「なぜ人工知能は人と会話ができるか？」図
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三宅が出版した書籍の図を公開いたします。 本と一緒に自由にご利用ください。ぜひ講義などにご活用ください。 「なぜ人工知能は人と会話できるか？」 https://www.amazon.co.jp/dp/4839963703
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「なぜ人工知能は人と会話ができるか？」図
- 6. 魔法 回復・補助魔法 攻撃魔法 時間魔法 蘇生 魔法 回復 魔法 状態変 化魔法 水系 魔法 水系 魔法 雷系 魔法 リ ア ラ イ ブ ケ ホ イ ル ゲ ケ ホ イ ル デ ポ イ ゾ フ ァ イ ラ ル ウ オ ラ ル サ ン ダ ル ク ロ ノ リ ア ス ト ッ プ ゲ フ ァ イ ラ ル 24 6 12 7 9 4 8 5 20 12 消費魔法力
- 7. プレイヤー・プロフィールデータ - ステータス - 体力 - 魔法力 - 装備 -- 右手武器 -- 左手武器 -- 防具 -- 指輪 - レベル - 職業 - 覚えている魔法リスト - 経路 - 最後に訪れた街 - 最後に訪れたダンジョン -- 滞在時間 -- 受けた総ダメージ -- 魔法使用料 -- 消費したアイテムリスト -- 倒したモンスターのリスト -- 戦闘不能にされたモンスター - 最後に話した人物 - 徒歩距離 - これまでに訪れて来た街のリスト - 物語 - 最後の話した人物 - 物語の進行度 - 探しているアイテム - これまで聞いたキーワードのリスト プレイヤー・プロフィールデータ - [名前] ファウスト - ステータス - [体力] 256 - [魔法力] 137 - [装備] -- [右手武器] 星光剣 -- [左手武器] 鉄こんぼう -- [防具] 月の盾 -- [指輪] レッドリング - [レベル] 31 - [職業] 戦士 - [覚えている魔法リスト] ファイラル ウオラル デポイゾ - 経路 - [最後に訪れた街] ケルム - [最後に訪れたダンジョン] 北のほこらの洞窟 -- [滞在時間] 4時間33分 -- [受けた総ダメージ] 17324 -- [魔法使用量] 384 -- [消費したアイテムリスト] 薬草 10 魔法石 34 毒気薬 7 -- [倒したモンスターのリスト] ザッコ― ボムラス ニコラム 大狼 -- [戦闘不能にされたモンスター] 大狼 - [徒歩距離] 1783km - [これまでに訪れて来た街のリスト] グリ エラート ナミル ウロ - 物語 - [最後の話した人物] カイル - [物語の進行度] 73% - [探しているアイテム] ふしぎの杖 - [これまで聞いたキーワードのリスト] 霧の山脈 白銀の搭
- 12. IF （初めて話しかけられたら）THEN （“こんにちは。どっから来たの？”と言う） IF （剣を買ってくれたら）THEN （“[それまでの剣の名前]よりいいわよ”と言う） IF ([プレイヤーの薬草の数] が３つ以下）THEN （“薬草はどうですか？“と言う） IF ([防具の使用時間]＞10時間) THEN （“その[防具の名前]は新しくした方がいい”と言う） ※[] は知識表現のタグ。実際は知識表現から情報を入れる IF （プレイヤーがピンチ）THEN （“大丈夫か？”と言う） IF （[プレイヤーの体力]が30以下）THEN（”回復必要なんじゃない”と言う） IF (味方が戦闘不能になる）THEN （“ちくしょう！“と言う） IF（プレイヤーが敵を倒す）THEN （その[剣の名前]、切れ味いいんじゃない？） ※[] は知識表現のタグ。実際は知識表現から情報を入れる 街の商人のキャラクターの人工知能 戦闘中の仲間キャラクターの人工知能
- 15. Jeff Orkin, “3 States and a Plan: The AI of F.E.A.R.", http://web.media.mit.edu/~jorkin/gdc2006_orkin_jeff_fear.zip kSymbol_AtNode ノードの上にいるか kSymbol_TargetIsAimingAtMe こちらを狙っているか？ kSymbol_WeaponLoaded 装填されているか kSymbol_WeaponArmed 武装しているか kSymbol_AtNodeType どんなタイプのノードにいるか kSymbol_RidingVehicle 乗り物に乗っているか kSymbol_TargetIsSuppressed 威嚇されているか kSymbol_UsingObject オブジェクトを使っているか？ kSymbol_TargetIsDead 生きているか … 敵キャラクター表現 図１４
- 17. 図１６
- 21. 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化 （オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 図２０
- 22. 図２１ Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html https://deepmind.com/research/alphago/
- 23. インターネットによる 膨大なデータ 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 誤差 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム 図２２
- 24. 図２４
- 26. 意思決定ローブ コンセプトローブ （640ニューロン） 認識ローブ 注意 刺激源 名詞 動詞 いろいろ Drives 知能を構成するローブの構成
- 27. 欲求（Desire） (Perceptrons) 意見（Opinions） (Decision Trees) 信念（Beliefs） (Attribute List) 意志（Intention） Overall Plan (Goal, Main Object) Attack enemy town Specific Plan (Goal, Object List) Throw stone at house Primitive Action List Walk towards stone, Pick it up, Walk towards house, Aim at house, Throw stone at house Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom 図２９
- 28. Belief – Desire – Intention モデル Desire (Perceptrons) Opinions (Decision Trees) Beliefs (Attribute List) Richard Evans, “Varieties of Learning”, 11.2, AI Programming Wisdom Low Energy Source =0.2 Weight =0.8 Value = Source*Weight = 0.16 Tasty Food Source =0.4 Weight =0.2 Value = Source*Weight = 0.08 Unhappiness Source =0.7 Weight =0.2 Value = Source*Weight = 0.14 ∑ 0.16+0.08+0.14 Threshold （0～1の値に 変換） hunger Desire（お腹すいた度）欲求を決定する 対象を決定する それぞれの対象の 固有の情報 他にも いろいろな 欲求を計算 Hunger Compassion Attack（戦いたい） Help Weight Weight Weight 図３０
- 29. すべて 認識主体の位置 かたち 見える位置 世界の中の位置 音 発言 “お座り“ “下” “行け” バウンディング ボックス 羊 人 視覚的イベント 聴覚的イベント
- 31. 図３４
- 32. Do you like the simulation game ? 98 du do d u y yo l li ry ck k ky th z ze Sy Si zi mu m uu le ra ti sy on an a g Ju zy m fu do 76 dyu 34 li 63 k 87 ck34 z 34 th 94 sym 74 zi 64 la 65 ra 71sim 88 ty 23 te 93 ti 73 an 43 on 53 gu 33 gy 34 ge 74 mu 94 a c d e do 88 you 86 Yaucht 76 like 62 luck 78 Zym 54 the 83 simulation 88 civilization 31 far 94 gam 54 simulation game 94 h Do you 89 you like 77 you luck 89 far civilization 78 the simulation 71 game 87 civilization game 94 jam 31 g
- 33. 生起コスト 「けものをのけものにしない」の形態素解析の例 け もの を の け も の に け も の の け も の し な いけ の に し し ない もの 28 名詞：毛 44 名詞：物 48 名詞：獣 57 助詞：を 8 名詞：獣 57 の け も の 助詞：の 27 名詞：のけもの 77 動詞：のけ 17 名詞：物 37 名詞：野 27 名詞：毛 31 名詞：藻 67 助詞：の 8 助詞：に 7 名詞：竹刀 97 名詞：西 22 動詞：する変形 11 助動詞：ない 5 10 10 51 71 11 11 27 27 20 35 15 9 32 17 17 17 32 45 23 13 5 17 連接コスト 品詞 推定
- 35. ケホイル ゲケホイル サンダル マサンダル 進化 進化 W_X W_Y （ゲケホイル）ー（ケホイル）＋（サンダル）＝（マサンダル） （ゲケホイル）ー（ケホイル）＝（マサンダル）ー（サンダル）＝（進化）
- 37. sh u r e
- 38. 膨大なユーザー群の 購入履歴データ 商品ID K L M N P Q R 評価 5 1 4 3 1 5 4ユーザーA 商品ID K L M N S T U 評価 4 2 5 2 4 3 5 ユーザーB 商品ID K L M N S T U 評価 5 2 4 1 5 1 5 ユーザーC 商品ID K L M N P T U 評価 5 1 5 4 1 2 5 ユーザーD 推 薦 推 薦 類似 購入履歴と評価の類似した ユーザーを検索