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皆さん、こんにちは。ネットビジネスアナリスト、横田秀霖です。
今日も人工知能AIについて考えていきたいと思います。
人工知能が賢くなった一つに、自然言語処理といって、言葉を理解することができるようになったのが非常に大きいわけですが、
これがなぜ最近賢くなったかというと、今までは言語学者さんが人工知能AIの開発において入っていて、
文法を考慮したアプローチを行っていた。言葉はこのように文法でできているということを話をして、
その通りにプログラムをして、それで理解するということをやっていたわけですが、
ただこれだとなかなか精度が上がらないので、機能的アプローチに切り替えたということが言われています。
機能的アプローチというのは、例えばどういうことを言うかというと、文法というのは全然考慮しないですね。
例えば一つの単語が出てきたときに、その単語の周りにどんな単語が出てくるかみたいな情報から、
単語の組み合わせ方によってこういうことが書かれているんじゃないのということを推測して答えを出すというものです。
なので実際には内容を理解しているわけではないですね。文法を理解しているわけではないので間違うことはあるんだけど、
その方が精度が上がったというものなんですね。なので有名な例では、例えばおいしいラーメンを教えてというふうに
私理に呼びかけると、おいしいラーメンはここですよというふうに教えてくれるんですが、今度はおいしくないラーメンを教えてというふうに答えると、
おいしいラーメンと同じラーメンさんを紹介するみたいなことがありました。これはラーメンという言葉と教えてという言葉の2つを読み取ることによって、
それで言語処理をしているわけですね。おいしいとおいしくないという、ここをちゃんと言語処理すれば、おいしくないというよりはまずいラーメンさんを紹介すればいいわけですね。
では今度おいしいという言葉だけだった場合は、おいしいラーメンやとおいしいのではないラーメンを教えてというのをもし聞き方をした場合には、
これだとおいしいは両方入っているので、やっぱり同じようなものを返してしまう。なので結局最後は文法というものが理解しないと、ちゃんとした答えを返せないんですが、現在は文法を使っていくのではなくて、言葉の組み合わせを通して理解しているというものなんですね。
これで精度が上がったということなんですね。ただ、これ以上精度を上げていこうと思ったら、今度は最初にやった文法というのを理解していくということを教えていかなきゃいけないということになるわけですね。
ネットベースアナリスト、横田修林でした。ありがとうございました。ではまた明日。