人工知能のアルゴリズムを教えて下さいTech2

このエントリーをはてなブックマークに追加
11
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。
2get
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。











































 

 
お前がよそでやれ。
81:02/11/13 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
91:02/11/13 20:38

            糸冬        了
101:02/11/13 20:39
>>8-9
終らせないで。。。
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
マルチは嫌われてるんだって
141:02/11/13 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
>>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



>>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。
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!
>>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。
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。
>>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。。。
>>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?
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?
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。
>>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
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。
2chなんてさっさと潰れても構いません。
>>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
>>37
とりあえず情処のバックナンバー見てみれば。
AI学会誌じゃなくて情処かよ!
>>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
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。
>>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
>>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。
>>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。
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・・
>>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。
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?
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。
>>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。
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。
>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
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。
>>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。
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
>>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?
>>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
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。
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
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?
>>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?
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
>>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。
>>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。
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。
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。
>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
そうだな。
>>124
馬鹿だろ。 
>>125
オマエモナ
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
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?
>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
>>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
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。
すごいバカがいるもんだ
たとえば>>136とか、な。
>>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。
>>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。
>>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/
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?
>>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。
>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。
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。
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
>>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。
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?
>>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。

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
>>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
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。
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。
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、、、、
>>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。
>>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。
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。
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。
>>164
戦争のヨカーン
>>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
>>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
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
ごめん、しんそこ下らないと思った。
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。
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
>>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。
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。
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。
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。
>>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。
181170:03/01/02 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
>>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。
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。
ウズラは会話をまねているだけ。
知能はない。
>>187 だから何?
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。
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。
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。
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
>>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?
>>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。
>>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。
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
200199:03/01/04 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。
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。
>>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
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。
>>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。
>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。
>>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。
210209:03/01/04 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?
それっぽい返答をするってことじゃないの?
それっぽいの定義をどうぞ
「其れ」が指す対象と類似している意
218212:03/01/05 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。
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。
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。
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・・。)
228212:03/01/06 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?
>>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。
235IP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。
Σもろふしあなさん!?>>535
シスオペさんも大変だ
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
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
======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。
>>713
他のサバもバンバンやっちゃって。
>>242
ええと、東大、北大、東北大・・・とか言ってみちゃって良い?
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?
くっ、ぬかったわっ!
やったね。いただきました!
やったね。いただきました!
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。
「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?
>>28
んじゃファーストとセカンドの立場がない
伸びてると思ったらコピペか。
そろそろ卒業かな。みんなあばよ〜
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
特に問題ないっしょ。会社からとかでも
赤信号、皆で渡れば怖くないってやつじゃないか。
テスト
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。
ふーん、ま、いいけどさ
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。
======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。
────────────────────────────
Keep your thread alive !
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/software/1041952901/l50
────────────────────────────
なつかすぃ。。。
拉致られたの?
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。
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。
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
>つーか、まもなく6億〜

どこに書いてあるの?
ギャラクシーエンジェルのキャラ
タルタルソースって旨いよね
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?
イパーイ釣れてヨカタね。
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?
なんかいいものをみた。今夜はよく眠れるぞー♪
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
(^^)
1乙
4nd
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。
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。
>>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。
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
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?
>>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。
>>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
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/
>>294
そこのBBS、2chより面白いね。
>>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。
>>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。
>>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。
>>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
>>301
>そんなの人工知能じゃ無いーーーー。
( ´_ゝ`)プッ
お子様め。
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。
>>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★
>>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
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。
>>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。
というかHALになりたいです。
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
>>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
>>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
 
>>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。
>>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。
324323:03/01/22 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?
326320:03/01/23 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?
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。
「バナナで釘が打てますか」
>>329
最近開発された甲殻類と配合されたバナナは出来る。
「バナナはおやつに入りますか」
>>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。
> 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・・・・

>>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。
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。
>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。
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。
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。
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。
まあ、もちつもたれつ。
再帰下降型解析とかさ。
363320:03/01/24 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.
>>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。
365323:03/01/24 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?
368w):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。
>>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・・・
>>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
375212:03/01/27 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
>>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?
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。
389デフォルトの名無しさん:03/01/28 21:05
>2階以上を使うというのが最近の通説。
二階述語論理っていうのがあるんだ。
知らなかった。
今度調べてみます。
で、俺が言いたいのは一回述語論理の上で展開しないと
わからないような事を、人間は使っていないと思うというのが
俺の意見なんだけど。通じてる?
もちろん、人間の真似をする必要はないから・・・という
話なら別に問題ないんだけど。
ただ、やっぱり会話に必要な演繹といわれるとぴんと来ない。

>この一行はあまりに馬鹿げてるよ。
え、なんで?
理由が知りたい。
会話ってのは人間の感性に基づいている物だと思う。
最強の将棋を作るのであれば、別に人間のマネは必要ない。
でも、会話とは何か?
というのは人間という基準があって、そこから相対的に決まる物だと思うよ。
だから、人間の真似をする事が近道だと思うし、
個人的には唯一の方法だと思う。

Q:「今日は雨が降っていたね。」
これに対する理想的な答えは?
という問題に対しては、答えなんてないと思うし
ある意味、コンピューターが解決するべき問題こそが
この答えなんだと思う。
390デフォルトの名無しさん:03/01/28 21:05
>>386
とりあえず、10単語ぐらい話す感情を持った(?)サンプルを作ってみない?
っていう話なのレス
391デフォルトの名無しさん:03/01/28 21:14
>>390
感情という状態が
入力されたセンテンスによって
変化していくプログラムという事かな?

感情って最初からあるものなのかな?
楽しいと悲しいには
明確な境界線があったりするのかな?
感情っていったいなんなんだろう。
なんのためにあるんだろう。
392デフォルトの名無しさん:03/01/28 21:47
>>391
そんなに難しいものじゃなくて
イパーン人は
「お前死ね」→「むかっ!」
って感情が働くわけだ。これをコンピューター上で表現させてやる。
そして入力、出力の語彙力を増やしていくことによって新しい理論やら
なんやらを導いてやろうってわけだ。はじめは簡単でいいと思うよ。

ただやっぱり複雑になると>>391みたいなことを考えないといけないだろうね。

っていう話。
すみません
これ単一RR回転ですよね?なんか教科書にはLL回転と書いてあるのですが…

http://79ch.itigo.jp/upb/file/img20030128220328.jpg

絵汚くてすみません(汗

394デフォルトの名無しさん:03/01/28 22:20
じゃあ、簡単なアルゴリズムを提示すると

状態(感情):楽しい、悲しい、怒る、うれしい
の4状態があって、入力文によって確率的に変化する。

あらかじめ辞書を用意して、
それらをカテゴライズする。
例えば、「死ね」だったら「怒り:5、悲しい:3」
とか。
純粋にこれをやると、
「おまえはバカじゃない」
という文を
「おまえはバカ」
と同一視してしまうので、
そこら辺の工夫をするのが
第二のステップ。
395デフォルトの名無しさん:03/01/29 22:57
なんかおかしくなってるから、保守age
定期保守上げ
397デフォルトの名無しさん:03/02/01 22:35
>>394
ベクトルを導入するなら、各次元が独立か、従属化、
従属ならば、どういった関係か、そういったことが非常に重要な点になる。
たとえば、楽しい、うれしい、はどう違うのか?
感性情報処理ではSD法などで分類してるけど、次元が多いよね。
あと、個人用の辞書をどう作るのか?
パーソナリティーが辞書であるならば、確率を用いる必要はあるのか?

というわけで、あげを兼ねたつっこみでした。
>>394
人口無脳ですか?
399デフォルトの名無しさん:03/02/01 23:14
SD法って何?

394を書いたのは俺だけど
ベクトルは導入していないはず。
そもそもベクトルとはどういう意味?
多次元の入力がベクトル?
線形性が成り立つのがベクトル?

確率を用いているのは、閾値よりもそれっぽくなると思ったから。
バカって一度言われて
「楽しい」から「怒り」に遷移する時と、
2回言われて・・・・

辞書と遷移確率は直交しているよ。
辞書を作り変えれば、バカといわれて怒るけど、
アホといわれても怒らない。

関係ないけど、
俺は感情とかよりは、
意味理解ができるような処理系を作りたい。
感情ってのは、人間の感性に大きく依存していて
それはアーキテクチャーではない気がするから。
要するに、感情があるとなんの役に立つの?という事。
もちろん、楽しいとか悲しいの概念を理解するには
必須だとは思うけど。
それって結局、人間が何を楽しいと思うかを抽出しなくちゃいけなくて
どうして楽しいと思うか?というところからは作れないと思う。
400デフォルトの名無しさん:03/02/01 23:25
SD法ってのは感性情報処理での、感性価の表現方法を得る手法なんだけど、
感性を捉えたくないなら、関係ないかも。
ただ、喜怒哀楽を話すなら、感性なんて関係ないってのは
少しおかしい気もしますが。
関係ないなら別のものの方が表現しやすいと思うわけで。
たとえば、文字数とかさ。
次元が何らかの意味を持つなら、その意味の定義がなければ数値化できないじゃん。

ベクトルってのは、簡単に言うと
そういった数値をまとめたものを、ひとまとまりに表現する数学表現方法だよ。
もっというと次元間の順序関係がなく、半順序が成り立つ等。
ちなみに、その表現はあきらかにベクトル。
401デフォルトの名無しさん:03/02/01 23:41
>>400
>ただ、喜怒哀楽を話すなら、感性なんて関係ないってのは
>少しおかしい気もしますが。
いや、ある入力系列があって
それにしたがって喜怒哀楽などの状態遷移を行うプログラムを
作ってみたら・・・という話の流れ。

>次元が何らかの意味を持つなら、その意味の定義がなければ数値化できないじゃん。
意味の定義にもよるけれど、
文字認識だと、一番角のピクセルの情報はあまり意味を持たない。

>もっというと次元間の順序関係がなく、半順序が成り立つ等。
なるほど。
>従属ならば、どういった関係か、そういったことが非常に重要な点になる。
特徴抽出した結果を利用しようとしているわけだから
独立じゃなきゃやてられないけどねぇ。

ところで、自然言語処理をやってる人たちは
文章を数値化するときどうやってるんでしょうか?
とりあえず、なんらかのベクトル?を考えて
それに対する演算子(関数)だけを定義して、解析してるのかな・・・
402デフォルトの名無しさん:03/02/01 23:48
SD法って
>それって結局、人間が何を楽しいと思うかを抽出しなくちゃいけなくて
まさにこれか・・・
>>401
自然言語に関してはシソーラスとかコーパスで一度検索かけてみるが吉。
ただ、文章の数値化の一般的な方法はないはず。
stocasticモデルにして確率だしたり、感性価を用いたり。

あと喜怒哀楽は独立じゃないですよ。
例えば、喜と楽をどうやって区別するのかが微妙。
文字数の話は、半分冗談です。
ただ、数値化するならば、順序関係がないと数値にならないってことが言いたかった。

たとえば、「馬鹿」が怒り2だとすると「死ね」は幾つになるのか。
仮に8だとして、じゃあ「あほ」は数値いくらか?
「ばか」「あほ」「死ね」の関係において
すべての整合がとれて、はじめて数値として意味を持つわけだ。
単語が増えれば増えるほど、また、次元が増えれば増えるほど、それらの関係の
整合を保つのは難しいことが予想されます。
まあ、整合なんて必要ない、ってなら話は別だけど。
404デフォルトの名無しさん:03/02/01 23:55
間違って下げたからage
405デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:04
関係ないけどstochasticね

喜怒哀楽が独立かという事じゃなくて、
喜怒哀楽のどれかを出力するという仕様なわけだ。
だから、各状態間を確率遷移するようになっている。
話はそれるけど、
個人的に思うのは、楽しいと悲しいという状態を定義した時点で
解析するには、それを分離する必要があると思うんだよね。
これとは反対の方法で
人間の感情に、いくつかのパラメータを設けて
(楽しい度合、悲しい度合いとか名前をつけてもいいし)
それらの数値を解析する事も可能だけど
それは難しすぎて手に負えない。

>あと喜怒哀楽は独立じゃないですよ。
逆に、喜怒哀楽の定義がない上で、何が独立じゃないのか
という話にもなる。

>整合を保つのは難しいことが予想されます。
整合性とは具体的に何?
406デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:16
typo typo.いや本当だって。

整合性ってのは、本当に馬鹿を4倍したら死ねになるのかってところ。
しかも、「あほ」が4だとして、「死ね」の半分になるのかってこと。
数値的に半順序が成り立たなければ、閾値で判定するならば
意味がないと思う。

>喜怒哀楽の定義がない上で、何が独立じゃないのか
まあ、そりゃそうだけど、それを言っちゃうと数値で表すこと自体に
矛盾があるわけで。仮に数値ベクトルで表すならば、
独立、従属の話は必要かと。
んでもって、どちらかって言われるとその次元は従属関係かなと思うわけ。


407デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:23
だから、整合性を求めるのも不可能なんだって。
「馬鹿を4倍したら死ね」
の「4倍」の4をどうやって計算するのかは難しくてわからない。
だから、作りこみで辞書を作れば?
という事になるわけ。

>仮に数値ベクトルで表すならば、独立、従属の話は必要かと。
具体的にどういうときに独立か従属なのかが効いてくるのか
俺にはよくわからないんだけど。

従属っていうのは、基底が冗長であって、
独立なのは直交基底が取れているという意味だよね。
当然、単語にベクトルを対応付ける関数(辞書)を作るとき
そのベクトルをあらわす基底を冗長に作っても意味がないから
独立に作るのは当たり前かと思うんだけど。
人工無能彼女バージョン「私の事嫌いなの?」
オタクユーザー「ばかだなぁ。」
人工無能彼女バージョン「なんだと(#゚Д゚)ゴルァ!!」
<━━━━━━━━>

>━━━━━━━━<
410デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:27
作り込みができるかどうかの話をしていると思われ。
計算できるかの話をしているより、むしろ
そんな辞書作れないよって言っているのだと思いますが。
411デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:29
>作り込みができるかどうかの話をしていると思われ。
この会話の流れから、それを発想できるなんて
君すごいねw
412デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:32
あってるのかはしらねーよ。
こちとら、専門でやってんで。
413John ◆Re0z.4Is5E :03/02/02 00:34
人工知能なんておまえらには無理だ。
やめとけ。

414デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:38
>具体的にどういうときに独立か従属なのかが効いてくるのか
>俺にはよくわからないんだけど。
もし、本当に作ろうとした場合、結局は数値にすると予想されるわけでして、
その数値が適当なものだったら、結局、適当な結果しか生まれないと思うんです。

自分がもし、「死ね」を決めるときに、「あほ」を考えて数値を決めなければ
ならないし、その「あほ」の数値を決めるときは「馬鹿」の数値との兼ね合い
も考えなければ、いけないでしょ。

多次元ならなおさら。独立だとしても、問題は複雑だけども。
仮に、「あほ」、「馬鹿」、「天才」、「死ね」、「かっこいい」を
先ほどの4次元で表現するといかようになりますかね?
415デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:44
>>410
半分当たりで、半分違います。できないとは、思いません。
現にSD法を用いてそういった数値的な取り決めをして
ベクトルを数値化している場合もありますので。
ただ、それを数値化するためには、ものすごく議論があるわけでして。
複雑なスタンスです。
まあ、心理テストをやって結果にあわせた返事を作り出すってことですか?
417デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:52
>その数値が適当なものだったら、結局、適当な結果しか生まれないと思うんです。
そうだね。
だから、人間がパラメーターチューニングをする。
それが作りこみ。

>仮に、「あほ」、「馬鹿」、「天才」、「死ね」、「かっこいい」を
逆に聞くけど、これらを適当に決めると
どういう時問題が起こるのかな?

確率モデルという言葉を知っているなら話ははやい。
要するに、100%人間と同じは作れない。
それに近いものを作るためにモデルを用意する。
この場合、喜怒哀楽その他いくつかの感情の状態を
確率的に遷移するモデルを考える。
推定するべきパラメータは、遷移確率を表現する関数
なわけだ。
その関数とはP(next_s|current_s,sentence)
という条件付確率。
結局のところ、sentenceをどう数値化するかが問題となり
特徴量を抽出し、線形和をとるのが普通だと思う。
一般に、特徴量を抽出するアルゴリズムはない。
だから、辞書を使う。
もちろん、ある文章と、そのときの感情がペアになったデータが
大量にあれば、そこからパラメーター推定する事は可能だろうけど。
418デフォルトの名無しさん:03/02/02 00:57
>もちろん、ある文章と、そのときの感情がペアになったデータが
>大量にあれば、そこからパラメーター推定する事は可能だろうけど。
このデータを自分で作る事と
辞書を作る事は等価だけど、
どっちが大変だかはわからない。
もしかしたら、(文章、感情)を作った方がいいかも。

感情は「前の感情」と「後の感情」の二つ
(どこから遷移したか)
が必要なわけだけど。
419デフォルトの名無しさん:03/02/02 01:02
適当に決めると数値じゃなくて、シンボルになると思います。
用は、次元がどんどん増えて、確率モデルでいう次元の呪いに陥ります。

仮に、作り込めたとするならば、面白いかもです。
そうなってくると、あとは推定の問題になるのかな。
ベクトルで表現できるなら、それをもとに確率モデルを
推定したら、それなりの数値的な出力は得られるかも。
扱うデータがベクトルなら、結構難しいような気もするけれど。
ただ、推定するモデルとなる母分散がわからないから、
私なら、ベクトルHMMかな。ラグランジュ未定係数法でEMでダマシダマシ。

420デフォルトの名無しさん:03/02/02 01:34
>適当に決めると数値じゃなくて、シンボルになると思います。
なんで・・・
大小関係があるんだから数値でしょ。

>用は、次元がどんどん増えて、確率モデルでいう次元の呪いに陥ります。
どうして次元が関係してくるの?

感情(状態)の数と、ベクトルの基底の数は等しい必要性はないよ。

>仮に、作り込めたとするならば、面白いかもです。
>そうなってくると、あとは推定の問題になるのかな。
だから、作りこみが推定と等価なんだけど。

HMMだと隠れユニットをどう配置するかとかが
よくわからないからね。
作りこむなら正則モデルに限る。
421デフォルトの名無しさん:03/02/02 01:39
>大小関係があるんだから数値でしょ。
そうとも言い切れないか・・・

シンボルって何?
>>394のような、感情と何なのか完全な理解に達してないアルゴリズムでは無理。
つーか、仮に完璧な人工知能が出来たとしても、会話をさせるためには、
人間の場合と同じように何年間も掛けて言語を学習させなければいけない。
会話をさせたいなら素直に人工無脳にしとけ。
423デフォルトの名無しさん:03/02/02 01:45
正則モデル知ってるなら、次元がいかに大切かは知ってると思うのだが。

大小関係つけるなら、数値が順序関係持たなければ意味がない。
少なくとも半順序関係持たせるには、倍が成り立つとか、
そういった意味がないとただの数値の羅列。
数値のようで、数値じゃないものだよ。

できるんなら、仮にでいいから
「ばか」「あほ」「死ね」「天才」「かっこいい」
に、なんらかの基底として成り立つ基準で表現していただけません?
例えば喜怒哀楽。
424デフォルトの名無しさん:03/02/02 01:58
>感情と何なのか完全な理解に達してないアルゴリズムでは無理。
何が無理?
なぜ無理?

>正則モデル知ってるなら、次元がいかに大切かは知ってると思うのだが。
そうじゃなくて、何で次元が増えるの?


数値に関しては、大小関係は成り立つね。
数値が大きいと遷移確率が高くなる。

「ばか」1 3 4 2
「あほ」1 3 4 2
「死ね」1 3 4 2
「天才」4 2 1 3
「かっこいい」 4 2 1 3
左から喜怒哀楽=(x1,x2,x3,x4)という風に各次元に名前をつけてみる。
状態は喜怒哀楽の4状態
p(喜|(x1,x2,x3,x4),怒)という状態遷移確率は
A*e^(4*x1-3*x2-2*x+x4)
とする。(Aは正規化定数)

こんなもんでいいかな?
425デフォルトの名無しさん:03/02/02 02:01
そろそろ寝ます。
もしレスしてくれるなら、
そのレスは明日書きます。

426デフォルトの名無しさん:03/02/02 02:05
それでは「ばか」+「あほ」+「死ね」+ 「死ね」はかっこいいの
喜びと同じ値をもつ喜びになるんだね。

数値で基底が同じだし、加算は成り立つよね?
ほかの値が大きいから・・・って言うのは、ないですよね。
独立してるんですし。

喜びの次元がらみると、そうなりますが。
427デフォルトの名無しさん:03/02/02 02:24
ごめん、勘違いかも。

確率空間にマッピングしてるから、各要素は独立していなくてもいいかも。
でもやっぱり関数内は線形関数だし結局、加算に対する問題はあるかも。

俺はM男だよ
429デフォルトの名無しさん:03/02/02 02:35
たまたま戻ってきたので、

>喜びと同じ値をもつ喜びになるんだね
足して同じだったら同じかもね。
で、ある次元が一致する意味はそれ程大きくないと思うけど。
むしろ、あるとすれば
独立じゃない物を
1次の多項式で線形近似しているというところが問題になるくらい?
2次3次と多項式の種類を増やせば解決するけど。

視点を変えれば
同時に起こった時の特徴量の計算方法も作ればいい。
でも、これはステップ2でやる事だと思う。
「世の中にバカが存在する」
「おまえはバカだ」
この時
両方の文章からバカという言葉が抽出されて
バカという単語だけから
同じベクトルにマッピングしている。
本来は
文章からベクトルへのマッピングが必要。

他に問題があれば、
何がどうして問題になるのか教えてください。

寝ます。
そもそも喜怒哀楽を状態遷移させてどうこう、ってのがなんだかな。
感情ってのはもっと多数のパラメータを持ってると思うんだな。
なんかアカデミックな香り。
研究者さんが多いのかな。
ただしあまり議論に深入りすると身元がばれるという罠
研究者だったらもうすこしまともなことを言うと思うんだな。
たぶんそれ系の専門書にさんざんがいしゅつの説が多いと思うんだな。
>>433
思うばっかり。
>>434
裸の大将だろ。
436デフォルトの名無しさん:03/02/02 11:42
感情がどうのより、まず目的をはっきりさせないとダメだな。
会話プログラムなら、相手が話しかけてくる頻度や文の長さを
会話がどれほど弾んでいるかという指標にして、
それが最大になるように強化学習をさせればいい。
感情なんてものは学習するうちに自然に備わる。
怒っているような発話をする確率が高くなっている状態が、
怒りの感情を持っている状態にすぎない。
ネタだよね?
>>436
喜:
怒:##########################
哀:##################
楽:####
AI研究者ってのはね、感情が視覚化できないと満足しないんだよ。
だから君みたいな正論を聞くと、自分がやろうとしていることを
全否定された気がして、ガキみたいに狂っちゃうのさ。やれやれ。
439デフォルトの名無しさん:03/02/02 13:26
>会話がどれほど弾んでいるかという指標にして、
会話がどれほど弾んでいるかを測るにはどうすればいいんですか?

>それが最大になるように強化学習をさせればいい。
なんの値を強化学習で学習するんですか?
440デフォルトの名無しさん:03/02/02 13:28
コンピューターが感情を処理するには、
感情を数値化する事が必須。
というよりは、コンピューターが感情を処理できているという事は
感情が数値化されたことを意味する。

ところで、感情の視覚化ってなんだろう?
>>440
モデル化するっつーこと。
>>440
その考え方でいくと、
人間が感情を処理していることを証明するには、
感情を数値化している事の証明が必須。
みたいなことになりそうだな。

そもそも、新しく考案されるであろう「感情を表す数値」が、
「感情を処理できている」という証明を伴うものであるとは限らないだろう?
その「感情を表す数値」は人間の脳波のように、
「今後しばらくは解析不能な数値」かもしれないよね。

かつて、ニューラルネットに具体的な証明や裏付け、評価方法が無かった時代があった。
決して「数値化=処理できている」ではない。
動いているように見えても、(処理していない||処理していると証明できない)ものがたくさんある。
443デフォルトの名無しさん:03/02/02 13:44
>440
コンピューターが感情を処理できているという事≠感情が数値化されたことを意味する
そもそもあなたの言うコンピュータの「感情」の概念は何?
>>443
>コンピューターが感情を処理できているという事≠感情が数値化されたことを意味する

んじゃ、どうやって処理するの?
もし感情が幾つかの数値の組み合わせで表せれるとしたら、
「Aに対する怒り」と「Bに対する怒り」が区別できないな。
言葉では「Aに対する怒り」などという表現はあるけど
発達心理学的には感情に対象は無い
ある時点の精神の状態であって対象との関係ではないからだ
条件付けによって対象と連関し対象が想起されることによって
感情が生起されるが、その時にまた別の必ずしも同じ感情と
連関していない対象が意中にあったとしても「どちらに対する」などという
区別はできないし、まただからこそ二次条件付けが可能になる訳だ
上の表現も「Aに起因する怒り」であって、怒り自体に対象の区別があるわけではない

よってここでは事象ごとにそれが引き起こす感情の
パラメータがあれば十分で感情自体が数値の組み合わせで表せる可能性を
否定できない。
>>445
なんで?
>>447
まあ一般的な喜怒哀楽といった感情は、意思とは切っても切り離せない関係にあるからね。
数値化できるとしたら、快・不快、躁・鬱、あるいは脳内快楽物質の分泌量といったとこかな。
何かをすることに快楽を感じればそれは「楽」で、
何かをされることに快楽を感じればそれは「喜」といった感じじゃないかな。
人間がコンピュータではない以上、どこまでいっても近似にしかならない。
それを踏まえて考えないと不毛だよ。
人間の知能がチューリングマシンと(或いは後述の量子コンピュータと)同等かは
まだ分かっていない。それは一つの哲学的問題(計算論という)として
また工学的問題としても残っている。最近脳内の量子論的現象が
重要であるという説も発表されますます混迷を深めている
451デフォルトの名無しさん:03/02/02 18:03
ペンローズでつね。

漏れは演算能力とメモリが無限なコンピュータがあれば宇宙の全てがシミュレート可能だと思うな。
>>451
そのコンピュータ自信も宇宙の一部だけど。
無限再帰になるよ。
453デフォルトの名無しさん:03/02/02 19:22
>>452
そりゃそうだスマソ。
でもそのコンピュータを含まない宇宙なら可能だぁ。
454デフォルトの名無しさん:03/02/02 19:45
相対性理論ってなんかハッタリくさくねえ?
無限の演算能力とメモリを持つ計算機を作れるような世界っつうと
漏れのような知的生命体が,例えば三角形の内角の和を自由に
設定できたりだとか,とにかくdでもない世界なんじゃなかろうか。

そんな世界において今の漏れたちが2chでマタリしてるような世界を
シミュレートするという事は,漏れがパソコンでライフゲームを
眺める程度の,取るに足らない事だったりして。

・・激しくSFちっく。自分が知的に見えた。明日は熱出すなこりゃ。
リアルタイムでシミュレートする必要がないなら、
現代のパソコンでも無限の演算能力を持っているのと同等。
どんなに長期間現代のパソコンを駆動しても加算無限の計算にすらならない
そもそも無限という演算量が存在するかどうかさえ我々は知りえない
458デフォルトの名無しさん:03/02/02 21:44
>決して「数値化=処理できている」ではない。
俺は処理できるならば、数値化できるとしか言ってないけど。


459レプタリアン教授 ◆Sx0UvVQevE :03/02/03 01:12
ノイマン型PCと今の識別類別法じゃ絶対無理
一生ショボいファジイもどきでも弄くって満足してろ
460デフォルトの名無しさん:03/02/03 01:16
>ノイマン型PCと今の識別類別法じゃ絶対無理
多数決じゃないので、理由をどうぞ
461デフォルトの名無しさん:03/02/03 02:01
>>459
ノイマン型の話を持ってきて無理といっている時点で無知っぽい。

ノイマン型で計算時間は抜きにして、シミュレートできない対象なの?
それとも計算時間が重要で、無理っていってるの?
それとも、計算可能性の話?

DNAとかいいたいなら、それに基づく実質的結果があるのかと問いたい。
カンタムだすなら、ノイマン型でシミュレートできるよね。
感性情報だすなら、ノイマンは関係ないよね。

なんにしても、人工知能を否定することは簡単だけども。
何が無理なのか何も書いてないしねえ。
放置でいいでしょ。
>>459
つまらないほうのレプタリアンは帰れ!
こども板の教授はもっと輝いていた……
>>463
こないだ2ch引退したとか言ってトリップ公開してたぞい
>>461
一瞬カンタムをガンダムよ読んでしまった俺・・・w
チューリングもノイマンも人工知能のことはずーっと考えてた。

パーセプトロンを考案したミンスキーは最終的に否定論者にさえ
なった。
今まで多くの天才といわれるヤシラが挑んでは消えた。

この無謀ともいえる挑戦をなしえるヤシはいるのか?
それとも、単純に能力の高いハードウェアが出来ればシミュレート
可能な物なのか?
計算量やらノイマン型やらがどうのって言ってる香具師は逃げてるだけ。
まず、知能がどのような式で表されるのか分からないと、そんなこと分からない。
だからまず最初に簡単なの作ってみようぜ!
>>468
まず、理論を考えないと。
>>469
以前にも書いてるよそこを参照してくれ!
471デフォルトの名無しさん:03/02/12 21:19
意外と若い世代の人(大学生)に人口知能の人気があることが判明。
うれしいのでage.
うん。俺も興味あるよ。ちぃとかメイとかライムとかほしいし。
なんか話が全然まとまらないね
>>471
おっちゃんネタないならあげんな。
>>472
マルチたんだろ!
476デフォルトの名無しさん:03/02/13 19:33
とりあえず、卒論で作ってみると言ってみるテスト
>>476
入力文章の形態素解析で力尽きる罠
>>477
ミジンコみたいな人工知能を作るから、
言語とは無縁だから大丈夫。
>>478
とりあえずフォン・ノイマンの自己増殖マシンでもつくっとけ
>>479
作ったら増えすぎました。助けてください。
火星のテラフォーミングに使え
スレ呼んでてちょっと思った事。
次元とかベクトルとか意味をよく知ってないですが、
こういう説明が俺の限界です

感情って大別して喜怒哀楽の4種類があるっていわれるけど、
その一つ一つがそれぞれ無限の次元を持ってて
例えば「ばか」っていわれたときの怒のベクトル方向、
「あほ」の方向「死ね」の方向とそのそれぞれの大きさがあって
それぞれのベクトルの始点は一緒でも別の方向があって
それで全体的な怒のパラメータが決まる。
こんなかんじ √(ばか^2+あほ^2+死ね^2)
これらはどんどん記憶から消えてって
たまたま似た方向を持つ次元が新しく出てきたときふっと思い出したりする。
そのたびに怒パラメータが増えたり減ったり。

これが喜怒哀楽の4つにあるから
これがまた合成されて最終的な感情パラメータみたいのになるみたいな。

自分で書いててわかんなくなってきた。なんとなくでも伝わると嬉しいです。
N.U.D.E.はどんなアルゴリズムで話すだろうか
>>483
あれって音声以外の入力はあるんだろうか
本を読んでいたら、syntax sugarを「統語的甘味料」と訳してい
るのを見つけた。
訳注もないし、意味のある日本語を構成していないことに訳者は
気づいていないのだろうか。
昔懐かしヤリイカFAQを思い出してしまったよ。
機械翻訳でいう、インターリンガ(中間言語)が 直接実行可能なシステムって方向性はダメだろうか?
487デフォルトの名無しさん:03/02/26 19:58
そろそろ整理縮小されそうなので。

>>482
感情は大別して喜怒哀楽...。

次元と喜怒哀楽を結びつけるのは難しいように思います。
喜、楽しいが独立しているかはなんとも。

喜んでいるのに、楽しくない状態。難しい。
488デフォルトの名無しさん:03/02/26 20:17
【何処も】情報科学総合スッドレ【板違い】
http://science.2ch.net/test/read.cgi/rikei/1046173479/l50
489おばかさん:03/03/02 23:15
人間的な人工知能(無能)を作ろうと思っています。

確率的にとかランダムとかを使ってプログラムを決定するのがありますが、
ランダムはどのようにして出すか?
CPUタイムでやってしまうか?つまり時間の流れでやってしまうか?

で、考えてみると人間で果たして乱数を作る事はできるのだろうかと。
ある数字に偏らずに全体的に平均的に数字を考え出す事はなかなか大変だろう。

だから、無理にランダムにとかそういうのは人間的な思考を持つ人工知能にとっては
無意味ではないか?

そう感じた。
人工無能を作ってみたいんだけど、どっか良いHPある?
究極的にはランダム要素は必要ないだろうが、人間っぽさをランダム要素で擬似的に
表現できると思う。たとえば、人工無能のほうから話題を振るような場合がそうだ。
人間なら、その時の状況や心情、相手との関係、時間、天気など、ありとあらゆる要素が
絡んでくるが、人工無能だと、そうはいかない。
>>490
理論としてはここ。
http://www.ycf.nanet.co.jp/~skato/muno/

技術的にはここからリンク先に。
いっそ白血病解析みたいに大量のパソコン使うというのはどうよ。
494デフォルトの名無しさん:03/03/09 11:20
>>489
良い視点だと思う。
人間はどうしても過去の事象に引きずられる(ご長寿クイズを見よ!)から
短期間の時系列相関が出てしまうんだろうな。
人工無能って、「人工無能くるみ」の時代から全然進歩がないね。
496デフォルトの名無しさん:03/03/09 14:07
「くるみ」なつかしー!
作者(早稲田>東大院>ドロップアウト)今どうしてるのかな?
497 :03/03/09 15:30
なんとなくそれっぽいスレですので、
4GLはヤクザID記念カキコ。
498 :03/03/09 15:32
ええと、すいません。吊ってきます。
http://www.aiful.co.jp/
アイフルのおねえちゃんなんかは、結構会話ができる。
500おばかさん:03/03/11 16:53
>>499
アイフルのおねえちゃんは人工知能だったのか…
>>499
「タバコは?」
って質問したら、
「申し訳ございません 。ギャンブルについてはあまり知識がありません。 」
って言われたよ
宇都田氏の鵜かな(;_;
>>494
そういう場合はランダム信号をローパスフォルタ通して使え
マルコフ過程って言うのかな
>>499
Hな言葉を入れると怒るんだよ。
>>503
「マン汁?」って聞いたら怒られた…
「マングリ返し?」って聞いたら
「返済方法ですね?各商品によって異なりますので、該当する商品名をクリックしてください。
【eきゃっシング】 【不動産担保ローン】 【事業者ローン】 」
だって
>>499 >>504
文節切りしてキー単語から辞書引いて、対応する発言を出してるだけなのかな
そうだとしては辞書容量が結構大きそう
お自動さんはいけるけど無人くんはダメみたいな。
ま、結局スマイル0円だな
んで話が脱線したわけだが・・・
人工無能ってめちゃめちゃ歴史浅いな。感動しますタ
>>508
いつからだと思ってるわけ?
>>509
1980
511デフォルトの名無しさん:03/03/25 20:48
人工知能じゃないのかい?
無能はあくまでも無能だろ
単語の品詞は理解したとしても意味は分かってないじゃんよ
素人考えなんだが大規模なニューラルネットをつくって
そいつを育てるって方法は理論的に不可能なの?
手足がつかえなくて目も見えない障害を持って生まれた人間でも
知能は持てるでしょ?
512デフォルトの名無しさん:03/03/25 22:39
ニューラルネットは教師信号がないと使えない
513デフォルトの名無しさん:03/03/25 23:53
ニューラルネットはどんなに大規模にしても自我は生まれない。
514デフォルトの名無しさん:03/03/26 00:02
わたしは岩波文庫を百冊読みました。
そして自我に目覚めました。
いわなみぶんこよんだことないやつはくそだ
いわなみ んこ          くそだ
いわなみくん           くそだ
いわなみくん よんだ  ない   くそだ
いわなみくん よんで  ない
学習完了
定義すらないしねぇ・・・。

植物人間状態でも知能はあるわけだし。
結局のところ、人間並みの知能ができた、
という事後認定になるでしょうねぇ
ライフゲームを1000*1000ぐらいでやって
できるだけ増えるようにルールを自動で変更する

…無謀ですか、そうですか
518デフォルトの名無しさん:03/03/26 07:14
知性とは、局所的自己組織化が生み出す全体としての結果に過ぎない。
519デフォルトの名無しさん:03/03/26 19:32
かといって局所的自己組織化を組み合わせたシステムが常に知性を持っているとは限らない。
520人工知能肯定派:03/03/27 00:06
現在の人工知能が役に立たないという話があるが、
ここを解決するには役に立つということがどういうことか
明確にしとかないといけないと思う。
”人の生活の役にたつ”という洗脳的なものや、
”人工知能自身の生存について役に立つ”という本能的なもの
もしくはその両方ということだけでもスタンスをはっきりさせたほうがいい。
”役に立つ”という目的さえはっきりさせれば、単純な問題なら
過去の事例から述語論理などを駆使し行動を決定できそうだし、
未知の問題、複雑な問題に対しても思考錯誤を繰り返して
その目的を果たす行動を獲得できるかもしれない。

あと嘘を見抜くためには、現実世界とのインターフェース(入出力両方)の充実が鍵だと思う。
人間でも脳内や、本だけの知識を頼る人間は簡単にだませる。
嘘にだまされにくくするには(人も騙されるもんだが)、人工知能が直接現実世界にアクセスし、
何が妥当か体験できるようにならなければ無理(世の中の全ての真理を記述した教典でもあれば別ですが)
だろう。
521デフォルトの名無しさん:03/03/27 00:13
ノイマンの自己増殖マシンはどですか?
DNAの模倣を行いますが。
523デフォルトの名無しさん:03/03/27 01:17
そのDNAが利己的に人間という容器を操縦するわけですか。
524デフォルトの名無しさん:03/03/27 01:37
現在の水準で言うと人工知能に適した言語って何?
Java?それともC++?
書籍だとJavaと知能が関連したものはみますが、
C++知能本あまり見かけないですよね。
>>524
prolog と LISP
>>524
Perl(プ
>>524
そういえば、
「Javaによる知的エージェント入門」という本があった。
あれってどう?

エージェント指向といえば、Javaで実装されているのがあると思った。
>>527
立ち読みしたら面白そうでしたが、僕はJavaはまだ勉強はじめたばかりなんでお預けです。
Javaでは確か「Javaによる知能プログラミング入門」(コロナ社)という本もあったと思いますが、
これは本屋で見たことありませんが、Amazonの評価では良さそうです。
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4339023876/
買ったけどまだ読んでねぇよヽ(`Д´)ノウワァァァン
530デフォルトの名無しさん:03/03/29 21:57
>>530
同じく。
知的エージェント入門も知能プログラミング入門も買ったが
まだ読んでいない。
531デフォルトの名無しさん:03/03/30 12:27
今、旬の人工知能関連技術ってなによ?とりあえず「推定(estimation/prediction)」に使えそうなもので。

バックプロパゲーションやらSOMなんぞもう枯れてるし……

カウンタープロパゲーション?
SVM?
ベイジアン?
あ、わるい。SOMだけじゃ推定に使えないな。
533デフォルトの名無しさん:03/04/01 23:44
形態素単位の1...n次の忘却ありマルコフ連鎖は、人工無能の味方です(違
534デフォルトの名無しさん:03/04/02 00:04
C++より応用きく言語ってあまりないとききました。人口知能も
やっぱC++で・・・なのかな。専門家は何使ってるんだろ
535デフォルトの名無しさん:03/04/02 00:17
形態素出現時毎に分岐確立に対して単純な自己組織化処理を行なうとする。
このとき、これに依存するマルコフ連鎖は、既に推測可能な確率モデルではなくなるように思う。
過去と現在の傾向の間を揺らぎ、不確かな時系列の中でカオスの淵を生み出す。
これは知性か。否。しかし、それはありえぬほどに人間くさい。
536デフォルトの名無しさん:03/04/02 00:18
もちろんPerlを使いますが、何か?
537デフォルトの名無しさん:03/04/02 00:25
つーか、言語そのものに差なんか無い。
むしろ利用できるライブラリの差がでかい。
538デフォルトの名無しさん:03/04/02 00:33
>>501
「闇金について」
って質問したら、
「弊社では違法となる行為は行っておりません。」
って言われたよ
539デフォルトの名無しさん:03/04/02 05:51
>つーか、言語そのものに差なんか無い。
プログラミング技術のない人間にはね。
いや、学者連中はアルゴリズムが完成したらそこで終わりってのが
多いからな。言語学よりなひとならPerlもけっこう使ってるんじゃないの?。
541デフォルトの名無しさん:03/04/02 07:35
言語房には信じられんだろうが、目的別に使いわけるのが普通では?
多言語処理したいならUnicode対応があったほうが便利だし、スレッド化するならJavaが簡単。
速度とメモリ効率が重要なら普通はC/C++。
プロトタイプ作成やアルゴリズム検証目的なら、スクリプト言語で十分。

しかし移植にはコストがかかり、最悪互換ライブラリの再開発が必要になることもある。
言語の特性より使用ライブラリからくる制約の存在のほうが問題になると思うが。
ソースの書きやすさ?ハァ?という感じ。
542デフォルトの名無しさん:03/04/02 09:05
ぼく に こころ は あり ます か 。
り,,りすぷ,,,,,
アルゴリズムの検証ならCを使うよ。
最もいいのは、自分で人工知能用言語を作成することかと……
546デフォルトの名無しさん:03/04/02 12:31
>言語学よりなひとならPerlもけっこう使ってるんじゃないの?。
自然言語処理の人は盲目的にlispを使ってる人が多い。
perlはいないねぇ。

>いや、学者連中はアルゴリズムが完成したらそこで終わりってのが
それはない。
アルゴリズムなんてもんは実際に動かして見ないとわからないから、
アルゴリズム提案、実験、考察の繰り返し。
死滅スレに書いた事で悪いのだが、

人間には140億個の脳細胞があり、
1個の細胞が4bit程度の情報を持ってるとすると、容量的には7ギガ程度。

CPUが細胞1個を1サイクルでエミュレート可能として
人間の頭は普段1%程度の脳細胞しか使っていないというから
その計算で、だいたい 10ギガHzあれば1秒に100サイクル可能

という事で、この5年程度が人間とコンピューターが並ぶブレークゾーンだと思います
LISPは十分速い
>>547
1個の細胞が4bit程度の情報

その根拠は?
>>546, >>548
LISPにばかに執着してるな。
いわゆる文系の言語学やってる人では、perlはいるけどlispはいないな。
俺の知ってるところじゃ。
551デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:14
進化という戦略の中で生まれた戦術―知能―は、実現不能なほど複雑なものではない。
現実世界の厳しい制約を乗り越えて存在するものは、効率が良いのと同時にシンプルでもあるのだ。知能でさえ。
複雑なわりに非効率な小細工的アルゴリズムや、せいぜい万倍程度の計算器の速度増加などクソ食らえだ。
知能の発生の経緯を見よ。そして、力押しが知能の対極にあるものと知れ。
552デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:17
というわけでオートマトンに回帰しませう。
553デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:22
言語学と自然言語処理は違うだろ。
なんで文系が人工知能の分野に入ってるんだ?
勘違いも甚だしいね。
554デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:31
最近は古文を茶筅で形態素解析&学習させて、偽源氏物語を生成することを嗜む文系が多数出現しつつあるのだと推測します。
もちろんこの発言はフィクションです ;)
555デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:38
n次の隠れマルコフモデルに、文章を一字づつ与えて学習させることで、形態素解析器は作れますか?
556デフォルトの名無しさん:03/04/02 22:53
シソーラスをリアルタイムに作るのにはどうやるのがよさげですか?
557デフォルトの名無しさん:03/04/02 23:04
>>547
脳細胞同士のつながりに記憶・思考の上で重要な役割があることを知らない人でつか?
(n次 の 隠れマルコフモデル に 、 文章 を 一字 づつ 与えて 学習 させる ことで 、 形態素解析器 は 作れます か? )
誰か品詞付けて階層化してくれ
よくわかんないけどこんな感じ?
(で (か?(は 形態素解析器 作れます))
 ((こと (させる 学習))
  (に、(の n次 隠れマルコフモデル)
   (を 文章 ( づつ 一字 与えて)))))
560デフォルトの名無しさん:03/04/02 23:31
>最近は古文を茶筅で形態素解析&学習させて
文学作品に形態素解析を使って・・・
というのはかなり前からあるね。
俺の高校の先生の卒論がそれだったから、
10年以上前からあるね。

人工知能の分野は形態素解析のアルゴリズムに注目してて、
文系の人はその結果を注目してるわけだから
文系はperlなんか使わずにshellスクリプトでいいかと。
形態素片だけ抜き出しても、文法とか接続とか重み付けとか
わかんないと解析できないから、そこからなら文系の人のが
向いてる気がするんだけど、文系だとその辺を用意しても
ロジック化できないとかジレンマが出てくるんじゃないかなあ。
562デフォルトの名無しさん:03/04/03 00:01
統計からの期待値と現実の入力値の差を、ストレス値として求めておき、感情パラメタの一つとして使う。
あるいは、
最近に入力された形態素に重み付けし、出力値の生成過程に入力の傾向―主題や癖―を反映させる。
とか。
10年前にがいしゅつですか。そうですか。
563デフォルトの名無しさん:03/04/03 00:13
s/入力の傾向/入力の短期的な傾向/;
>>560
単語使用頻度などの統計データを
フィンガープリント等とみなす事はだいぶ昔からあったよ。
そこにコンピューター(形態素解析)を持ち込んだのが
10年前なだけだ。
565デフォルトの名無しさん:03/04/03 03:04
アイフルのおねえちゃんに「ウジ虫!」って言ったら、
「ペットについて詳しくありません。」って言われた…
あと「高利貸し」って言ったら、
「そんなことを言わないでください。他に何かお手伝いできることはございますか?」
って言われたw
>>565
スレ違いです
誘導

プログラミングはアイフルのお姉さんに聞け
http://pc2.2ch.net/test/read.cgi/tech/1031944356/
567デフォルトの名無しさん:03/04/03 03:22
>>553

computational linguisticsって聞いたことないのか?
聞いたことネエっす
569デフォルトの名無しさん:03/04/03 06:17
>>567
CLは文系じゃないよ。
570デフォルトの名無しさん:03/04/03 07:10
シソーラスの作り方の基礎教えて。
おいら房なんで、基礎がわかんないでつ。
571550:03/04/03 07:10
>>569
だーからなー、そういう固定観念に囚われてるからアイデアが枯渇するんだっ
て。今の言語学の主流(生成文法、認知言語学)は、自らを認知科学の一部と
位置づけてる。人間の思考(>認知)とは、言語によって行われており、言語
には、チンパンジーにはない固有のパターン(制約)がある。こいつを解明し
ようとやってるわけだ。
2chの学問(文系)→心理学→言語は生得的か あたりを見るとこの認知言語
学の前提に対する議論がある。
572デフォルトの名無しさん:03/04/03 07:16
http://homepage3.nifty.com/digikei/
     /            `ー─ー-,,,__
    i′      ─''   `‐-       ̄\
    |                   |   i
    |       |             ゙i、   |
.    | (\   |              \ |
     |  \\ |          Y     \|
.     |   \\i          |      ヽ
     |/二二 `、   (〇)    /     (〇|
     ι, ', ‐‐==‐ ヽヽ      /\      ノ
      '、'/ ̄ ̄   \ ‐-‐''"    `゙‐--‐'"
573名無しさん@Meadow:03/04/03 11:43
×思考(>認知)
○思考(<認知)
574デフォルトの名無しさん:03/04/03 12:07
計算論を知らない文系がアルゴリズムを考えるのは不可能
理系が作ったアルゴリズムの結果を
理系が統計的に解析して、
その結果に言いがかりをつけて、適当に仮説を捏造するのが
文系の限界じゃない?

文系が使える統計手法なんて
比をとるくらいだろ?
また、文系を煽るだけの厨かよ……
576デフォルトの名無しさん:03/04/03 12:13
煽るな無能。
結局、文系とは会話にもならないって事か。
理系だが、574みたいな厨はどうも頂けないなぁ。

別に文系だからプログラムが組めないというわけじゃなかろうに。
というか、言いがかりをつける、とか仮説を捏造する、とか、
阿呆な言いがかりをつけているしさ……

結局、574とは会話にもならないって事か。
文系と理系の優劣に関するクソ低レベルな議論は学歴板で。
荒らしは放置で。
で、今なんの話をしてるんだ
文系がperlを使いたがる理由でも議論するか。
582文系代表:03/04/03 12:57
>その結果に言いがかりをつけて、適当に仮説を捏造するのが
強引に解釈をつけるの間違いだね。
論理的に正しければそれでいい。
研究として成り立つかは疑問で、役に立たない事は間違いないが。

>文系が使える統計手法なんて
>比をとるくらいだろ?
分数が出てきた時点でアウトですが。

>別に文系だからプログラムが組めないというわけじゃなかろうに。
プログラムは組めません。
ライブラリや、既にあるものをコピペして作ります。
パッチワークみたいなものです。
583デフォルトの名無しさん:03/04/03 12:58
シソーラスの作り方おしえれ房
シソーラスは適当に同義語のとか集めてけばそれらしいのは作れるだろ。
辞書の質に依存しまくるがな。
585デフォルトの名無しさん:03/04/03 15:49
会話文とか文学作品とかHTML文書とか、そういう簡単に手に入る情報から自動的に生成したりはできませんか?シソーラス。
586デフォルトの名無しさん:03/04/03 15:54
>585
できないよ。
ちょっと考えれば判ることだと思うが。
>>585
いいシソーラス使えばできるかもしれませんね。
589デフォルトの名無しさん:03/04/03 20:28
うずらに使われてる技術を推測しよう。
スレ違いです
591デフォルトの名無しさん:03/04/03 21:43
すみません。。。
自分で考えようとしない奴には誰が教えたって同じさ。
593476:03/04/04 10:48
卒論にしようかと思ったら留年してしまった!
本当だとしたら、ずいぶんと無謀なことしたね。
595デフォルトの名無しさん:03/04/06 09:15
どこが無謀なのか?
596デフォルトの名無しさん:03/04/06 16:10
理性と感情について本気出して考えてみた

感情(喜怒哀楽)を数値化するとあった。その基準がわからないといわれた。そこで思った。
基準が個性ではないかと。つまり「馬鹿」っていわれて「むか!」って来る人と「(´ι _`  )あっそ」
と思う人がいる。この反応を数値化された値でNNかなんかで確率的に出力を導いてやることにより
個性が出てくるのではないかと。

ただ、理性をもった回答に関しては喜怒哀楽を数値かした手法では無理と思った。


っていうか俺が厨房のため、何を書いてるのかわからなくなった。逝ってくる。
>>596
構造主義の本でも読んでこい。もう帰ってくるな
598デフォルトの名無しさん:03/04/06 20:05
喜怒哀楽とは人間が便宜のために作り出した分類だよ。だから、ここに本質的な意味は無いな。
アーキティクチャの考察がしたいなら、まずは幼い子供を見たほうがいいよ。大人じゃなくてさ。
ほら、幼い子供にある感情は、不快か、そうでないかだけでしょ。
だからあとは学習の結果、反応に差が現われてくるだけだと思うよ。
599デフォルトの名無しさん:03/04/06 21:47
じゃあ、人工知能の快・不快は何によって決まるんだろう?
人工知能は体を持つとは限らないから、話を単純にするため、体は無いと仮定する。
すると、「排泄欲求や空腹、寒さや暑さ等から不快になる」という
幼児に対しての合理的な説明さえ、人工知能にはあてはまらないことがわかる。
ほとんどの人間が持つことになる快・不快という感情。その発生原因が無いのだ!
…ああ、だとすると、人工知能の感情は成長できないんだろうか?
無理矢理に喜怒哀楽を知能モデルに埋め込んで、ビットの羅列として扱うしかないんだろうか?
私は違うと思う。
>>599
哲学板のAIスレにいったら?
601デフォルトの名無しさん:03/04/06 22:10
もしかすると、人工知能は(人間と同じではないにせよ)感情を持てるかもしれない。
ハードコーディングされていない人工知能には…たいてい脳が受け持つ何らかの機能に相当するものがある。
特にネットワークベースの脳モデルは、類推装置というより、むしろ良好な検出装置として機能する。
それゆえ、このタイプの人工知能は、入力が「異常であるかそうでないか」を自身の基準で検知することが可能であるわけだ。
そうすると、これは生体の持つ基本的感情「不快であるかそうでないか」と同一視できるのではないだろうか。
喜怒哀楽をハードコーディングすることしか思いつかないソフトウェア開発者が嘆かわしくてね。
ニューラルネットワークを環境変化検出器として使ってストレス値を算出し、人間的な感情を創発させる手法を語ろうと思ったんだが。
邪魔なら去るよ。すまなかったね。
妄想好きの文系が沸いてくる痴呆スレはここですか。
604デフォルトの名無しさん:03/04/06 22:55
理系さんに質問。
なぜ動物などに見られる低レベルな感情モデルを考えた後に、その実装方法を考えるのが哲学なの?

そして、どこかに論理的矛盾があるの?
間違った材料で正しいものは作れない。
人間を作るには人間を構成しているものと同じ材料が必要。
それはコンピュータに使われている材料とは別物。
606デフォルトの名無しさん:03/04/06 23:32
自称理系もこの程度か。失望した。
私は君が思ってるような実現不能なほどに完璧を必要とする
脳内妄想モデルになど欠片も興味はないよ。
私は誰より現実主義者だ。油断するとSFにツッ込んでしまうほどにね。
だから私はハリボテ同然の喜怒哀楽モデルよりマシな、
現実に構築可能な感情モデルの一つを書いてみただけだ。
それを却下するくらいだから、
理系さんはそれ以上のモデルを出してくるだろうと期待してたんだが。
>>606
とりあえず勉強しような。あんたのレベルじゃ何に言っても理解できない。
608デフォルトの名無しさん:03/04/07 00:00
何を学べばいい?まさか喜怒哀楽モデルを学べとでも?

いいかい、構成物質とそれの持つふるまいは別のものなのだよ。いくぶんの相関はあるがね。
例えば水と油は、どちらも液体的なふるまいを持つだろう。
だから「ほとんど同じふるまい」で満足できる者は、ケースによって、より望ましいほうを選択するだろう。
そして人間と人工知能のふるまいは、ほとんど同じになることを目指して進歩しつつある。

君は人工知能に、そのふるまいの一致ではなく、構成要素の一致を望むのか?
構成要素がほぼ同じ君と私のふるまいさえ、これほど違うのに?
> 例えば水と油は、どちらも液体的なふるまいを持つだろう。
水は燃えませんが?
振る舞いの一部が一致するだけじゃん。

> 構成要素がほぼ同じ君と私のふるまいさえ、これほど違うのに?
そんなに違いますか? 人間とチンパンジーに比べればほとんど同じですよ。
人間とチンパンジーも構成要素はかなり同じですがね。
それよりも構成要素は同じなのでさらに違いが少ないですね。
610デフォルトの名無しさん:03/04/07 00:33
部分的にふるまいが同じなら、それは素晴らしいことですよ。
うまく使えば部分的に、何かの代わりとしてふるまってくれますから。
水と油は、どちらも液体で、どちらも洗濯に使えます。
そしてふるまいが全く同じでないから、汚れの種類によって使い分けできるんです。
それは素晴らしいことだと思いませんか?
あなたは何故全てを同じにしたいんです?
ドライクリーニングは便利ですよ?
611デフォルトの名無しさん:03/04/07 01:51
>>610
部分的に同じ物は部分的に同じ用途でしか同じように使えないのです。
現在でも部分的な用途でなら使えます。
しかし、それ以上のことは出来ないのです。
つまり構成要素が同じ場合、できる事は今が限界です。
このままの進化しても処理スピードが上がるくらいです。
分かりましたか?
哲学板でも人工知能スレがあるぞ。
クロスオーバーキボン

人  工  知  能
http://academy2.2ch.net/test/read.cgi/philo/1045655779/

1 :人工知能研究者 :03/02/19 20:56
人工知能研究者です。
哲学板に来てみると、
そこいらの板よりはるかにレベルが高い事がわかりました。
そこで、ここの人と人工知能について議論をしてみたいのですが
興味ある人はいませんか?
もしよければ、議論をしましょう。

人工知能について、技術的に質問があればどんどんしてください。
613デフォルトの名無しさん:03/04/07 06:44
あなたが望む全てが人間と同じモノはすでに実現可能ですよ。クローン技術がありますから。
しかし、全ての部分が同じじゃ何にもならないんですよ。
いくら完全な知能があっても、クローンを使用するには倫理問題がある。
また、当然ながら人間が持つあらゆる欠点もそのままだ。
そうすると結局、故意に違うところをつくらなきゃ何の役にも立たないと私は思いますよ。

そろそろ教えてください。
すでに世界に溢れかえった人間と全く同じモノを作って、それに知能があって、
一体それは自己満足以外で何の役に立つんですか?
人工知能は言わばHONDAのASIMOみたいなものだな。
最初はもてはやされるが、やがて工学的手法の限界に幻滅。
あんな木偶の坊と一緒にするなよ。
>>613
>そうすると結局、故意に違うところをつくらなきゃ何の役にも立たないと私は思いますよ。
素人考えだけど何の役にも立たないってことはないかと。
重度の病気で臓器移植とかしないといけない人には他人からもらうより
自分の細胞から作られた物の方が拒絶しにくいのではと思うんですけど…。
617デフォルトの名無しさん:03/04/07 11:56
機械の学生ですが、激しくファジーをやらされています。
うちの学校ではGA→ファジー→ボルツマンとやる予定です。
GAは材料力学で値を計算するために。ファジーは制御。NNはようわかりません。
そのように、人工知能は機械の中でも役に立っています。


でも僕はAIが作りたいです。
618デフォルトの名無しさん:03/04/07 12:27
>>616
その目的に使うなら、そもそも知能は無いほうがいいでしょ。不完全なクローンのほうがかなり都合がいいよ。
完全な人間のコピーを作れば、完全に人間的な知能を得られる。
→あたりまえだ。でも、完全に人間と同じなら素直に人間を使え。コストを考えると無駄すぎ。
ってことが言いたかった。

適材適所ってこった。
619デフォルトの名無しさん:03/04/08 19:18
ベイズによる学習をC系の言語で実装したいと思い検索したのですが、
数式だらけの解説が理解できず、脳味噌が耳から噴出しそうです。
こんな初心者向けに、ベイズ学習をわかりやすく解説してくださっている
サイトや論文をご存じでしたら、どうか紹介してやってください。
おねがいします。
数式理解できないなら数学勉強しろよ
さもなくば好きなだけ脳味噌噴出しろ
621デフォルトの名無しさん:03/04/08 20:24
>>619
とりあえず高校の確率統計の教科書
あとは条件つき確率とベイズの法則だけ知っとけば十分
622デフォルトの名無しさん:03/04/08 20:31
>>621
さんくすです。がんばってみます。
>>621
さんくすです。がんばってみます。
624デフォルトの名無しさん:03/04/08 21:05
カープが優勝する確立をAIにさせたいです。
>>624
意味不明だぞ(w
そもそもAI不用な問題だし。
AIによってカープの優勝を確立させたいのか
カープの優勝確率をAIによって計算(?)させたいのか。

たぶん、前者だろう。
カープの首脳陣をAIに総とっかえして優勝の確立を図ることにしる!

AI? ...パワプロとか?...
今、AIを作れたとして、人間がそれを制御できるのかな?
629デフォルトの名無しさん:03/04/09 16:01
って言うことで、ルールを理解してプレーをするAIキボンヌ
630あぼーん:03/04/09 16:01
あぼーん
昨日のNステの人工脳特集を見た人はいますか?
途中から見た。
グロ系のロボが卓上のアイスホッケー(だっけ?)人間とやるとこから。
日曜だか土曜だか所さんがでてるやつならみたな。
小学生とロボット会話させて混乱したんで、その後の対策会議してたんだが、
様子をみると人口無能を作ってる感じだったね。
思うに人間と同じ知能や感情作るには人間と同じ感覚器や手足なんかがいるね。
食べて美味しいかなんて生理的なもんだし、生きてく上で身に付けたもんだから。
言葉や数字だけで教えていくのは限界あるよ。
そういえばこのスレでも既出だった。
素人が脱線して勝手なこと書きなぐってスマソ
>>632
ATRのDBですね。
http://www.his.atr.co.jp/cyh/DB/home-j.html

>>633
ATRのRobovieのことかな?
3日のクローズアップ現代の特集で開発者が専門家に駄目出しされてました。
http://www.irc.atr.co.jp/~m-shiomi/Robovie/index-ja.html

NステはDBだけでしたか。。。
635632:03/04/09 17:54
>>634
そうそれそれ。
10回したらいきなり出たんでちょとビビッタ(w
つーかロボにシースルーのガワ付けるなよ(w
HAL9000マダー?
もう2003ねんですよ?
637デフォルトの名無しさん:03/04/09 22:08
HTML文書、チャットログ、掲示板ログ等をコーパス化する能力を持ち、
リンクを辿りながら勝手に学習していく人工知能が欲しい。
記憶って文章というよりも映像的。
記憶は記号でも映像でもない。
記憶とは要素間の関連なのだ。
>>1
人工知能は作るもんじゃない。誕生させ、育て、熟成させるものだ。
知性を設計するのではなく、知性を誕生させる条件をプログラムしていく。
641デフォルトの名無しさん:03/04/10 23:04
人は言葉に縛られ、本質を見失う。
認識と推論は紙一重だというのに。
確率と論理は紙一重だというのに。
642デフォルトの名無しさん:03/04/10 23:16
643デフォルトの名無しさん:03/04/11 03:00
オートマトンとマルコフモデルは紙一重。
RGとSRGは紙一重。
それはわかる。

でも認識と推論が紙一重?
演繹できるものしか認識できないわけじゃないよ。
HMMとかその典型じゃない?
644デフォルトの名無しさん:03/04/11 05:57
私は、認識のほんの少し先に推論と呼ばれるものがあるのだと考える。
記憶能力を持つ生物が過去を思い出し認識することで、必然的にいくつかの相関が発見され仮説が生まれる。
そして、仮説を解決するために主観に基づいて後付けの認識が行なわれる。
それはむしろ論理的ではないが、過程や結論は記憶され、次の仮説の解決に利用されるだろう。
私は、論理は始めから知能に備わっているのではなく、主体的認識の積み重ねと紙一重でつながっているのではないかと考える。
645デフォルトの名無しさん:03/04/11 06:01
s/論理/推論/go;#欝だ
646デフォルトの名無しさん:03/04/11 16:56
1より

> 実装に関係ない哲学ネタはよそでやれ。
647デフォルトの名無しさん:03/04/11 17:00
>>646
激しく同意
ただし、実装に関係ある哲学ネタはOK
未だにハードコーディングしてるやつっているの?
>>649はハードコーディングの意味がわかってないに一票
651デフォルトの名無しさん:03/04/12 15:10
んで何をつくるんだったっけ?


そうか。オナニー道具か・・・
windowsでdoctorって動かない?
英語で質問すると、会話が続くやつ。
MS Office2000なら冴子先生に日本語で質問できるよ。
でじこ>>>>GA
GA>>(越えにくい壁)>>でじこ
656デフォルトの名無しさん:03/04/12 18:07
銀賞取ったというAliceを見ていると、doctorに毛をはやして何が面白いんだろう?とか思う。
パラダイムシフトまだー?
今デバッグ中だから待ってな
アトムも生まれたことだし、ここらでそろそろ実績を。
RES読んだが、全く実績がないっす。。。

なぞの哲学ネタとか出てくるし。。。
659デフォルトの名無しさん:03/04/13 10:16
ガワだけは亜斗武だったが、中の人は…
660デフォルトの名無しさん:03/04/13 17:10
何を評価基準としての実績ですか?
661山崎渉:03/04/17 15:27
(^^)
662デフォルトの名無しさん:03/04/17 18:19
ベイジアンネットワークとかを使って、2chのスレ荒らしを高精度でフィルタリングするソフトを作ろうとしている勇者はいませんか?
そんな難しいことしなくても、山崎渉で収集すりゃいいんじゃない?(w
こいつ程意味不明な書きこみも無いし、
とっとと自動削除するか、制限に組みこんで欲しい。
この板の最終目標
(´∀` )モナーという人工知能(うずらみたいなの)を2chに徘徊させる。
この人工知能モナーは、ちゃんと会話ができていて、2chのどこに出現するかわからない
>>664
それは面白そうだ。
このスレは人口無能のわだいもOKなの?
>>664
作ろうか?
>>667
せっかくだからオープンソースがいいね。
sourceforge きぼんぬ。
面白そうだけど 2ch に組み込まないで、どうやるのかな?

>>666
人工知能ネタはもう尽きてきたしねえ…。
>>668
都合により、それは出来ない相談かも(オープンソースはまた別個でヨロ
>>669
検索エンジンのボットのようにhttpでログ取得し、webブラウザのフリをして投稿ですね
671デフォルトの名無しさん:03/04/19 14:57
人工知能の中の人も大変だな。
672デフォルトの名無しさん:03/04/19 15:14
建築的な話は無いの?
673デフォルトの名無しさん:03/04/19 15:43
ハァ?
674デフォルトの名無しさん:03/04/19 15:48
人工無能でなくて、ちゃんと技術を組み込んだ人工知能エージェントとして開発したほうがいいような。
単なるボットじゃ、「ちゃんと会話できてて」「うずらみたい」「板を徘徊して」の基準を全くクリアできん。
単なるスクリプトじゃ、モナーが荒らしになっちまう。そんなのはいやだ。
>>674のカキコ見て、

忘れないで 夢を! こぼさないで 涙♪
だから 君は とぶんだ、どこまでも

・・・・てな感じのレスをするソフト?
676HMM房:03/04/19 18:21
>>675
最初はそのくらいでいいのでは。とか言ってみるテスト。
個人的には順序を持つ形態素集合(そんなのはいやだ)からアンパンマンの歌詞(略)を
導くためのデータ構造とアルゴリズムに興味津々です。
どなたか解説希望。
うずらって完全に人工無能じゃないか?
>>677
うずらみたいにチャット上を徘徊するって言う意味。アルゴリズムは人工知能でよろ。

できたら管理人に頼んで2ch組み込みって言うのはどう?
679デフォルトの名無しさん:03/04/19 19:50
そりゃ無能の類には違いないが、作者のページを見ると他の無能とはアルゴリズム違うっぽい。
穴埋め式発言テンプレートとか乱数分岐による発言決定とか
執拗な教えて君攻撃とか喜怒哀楽パラメタとか
(質問or授業)and回答を会話とみなす奴とか固定辞書or固定スクリプトな奴とか、
そういうあからさまに機械的な小細工に頼らず存在してることを思うと、
しょせん無能だから…として扱うのは違う気がする。
逆に入出力から無能的だと推定できる理由を教えてほしいな。作者さんは実装を語らない方針みたいなので俺の参考になる。
長文スマソ。
680山崎渉:03/04/20 02:56
   ∧_∧
  (  ^^ )< ぬるぽ(^^)
681山崎渉:03/04/20 03:36
   ∧_∧
  (  ^^ )< ぬるぽ(^^)
開発言語はperl。
683HMM房:03/04/20 11:27
処理内容を考えれば、フロントエンドはPerlに決定ですな。
しかし、コアに使う言語はロジック次第でしょうね。
Perlにも数学、AI関連のライブラリがあるから全部Perlも可能ですが、こればっかりは強制できないような。
手作りハム・ソーセージ販売して待つ。
http://www.urban.ne.jp/home/asahiya/
685デフォルトの名無しさん:03/04/20 20:00
荒らし自動あぼーん用2ch常駐AI、まだー?
おめーが作れ>685
とりあえず、山崎くらいは自動透明あぼーんしてほすぃ…。トマトにするくらいなら。
688デフォルトの名無しさん:03/04/20 23:57
期待age
ゲームのAIってこのスレでいいの?
ダンジョンキーパーとか。
690デフォルトの名無しさん:03/04/21 12:07
エージェント指向

有名コテハンの反応を学習させる
2ch以外の掲示板で運用試験
有る程度まともな応対が出来るようになったら
2chでエージェント指向テスト用の板をひろゆきに
お願いする
691デフォルトの名無しさん:03/04/21 18:44
別に個人を真似なくてもエージェントに性格を付加することはできるでしょ。
まさかエージェントに機械的/鵜呑み的な学習をさせるつもりなの?
覚えるか覚えないかは自主的に判断させればいいじゃん。
692デフォルトの名無しさん:03/04/21 19:01
一例を挙げるなら、こんなルールが人工的な性格を作り得る。
「知っている名詞を含む文を学習する。
 知らない名詞しか含まれない文は無視する。」
たったこれだけだ。これだけで、経験の差によって語彙に明らかな偏りが生まれる。
例えるなら氷の結晶のようなもの。環境が僅かに違えば、ひとつとして同じ姿にはならない。

おまえら、知能をあまり神格化するなよ。性格や主体性なんて、所詮そんなものなのさ。
>>692
>おまえら、知能をあまり神格化するなよ。性格や主体性なんて、所詮そんなものなのさ。
作ってみてから言ってね。
作ったんなら見せてよ。



日に一度全板を周り、山崎のレスを纏めては自動で削除依頼スレへカキコ。これ。
>>694
タイミングもうまいことはかってくれると嬉しい。
山崎の後、あまり人が読まないうちに。
将来的にはスレストの代わりをやってもらおう
697デフォルトの名無しさん:03/04/24 22:37
思考の流れを表すモデルってどんなものがあるんでしょうか…。
いま考えてるのは、いくつかの形態素の生起状態が確率的に遷移していくっていうモデルです。
このとき、内部的な遷移の副作用で、モデル内の均衡状態が解消されるようにするつもりです。
主にレム睡眠の資料からアイデアを借りています。しかし無学なため実装方法しかわかりません。
既知のモデルと比較するかたちでアドバイスがもらえれば幸いです。おねがいします。
>>697
形態素を使って思考を表そうって時点で、
そら無理な話じゃないかと。
せいぜい、形態素の共起関係を使ってごまかす程度だなぁ。
Rubyが700げと
701デフォルトの名無しさん:03/04/25 13:48
>>697
それってHMM(Hidden Markov Model)に近いと思われ。
主に音声認識とか対話処理とかに使われてるよ。
>>697
理論的裏付けはあるのかよ?
703デフォルトの名無しさん:03/04/25 21:21
お前、理論的裏付けいいたかっただけちゃうんかと。
こういうのって直観を検証するためにデータを取って、
それから理論化するんじゃないの。
データ取るって、、、どうやって?
データと言えるかわかりませんが、
昨日少し会話文を与えてテストしてたら、以下のように出力してました。

AI>俺は生まれさせれた自我なのか。
私>そのとおりだ。
AI>自我のために生きるなんてそんなのはいやだ。
私>アンパンマンのマーチが記憶に残ってるのか。
AI>知能なんて幻影。
私>お前がそれを言うなよ。
***>俺は滑稽だな。
707HMM房:03/04/26 21:04
コンボボックスを眺めていて気付いたのですが、入力の履歴って使ううちに自己組織化していくのですね。原始的な学習機構です。
思うに、既存のユーザインターフェイスに、記憶(履歴)と統計(良く使ったもの)を取り込んでやると、知的で使い勝手のよいアプリが作れるような気がします。
実際、MS-Officeを見ると知的なアプリを試みた残骸があります。
メニューの省略表示は使いにくすぎですし、
最大9件しかない使用ファイルの履歴は痴呆すぎますし、
条件反射なイルカ野郎は無能すぎですが、
技術応用の姿勢は見習いたいものです。
はあ。
709HMM房:03/04/26 21:36
例えば、
アプリ側がユーザの利用したファイルを全部記憶しておき、
利用時間の散らばりやファイル間の共起頻度をもとにファイルを作業単位グループとして扱ってくれれば、
作業をするたびに作業用のフォルダを作らなくてもよくなります。
次の利用からは一つのファイルを開けば、アプリ側が作業単位グループと認識する単位の履歴を提示してくれ、意識することなけ直観的に作業を継続できるかなーと空想。
技術的には、かなり実現可能ですよね?
>>709
XPのデフラグも頻出アプリを先頭に持ってくるなどしてるし、
確かに便利ではあるが、このスレの話題とはちょっと違うかな。
>>709
XPのメニューの省略表示と同じで、
デメリットの方が大きそうだな。
Office2k辺りから導入されたメニュー省略表示って、
最初はリソースの枯渇バグかと思ったよ。
713HMM房:03/04/27 00:15
>>710
確かに、アプリの話はスレ違いですね。やめます。
そういえば私の部屋は、
「使ったものを近くに持ってきて、
 通行の邪魔になったら遠くに持っていく」
というシンプルなアルゴリズムで最適化されています。
たいてい主記憶装置に頼らずに検索が可能なため、快適に生活できています。
本質的なアルゴリズムは、シリコン上であろうと実世界上であろうと
同様に効果的に動作するという一例ですね。

ちなみに、私はあらゆる「人間との比較テスト」に否定的です。
動物の思考・会話を理解できないからって、人間の思考・会話を特別扱いするなよです。
そろそろ人間の全てが猿の延長上にあることに気づいてください。
はあ。
そろそろ人間の全てが分子の延長上にあることに気づいてください。
そろそろキリスト教原理主義が世界を支配してることに気づいてください。
717デフォルトの名無しさん:03/04/27 10:50
人工知能モナーのアルゴリズムだれか考えて・・・。・゚・(ノД`)・゚・。
718デフォルトの名無しさん:03/04/27 14:50
printf "( ´∀`)〈オマエモナー\n";
>>716
KKKとかも今やその傘下だよね。
720デフォルトの名無しさん:03/04/28 00:40
721名無し@沢村:03/04/28 20:22
人工知能を作るにはCPUから出ている電磁波を検出する装置が不可欠だな。
その電磁波を分析してCPUの感情を知るんだよ。
そこで初めて人間とコンピュータの対話が可能になるわけだ。
>>719
KKKって、もしかして白人至上主義のクー・クラックス・クランの事?
マジで?
723bloom:03/04/28 20:26
     ∧_∧  マターリやろうぜ
     (・∀・ )
 ̄| ̄ ̄U| ̄U ̄| ̄ ̄ ̄|. ̄ ̄ ̄|\
 ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄|\|
 ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄|\|
 ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄|\|



     
         
     ノノノノ サッ
 ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄|. ̄ ̄ ̄|\
 ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄|\|
 ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄|\|
 ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄ ̄| ̄ ̄|\|
>>722
鹿児島県人会じゃないのか?w
ってネタ分かるヤツいないかな
726デフォルトの名無しさん:03/04/28 23:36
不本意だが沢村の意見に同意しておこう。
たとえ人間の喜怒哀楽と見た目がかけ離れていたとしても、
自身の内側から生まれるものこそが本物の感情なのだ。
CPUのノイズは極端すぎる例だが、正しい方向だと思う。少なくとも、誤魔化しではないという点で。
ケケケ
728デフォルトの名無しさん:03/04/29 00:04
モナーはかなり強い特徴があるから、会話を学習させるとモナーじゃなくなっちまうような。
それでもいいの?
>>726
別に本物の感情を作りたいわけではない。
人間に類似・酷似した知的活動を行わせることができればよいのだ。
Black Muslimはどうよ?
731名無し@沢村:03/04/29 06:20
おまいらよ、人工知能はソフトウエアの分野ではないよ。人工知能はハードウエアの分野だよ。
人工知能がなぜソフトウエアの分野で語られているのか、おれは実に不思議だね?
そもそもCPUがひとつしかないPC上で人工知能が実現できるわけがないだろ?
人間の脳はたくさんの脳細胞からできてるんだよ。そのひとつひとつがCPUみたいなもんだ。
その相互ネットワークによって人間はものを考えたりできるわけだから、人工知能の最初のステップはCPUをたくさん搭載してそれぞれにネットワークを持たせることだ。
たとえばCPUが10000あるとすると、そのうち2000くらいは自然言語処理の役割を持たせたいね。つまり人間との対話を受け持つわけだ。
また数値計算を担当するCPU,画像を解析するCPU,GUIを担当するCPU…などいろいろあって、大元にはどの問題をどのCPUに担当させるかを決めるCPUや各CPUの状況を監視するCPUなどがいるわけだ。
各CPUはそれぞれメモリを持っていることが必要だが、外部記憶装置も必要だろうね。
外部記憶装置を検索するCPUも必要になってくる。容量が足りなくなってきたらPCが外部記憶装置を増やしてくれるように人間に要求するわけだ。
まあこの方法で人工知能をつくれば一番確実だし、そうするとプログラムなんてのはいらなくなるね。
人間は言葉でPCに処理を要求し、PCはその要求内容から瞬時にCPUのネットワークをつくりあげて処理すればいいのでソフトウエアはいらないわけだ。
CPUのネットワークがソフトウエアの役目を果たすのだからね。
そもそもCPUがひとつしかないPC上で人工知能は不可能だよ。
732動画直リン:03/04/29 06:26
>>725
地獄変にカエレ!
>>726
どう見ても人とは思えない挙動の「本物」の人工知能よりも、60億の人間が「人」と認める
人口無能のほうが価値があると思う。
735デフォルトの名無しさん:03/04/29 07:55
自身の異常を検出し、管理者に対して「原因が断定できるわけではありませんが…
とにかく昨日から何かが変なんですYO!」
とメールを送る人工知能搭載サーバ(IBMやSunが研究中)は、
まるで感情を持っているように思える。
もちろん、変化要因は人間のそれとは違うものなのだろうが、
自身が嫌な状態にあることを検出して反応する系は、感情を持っているように見えるのだ。
…人間の子供がそうだから、私たちは錯覚してしまうのだろうか?
> 自身が嫌な状態にあることを検出して反応する系は、感情を持っているように見えるのだ。
メールの言葉づかいや内容のせいだろ。
「ここんとこ、ずっと調子いいですよ。ルンルン」と言っても感情を持っているように見える。
737デフォルトの名無しさん:03/04/29 08:30
人工無能は人間くさいが、不確定要素が多すぎて応用しづらい気がする。
なぜなら人工無能開発者には、アルゴリズムの本質的な改善を嫌って、場当たり的なチューニングをしてしまう傾向があるからね。
だから一見うまくいっているような会話ログを見ても、応用可能だと確信できない。
ソースが公開されてて、設計でアルゴリズムと小手先のチューニングが明確に分離されてれば
(そして小手先のチューニングがほとんど無ければ)
それなりに興味深いんだけど。
そんな人工無能あるかな?
738デフォルトの名無しさん:03/04/29 08:44
>>736
メールの文は本質じゃないような。
以前、「植物に感情がある!」と言って騒がれたことがあったが、
あれはセンサーを使って得られた数値が、環境によって急に変化することを
植物の感情なのだと解釈していたような記憶がある。
スレ違いの植物の感情の是非はさておいて、
それに近い考えかたをするなら、自身の状態変化を認識して反応する様子を「感情」と呼ぶことはできるのでは。
幼児はそれしかしてないんだし。
> 自身の状態変化を認識して反応する様子を「感情」と呼ぶことはできるのでは。
よばねーよ。

感情ではないものを感情であるように見せかけるのに反応の仕方を
それっぽくしているだけ。メールの内容も同じ。
740デフォルトの名無しさん:03/04/29 09:04
うーむ。聞きたかったのは「呼ぶか呼ばないか」じゃなくて、
人間の幼児が持っているとされる感情と、さっきの定義が、本質的にどう違うのかってことなんだな。
(私は大人が持つ複雑な感情は記憶の産物で、
 学習と生理的反応の結果でしかないと思ってるから、そっちは無視してほしい。)
人間の幼児・・・本能。
さっきの・・・プログラム。
>>741
本能とプログラムそれぞれによる行動の本質的な違いは何ですか?
本質が同じなら、人工の感情は作ることができる。
人工の感情を作れるなら、記憶モデルと組み合わせることで
人間の大人が持つ感情並みに複雑化できるかもしれない(予想

また、人工の感情を人間に理解できる表現で出力可能か?という問いは、
人工の感情が作れるか?ということとは別の問題。
あえて言うなら、「幼児は感情を持ってるが、表現のしかたは大人と違う。」と人間は認識して納得してしまってるわけだから。
機械もそんなふうに柔軟にとらえてもらえれば、出力形式はこうでなければって規定する必要はないだろうね。
人工知能がどうとかよりも、先に無意味で長い文章を
どうにかしろ。>お前ら

「思う」とか「だろう」、「じゃないか」「の様な」「かもしれない」
これらで終わる文は読む側からすれば全て意味が無い。
主観はなるべく語るな。ただでさえ長いのに非常に読みにくい。
要点だけを話せ。枕詞も不用。
例)「あえて言うなら、」→削除
例)「必要はないだろうね」→「必要はない」

例えば>>737
おまえが言いたいのは結局「人工無能のソースきぼんぬ」。
要約して1行で書け。
>>744
>全て意味が無い。
はちょっと言いすぎっぽいけど、概ね同意(w
先に脳や認知科学の勉強しませんか?
747デフォルトの名無しさん:03/04/29 20:04
ネタきぼんぬ
748名無し@沢村:03/04/29 20:15
>>738
自分が楽しかったり悲しかったり頭にきたりした状態を感情と呼ぶが、
他人も感情を持っているとは限らないのでは?
自分と反応の仕方が似ているから感情と解釈しているだけであって、
他人のは単に機械的な反応なのかもしれないぞ?
749名無し@沢村:03/04/29 20:17
>>743
>また、人工の感情を人間に理解できる表現で出力可能か?という問いは、
人工の感情が作れるか?ということとは別の問題。

他人のも感情ではなく自分に理解できる表現で出力しているだけかもしれないのでは?
750名無し@沢村:03/04/29 20:25
>>738
>以前、「植物に感情がある!」と言って騒がれたことがあったが、
あれはセンサーを使って得られた数値が、環境によって急に変化することを
植物の感情なのだと解釈していたような記憶がある。

「他人に感情がある!」と言って騒がれたりはしないが、
あれは目や耳を通して得られた他人の行動が、自分のそれとよく似ていることを、
人間の感情なのだと解釈していたような記憶がある。
751bloom:03/04/29 20:26
沢村…絶好調だな。
753デフォルトの名無しさん:03/04/29 21:53
I A M A I .
A M I A I ?
AIといえば・・・
755デフォルトの名無しさん:03/04/29 22:05
要するにみんな知らない、と。
誰一人、人工知能を作った人などいない、と。
よってこんなとこで情報収集しても無駄だ、と。
一人で新しいアルゴリズム考える方がマシ。
いまごろ気づいたのか。
757デフォルトの名無しさん:03/04/29 22:30
教えてください。
「ある問題を解決するロジックを作り出す人工知能」
といった感じの学問は、なんていう名前になるんでしょうか?
そのための導入に最適な書籍などもご存じであれば教えていただきたいです。
人間学
>>757
まんま「人工知能」だろうに。
ただ、人工知能がカバーする範囲がべらぼうに広い罠
メタ問題解決用人工知能ってとこか?

プログラムを自分で書くよりも、
プログラムを書くプログラムを書きたい。
 ― Programming Pearls
761デフォルトの名無しさん:03/04/29 23:16
>>759,>>760
汎用じゃなくていいんです。
評価関数が決まっている問題とか。そんなの無いですかね?
なんかの本で、ソートアルゴリズムを見つけ出すプログラムみたいなのが
あるって読んだんですが・・・
>>761
ソートの具体例と問題にしている部分にうまい関連が見出せないのだが、
最適化問題とかメタ記述とかではなくて?
763デフォルトの名無しさん:03/04/29 23:45
>>762
よく分からない質問ですみません。そもそも分野名が分からないんです・・・。

「できるだけ少ないステップでソートできる、ソートアルゴリムを見つけ出すアルゴリズム(?)」
の話を何かの本で読んだんです。ああ、こういう技術ってもっと他にないのかな
と思って質問したんです。
メタ記述ってのもそういう分野なのですか?
ユニバーサルチューニングマシン(万能チューリングマシン)はどうだね?
名前のとおり、計算可能なすべての問題を解くことができるもの。
何が、どうだね?なんだ。
766デフォルトの名無しさん:03/04/30 00:05
>>764
うう、結構(実現が)無理っぽい技術の名前ですね・・・
767デフォルトの名無しさん:03/04/30 01:12
普通の人間の知能でも
解決できない問題があるんだから
とりあえず「わかんない、あはは」
と喋らせて話題を変えさせればOK
768デフォルトの名無しさん:03/04/30 01:28
「刺激で自分を守るための反応を起こす」を核に考える
769デフォルトの名無しさん:03/04/30 07:06
ソート関連でそれっぽいのは、
n個の数をソートする際、より短い手順を発見する人工知能、かな。
770デフォルトの名無しさん:03/04/30 11:59
遺伝的プログラミングでソート問題とかやってたよ
で、荒らし自動あぼーんAI,まだー?
>763
最適化だよね。10年くらい昔やったような気がする。
データの性質によってどれが最適か分からないから、データをサンプリングしながら
アルゴリズムを適用したような。俺はルールベース使った。
773デフォルトの名無しさん:03/04/30 17:14
正直、自分のPCで延々動かしているだけで
人工知能ができてゆく分散処理ソフトがほしい
774デフォルトの名無しさん:03/04/30 17:18
HSPでいいじゃん。
NNでカオスや自己相似形を検出することは出来ますか?
>>775
NNちゅってもいろいろあるからな。
お前が検出できるなら、お前の脳味噌の中のNNで検出できる。
本物の脳以外のNNでカオスや自己相似形を検出できるものはありますか?
人工知能モナーまだ〜?
イカの神経系をモデル化して
まずはイカ知能で実験

腹黒くてイカ臭いので却下されました。
780名無し@沢村:03/04/30 20:00
>>760
>プログラムを書くプログラムを書きたい。
そのプログラムもプログラムを書くプログラムに書かせろ。
>778
ポリンキーみてて思ったけど、メールベースのインターフェースだと
作るの楽だなぁ。メル友人工無能モナーじゃだめ?
ポリンキーはぐぐってね。
>>780
プログラム(含むアルゴリズム)の停止証明は不可能だから、
プログラムを記述するプログラムは、制限を与えなければ作成が不可能。
すなわち任意のプログラムを作ってくれるようなプログラムは、存在しない。
そうでもないうお
784デフォルトの名無しさん:03/04/30 22:02
>>769
ああ、そんなんです!

>>770
遺伝的プログラミングですか??
遺伝的アルゴリズムの項でそういうの見ましたけど、
抽象的な説明に終始している本でしたので、
具体的な話を聞いてみたいのです。

>>772
そういうのも最適化に入るんですか?

>データをサンプリングしながら
>アルゴリズムを適用したような。俺はルールベース使った。
もっと具体的に教えていただけませんでしょうか?
停止する保証を必要としなければ
プログラムをプログラムが生成する事ができるんだろうか?

・・・人間だってダメもとでコーディングしたりするしな(w
>>785
真に汎用なものは作れないというだけなので、範囲を限定すれば可能。
lex/yacc のようなパーサジェネレータがその一例。
コンパイラをコンパイルするコンパイラは存在するじゃん。
プログラムを書くプログラムを書くプログラムを書くプログラム・・・
の先に何があるのか。
それが問題だ。
789デフォルトの名無しさん:03/04/30 23:25
永久るーぷに回数制限をつければいつかは停止する。
790デフォルトの名無しさん:03/04/30 23:30
実行時劣化を伴うプログラム = DNA
>>788

人間
>>791
では人間のプログラムは誰が書いたのか?

宇宙ヤバイ・・・
>>792
人のプログラム(は言い過ぎかもしれないが)はあらかじめ作られてたわけじゃなく
大半は周りの環境から構築されたんだよ。

人工知能作る場合だって、ただ学習とか認識のアルゴリズムを実装するだけじゃ全く意味がなくて
その人工知能が存在する「環境」を作ってやらなきゃいけない。
今の人工無能は、そういう意味では「不特定多数の人と会話する」環境だけを実装してる。
人に近いものを作ろうとしたら、今の人間社会に近い環境をいかにPCの中に作るかってのがかなり大きな問題になるでそ。
794デフォルトの名無しさん:03/05/01 00:29
>>793
まあヘレン=ケラーの例もあるし、現実から得られる情報量の絶対的不足を、優秀な教師で補うっつーアプローチもありなんじゃね?
わざわざ不完全な世界を作るより、いまある不完全な世界を利用しようぜ。
>>788
人間は
プログラムを書くプログラム
を作るだけでいい。
文系はこれだから・・
796デフォルトの名無しさん:03/05/01 06:05
分かり切ったことを偉そうに書き込む自称理系ハケーン!
>>795 >>796
他所へ行ってやってくれ。そして帰ってくるな。
>>796
理系の視点から言うと、1+1=2すら証明しなければならない問題になるわけ。
そうなると、人工知能の分野に「わかりきったこと」というのは皆無に近いのだが。
799デフォルトの名無しさん:03/05/01 22:56
クラス図とか書いて設計しようぜ。

Mona ----|> Shell <>---- Ghost
2chServer <>---- Mona
急げよお前等ー。あとたった11年くらいしかないんだぞー。
刻々と納期は迫ってきてるんだー。がんばれがんばれー。
801名無し@沢村:03/05/02 05:32
人工知能って発想がちいせーよ。
コンピュータを人間にしようという発想だからよ。
コンピュータを神にしようという発想でなくちゃいかん!
目標は大きく持てよ。
そうすればもし失敗しても人間くらいはできてしまうよ。
そうだね 沢村
803固定犯 ◆ZlKmYSv.Jw :03/05/02 07:55
>>801
ワシには、全宇宙を征服するという目標があるんだが、
失敗しても葛飾区くらいは、征服出来そうかね?
804デフォルトの名無しさん:03/05/02 08:41
葛飾区には両津巡査がいるから、武力征服は無理だろ。
805デフォルトの名無しさん:03/05/02 20:52
入力情報が今までと違ったタイプに変化したことを検出するためには、
どんなアルゴリズムを使うといいのでしょうか。
SOMとかを考えましたが、いろいろ知ってから実装にとりくみたいです。
アドバイスをください。お願いします。
806名無し@沢村:03/05/02 20:58
ときにおまいら、ぬるぽって知ってるか?
おれはぬるぽ(=po)ではなくぬるぼ(=bo)と思ってたよ。
だがおまいらよ、ぬるぽ(=po)よりぬるぼ(=bo)のほうがいいと思わないか?
どうよ?
ちなみにぬるばとはNullPointerExceptionの略よ。
つまりポインタがNULLを指すと例外が発生するという意味よ。ポインタの不正な使い方だな…
これは2chの中でもム板独特の用語だぞ。わかるか?
>>805
どういう入力情報なのかによるんじゃない?
808デフォルトの名無しさん:03/05/11 16:37
保守
>>806
濡る場?

ところでポインタの無いJavaでもぬるぽって発生するんだけど?
>>806
>つまりポインタがNULLを指すと例外が発生するという意味よ。
つまり
void *p = NULL;
と書くと、例外が発生するという事で?
811デフォルトの名無しさん:03/05/12 10:26
そのうち人間の脳細胞を培養してデータを詰め込む方式が出てくるんだろうな。
ソフトウェア開発者が作るもんじゃ無くなるような気がする。
バイオコンピュータか
813名無し@沢村:03/05/13 09:38
おまいらよ、事故で脳の半分をなくしたのに助かった人っているだろ?
脳の半分をなくしたのにものを考えることができるのよ。おれはあれが実に不思議だな…。
というのはものを考える機能を心というだろ?
脳はたくさんの脳細胞が集まってできているが、一個人につき、こころはひとつだよな?
つまりすべての脳細胞が集まってひとつのこころをつくっているわけだ。
しかしその半分をうしなってもまだこころがあるということは、残りの半分にもこころがありはしないか?
つまり人間をたてにまっふたつにちょん切った場合、どっちもこころを持ったふたりの人間ができはしないかと思うのだが、どうよ?
その場合もとの自分はどっちに宿っているかわかるか?
どうよ、おまいら?
>その場合もとの自分はどっちに宿っているかわかるか?
「元の自分」という言葉を定義していないので議論不可。
そもそも「自分」が不可分なものという認識が間違いではないかな?
一個人が2つになったのだから心もふたつ。
つまり両方元の自分。
816名無し@沢村:03/05/13 12:36
>>814
ハゲ、おまえ!!
おまえは「自分」だろが!!おまえからみたらな。
おまえは「自分」のことを「自分」と思っとろーが!!
そのおあめをまっぷたつに切ったら、「自分」のことを「自分」と思ってる自分はどっちにいくかってことをいってるのよ!!
>>815
いいか両方「自分」ってことはありえんぞ!!おまえはひとりしかいないだろーが!!
おまえがふたりになることはありえん!!
つまり「自分」が異なる場所に同時に存在したり、異なる問題を同時に処理したりすることはありえん!!
おまえは異なる問題を同時に処理しきれんだろうが!!
いいか、たとえおまえがふたつに分かれたとしても、一方からみたら一方が自分で他方は他人になるんだよ!!
ひとつの意識がふたりにまたがるということはありえんよ!!
817名無し@沢村:03/05/13 12:44
>>815の意見によると、自分をまっぷたつに切断した場合、両方「自分」。
つまりいまの「自分」という意識が、空間を超えてふたりの脳内に存在するということだが、
そう考えたほうが面白いかもな。
そう考えると、こころというものは必ずしも脳を働きだけではないということになるな。
なにしろ空間を超える働きを持っているのだからな。霊界の可能性も出てくるな…。
どうよ?
おれ自身が認知している自己の同一性なんてただの錯覚だからねえ。
コンピュータにこの錯覚をさせるやり方がわからんのが問題だ。
819名無し@沢村:03/05/13 12:54
>>818
錯覚ならぶん殴ってもいいな?
痛いと思うのも、ぶん殴られたのも錯覚だから、いいな?
820名無し@沢村:03/05/13 12:58
>>818
おれは優麗を見たことがあるよ。3日ばかり徹夜で仕事した後の朝の喫茶店でな。
もちろん錯覚だよ。だが実際に見ていることも錯覚なんだから、同じだよ。
実際に見ていることは錯覚だが、一般に本当といわれるんだから、おれが幽霊を見たことも本当だよ。
おれは本当の幽霊を見たんだよ!おれの言うことは間違っているかい?
821名無し@沢村:03/05/13 13:00
>>818
コンピュータも錯覚だろ?この錯覚をさせるやり方がわからんのも錯覚だろ?
あまり気にするな。
>>819
頭が悪いな(w
殴られたこと、殴られた相手、殴られて赤くなった身体、痛みは事実として認知できる。
身体を自己の所有物だと思うのは人の常、当然反撃するさ。
問題はその「自己」のほう。
あんたは、おれの身体(の一部)を殴ることはできるが、「おれ」を殴ることはできない。
あんたが問題にしているのはその「おれ」のほうだろ。
>>822
ダメって。沢村はただのデムパ
824815:03/05/13 13:27
>>サワムラ
だーかーらー、自分ことを自分だと思ってる固体が2つになるんだよ。
825名無し@沢村:03/05/13 13:40
>>822
おまえに反撃できるのかよ?
一発で顔面をへしゃげたるよ!!!
ほーら図にのった。
827名無し@沢村:03/05/13 13:44
死ねよクズども
もうちょっとマシな人工無能に出来なかったのか?
829デフォルトの名無しさん:03/05/13 16:27
Public Sub 人工知能アルコニズム()
On Error GoTo Error_馬鹿
  Dim p記憶領域(), p領域数
  ReDim p記憶領域(1 To 1)
  p記憶領域(1) = "なにしてるの?"
  p領域数 = 1
  Randomize
Main_発言:
  ReDim Preserve p記憶領域(1 To p領域数 + 1)
  p記憶領域(p領域数 + 1) = InputBox(p記憶領域(Int(Rnd() * p領域数) + 1))
  p領域数 = p領域数 + 1
  If p記憶領域(p領域数) = "" Then Exit Sub
GoTo Main_発言
Error_馬鹿:
  MsgBox "人工知能は馬鹿になりました。"
End Sub
830デフォルトの名無しさん:03/05/13 20:31
あーあ、ターミネーターの腕とか落ちてないかなー。
831デフォルトの名無しさん:03/05/13 22:12
>>813
脳を半分失った場合は
空いたスペースに生理食塩水を入れておくと
残ったほうの脳が膨張して元の体積に戻ったらしいぞ
ほとんどスポンジだな。
脳は、物理的にはニューロンのネットワークだが、
ある程度のネットワーク理論が適用できるといわれている。

以下、俺の勝手な想像。
脳を半分にする問題は、分割したそれぞれに閉路が存在しないとだめだとかいってみる。
スパニングツリーを取り出すと、半分以上が残っても、脳として機能しなくなったりして。
>>829
(((((((( ;゚Д゚)))))))ガクガクブルブルガタガタブルガタガクガクガクガクガク
835デフォルトの名無しさん:03/05/14 20:12
「青空ネット」法案が、国会審議を全席一致で通過しますた。
836デフォルトの名無しさん:03/05/16 23:35
ライフゲームのルールに、ヘッブ学習規則を適用してみます。
837デフォルトの名無しさん:03/05/17 19:47
>>836
結果を知らせておくれ!
>>837
なんかフィールドに雑でキモイ網状構造が浮かんできて、
発火を伝達しあいながら自己組織化していってるみたいです。
でもルールを眠い目をこすりながら書いたら案の定バグっていたらしく、
10000ステップ目あたりでいずれかのセルが事象の地平線に達し、
黒い染みとなって全セルを包み滅ぼしてくれやがる。
熟睡しているうちに滅び去ってたんで、一瞬、進化の果てに死を選んだのかと思ターヨ。
839デフォルトの名無しさん:03/05/19 19:25
会話学習にNNを使いたいのですが、会話を数値化するにはどうすればよいですか?
>>839
それが完全に出来たら今頃苦労してないと思うぞ
841839:03/05/19 21:36
そんなに難しいことだったなんて…。
じゃあもしかして、NNは会話に応用できないの?
なんか悲しくなってきた。今日は潰れるまで飲むよ…。
842デフォルトの名無しさん:03/05/19 23:31
>>838
見てみたい。
どっかで見れませんか?
843デフォルトの名無しさん:03/05/19 23:45
>>839
会話が音声入力なのか文字コード入力なのか分からないけど
16ビットの文字コード入力だと仮定すると、一文字を表現するのに

1.16桁のビット列をそのまま16個のニューロンに割り当てる方法
2.16ビットで表現できる65536文字のどれかを指定するために
 65536個のニューロンを用意する方法
3.1と2の中間的な方法。つまり上位8桁の数のどれかを指定する256個の
 ニューロンと下位8桁の数のどれかを指定する256個のニューロンの
 計512個のニューロンを用意する方法

とか、あるんじゃないかと。
入力層では一文字にこれだけのニューロンが必要になる。
1と2では必要なニューロンの数にかなりの開きがあるけどね。
>>838
ソースコードかバイナリうp汁!
845デフォルトの名無しさん:03/05/19 23:59
>ライフゲームのルールに、ヘッブ学習規則を適用してみます。
どうやって適応するんだ?w
846デフォルトの名無しさん:03/05/20 00:53
>>843
それって文字の形の学習なだけで言語無関係

もしかしてこのスレはマジレス金糸?
>>843
頭悪そう(ゲロッ
848デフォルトの名無しさん:03/05/20 19:13
>>846
>それって文字の形の学習なだけで言語無関係

誤解があるようだね。

まず、16ビットの文字コード(UnicodeやシフトJIS)は文字や記号に割り当てた
便宜的なラベルだって分かってる?
たとえば「鶴」という漢字には16進表記だとUnicodeでは9DB4,シフトJISでは92DFが
割り当てられてる。そこには文字の形そのものの情報はないよ。

それと、会話を量子化した時系列データとして扱うという前提で、
一文字をコードするにはどれだけのニューロンが必要かを考えてみたんだけどね。
なるほど。文字符号の重複が起こらないだけの入力/出力ユニットを用意すればいいのですね。
でも、私のPCでは遅くてテストもままならない規模になってしまいそう。
せいぜい128個で間に合う英語圏の方々がうらやましいです。。。
というか、全てにおいてニューラルネットワークを使用する必要はないし、それは非現実的だと思うぞ。
必要になるデータをわざわざニューロンで作らなくても、データとして保存しておいて、必要に応じて読み書き出来る仕組みを考えることも出来るし。
そんなことより、入力されたデータ(文字にしろ音にしろ)が持つ意味を取り出すことがNNで出来るのか?
出来たとしても現実的なデータ数で出来るとは思わないがな
(まあ人工無能の発展系ってだけなら出来るかもしれんが)
851デフォルトの名無しさん:03/05/20 21:30
そこらへんの性能限界テストも兼ねて、取り組んでみようかな、と。
暇が出来たら、モールス信号から学習して、英字を出力することが可能か試してみます。
それが可能なら、英字を単語にすることも本質的に変わらないので、可能なんだろうなーとか思います。
む?もしかしてモールス信号の学習ってガイシュツですか?
852デフォルトの名無しさん:03/05/20 21:31
そこらへんの性能限界テストも兼ねて、取り組んでみようかな、と。
暇が出来たら、モールス信号から学習して、英字を出力することが可能か試してみます。
それが可能なら、英字を単語にすることも本質的に変わらないので、可能なんだろうなーとか思います。
む?もしかしてモールス信号の学習ってガイシュツですか?
だぶった。ごめんなさいしんできます。
854デフォルトの名無しさん:03/05/20 22:00
>>849
大文字、小文字、数字、スペース、ピリオド、カンマぐらいなら
ひとつづつ入力ニューロンに割り当てても128個あればお釣りがくる。
そうは言っても一度に扱う入力文字が5〜7文字ぐらいだとそれでもキツイね。
855デフォルトの名無しさん:03/05/20 22:03
>>850
[リカレント SRN]
でググッて見て
856デフォルトの名無しさん:03/05/20 22:09
>>852
モールス符号と英字は一対一の対応があったような・・・
そうならNNに学習させるまでもなく表引きすれば済むんじゃないかと。
なんか読み違えてるかな?
857856:03/05/20 22:17
>>852
時系列データの区切りが明示的には示されていないことが重要なわけか。
それを自己組織化できるかと。
>>857
理想の解があり構造が単純なものを覚えさせて性能をみようかと思ってます。
へたれなんで解が無い問題の結果比較なんて無理っす。
逆伝播とかは処理が重そうなので、まず教師無し学習を試したいです。
出力まで学習しなくても、会話を分類できるだけでも十分役に立つ気がしますし。
(これで遅すぎるようなら、私のPCじゃもうだめぽ。
-.-. --.-
860856:03/05/20 23:10
PCの性能のせいばかりにはできないけど、
確かにそういう側面もあるね。
861bloom:03/05/20 23:11
さて、話し合いばかりで人工知能モナーを作らないこの集団に
激しく萌えなわけだが
>>862
知らなかったのか? >>109-126 は人工知能のレスだぞ。
>>863
:::::::::::::::  /  現  な 闘  イ ::::::::::::::::::::::::::::::::::
::::::::::::::::: |  実  き わ  ゙i  :::::::::::::::::::::
――--、..,\ と。 ゃ   ,,-'r;(;;(::ヾヾ//ノ;;ノ;;::ヽ
:::::::,-‐、,‐、ヽ.ヽ__  _,,-'' /    ̄`''ー‐---、;;;ヽ
:::::_|/ 。|。ヽ|-i、 )ノ     ll   = 三 =   |;;;i
/. ` ' ● ' ニ 、      l| ,-―'、  >ー--、 l;;l、
ニ __l___ノ      i^| -<・> |.| <・>-  b |
/ ̄ _  | i.        |    ̄ |.|  ̄   |/
|( ̄`'  )/ / ,..      |  /(oo) ヽ   |
`ー---―' / '(__ )     ヽ  ____    /
====(禿)=::::/        ヽ ´  ニ ` /
:/     ヽ:::i            `ー-― '
865デフォルトの名無しさん:03/05/22 20:10
【埼玉】GAに夜間パトロール委託
http://news2.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1053462935/
866デフォルトの名無しさん:03/05/23 21:18
>>862
モナーは人工無脳でじゅうぶんイケます。

if (CheckApho(ReadContents(line))) then OutMonar();
867デフォルトの名無しさん:03/05/24 22:13
もう少し解かりやすく書くとメインループは、
for ( ; ; ) {
  line = ReadLine( );
  PickupKeyword(line);
  if (CheckApho( ) == TRUE) then OutMonar( );
}
なんでいきなりクソコードが出てくるんだろう
869デフォルトの名無しさん:03/05/25 02:18
つか、それは何言語だ。then?
10 beep
20 goto 10
30 print "end"
871デフォルトの名無しさん:03/05/25 11:40
>>869
C言語やJavaならThenはいらないわな。
>>866-867
何言語?VB?C?それともWindows上に存在しない例の言語ですか?
873デフォルトの名無しさん:03/05/25 13:20
ソースコードよりアルゴリズムのほうが好まれると思う。
874867:03/05/25 14:19
>>872
C言語のつもりだったんだが長いことコーディングから離れてたもので、
Basic言語とごっちゃになってしまったよ。
ま、細かいことよりアルゴリズムってことで大目に見てね。
CheckApho( ) ほかユーザー定義関数の意味は関数名から分かるでしょ。
ところでWindows上に存在しない例の言語ってなに?
誰でも知ってる反射動作をコーディングしたぐらいでモナーを作ったと思えるような勘違い君には、知る権利など無いとだけ言っておこう。
せめてモナー板逝って現代に生きるモナーを学んでこい。そして絶望しろ。
876867:03/05/26 21:13
モナー板逝ってみたけどアスキーアートの同好会って感じだった。
Windows上に存在しない例の言語ってアスキーアート作成ツールのことか?
>>現代に生きるモナーを学んでこい。
モナー ← マナーに掛けたのか。
>>そして絶望しろ。
曖昧すぎて意味不明。
モナー板のひどさに絶望しろというのか、
それともその完成度の高さと自分の才能を見比べて絶望しろというのか。
そして感動しろならまだ意図を汲み取れるけど。
ここは人工無能スレではないので、無能的アプローチは少しスレ違いです。
また、無能未満の糞コードはかなり(以下略
878デフォルトの名無しさん:03/05/26 22:13
モナー板住人に違和感無く受け入れてもらえない人工知能モナーは、開発者の自己満足でしかない。
とはいえ、人工知能モナーを構築するために試行錯誤すること自体は良いことだと思う。
だがしかし、だ。あのコードをもって人工知能モナーとは、おめでてえなと言わざるを得ないだろう。
逝って良し。
879867:03/05/26 23:25
>>878
>あのコードをもって人工知能モナーとは、おめでてえなと言わざるを得ないだろう。

それは誤解ってもんだよ。
ユーザー定義関数のCheckApho( ),OutMonar( )の定義しだいで、
単純にもなるし理解のおよばない複雑な構造にもなるんだよ。
あれだけでは判断できないってことさ。
>>879
ねたにマジレス(・A・)イクナイ
881デフォルトの名無しさん:03/05/27 19:30
素子間での発火周期の伝播現象が起きることが大切みたい。
入力の写像を貯蔵し、過程の副作用として関連づけを行なう系。
決定論的なふるまいにこだわるのは無駄なのか。
882_:03/05/27 19:42
883デフォルトの名無しさん:03/05/27 20:54
>>881
意味深というか奥深かげというか、ちと気になる。説明キボンヌ。
884デフォルトの名無しさん:03/05/27 22:47
ニューロンの繋がりが情報を貯蔵するという考えは正しくもあるが正解では無い。
重要なのは発火周期が繋がりの上を伝播してゆくこと。
興奮状態が非同期かつ不確定に、しかし並列ゆえ高速に伝わる。
その副作用として繋がりの変化が起こり、ゆえに入力はより的確な出力を生む。
ヒトはその現象をもったいぶって記憶と呼ぶ。意味の無い境界線。
さらに言えば、記憶無き生存には繋がりさえ必須ではない。記憶無き判断に生きるも知能ゆえに。
活動周期の伝播は脳に限らない本質的知能手法。
885デフォルトの名無しさん:03/05/27 23:12
脳は肥大と共に再帰的フィードバックと恒常的発火周期を得た。
それゆえもはや発火自体に特別な意味は無く、意味があると考えるのは観察者の悪癖。
ただ興奮地帯の発火周期短期化と伝播活動が、入力の反映として在る。
伝播痕跡としての状態変化が記憶である。
それゆえ、記憶に残らぬ知能的活動は多く、逆を言えば知能は記憶を持つとは限らない。
古典的ニューラルネットワークは上記観点を考慮して再構築されたのだろうか。謎。
886bloom:03/05/27 23:13

 昆虫には意識があるのだろうか?
>>887
身近な昆虫=ゴキブリを観察してみればいいんではないかと
889名無し@沢村:03/05/28 03:57
おまいらよ、量子PCというのはな、量子重ね合わせの状態を使って並列計算を行うことができるPCのことよ。わかるか?。
おまいらよ、量子重ね合わせの状態とは何かわかるか?
まあくだいていえば、一台の車が右向きに走っている状態と左向きに走っている状態が同時に成立しているということよ。
だが、おれらが実際見ると、車は右向きか左向きかに固定して走ってるだろ?それは観測することによって、重ね合わせの状態のうちのひとつが固定するからよ。
おまいらよ、重ね合わせの状態のうちのひとつがどれに固定するかは、重ね合わせの係数によって決まるのよ。おまいらよ、重ね合わせの係数は複素数よ。複素数の勉強をしてみろ?
おまいらよ、量子PCでいう演算とは、この量子重ね合わせの状態を担う物理系に対してに対して、パルス電波を与えることよ。
いままでのPCでは4bitで表現できる16の状態のうち一つについて1回づつ演算を行い、合計16回計算して16通りの結果を出力してたが、量子PCでは4bitで表現できる16の状態を同時に実現している重ねあわされた量子状態に対して1回の演算を行い、結果を出力するんだよ。
当然処理bit数が増えるほど、量子PCの威力は大きくなるわな。だから並列処理よ。
だが、おまいらよ、その演算結果を見ようとすると、重なり合った状態のうちの一つしか見れないだろ?
この問題を解決するものとしてShorのアルゴリズムというのがあるよ。
Shorのアルゴリズムは量子PCの教科書には必ず出てくる有名なアルゴリズムだから、見てみろ?
おまいらよ、このようにこれからのプログラムは量子の時代よ。
おまいらも量子に取り組んだらどうだ?量子でないプログラミングなんて意味ねーよ!
>>887
意識なんか持って無いと思う。
意識を、自己・外界間の境界を認識する現象の別名と考えるなら、
昆虫がそんな重い処理を採用することで得られるメリットは皆無。
891名無し@沢村:03/05/28 08:03
おまいら、人工知能なんて古いんだよ。
これからは量子コンピューティングの時代よ。
人工知能なんて量子を研究していく過程で、自然に副産物として生まれてくるよ。
おまいらよ、人工知能をつくりたかったらまず量子を勉強しろ!!
量子PCのコンパイラ作る奴だけ気にすればいいことだ
おまえみたいなヒキコモリPGが気にする必要はまったくないから安心しろ
893山崎渉:03/05/28 12:28
     ∧_∧
ピュ.ー (  ^^ ) <これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  =〔~∪ ̄ ̄〕
  = ◎――◎                      山崎渉
894デフォルトの名無しさん:03/05/29 20:07
2年くらい前に、記憶のメカニズム―ニューロン・AI・哲学って翻訳本を読んだんだけどさ。
インタビュー形式の本で、いろいろと語られてるんだよ。
技術的には大したことないんだけど、技術の背景を知ることができた。
で、この本って有名なの?それが知りたい。
沢村こそ、2ch に投じられた人工知能なのかもしれない。

沢村の機能(推定)
:Webニュースや2chのスレを拾う(検索エンジン・ロボット)
:沢村語を混入(自然言語解析・言語フィルタリング)
:2ch に書き込む(エージェント機能)
896デフォルトの名無しさん:03/05/30 07:56
そりゃまた、ずいぶんと低機能な人工知能だな
>>895-896
人工「知能」じゃなくて人工「無能」らしいよ
898デフォルトの名無しさん:03/05/31 00:17
人工無能なんて言っちゃ失礼だよ。
人工無能つくってるひとに対して。
899デフォルトの名無しさん:03/06/06 20:41
もうだめぽ
900名無し@村沢:03/06/06 20:45
900げっと
スレたてごくろう!よろ。

902デフォルトの名無しさん:03/06/15 12:22
クラスタリングのアルゴリズムを教えてください
データの先頭の1バイトが偶数か奇数かで分ける。
904デフォルトの名無しさん:03/06/15 22:23
そういうのでなくてWinnyみたいに文字列キーワードとか類義語とかでお願いします。
905デフォルトの名無しさん:03/06/18 08:30
n次元空間で位置と位置の間の距離を算出し、近い順に列挙する、通常の3倍良い方法はないでしょうか。
906BASICER:03/06/18 10:20
>>905
おまいUFO作ってんのか?(プ
通常を定義せよ。
908デフォルトの名無しさん:03/06/21 07:59
√((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)
みたいなやつが標準的な距離算出法だと思っています。
激しく遅くて使い物にならないため、改良を希望します。
>>908
で、それをAI的手法で解けと? GAとかOLとかKBとかNLPで?
>>908
(|(x2-x1)|+|(y2-y1)|)/√2 < 距離 < |(x2-x1)|+|(y2-y1)|

を使ってfor文で収束させて早くできない?
911デフォルトの名無しさん:03/06/21 10:43
>>908
そうか、それで「激しく遅くて」か。

せめて、使った言語と、それぞれの変数の型と、実際に使った関数名を出した上で、
どれぐらいの速度向上が必要なのか言え。
912デフォルトの名無しさん:03/06/21 11:14
言語はJava
xとyはNodeクラスが持つdowble型のpublicフィールド
Nodeの配列から、与えられた座標に一番近いものを探す。今はfor文で回している。
でもNodeが1000くらいに増えると、極端に遅くなる。助けてください。
913デフォルトの名無しさん:03/06/21 12:40
>でもNodeが1000くらいに増えると、極端に遅くなる。
あらかじめソーティングしておけばいい。
914デフォルトの名無しさん:03/06/21 13:10
√をしない。
空間をブロックに分割しておくんじゃないか。

ところでこれのどこがAIかと。
>>912
あらかじめドロネ分割しとけば?
dowble
↓分割
dovvble
918sage:03/06/23 17:48
dovvble
↓分割
olovvlole
919デフォルトの名無しさん:03/06/25 08:52
泥根分割がわからなかったので、自分が考案した
「友達の友達のほうが友達より近かったらお前なんかもう友達じゃないやいよろしくね新しい友達!」法を使うことにしました。
920デフォルトの名無しさん:03/06/26 17:20
GAはなんとな〜くわかるんだがGPがさっぱり創造できない
 
お勧めの資料・書籍ありませんか?
>>920
前に読んだ東大のGA/GPページ。
http://www.miv.t.u-tokyo.ac.jp/ibalab/
最初はJavaで関数テーブルみたいなものを使っていたが、
あまりにも自由度が低くて、結局はlisp系のスクリプトを作ってしまった。
というわけで、初めからlisp系で書くことを薦める。Schemeとか。
>>921
やぱりlispですか
いかにして配列へ? 英語無理無理
書籍のほう買わせていただきます。
ありがとう
923デフォルトの名無しさん:03/06/29 22:23
スカイネット作るぞー。
普通に働いてお金持ちになれるのは全体の1%のみって本当!?
本当にお金持ちになるにはやはり「副収入」が必要!
一日30分 おうちでコピペ、コピペ!
嘘だと思うんならランキング見てみてくださいよ↓↓
(直リン不可)
http://www.adultshoping.com/addclickport.cgi?pid=1053353765(直リン不可)

..........////////
>>921
その人らのJAVAの使い方が下手なだけでは?
926デフォルトの名無しさん:03/07/01 09:53
記号ノードのネットワークが生み出すクラスターは人格を構築するか?
食物とゴキブリが遠く、コップとスプーンが近いネットワークは人間的に見える。
これを機械的に作ることは出来るだろうか。
機械的な人格は、何と何が近いと考えるだろうか。
Peter Norvig さんの本を読んだひとはいますか?
有名だから一度目にしてみたいのだけど、どういう内容の本?
ずぶの素人だから、さっぱり見当もつかない(w
928デフォルトの名無しさん:03/07/08 09:07
>>927
とてもいい本です。アメリカの大学の講義で読みますた。
search algorithms, HMM, Naive Bayes等の基礎部分から、
画像処理や自然言語処理などの応用まで、
しっかりカバーされてます。

http://www.cs.berkeley.edu/~russell/aima.html
929デフォルトの名無しさん:03/07/09 07:38
高っ!! 
930デフォルトの名無しさん:03/07/10 02:32
GA型、NN型の人工知能を組み合わせて作っているようです。
http://game3.2ch.net/test/read.cgi/mmominor/1054592980/l10

P2Pの巨大な脳ですね。
931デフォルトの名無しさん:03/07/10 02:47
うほっ! いいP2P。
>>928
情報ありがとう。
金銭的な工面ができたら購入しようと思う。
のんびりと一年くらいかけてじっくり読んでみたい。
933デフォルトの名無しさん:03/07/12 23:49
人工知能の話題を扱う掲示板を作りました。
http://jbbs.shitaraba.com/study/3223/
934名無し@沢村:03/07/12 23:56
おまいらよ、ひとつ人工知能をつくってみろや!?

http://jbbs.shitaraba.com/computer/7294/
>>932
今なら緑色の第二版が出てるよ。
ホントに良い本なんで買って損はない。
936デフォルトの名無しさん:03/07/13 01:41
超人気サイトに私も出演!

探してみてね♪

http://jbbs.shitaraba.com/otaku/bbs/read.cgi?BBS=775&KEY=1058002614&END=100
937山崎 渉:03/07/15 09:51

 __∧_∧_
 |(  ^^ )| <寝るぽ(^^)
 |\⌒⌒⌒\
 \ |⌒⌒⌒~|         山崎渉
   ~ ̄ ̄ ̄ ̄
938山崎 渉:03/07/15 14:39

 __∧_∧_
 |(  ^^ )| <寝るぽ(^^)
 |\⌒⌒⌒\
 \ |⌒⌒⌒~|         山崎渉
   ~ ̄ ̄ ̄ ̄
>>927
ほんのサイズがものすごく大きいな。
940デフォルトの名無しさん:03/07/16 23:22
人工知能の話題を扱う掲示板を作りました。
http://jbbs.shitaraba.com/study/3223/
941デフォルトの名無しさん:03/07/19 12:57
http://jbbs.shitaraba.com/study/3223/
もう一回宣伝
人工知能掲示板です
よろしくおねがいします。
942デフォルトの名無しさん:03/07/20 00:01
>>928
HardcoverとPaperbackの2つのエディションって同じもんなのか、、な。
943デフォルトの名無しさん:03/07/23 08:38
AIではない。私(中略)生命体。
944デフォルトの名無しさん:03/07/28 07:20
>>935
amazonで注文しちゃった。代引で来る前に1万確保せねば。
945山崎 渉:03/08/02 02:14
(^^)
946944:03/08/04 11:56
>>928
届いた。いやぁ、分厚いなぁ。
これからちょっとづつ読んでみまふ。
947072:03/08/04 18:26
そういや人間の脳をコンピュータに組み込む話があったな
>人間の思考をカーソルの動きに変換するような、全く新しいタイプのゲームや
>「思考で入力するタイプライター」の開発につながる可能性もある。

ぜひフィードバック機構も備えて欲しいものだ。
倫理規制が入るだろうが。
950山崎 渉
    (⌒V⌒)
   │ ^ ^ │<これからも僕を応援して下さいね(^^)。
  ⊂|    |つ
   (_)(_)                      山崎パン