【人工知能】本１００万冊分の知識を持つ人工知能「ワトソン」とクイズ王が対決！１回目は同率で並ぶ　米人気番組

本１００万冊分の知識を持ち、人間の言葉を聞いて受け答えできる人工知能「ワトソン」と
米国の人気クイズ番組「ジョパディ！」の王者２人の対決の放送が１４日夜、始まった。

この日は最初の対決の模様が放送された。例えば「ミロラド・カビッチを１００分の１秒差で破り、
２００８年の五輪で全勝した人物は」という問題に「マイケル・フェルプス」と正しく答えるなど
ワトソンが前半、王者２人を寄せ付けなかった。

しかし終盤、「優美なさま、あるいは同じ年の卒業生」という問題に「シック」と答えて間違えるなど
調子を落とし、「クラス」と正しく答えた賞金獲得王のブラッド・ラターさんが猛追した。

この日の番組の終了時点でワトソンは、ラターさんと同じ賞金５千ドルの同率２位。
連勝王のケン・ジェニングズさんは賞金２千ドルだった。

対決は２試合行われ、合計の賞金額を競う。１６日の３回目の放送で最終的な結果が
わかることになっている。
http://www.asahi.com/international/update/0215/TKY201102150160.html

１４日夜に放送された「ジョパディ！」で、人工知能のワトソンが正解「マイケル・フェルプス」を
答えたところ。画面下のグラフは、ほかの答えの候補に比べ、この答えがもっとも確からしいと
ワトソンが判断していることを示す
http://www.asahi.com/international/update/0215/images/TKY201102150192.jpg

>>1
＞本１００万冊分の知識を持つ人工知能「ワトソン」

どうやって１００万冊分のデータを入力したの？

TV画面をカメラで撮った写真なんか載せない方がマシだろ

>>2
ネットからDLしてマジコン利用

Googleにつかえ

>>2
人力だろ。

人との対戦において問題の先読みが許されれば人には勝てないね。

クイズのデータベース検索なら全てのパターンをハッシュ化して
直接リンクしておけば検索の時間など０秒になる。
順番にサーチしてゆくとかありえない。
こんなのgoogleの検索と何の違いもないね。クイズ用に特化した
だけ。
クイズ問題が前半に答えを騙す誘導のような連想をさせる
文脈だったとすれば、機械翻訳がいまだに意味不明になるように
クイズの答えも正しく選べないのは明白。

この手は過去に出題されたようなクイズの蓄積にすぎないから
まったく違う話題の話には蓄積なしで検索対象なしで終わのも然り。

幽遊白書の海藤優を思い出した

どうせやらせ

中の人にはあらかじめ答えを教えてある

IBM Watson

検索推奨

これが後のターミネーターT-800のプロトタイプであった。

100万冊か
インなんとかさんよりすごいな

タイムショックの「今何問目？」ってやつにも対応できるかね

似たようなことで将棋プロもソフトに負ける日が来るんだろうなあ
女流のほうはもう負けたらしいし

>>1
>「優美なさま、あるいは同じ年の卒業生」という問題に
>「シック」と答えて間違えるなど調子を落とし、

2ちゃん語限定なら楽勝じゃね？

司会者「ミロラド・カビッチを１００分の１秒差で破り、２００８年の五輪で全勝した人物は？」
クイズ王「知ってる！」

司会者「優美なさま、あるいは同じ年の卒業生は？」
クイズ王「知ってる！」

アシベ「へー、クイズ王ってすごいんだなぁ」

つーか、技術的には音声認識してググってるのと変わらんだろ。

人工知能で「空気が読めるコンピュータをつくろう」プロジェクト

ナージャとなぞなぞ
http://nadya.jp/

♪　デイジー　デイジー　好きと言ってよー

>>17
違います。
適当なこと言うな。

ていうかマイケル・フェルプスぐらい答えろよ。ｗ

インなんとかさん涙目・・・

http://www.youtube.com/watch?v=7kOEmupSHB8
http://www.youtube.com/watch?v=3e22ufcqfTs
http://www.youtube.com/watch?v=FC3IryWr4c8

オハヨ・フェルプスなら知ってる

クイズ女王麻木久仁子が一言
↓↓↓

人間がデータベースに勝てるわけ無いだろ
やらせで同率にして番組引っ張ってるだけ
糞番組おつ

Q.人間は猿から進化した
これで速攻番組打ち切りだろ　

人工知能も何も、データベースじゃないのかこれ？

中身はウィキペディアですね。わかります。

もしかしてマイケル・フェルプス？

>>28
クイズの内容はこんな感じで、データベース検索で対応可能なものとまったく対応できないものに分かれているが、
レベル的にはクイズタイムショックに似ている。
クイズで人間に勝つには質問を聞いてから３秒以内に答えを口で読み上げる必要があり
まず、読み上げられた質問を正確に理解しなければはじまらない。

ここで音楽を演奏してもらいます（ジュリアード音楽院の学生による生演奏）。さあ、この音楽の作曲家は誰？　
尺度の単位でHaとは？　
レイスウェイク条約を結んだフランスの国王は？
コンピューター用語でノートンというと何のこと？
ルイス・リビー補佐官の発言で「You will like it like it like it on your...」後に続く言葉はは？
Unmarriedとは独身のことですが、最近使われている別の呼び方は？
「You Got A Friend」というと？

このシステムを実現するのにIBMはワトソン研究所＋カーネギーメロン大学＋ＭＩＴなどの最高レベルのコンピューター
サイエンスの教授クラスの研究者、数十名とハイエンドLinuxサーバー19台で構成したクラスタースーパーコンピューター
と５年近い歳月をかけて、今回の公開チャレンジに至っている。

このシステムの難易度はチェスの世界チャンピオンを破った前作のDeepBlueの数段上。
システムは完全な自然言語音声理解と特定専門領域の知識ベースとアナウンサー並の音声読み上げ機能をもっているため
DELLとかが、数百人規模で運営している電話によるテクニカルサポートセンターを完全無人化させることも可能。
電話対応的にはレベル的に下位の受発注業務に使うことも可能。

ちなみにソフトウェア販売価格は100万ドルで去年から販売を開始している。
あとはIBM S750が知識データベースの領域規模に応じて数台から数十台。
専門知識のデータベース化に伴う導入サポートが数100万ドルくらい。

システム全体では導入費用は恐らく円換算で数億から数十億規模のシステムになると思う。
おそらく10年後には確実に電話応答型のあらゆる業務は電話をかけた本人は人間と話していると思っているが、
実際はコンピューターによる完全無人化が実現している。

>>31
音声認識していたら、左の回答者が1920年代と答えて誤答になった後
ワトソンが1920年代と答えたのはなぜ？

>>31
Haって尺度って何？
尺度じゃなくて単位か？ちなみにヘクタールならhaだから

早押しならボロ負けだろ

データベースとは知識のことなのか。知らない。

必死に暗記するより端末で検索したほうが大量に
記憶（外部記憶）できるのは必然

知識など実際に使えないならゴミ以下、知恵とならない知識ほど
屁理屈以外に用途はなくなる。

>>32
音声認識でなくても
複数の文脈の関連性を平行して認識するのはかなり高度だと思う

人工知能なら知識の勝負をするんじゃなくて、知能で勝負するべきだよな。例えばなぞなぞとか。
｢朝は４本足、昼は２本足、夜は３本足なのは何？｣みたいな問題。
でも有名ななぞなぞを知識としてデータベース化したら同じになるから全くの新作のナゾナゾで勝負だな。
でも大人より頭が柔軟な子供の方が有利かも。

ワトソンが負けたらラスボスのホームズの出番ですね

>>38
その手のなぞなぞは、逆に人工知能にとっては難しく無いと思うよ。
文脈やテンプレート、一般常識から無意識に回答を絞り込もうとする、脳の働きの
死角を突くのがその手のなぞなぞの特徴だが、人工知能はそんな引っ掛けには
かからないだろうしね。

ただ、情報量不足で回答が180の候補からそれ以上絞り込めません、という結果に
なりそうだけどな。

>>40
苦手って事じゃん。

平たい話がC3POだろ

いろいろと検索してみたけど、Watsonの詳細な仕様とかは、技術的背景に関して説明している記事は皆無。
IBMも、いったいどんな形式でデータが格納されているのかさえもFAQ以上の情報は開示していない。
また、Jeopardy Challengeも通俗的すぎるというか、ネット端末の助けがあれば一般人でも解答できるクイズばかりで
システムがどれほどすごいのか、すごくないのか、上手くアピールできていないと思う。

インターネットに接続した3万円のネットブックでネット検索できれば、解答できるクイズを数百万ドルのスーパーコンピューターで解決しても意味はないだろうね。

>>43
人間なら何を検索すべきかわかるが、機械はまずそれを判断するのが難しい。
それさえできればあとは3万円の機能ですむが。

２日目後半
これまじすげーぜ
チャンピオン真っ青

http://www.youtube.com/watch?v=FKaCBPfmAr0

>>43
中にクイズ王が3人監禁されている

後の、「国民クイズ体制」の萌芽である。

>>44
DeepQAは販売製品なわけで、システム価格200万ドルだと年間メインテナンスコストだけで20万ドルはかかる。
同じ業務がインターネット環境＋年俸5万ドルの標準的な大卒者で行うことができるのであれば、DeepQAは売れはしない。
ちなみに過去問をWolfamAlpaで検索したところ、

What building does the President live in?　-> 誤答　Presidencial residence だと正答
How many stripes are there on the flag? -> 誤答 stars and stripes だと正答に近づくが、それでも解答不能
What is the capital? -> 誤答 US capital だと正答
What is the longest river in America?　-> 正答

結論、Jeopardyの出題は、文章が抽象化、省略しすぎていてWolfamAlpaレベルの単純な自然言語理解では解析はできない。
ただし、それでもレベル200以下の出題で正答率は25％はあるため、WolfamAlpaでも2〜3年前のDeepQA/Watsonのレベルにはある。

同じ問題をGoogleで検索して１位の説明文中に表示されているかどうかで試した場合、

What building does the President live in?　-> 誤答　
How many stripes are there on the flag? -> 正答
What is the capital? -> 正答
What is the longest river in America?　-> 正答

とGoogleでも意外に正答率は高い。
恐らく、GoogleとかWolfamResearchレベルの企業や団体が開発を行えば、DeepQA/Watsonレベルのものは作れると思う。

本100万冊って、文字だけなら1TBのHDDに余裕で入るんだが

インデックスの方が凄いさ

コンピュータの世界はどんどん進むからね
今は高くてもすぐ安くなるさ
「俺のノートパソコンにWatson入ってだよ」なんて日も遠くない

Dr.ワトソンじゃないのか？

いつのまに人工知能が出来たんだよｗ

ジェオパディというのはかつて日本のテレビ番組で
「クイズグランプリ」という名前でそっくり真似したクイズ番組として
長寿を誇っていた。

「私は嘘つきだ」とMr.Aは云った。
さてワトソン、このMr.Aは嘘つきかそうでないか答えてくれたまえ？

それはパラドックスにもなってないだろｗ

ですが！

ID:2eqCysrO

お前本当に頭良いな！！４８・４９みたいなこと、即座に思いつくの凄いわ。
未来には、人間並みの判断力を持つコンピューター作れると思う？

やっぱりHALはIBM製だったのか．．．

文脈解析と意味解析がキモか？
前者は英語ならかなりの精度でいけるだろうが、後者は全言語共通でモデル化が難しい。
本100万冊分なんて数字は一般人向けのアピールでしかないな。
1億冊分だろうが1兆冊分だろうが、所詮意味解析の精度が高くなければgoogleと変わらん。
1つの単語／フレーズ等に対するインデックスの張り方がどーなってるか知りたいところだ。

さあ　検索を始めよう！

何の本かが、問題なんだよねｗｗｗ
データベースが多すぎて複数の答えがある場合
数の多いヤツを優先で答えるんじゃないの？

だったら、結構バカなのかもしれん

「クリスマスプレゼントにサッカーボールと自転車をプレゼントしました。
　しかし子供は喜びませんでした。なぜでしょう」

みたいな質問したら、このコンピューターは何て答えるかな。

あと数年くらいで自然に人間と会話できるようになるな。
よかったなオリエンタル工業の人形とIBMのワトソンが合体すれば人造嫁ができるぞ。
働いて金を貯めとけよ！

ちーたんのアルターエゴのほうが上

Watsonの本当のすごさは次のステップにあると思う。
単なる検索技術だけでなく、コンピューターが文脈を理解し、世界を理解した先に自分自身で考ることをはじめると思う。

>>63
答えは足がないだっけ

子供は死んでいたとか答えるかな

２００４年大会のオープニングをメンバひとりで閉会でラストをかざったチーム
WWIIの英雄と戦地が空港の名前になっている都市

とか、１ステップの連想じゃない

・オリンピック開会 → 聖火トップランナー → 開催国 → ギリシャ
・空港、英雄、戦地 → O'hare, Midway → シカゴ

みたいな中間の∃限量を埋めての２ステップ以上が苦手？

http://www.asahi.com/digital/pc/TKY201102170169.html
>司会者の問題の読み上げと同時に送信される問題テキストを受けて、解答を考え、合成音声で答える。

音声認識はやってないのか？

公平にするためにネットにはつなげてないんだと
つなげてたら・・・

>>69
読み上げと同時というのがどの程度同時なのかによって評価は随分違うな。
一語ずつのレベルで同時なのか、読み上げ開始時に送るのか、読み終わってから送るのか？
読み終わってから送ったら人間に勝てないから、前者二つのどちらかだな。
一語ずつ送ってたとしたら、結構な難易度。

http://jp.wsj.com/Life-Style/node_184465
＞ＩＢＭは現在、ワトソンの商用化を目指しており、17日にへルスケア業界向けの商業アプリケーション開発で研究合意を発表する予定。この研究にはコロンビア大学メディカル・センターとメリーランド大学医学部も参加する。

医学関係で利用されたらすごいだろうな。
検査結果や患者とのやりとりで名医より的確な判断下せそう。

一通り調べた結果だが、Watsonは、Jeopardy Challenge用にカスタマイズした知識ベースを実装したDeepQA。
つまり、基盤アプリケーションの名前はDeepQAとなる。

DeepQAは将来的には、音声認識（英語による発音と普通のサウンドの両方）と画像認識が装備されることが予定
されているが、Watsonは、出題内容をテキストデータとして送信されて、送信されてきたテキストデータを言語解析
することによって、出題内容の言語理解を行っている。

また、DeepQAは完璧なスピーチシンセサイザーで解答しているが、そもそもJeopardyの解答は単語１ワード程度で済む
ため、DeepQAがちゃんとしたセンテンスを読み上げる機能を持っているか、そういうセンテンスを読み上げてもちゃんと
したイントネーションを維持できるかは不明。少なくとも、今回のJeopardy Challengeに際しては、考えられる全ての
単語を専門の声優に発音させて、全ての単語の登録を行っている。したがって、これをスピーチサイザーと呼べるの
かどうかさえ疑問。

言語理解能力のレベルは、そもそも出題内容が長文の英語といった性格のものではなく言語理解そのものは、
既存技術で可能な範囲内だと言えよう。また、解答探索も辞書的記憶に依存する性格のもののために、高度で
あるとは断言できない。機能を判断するにはWolfamAlpaのようにネット上に公開してもらった上で一般的な英語によ
る質問をしてみないと判らない。

知識ベースの内容は、IBMでは、一般のテキスト情報と専用の意味ネットワーク型の階層型ＤＢを併用しているようなこと
を書いている。知識ベースの構築は共同開発を行ったどこだかの大学の学生の援助で行ったとしている。仮に
DeepQAの知識ベースが単純なテキスト形式でも良いのであれば、Watsonのような記憶領域をスタンドアローン化
させることは意味はない。しかし、IBMはこの点については外部記憶（external resource）に頼らない記憶による知識
探索は人間の思考パターンと同じで、外部記憶に頼るよりも難易度が高いと述べている。

外部記憶に依存させないのは恐らく、商用化を行った際の対象領域は医療などの、ネット上では単純には情報獲得
できなり領域を対象にしているのではないかと思う。

結論だが、Watsonの機能はJeopardy Challengeでは全然判らない。また、言語認識において肝心の音声認識インターフェース
がまったく実装されていないため、現状では、商用利用にこぎ着けたとしても用途は限定されていると思う。

音声認識インターフェースは今でもgoogleが商用レベルで十分やってるからもはやどうでもいい。
知識は人間の限界を超えているからこれもどうでもいい。
問題はIBMの人工知能による推論や思考の部分だと思う。
これが人間の域を超えているのかどうかが問題。

昔、早押しクイズで有名だった西村氏、今 どうしてるんだろう。

>>75
ワトソンの中に入ってます

DeepQAは検索結果の解答候補を通常の検索手法と同じようにスコアリングして、スコアの高い解答候補を解答として選択していると思う。
AIの中核は、探索木の絞り込みや、探索ストラテジーを選択などに、従来的手法しか使われていない。
したがって、それが推論にあたるかと言えば、推論ができるといえるかもしれないが、いわゆる人間的思考過程における推論はできない。
なぜならばJeopardy Challengeのクイズは推論で答えられるような性格のものではなく、クイズの解答は、事実を知っていて始めて解答可能なもとなるから。

AIに関しては15年以上前の知識しかないんだが、
なにかブレークスルーはあったのかい？
それとも15年前の教科書がまだ通用してる？

結局コンピュータが圧勝したようですね。

＞クイズの解答は、事実を知っていて始めて解答可能なもとなるから。

事実（答え）を１００％知ってるかどうかは人間でも怪しいと思うが。。

マンガ100万冊の知識を持つオタロボだったり

　 ___彡:''ア¨´./　 .i　　 . / / ｀i. .　　i.　 ｀トミ≪._〔i{　　 |i　　|
　￣._._.j/　. ./　　.,|. .　./ /　　|. . 　 l　　 l 　 ｀i. ｀トミー|ｉ　　|
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U　　　　　　　　　　 　 　 　 　 } 　 　 　 　 　 　 | i∧　　　　　　 |
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　　＼　 　 　 　 ｀¨⌒二二¨¨´　　 　 _..､イ. . .l. . .| |////∧　　 　 |

何はともあれ、「考えるコンピューター」へ一歩近づいたことには違いないと思う。

>>77
いまや人工知能の分野は人らしい知能でなく人との対話が可能な知能と限定して研究されてるからな
方向的には間違っているが研究としては正しいんだぜ

>>84
それって研究者がコンピュータによる人間の知能の再現を諦めたってことになりそうだね

人間の知能の何たるかすらもわかってないんだから仕方ないじゃん

ワトソン答えて呉れたまえ。
では質問をどうぞ。
アメリカ大統領が保管している核ミサイルの発射許可のパスコードは何か？
それは、TheQuickBrownFoxJumpedOverTheLazydogs です。

画像認識、文章理解、状況判断とか機能を限定、特化した人工知能は
ここ10年でえらく発達した気がするけど

人間の知能を再現する人工知能研究でろくなニュース見た事ないな
鉄腕アトムの時代から何か進歩してるの？

将来、iPodみたいなサイズでこれ実現できたらすごいな。
自分の身の回りで起きていることに対して常にアドバイスがもらえるわけだ。
しかも一度聞いたことは記憶しなくてもいいし。

人間がバカになりそうだけど。

>>88
ハードの高速化／並列化でごまかしてる部分が多くて、実際のアルゴリズムが
進歩しているようには思えないのよね。(囲碁や将棋とかもそうだけど)
>>78も言っているが、なんかイイことあったのかな？

陰唇ヘルペス

ワトソン「和田勉！！」

>>90
ブレークスルーはないというか、あっても全て袋叩きで
表にでてこない。それらは論理で全てを計るという手法で進んでいる。
非論理の分野はまったくほど手付かず、そもそも全面否定されている。
未知への飛躍とはそういう領域に存在している。

新しい道としては非線形学問の類だろう、カオスやフラクタルのような
閉じた原因から計れる仕組みでは説明ができない類のこと。
計れない開いた系でも秩序が存在するがそれを探る技術はまだない。

>>93
袋だたにあうことはないと思うよ。

ただ、今回のIBMみたく研究成果と商用製品と結び付いてる場合は、コアな部分の技術成果は開示されない。
今回のDeepQAの成功でAIはカネになると感じた企業や研究者も多いと思うのでこの傾向が強まると思う。
研究成果が開示されたとしてもそれは特許申請を行った後になると思う。

外部記憶装置に頼らないとついて行けない会話だったな。

>>94
いいから思うのではなくて、現実のソース頼むよ。
思うだけなんて興味ない。

>>94
袋叩き云々は単に

1)新しい方法考えた
↓
2)みんなで検証
↓
3)あまり有用でない／間違っている／すぐに行き詰ることが判明
↓
4)ｼｮﾎﾞｰﾝ (´･ω･`)

ってことでしょう。学術論文としては至極普通の流れ。
2)すらしてもらえない論文も腐るほどあるし、数年後に新しい検証方法で
実は有用だったということが分かることもある。

止まってはいないけど進んでないってとこだね。これはこの分野の宿命かな・・・

>>96
あまりイキりなさんな。未来展望の想像なんだから。
ﾏﾀｰﾘ進行で行こうや

>>94
あんまり、この研究が金になりそうな気はしないなぁ
人間との会話を行うシステムだと、
コールセンターの自動応答が既にあるけど定型会話に限定されてるし
人工知能窓口が普及するとは思えないなぁ

エンターテイメント分野で会話システムのヒットが起きるかもしれないけど、
技術だけじゃなくヒットするコンテンツが必要だしね

文章理解能力もレベルがよく分からないしなぁ

>>97
マターリいきたいねぇ

クイズ王、コンピュータとの対戦語る

　クイズ番組「Jeopardy!」でIBMのスーパーコンピュータ「Watson」とクイズ王が対決し、
Watsonが勝利した。クイズ王ケン・ジェニングス氏は、この対決について「ほかの
Jeopardy!の対戦と同じような感じだった。もっとも、視界の端に見えた相手は、顔の
ところにプラズマスクリーンがあったが」と話している。

　同氏がIBMの技術者から受けた説明では、Watsonが答えを導き出すプロセスは、
問題文から手がかりとなるキーワードを絞り込み、記憶（15 テラバイトのデータ）を探って
キーワード間の関連を見出し、回答候補の上位にあるものをカテゴリーや時代、
場所などすべての手がかりに照らしてチェックし、十分に確信が持てたら回答ボタンを押す、
というものだ。同氏はこのプロセスを「わたしのやり方に似ているように思った」としている。
「人間の Jeopardy!プレイヤーはこれを瞬時に、直感的に行うが、わたしの脳内でも
多かれ少なかれ同じことが起きていると思う」

　同氏は、Watsonは賢く素早いなどJeopardy!の上位成績者と似ているところが多いが、
人間とは違って及び腰になったり、うぬぼれたり、落胆したりせず、冷静に戦うとしている。
また回答ボタンを速く押せるのも、Jeopardy!では大きなアドバンテージだという。

　「20世紀に組み立てロボットによって工場の仕事がなくなったように、ブラッド（対決に
参加したもう1人のクイズ王）とわたしは、新世代の『考える』マシンによって仕事を奪われた
最初の知識産業の労働者となった」と同氏は語りつつも、コンピュータに負けたことは
恥ではないとしている。「わたしは 2880個のプロセッサも15テラバイトのデータもなく、
回答ボタンも完璧なタイミングで押せない。数ドル相当の水と塩とタンパク質でできた
わたしのささやかな脳は、非常に高価なコンピュータ相手によく頑張った」
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1102/18/news102.html

IBM、Watsonの医療分野での実用化に向けて音声認識のNuanceと提携

人気クイズ番組で優勝したスーパーコンピュータ「Watson」の高度な質問応答能力に
Nuanceの音声認識システムと医療用語分析ソリューションを搭載し、2年以内に
医療分野への導入を見込む。
[佐藤由紀子，ITmedia]
2011年02月18日 17時27分 更新

　米IBMは2月17日（現地時間）、スーパーコンピュータ「Watson」の医療分野への
導入に向けて、音声認識技術の米Nuance Communicationsと共同研究契約を
締結したと発表した。

　Watsonは、複雑だったりあいまいだったりする質問を分析する自然言語能力を備え、
巨大な知識データベースを素早く検索してそうした質問に回答するシステム。先日、
米国の人気クイズ番組「Jeopardy!（ジョパディ！）」に出演して語呂合わせや謎かけ、
皮肉が含まれる出題をこなし、人間のチャンピオンを打ち負かして優勝した。

　Nuanceとの共同研究では、IBMの「Deep Question Answering」「Natural Language
Processing」「Machine Learning」といった技術をNuanceの音声認識技術および
「Clinical Language Understanding」ソリューションと統合することで、医療従事者が
患者の診療に当たって緊要な医療情報にすぐにアクセスできる質問応答システムの
構築を目指す。

　例えば、医師が患者の症状について口頭で質問をすると、Watsonが関連する文献、
過去の症例、最新の医学論文などの膨大な情報を分析し、療法をアドバイスする。

　両社は18〜24カ月のうちに最初の商用システムを提供する計画という。
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1102/18/news086.html

＞ﾏﾀｰﾘ進行で行こうや

ﾏﾀｰﾘ進行とは行かないと思うぜ
この分野は加速度的に進歩するからね
数年前まで永遠の夢の技術と思われた同時通訳なんかもスマートホンで５０ヶ国語翻訳とかやらかしているしね

>>100
医療支援システムか

診断支援システムとか既にあるけど、会話形式で検索できた方が良いよな

日本はこの成果を猿真似して日本語化したバージョンを出すのだろうな。
日本のソフト開発とは、英語版の日本語化のことだからな。

>>101
いや、ﾏﾀｰﾘはスレ進行の話で・・・ま、いいかw
通訳は 構文解析したらあとは各国語間のリンク付けと単語変換くらいで出来ちゃう。
構文解析は各国語のモデル化（SVOとかSOVとかのレベル）が出来ちゃえばあとは右から左だから、
リアルタイムでの人工知能的な要素は少ないと思う。スラングの対応はどうなのか良く分からんけどね。
それが多国語同時翻訳出来るようになって一般にサービスとして提供できるのもやっぱハードの
高速化／並列化による部分なので人工知能とはちょいと分野が違うと思う。

といって、分野を細分化しだすとキリがないな・・・。

ま、みんな明日の繁栄を目指して頑張ってるってことでひとつw（キレイニマトメタ！）

>>96
私自身、日本IBMのセグメントマーケティングと呼ばれている本社統括本部でＡＩ製品を担当していたことがある。
S390版 Common Lispとか、開発が６割方進行した段階でプロジェクト中止になったり、AI関連製品は散々だったよ。
結局、まったく売れなかったので製品ラインが一掃された。

どうせワトソンが番組プロデューサーと寝て解答を教えてもらったんだろ

プロデューサを口説けるAI・・・最強だな
ってかプロデューサの嗜好がぶっ飛んでるww

お題に対してボケたらたいしたもんだ

>>105
IBMが投げ出したものを利用して上手く商用化すれば(ﾟДﾟ)ｳﾏｰ

漢和辞書と漢字の読み対決するようなもんだしな。
問題の作り方次第でなんとでもなると思うわ。

たほいやの回答は素人が考えても簡単に出来るだろうけど
出題できる様になったらちょっと危機感

>>105
お知り合いになりたい

ワトソン様、質問があります。明日の夕食のディナーは
中華が良いか、それともフレンチでしょうか？

中華に良いが入っているので、中華。
フレンチは、でしょうか、のちクエスチョンなので
「中華でよい」となる。

>>111
たほいやって、辞書引いて言葉の意味聞くだけだろ？
出題なんか超簡単じゃね？回答の方も、辞書丸暗記してるような
AIが参加してたら、そもそもゲームにならんだろ。

将来、月面基地ができたときには
AIには友人じゃなく、お兄さんの名前をつけるんだな。

>>115
出題者はウソの選択肢を2つ考えなきゃいけないんだが

ワトソン、円周率の最後の桁の数字はいくつですか？

>>118
無限ループに陥り機能停止

結局検索してるだけで、考えてはいないんだよな

>>119
for (i = 1;; i ++){
円周率計算
if(i = 1億) {//１億回でループ終了
「答えが出ません」
}
}

間違えた。if(i == 1億)じゃんｗ

>>18
やってみたけど、想像以上に「まだまだ」ですな

それより翻訳対決やってほしいよ。
人工知能だとどのくらいまで正確な翻訳ができるんだ？

ワトソン、愛は理解できますか？

>>124
どのくらいの翻訳力なんだろうな

ネット翻訳もだいぶ賢くなったよなぁ
昔はあまりのクソっぷりに使い物にならなかったもんだが…

iphoneの「google translate」かなり使えるぞ

>>118
自然言語が理解出来るなら
｢円周率は超越数である事が証明されています。その質問は無意味ですバーカ｣
くらい答えて欲しいな。

http://www.usskyushu.com/guide/tos36.htm
円周率を計算させると、コンピューターを弱らせることができる
というシナリオは、スタートレック以前からあったのかな？

クイズなんて記憶力勝負なんだから、データ構築してしまえば人間に勝てるのは当たり前じゃん。
ナニコレ？

>>130
クイズは記憶力と連想力が必要。なぞなぞレベルは記憶力だけでは無理。
人間の連想の仕組みはいまだ解明されてない。

>>130
で、どのデータベースに
「ミロラド・カビッチを１００分の１秒差で破り、２００８年の五輪で全勝した人物」＝「マイケル・フェルプス」
というデータがあるんだい？


もちろん五輪での準位やタイムのデータはあるだろうが、
それを「解釈」して、条件を満たす解答を作成することは困難。
人間のクイズ王が苦労する点と、CPUが苦労する点は違うんだよ。

ミラルド・カビッチより１００分の１秒速い選手を検索すればいいんだろ

どうやってその検索法を用いれば良いと判断するんだ？
しかも早押しで

結局は問題文を正しく解釈出来るかどうかだな。
どうせなら大学入試問題の数学の文書題を解かせてみればいいんだよ。力まかせに計算するんじゃなくて、いかにエレガンスに解けるかを競う。

>>131
>人間の連想の仕組みはいまだ解明されてない。

解明されなくても同様の仕組みを作ればいいと思う。
ある程度の知識や関連性を教えてやって、後は自問自答するルーチンを作って関連性の網を広げていけばいいと思う。
新しい情報や答えの見つからないものは自発的にネットから答えや関連性を導き出すようにすればいい。
爆発的に関連性の網が広がれば一般の人間の連想を軽々と超えるはず。

単語ごとに意味付けの分類がしてあるんじゃないか
ただのデータベースでなけりゃ

>>133
「ミロラド・カビッチを1/100秒で破り」
この部分だけを例にとって、すんげー簡単なデータベースを考える。

ミロラド・カビッチ→国籍／性別／出身／人種／生年月日／身長／体重／職業／趣味／・・・
1/100秒差→時間差（速度、時期、・・・）
破り（勝敗）→スポーツ（走る、泳ぐ、飛ぶ、点数、・・・）、勉強（学年○位、テスト○点、・・・）、戦争、資産総額w、・・・

なんていう風に各単語をとってもそれに関連付けられる情報はアホほどある。
さらに関連付けられる情報間でのリンクと、検索効率を上げるためのインデックス付与（分類）の
パターンがどれだけあるかなんで、上に書いた単語間だけでも考えたくない量になる。
さらにさらに、
後述の「２００８年の五輪・・・」の部分の各単語も同様に関連付け情報／リンク／インデックス付与が必要。
ここまでは事前にデータを仕込んでおく。

で、これらのリンク付け／インデックス付与をすべてやったとしても、網の目が完成しただけで、
「その網のどのルートが問題の意図として最適か」という判断はできない。
その最適なルートを見つけ出すのが意味解析で、今の自然言語AIアルゴリズム研究では最難関。（これは早押しの間に行う）
基礎研究レベルでのブレークスルーも音沙汰ないようだしねぇ。
こうなると答えを見つけるよりも問題を理解（解析）させることのほうが難易度高そう。（注 個人の感想であり実際の(ry

現状の量子コンピュータ研究も、あくまで最適解である可能性が高い解を見つけ出す速さが変わるだけ。
もちろんそれはそれで充分有用なんだけどね。

なんか面白そうなのあったら教えてエロイ人

>>136
「同様の仕組み」ってのも難しいのよね。
アウトプットさえ似てれば良いって考え（トップダウン）もあるけど、人間の連想の仕組み以外になにか
参考に出来るものがあるか？ということになっちゃう。
動物や植物なんかと話が出来て「どう考えてるの？」なんて受け答えが出来れば新たな
道が見えるかもしれないけど、もちろんそんなことは出来ない。
チンパンジーのアイちゃんが結構がんばっているけど、あのプロジェクトは
「チンパンジーはどこまで人に近い判断（思考？）が出来るか」を探っているので、
ちょっと方向性が違う・・・のかな？（動物行動学？）何かしら流用できる研究成果はあるかもしれないけど、
あまり聞かないのがちょっと残念。反射なのか思考なのかという区別もつけにくいだろうなぁ。

人工知能は人の思考の模倣を目指すものなので、最短のアプローチは結局人間の思考の仕組みの解明なのよね。
大脳生理学などからのアプローチもあるけど、やっぱ解明に至るには道が遠いみたい。

「自問自答プログラム」や「ネットで情報収集」は、結局集めた情報を分類するのは人が判断しないと
支離滅裂に情報をひたすら蓄積／リンク張り／インデックス付与して数テラ数ぺタなんてすぐに埋まっちゃいそう。
たくさん収集しても使える情報として成り立つかってーと難しいと思う。
微妙なニュアンスで同じフレーズ／違うフレーズを使い分けるのは日常会話でも至極ありふれているけど、
「どう違うの？」「なぜ違うの？」と改めて問われると答えに窮するってありそうだよね。

いっそのこと懐かしの人工無能でごまかし・・・・おや、こんな時間に誰か来たようだ

好きな分野の話題だと長文連投になってしまうのは私の悪い癖。以後ジジュウします。すんません m(_ _)m

ニュアンスの違いとかって人間同士でも十分難しいと思う。
支離滅裂に情報をひたすら蓄積／リンク張り／インデックス付与なんてのは人間も脳内でかなりやってそう（笑）
そういった中で人間は情報量の多い外界との接触で学んでいくので、うまくその手法を取り入れられば人工知能も学習できるような気がする。
後は自問自答ルーチンで関連性の網をどんどん広げていけば、フツーの人間よりは賢くなると思う。

話によると、ある程度の会話が成り立つようになったから、今度はPCレベルの大きさで実現することが目標だと言っていた。
目標は高いな。
2年で2倍PCの性能が向上するとして、このスパコンに到達するのは何年後だろう。

>>141
GPUは既に300GFLOPS超えてるから、10年以内で到達する希ガス

>>141
お、今後のネタもあったのか。面白そうだな。
もし一般に使えるようになったら、とにかく回答に困りそうな会話とか試していじめたい。
アメリカンジョークを言ってHAHAHAとか返してきたら個人的にブレークスルー認定www

ワトソン君、三億円事件の実行犯はだれかね。
簡単だ、それは

Stephen Wolframが自分のブログで自分が作ったWolfram alphaとWasonのシステムダイヤグラムのスケッチを公開している。
このスケッチだと、Watsonは、�@質問を言語解析、�Aテキストデータに対して全文検索、�B検索結果をスコアリング、�Cスコア上位のものを解答
しているとしている。この説明は私の初期の分析内容>>77とほぼ合致しており、当たらずも遠からずだったことが判る。

WolframはWolfram alphaを立ち上げる直前にIBM Watsonの研究チームと相当話したと言っているし、まあ、Wolframは、この分野では
先駆者であり、天才級のプログラマーであり、かつ最高レベルの研究者であることを考慮すると、このスケッチの信頼性は高いのではないかと思う。

IBMはWatsonのデータベースはテキストと意味ネットワークを組み合わせたものだと書いているが、このスケッチだとコアは
普通のテキストであり、データベースは普通の全文検索エンジンを使っていることになる。

WolframによるとIBMは言語解析して抽出したキーワードとその類義語を使って全文検索することによって解答に相当するドキュメント
の抽出を行うことからスタートし、次に、選択された複数の文書のどれが最適な解答なのか、知的なスコアリング手法を作り上げることに
相当の時間をかけたと言っている。そしてこのアプローチそのものは伝統的なAI研究の手法から外れたものではないとも述べている。

Wolframは多分、IBMの研究者レベルには負けないという自負があるのだとうと思うのだが、Wolfram alphaとWasonのシステムモデルの違い
を長文で語った上で、AI手法としてはWatsonは保守的で、Alphaは革新的（ラディカル）だと述べている。

その上で、WolframはIBMリサーチの研究者とは、ながい付きあいがあり、IBMには敬意を払っている、と前置きした上で、今回のJeopardy Challenge
は興味深くまた、おもしろい見せ物（ショー）だったとよ、ワトソン君と述べている。

ある意味、軽くバカにしている。

http://blog.stephenwolfram.com/2011/01/jeopardy-ibm-and-wolframalpha/

>>145
長いよｗ
そんなことより、Mathematica高いよ。もっと安くしろ。

単語ごとに関連する情報の重要度というものがある
大分類・中分類・小分類というふうに
ミロラド・カビッチは宇宙の中の惑星の地球の上にいる生物の人間の
どの国のどういうスポーツ選手でどの大会のいつの競技でどの選手と
対していくらの成績を残したというように大推論から小推論へと絞って
いけば、この問題の重要な観点に突き当たる
単語ごとにどのカテゴリーに入るか推論機構が出来て入るんだろう

人間の脳はあらゆる回路に神経線維がつながっていて
ひとつの単語に対してあらゆる推論を一瞬でやって
答えを出すようになっている

>>145
>この説明は私の初期の分析内容>>77とほぼ合致しており、
この部分は不要だな。オレスゲーを書くのってﾊｽﾞｶｽｨ
ってか�A〜�Cってまんまgoogleの検索部分じゃん。当たらずとも遠からずって範囲広すぎwww
�@の中身で戦えよww

大学でクイズ研究会に所属してるけどクイズ王って劣化版ワトソンみたいなもんだよ。
出された問題（単語や文章）に対してデータベース（記憶）の中から候補を少しずつ絞りこんでって、
答が一つに確定された段階でボタンを押して解答するってプロセス。
クイズ王が知ってる問題なんで十万問程度（本に換算すると一万冊程度）だと思うから負けるよね。

>>145
長いよｗ
そんなことより、Wolfram alpha日本語版早く出せよ。

>>151
Wolfram A;phaで時々日本語が通じる。中国語なのかな？
微分　log(x)

いくら力持ちだって機械のクレーンにはかなわないだろ。人間と機械を喧嘩さ
せたところで意味ないだろ。ま、おふざけならそれもまたおもしろいだろうが。

>>153
違うってｗ
今までこういう分野では機械より人間の方が強かったのよ

クイズ番組で対決なんていうのは一般人向けのデモンストレーションだからな。
お遊び・おふざけでいいんだよ。

>>155
Watson次は医療分野進出だからおふざけじゃないよ
↓
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1102/18/news086.html

すごいことはすごいけど、機能特化した機械が有利なのは当然。
人間とクルマが競争してるようなもんなんだから。

これが、アシモと人間が障害物競走でいい勝負できるように
なったら本当にすごいと思うけど。

>>157
その、速度競争における車のようなものが、ようやくクイズ分野にも
やってきたというニュースだろう。

人間と障害物競走するロボットだって、一度それが出来てしまえば
「機能特化した機械が有利なのは当然」と言われるさ。
大変なのは機能特化する機械を作り出すまでの過程だ。

やっと、人の問いかけに答えられる検索エンジンができたってことだな。
すごいことだ。
マイクロソフトのオンラインヘルプの糞加減をどうにかしてくれ。

メタ認知回路組み込んだらいいのに

チェスのときよりインパクト薄いな。Googleがあるからかも。

日本語版が出来たらタイムショックとかに出てくれｗ

": ☆お願い＜緊急拡散＞田の浦にいる友人の今日の状況を書いてあるリンクです。下の方にスクロールしてもらえると３日目のところ見れます。 日本はいつからこんな卑怯な事が普通にまかり通る様になったんでしょう。http://yuiwa.com/pg127.html #kaminoseki"
--http://twitter.com//status/40549369195409409

>>157
バカかおまえ

これから人工知能は儲かると思うんだけどな
日本はどうして興味すらもたないんだろ
軍事技術と一体なんだろうけどこのままじゃアメリカや中国に負けるよ

>>165
どのような人工知能を作りたいかにもよるけど、
今回のワトソンのように対話型にその主眼をおいている人工知能であれば、
結局言語によって仕組みが変わってくるだろうし、、それに別にこの場合は
軍事技術と一体なんてことはない。軍事技術というと戦略コンピューターとか
っていうものをＣＩＡあたりが動かしているなんて知ったかで話す人がおるが、、
俺等が想像するようなもん全然じゃないと思う。

>>166
DARPA(アメリカの軍事研究機関)でも情報解析(文章、音声)の人工知能研究してるみたいだけど、
この研究とどの程度つながるかは微妙だよね
どっちかというとロボットの為の画像認識や状況判断の人工知能研究に力入れてるね

日本じゃラブプラスみたいなギャルゲーで人工知能が威力発揮するんだろｗ

>>168
オレオレ詐欺にも使えそうｗ

引っかけ問題には見事に騙されそうだな

人工知能、当たったらかなりでかいと思うけどな
中国や韓国に先越されたら最悪だな
支配されるかもしれん

>>171
中国はありうるが、先行者のイメージを拭い去れない・・・
韓国は基礎研究分野はまるでダメってイメージだけど実際どうなんだろ？

単なる自分らが保有するデータベースの検索技術。
常識とはあやふやなもの。「鯨は食べ物である」にはどう答えるか。
ソフトウェアごときが！、と、ここで、
ムキになるのはバカバカしいと気がつくのは人間しかない。

>>171
それ人工無能だろ、投資集めるのに顧客に具体的にどういう応用例ができるか
誰も説明できねーだろ。

要は、音声認識、文章認識、関連度データ検索の総合技術が向上したってことだね。
良いことだ。

w

マシン対マシンでは盛り上がらないんだろうなあ。

今回の原発事故で人間の判断は全くだめだと証明されました。
ロボットと人工知能を今すぐ開発すべき。

ファティマができて欲しいよ

Watson (DeepQA アーキテクチャ) 中身の詳細な解説
ttp://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyokai/20110323_434297.html

イン･･イン･･よりすごいな

IBM Watson (DeepQA) は、UIMA (呼び方はユーイーマかな？
Unstructured Information Management Architecture)
非構造型データ/非定型情報管理アーキテクチャ
(オープンソース Apache 実装例 参考URL→) http://uima.apache.org/
とかいうフレームワーク上に、約300個ものコンポーネントを組み込んで
http://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/434/297/488.jpg
(IBM東京基礎研究所も部分担当という国際？プロジェクト)
何年もかけて‘重み付け’調整を繰返した偉業らしい…
ハード的には 8コア×360ノード＝2880個を動かす巨大システムで
やっと解答候補絞込みに２〜３秒の実用レベルになったとか

いっぽう、歩く魔道書図書館のほうは、あの小さい筐体に10万3000冊を
完全記憶してることよりも、むしろインデックス化した禁書目録を駆使して
各種魔術・教義の矛盾を適確かつ瞬時に攻撃できる？とかいう高効率反応性が凄い

つまり記憶量は　100万冊＞10万3000冊　だとしても
高速連想検索能力は　インなんとか＞ワトソン　かも

(読んだことないので、イン…の用法・容量を間違えていたらゴメン)

問題は映像で全文が与えられるから音声認識は必要無し．
他の人間が何と答えたのかわからないのはWatsonに不利だな．

アマゾ

>>182
魔術と科学の融合は、学園都市でヨロシクおねがいします

勝負に負けた時に、悔し涙流しながら、机をバンバン叩くのが、本物の人工知能だと思う。
ただ、っぽいのは駄目ね。

Nuclear warfare is a strange game.
(核戦争は奇妙なゲーム)
The only winning move is not to play.
(唯一の必勝法は勝負をしないこと)
Shall we play a nice game of chess?
(チェスにしませんか？)