言語の中でコンピューターが最も難しいところの一つが皮肉をどう判断するかという点。
考えてみればコンピュータというのは如何に正確に「文字通り」「画像通り」判断するかということをポイントにしているからです。
画像と組み合わされた際には画像の状態と文字の食い違いを皮肉として感じるAI(深層学習)の成果があるそうです。
コンピューターは「皮肉」を感じるか?遂に言語の本質を理解し始めたAIが招く“不自由な未来”
最新のMITの研究ではDeepMojiという「emoji=絵文字」をこの皮肉判断に使用する試みがあるそうです。それにしてもemojiって英語になっているとは…
64の最もよく使用されている絵文字と550億のチャットを対象にアルゴリズムによる絵文字の理解と比べて、人間が絵文字での皮肉をどれくらい理解したか調査したところ人間の理解76%のに対してDeepMojiと名付けられたアルゴリズムは、86%の割合で皮肉を見分けるのに成功したとのこと。
人間より正確なのってどうなのと思ってしまいますが感情を理解するという取り組みは確実に進んできているようです。
環状まで判断できるようになれば世論の予想などそういったものにも使えるかもしれません。
DeepMoji
考えてみればコンピュータというのは如何に正確に「文字通り」「画像通り」判断するかということをポイントにしているからです。
画像と組み合わされた際には画像の状態と文字の食い違いを皮肉として感じるAI(深層学習)の成果があるそうです。
コンピューターは「皮肉」を感じるか?遂に言語の本質を理解し始めたAIが招く“不自由な未来”
最新のMITの研究ではDeepMojiという「emoji=絵文字」をこの皮肉判断に使用する試みがあるそうです。それにしてもemojiって英語になっているとは…
64の最もよく使用されている絵文字と550億のチャットを対象にアルゴリズムによる絵文字の理解と比べて、人間が絵文字での皮肉をどれくらい理解したか調査したところ人間の理解76%のに対してDeepMojiと名付けられたアルゴリズムは、86%の割合で皮肉を見分けるのに成功したとのこと。
人間より正確なのってどうなのと思ってしまいますが感情を理解するという取り組みは確実に進んできているようです。
環状まで判断できるようになれば世論の予想などそういったものにも使えるかもしれません。
DeepMoji
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