流だけど、
結局は、確率とデータベースの無能君なんだね。

365 :323:03/01/24 21:45
シーマンってすごいですね。

366 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 22:38
とりあえず、印象としては
テンプレートでも、辞書+文法でも
どっちでもそれなりに上手くできそうと。
もちろん、辞書+文法の方がスマートだしスケーラビリティーがあるとは思う。
でも、辞書+文法でもテンプレートが必要になるだろうし。
だから、ハイブリッドで実装するのがいいと思う。
ただ、この辺が問題になる事はあまりなく、
意味解析が問題になるんだと思う。

まずは、任意の質問に対して正確に答えられるシステムを作る事を
目指すのがいいのかな?
その時、データを蓄えるデータ構造は何がいいのだろうか・・・
ニューラルネットは非現実的だしねぇ。

367 :デフォルトの名無しさん:03/01/24 23:34
>>366
おそらくだけど、正確さを求めるなら述語論理ないし命題論理に
なるんじゃないかな。

ただ、本当に正確にすると計算時間が指数時間になります(しかもNP-hardです)。
うまく近似計算が必要になりますが、方法があまりないような。
BB法にも限界があるし、DCでも微妙?

368 :w):03/01/25 00:07
原田 実, 水野 高宏:“EDRを用いた日本語意味解析システムSAGE”,
人工知能学会論文誌,Vol.16,No.1,pp.85-93(2001).


369 :デフォルトの名無しさん:03/01/25 07:47
>>367
述語論理は知識表現の方法であって
どのようにデータを蓄積するかをしめすアルゴリズムじゃないからなぁ。

実際の問題の場合、NP-hardでも計算が充分早く終われば
問題ないと思う。

370 :デフォルトの名無しさん:03/01/25 09:02
>>369
おそらく演繹のことだと思われ。

>実際の問題の場合、NP-hardでも計算が充分早く終われば
>問題ないと思う。

そりゃそうだ。

371 :デフォルトの名無しさん:03/01/25 15:15
会話プログラムに演繹は必要ないような・・・

372 :デフォルトの名無しさん:03/01/26 08:04
>>371
演繹なしで、どうやって正しさを導くの。
まさか正しさ全てへのマッチング?

あいづちだけ打つような会話プログラムなら要らないでしょうが、
そうでないなら推論抜きはないような・・・。


373 :デフォルトの名無しさん:03/01/26 08:07


374 :デフォルトの名無しさん:03/01/26 22:57
演繹が必要な具体例が欲しいかも

375 :212:03/01/27 03:02
>>374
ウソをしゃべらないようにするためには必要でしょ。

>325 でいくと、
 <食べ物>を食べる。
<食べ物>に「焼き肉」を入れる。
 焼き肉を食べる。
じゃ、そのボットはホントに焼き肉を食べるのかと小一時間問いつめられることになる。

だから、「焼き肉を食べる」という行為をそのボット的にホントに行うのかどうかを導いてやる必要がある。
その方法が演繹。


何点でしょうか?(w
今週試験なもので(w

376 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 03:44
>>375
演繹できてもウソなんかいくらでもでるんですが。
公理と推論規則の問題でそ。

> だから、「焼き肉を食べる」という行為をそのボット的にホントに行うのかどうかを導いてやる必要がある。
「ホント」って何のことでしょうか?
consistency のことをおっしゃっておられるのですか?

そもそも会話に明確なゴールがない以上
ホントもウソもないとおもいますが。

0点。

377 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 04:45
演繹とは、前提式が幾つかあってそこから導き出せる式を導き出す行為です。
ここでの式は命題論理式などを仮定しています.

前提がうそであるならホントでもウソでもないわけでして、
演繹は前提が真であるならば、そこから導き出せる真な式を導き出す
過程のことです。

私が「焼き肉だけが好き」、「好きなものを食べたい」と計算機に与えた場合
「焼き肉を食べる」という会話がでてくることを演繹により推論できるわけです。

また、べつに私が焼き肉が嫌いであるならば、ホントもウソもないわけです。

3点。

378 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 11:46
損得勘定の理論って外出?

379 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 12:39
>「焼き肉を食べる」という会話がでてくることを演繹により推論できるわけです。
結局これが導き出せる事で、どんな意味があるのかを考えると
それ程意味がないことに気づくと思う。

もちろん、それができる事に意味があるが、
まずは意味論レベルの問題を解決しないと話にならない。
というのも、いつ「焼肉を食べる」という発言をするのか?

おそらく演繹=prologと考えることに誤差はないと思うので
そういう意味で言わせてもらえば
prologはデータベース的なものと考えた方がいいと思う。
しかし、人間はprolog的な形で知識を蓄えていない事を考えると
会話プログラムを作るには遠回りではないだろうかと。

380 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 12:58
>>379
リアルタイムな返答。

もちろん推論だけで、全てが収まるとは思いません。
焼き肉の例は物凄く簡単な例です、もちろん誤解はないと思われますが。
焼き肉が好きなのかどうなのかを推論できることで、話は膨らむかと。
意味解析では普通じゃない?

演繹は一番簡単なわけで(インダクション、アブダクションにくらべてね)
それを抜きに人のような会話はとりあえず語れないかと。
もちろん強化学習的な時間軸に対する反応は必要だとは思いますが。

しかし、人がprolog的な知識を蓄えていないというのは納得できない。
記号論的な会話は人の得意分野だと私は考えています。

会話プログラムの遠回りじゃない方法をお聞かせ願いたい。

381 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 17:23
>焼き肉の例は物凄く簡単な例です、もちろん誤解はないと思われますが。
それは大丈夫。

>焼き肉が好きなのかどうなのかを推論できることで、話は膨らむかと。
まあ、ファクトが用意されてればね。
でも、ファクトを用意して何かやろうとすれば
それは、ある応答にたいして
事前に用意されたルールに対して、決まった応答をしているに過ぎない
と思わない?

>もちろん強化学習的な時間軸に対する反応は必要だとは思いますが。
いってることがよくわからないです。



382 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 17:23
>人がprolog的な知識を蓄えていないというのは納得できない。
まあ、個人的な意見に過ぎないけど
俺が思うのは、人間は一階述語論理を駆使しているわけじゃなくて
もっとあいまいな表現方法の中で、論理をやってると思う。
そうじゃなければ、人間はもっと論理的だと思わない?w
要するに、prolog節として
知識をデータ化していたら、それはどうかなぁという意味。
グローバルなデータ構造としてもっと別の何かがあり
厳密に論理的に推論したい時に限って、
一階述語論理を利用すればいいのでは?
そもそも、人間は普段の会話や議論で
そこまで論理を意識していない気がする。

>会話プログラムの遠回りじゃない方法をお聞かせ願いたい。
すでに書いたとおり、人間がやってることをまねすること。

人間「今日は雨が降ってたね」
コンピューターにどんな対応をして欲しいですか?

383 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 19:06
>>382
人は論理を意識せずとも反応できる。たしかにです。
ちなみに人間が一階述語論理だけを駆使してるといった覚えは・・・
2階以上を使うというのが最近の通説。演繹は別にそこだけじゃないんだけど。
綿密な評価を行わずとも上にもあったけど、BBなどで
近似を行うこともよくあります。ようは、近似の精度を低くすれば、
適当な反応はできるというわけ。
まあ、スタンスが違うしこれ以上書いても無駄かな。

>すでに書いたとおり、人間がやってることをまねすること。
この一行はあまりに馬鹿げてるよ。

Q:「あなたは関数Aをどのように実装しますか?」
A:「関数Aと同じ結果を出力するように真似してAを実装します。」

こうした返答を許す会話プログラムなら、物凄く簡単。
Q:「1+1の答えはなにですか?」
A:「1+1の答えと同じものです。」

Q:「今日は雨が降っていたね。」
A:「今日は雨が降っんだよね?」


384 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 19:25
どうでもいいがよ。最初は、
「あなたのことが好きです」
「うれしい!」
っていう風に簡単な言葉が
「うれしい」「かなしい」「たのしい」「つまらない」「たのしくない」
というふうに収束するようにすれば?そっから新しい理論をはじきだせる
可能性があると思うんだが・・・
単語数は確かに少ないがこういう積み重ねを重ねて大きくしていくのはどうだろう??

385 :デフォルトの名無しさん:03/01/27 19:40
SOMかな。

386 :デフォルトの名無しさん:03/01/28 02:49
>>384
もっと詳しく書かないと、何がいいたいのかわからない。

>>383
BBってなんですか?


387 :デフォルトの名無しさん:03/01/28 04:21
branch and bound

388 :デフォルトの名無しさん:03/01/28 08:39
一通り、みてみましたが。
結局こういう分野って、作ってなんぼなんだよね。

未解明なものだから、いろんな理論や思想が当然のようにあるわけでして。
未解決な部分を多く残しながらも、なにかはなにかの手法で解決しました
ってのが一番、分かりやすいよね。

作ってみるが吉。そうすればなにか見えてくる。


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