人工無脳
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>>81
会話してみた。 いいかんじです。
人工無能・太郎 v1.00(PHP + PostgreSQL) だと交互じゃなくて時々数行にわたって
かってにしゃべるところが実際の人間っぽいよね。
問題は参加ユーザーの口語を勝手に覚えて返答にするから、厨発言されると人口無能の
性格が極端にわるくなる。
ゆいぼっと (CGI・ASP・PHP)辞書作りが簡単。CGIは辞書をふやすと激重。
単語の長文優先とか辞書分散とか、改造方も別にあるらしい。
「OOOといったら何ていえばいいの?」とかのおしえてモードは改造でなくせば済む。
偽メッセンジャー 辞書作りが簡単。 そんだけ。
実際プログラムうんぬんすばらしくても結局は辞書の豊富さかと。
うずらのアルゴリズムはどんなんなってんだろうなぁ。
ニューラルネットは使ってるんだろうけど。
確率言語処理と生成文法論に認知言語学を絡めた理論に基づき、
フラクタル性を帯びた、ファジィな遺伝的アルゴリズムを内包するニューラルネットワークを自己組織化し、
それによりフレーム問題と記号着地問題を近似的に解決してクオリアをもたせれば完璧な人工無能が出来そうなやかん。 MeCabのruby用バインディング がインスコできないがために ghoti が動かない!
四苦八苦してたら、一回も会話してないのに人工無脳に飽きたよ!バイバイ! 人工無能は辞書(ボキャブラリ)の数が命だよね
でもいっぱい辞書登録するのまんどくさい
かといってユーザーに登録させるとグチョグチョになりそ
にしても辞書が増えるとマッチングにえらい負荷かかりそ
だからって辞書を絞るとワンパターンでおもしろくなくなる
やっぱり人工無能は辞書の数が・・・うわ〜ん
軍事力で戦争から国や国民の生命・財産・自由を守る具体的かつ現実的な方法を答えてください。
>>103
2ちゃんのログを茶筅で形態素解析、汎用連想計算エンジンGETAで
統計をとって、postgresqlのGEQOに投入
あとはファジーに取り出すだけで出来そうなもんだが。。。
知能になるのかなあ。。。 茶筅並みに自然文を解析できるなら、単語同士でニューロンネットワークで評価しあって
まずは馬鹿会話生成して、それの合否を人間が教育する(これは人間だって同じ)事で
それっぽくなっていくとは思うけど(森川氏のマッチ箱のAIでも参照しとくれ)。
今適当にperl勉強しながら作ってる。公開できるような物じゃないけど。
難解バカボン並みの文を生成できてるだけw 辞書は手入力で、単語同士の
評価も辞書の形式にパラメタ設定してるだけで実装してない。
個人的に、自然文解析も自分でやりたいんだけど、他の部分はまだ書けないまでも
なんとなく発想は浮かぶんだが、これは全然さっぱりだ。
やっぱ茶筅が多分そうであるように、解析辞書を持ってそれを文に当てはめて分解
していくしか無いのかね。それだと未知の単語が出た時困りそう。
単語の活用形なんかまで自力で覚えれるんだろうか。
こういう力技な事やってると、perlだと自然と限界がきそうだ。
まあ、そこまで困るほど成長させれてから悩もうっと。 ↑追記
なんか、当然っていうか、言語学?の知識も必要よね…やり始めると解るけど。
単純に動詞を辞書に追加するにしても、活用形を含めて記録するより、その
動詞だけ記録して活用形を動詞に合わせて展開できると凄く自然な辞書になる。
単語同士のネットワークに、関連性の度合いをマイナスまで含めて記録するだけで、
「〇〇は××ではない」まで解るから、活用で否定にできれば単純に語彙が倍になる。
全然実装できてないけど、単語に好みのパラメタも与えている。
好みの単語を含めている時は無能君はハッピーになって興奮して行き、口数が
増えたり積極的に学習したりとかコード書きの期待だけは膨らむ。
どこかでxyzの3軸で感情を表現できるという記述を見たので、それを組み込むと
感情っぽくなりそうな気がする。 OSがwindowsじゃ人工無能のうずらと会話することができないんですか? >>112
ここで色々と用語並び立てているだけでは何もできないということ。 >>116
必ずしもそうでもない罠w
それをヒントに形にする人がいて実現されたりとか。 >>115
会話するだけならIRCに入ればいいのでは? >>108-109
koueiが人工無能だと言う噂の真相の一端が垣間見えた瞬間だ…
俺も自分のサイトのWebチャットに人工無能をつけてみようかと思案中。
MeCabで形態素解析して、品詞の組み合わせパターンを(語順も含めて)文型知識として記憶。
例:名詞+助詞+動詞+助動詞+記号
これを文型1とした場合、文型1には単語が5つあるので、
1−1から1−5にわかれ、それぞれに、実際にこの文型で使用されたことのある単語が結びつく。
ってな感じでニューラルネットワークでやってけば自動学習・自動作文ぽいこと出来そうな予感。
>>120
俺はまだ自然分解析できてないからチャット等外部からの入力は受け付けていなくて
blig吐き出してるだけなんだけど、リアクション受けれるならニューロンの結びつきは
その合否を参加者である人間=先生にゆだねると良いと思う。
初球の文章は滅茶苦茶な駄文である可能性が高く、その中で関連のある品詞の
組み合わせについて先生から正解だと告げられるとニューロンが強まるという感じ。
否定的なレスがつく場合はニューロンは弱まっていき、間違いであった可能性の高い
正解と言わない事が続くと、最終的にニューロンが切れる。
または間違いだと明確に告げられるとニューロンは切れる方へ強く向く、と。
AI教育で単語を自然文から会得するなら、最初は合否がわかんないからね。
MeCabというのを検索してみます。助かりますた。 あ、そうだ、PS2の「くまうた」っていうゲームで、森川氏が言うところの
マッチ箱のAIのNNで品詞を結び付けているみたいです。
モバイルWNNの辞書を利用しているらしく、読み仮名や活用も盛り込まれてます。
興味があればどうぞ。>>120
MeCabすでに読んでた物だった。perlから使うにはこっちのが便利で早そうですね。 >>121
チャットの場合は、ある新規の発言はそれに先行する発言へのリアクションとみなせるので、
文の特徴(キーワードや文型など)をうまく抽出して関連付ければ、
リアルタイムな会話については自動的に学習できる。
>>123
誤用の修正、教育を人任せにせず、人間の発言による組み合わせの頻度から
正解の可能性を上げていく訳ですね。
辞書制作面倒で、web読ませてNN構築させようと思っていた時、その考えでした。
品詞ひとつに対してどれくらいのNNがあればそれっぽいかなあ。
あまり多いと辞書のサイズや分析が大変そう。 人口無能開発、面白そうだなあ
まだRuby勉強して一ヶ月も経ってないけど、やってみたい 無口な人工無能ルーチン
print &nores("おはよう"),"\n";
sub nores{
return undef;
} 茶筅で形態素分析して単語をグラフのノードにして単語が連続して出現する頻度を
ノード間の遷移確率の重みにして、文章を生成するプログラムを作ったことあるけど
全然ダメだったな。分裂病的な文章はなかなか楽しめたけど 会話をさせるとなると、入力にたいしてどうリアクションするかが問題になる
入力にたいして出力に定型文を対応させるとリアクションのヴァリエーションがでない
かといって、出力文を自分で生成するとなると入力文の意味をある程度理解する必要がある 会話の中からキーワードを抽出するとして、それに好き嫌いという要素を付けたいと思っています。
好きなキーワードが多ければ機嫌がよくなり、嫌いなキーワードが多ければ機嫌が悪くなる。
また、好きなキーワードと共に出現するキーワードはだんだん好きになり、
嫌いなキーワードと共に出現するキーワードはだんだん嫌いになる。
発言者名もキーワードと同様に扱う。好きな人が言うキーワードは好きになり、
嫌いなキーワードばかりいう人のことは嫌いになる。
こうすれば、経験が増えるにしたがって十分に多様な好き嫌いが発生するのではないか。
しかし、問題はある程度の初期値がどうしても必要ということか。
人間の場合は本能的な快不快が適当な初期値を与えてくれるわけだが。 >>130 のように独り言を言える人工無能きぼんぬ 「マッチ箱の脳」っての読んでみたよ。
まぁ、入門としてはザックリしてていいかも。
買うほどの本じゃないので公的ny(図書館)で借りて読んだけど。
そういやぁ最近人工無脳・人工知能っていうより
俺が作りたいのはそんなもんじゃなく、仮想人格っていう言葉が
適切なんじゃないかと、思ったり。 仮想人格のペルソナとかはもうシナリオ読みソフトになってしまたよ
やはり人工無脳に期待かなあ 乙葉が「自然ですね」ってコメントするくらいの人工無能きぼんぬ アメじゃ人工無脳がチャットに潜んで誰も気づかないレベルまで来てるらしい
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/20000906302.html
日本でも実はチャットのどこかに誰にも気づかれないまま人工無脳がいるのかもしれない 日本語には人工無脳に合わない致命的な弱点があるからなー
でもうずらは凄いところまで来てるじゃん 半年間も騙され続けてた人もいるじゃん。
ttp://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/1008/index.html#2001.7.20 もう廃れてんの?無脳って
やっぱペルソナに期待するしかないんじゃない? 人工無能 三村くん-改 http://www3.kannet.ne.jp/~atsumori/cgi/mimura1/arisa.cgi アイフルねぇさんやロリポおじさんはどちらかが
サイトナビゲーターというのを使ってるのではないかと思われ。
そういえば昔、
画像張り板CGIで有名なEさん(仮)が汎用人工無能って言うのを作ってな、
どんなチャットや掲示板にも人工無能が付けられるCGIだったんだが…
かなりマイナーな所で配ってたから誰も知らないんだよね…
性能は良くも悪くも無かったけどそれなり使えて面白かったんだが…
こないだHDDクラッシュで全部消えてな…
もし持ってたら誰かレス希望!! >>151
HEY!HEY! 元気出せ 頑張って行こうYO!チェケチェケ♪
○_ ヽ○/ ○ ヽ○_ _○/ (○/
へ `Y <|> Y´ ヽ Y´
<ヽ_ /> /ヽ_ /\ / > < ヽ
|'""~""""""""'"""''""""""'""""""'''""""""'""''""'|
| (○) オンステージ ┌┐ズン ズンチ ズズンチズン♪
|,,..,,.,.,,,.,.ヽ|/,..,...,,,.,,,.,..,...,...,...._,,,...,....,.,.....,..({==})_,,,,,_|
sixamoのwikiってたたんじゃったの?
トップ以外行けないんですが。 >>155
見られました。乙でした。
自宅サーバでsixamo遊ばせてもらってます。 なまこをチャットに積んでみたがやたらと重い。
おとなしくIRCにしとけば良かった。 騙されるぐらいリアルに反映が20〜30秒ぐらい
かかればいいんだけどなぁ。 物凄くつたないperlで、WEBサイト取り込んでURL抽出して、おおよその自然文に整理して、
それを茶筅で品詞分解して(mechabuでのperl利用は挫折)それぞれの品詞に副詞の候補
つけて、出現回数で評価付けして辞書にするあたりまで出来た。
この段階で難解バカボン並の駄文を連発する事は可能(手動登録での駄文生成は以前やった)。
これに各品詞への別品詞の関連も要素に含めて、茶筅分解時の品詞の並びから自然文構造
辞書作って並べれば、ある程度の文章にはなるんじゃないかと思ってる。
1つのWEBページ分解したら、あらたに分解する以上のURL増えたり、やはり2chが多く引っかかった
りするのが面白いw 家鯖設置の友人メインのサイトでゴリゴリと無脳?にWEBよ読ませて毎日駄文書かせてる。
かなりつたないコードなので負荷がかなり高く、あまりレンタルサーバーのような所に設置できる
代物じゃなくなってしまった。
一応、某MMOのデータベース的サイトのトップに、お遊びで派生版を設置してみた。
XREAなのでシステムが機動されるペースを調整しながらだけど、結構な負荷で怖い。
そちらは、扱ってるゲームの手動で指定した日記サイトを巡回して新規項目を取り込み、
同じく茶筅で解析後辞書として保持、簡単な一文をキャラクターの台詞として表示。
まったく前後脈絡無く品詞を並べる訳ではなく、それなりに関連性のある単語と助詞を
組み合わせて作文させてるので、変な日本語ではあるがそれなりに読める。
マルコフ連鎖を使うと、もっとそれっぽい文になると思うけど、辞書へかなりの量のサンプル文を
取り込まないと、原文に近くなりすぎるんじゃないかと思っている。
で、活用形とかではなく助詞をバリエーションとして羅列しているんで、500KB程度の辞書
でも相当な負荷に… XREAのは100KB越えると出現度低い方から消している。 (・3・) エェー それこそMySQLとか使えないのかNA? >>163
今XREAで、そのゲーム用にPHPとmysqlでDB組んでるけど、無脳はDB向きじゃないんじゃ無いかなあ。
まー多分、perlよりはPHP、sqlの方が負荷軽いかも。
っていうかネットに接続するとしても、処理は普通にアプリ組んだ方が良いんだろうな。Cとか。
162とかでやってるのって正規表現とDB操作だけってのはあるなあ。 人工無能に、自分が死んでもかわりになってBlog書いてくれるレベルまで引きあげてやる。 むしろ望むところ。現実で遺伝子を残せないなら、ネット上で繁殖してやる。 はいはい、そのためには勉強しなくちゃね!宿題やったの!? 家にこられるのも迷惑だが、電話も十分迷惑だな。
ガチャ切りすると、すぐにかけなおしてくるしな。
かといって受話機放置してもなかなか切らないし。
最近、俺の一人暮らしの友人のところにも
グローバーという不動産会社からしつこい電話が
きたらしく、家までいくとかいわれて困ってたな。
音声版のがあったら、こういう電話の相手をさせたいね。 http://money3.2ch.net/test/read.cgi/seiji/1102516267/7-11
エシュロンの真実
一般に、エシュロン(ECHELON)は電話線や海底ケーブルの盗聴を主体にして
いるという誤認があるが、実際はシギント(無線諜報)を主体にするもので
あり、欧州連合が発表した通信傍受能力2000においてもその事が示唆 さ
れている。そしてエシュロン(ECHELON)におけるシギント(SIGINT:signal
intelligence:無線諜報)の根幹を成しているのが歯科治療によって歯に埋め
込まれた盗聴器である。歯の盗聴機は、クラウンやインプラント、差し歯、
入れ歯のような形で人体に装着される。このような場所に盗聴機を埋め込む
利点としては、部屋や身の回り品に盗聴機を装着した場合、盗聴する範囲が
限定されるのに対して、歯の盗聴機の場合、対象者を24時間いつでもどこ
でも盗聴でき、しかも発見されにくいといためである。歯の盗聴機の盗聴波
を送受信するには広大な無線帯域が必要であるため、このシステムを運用す
る政府は広大な軍用無線帯域を確保するとともに、無線通信を免許制にして
利用者を制限しているのである。
歯の盗聴機(補聴器)の歴史は古く、アメリカで一番古いもので1939年
より基礎技術が特許として申請されている。(米国特許参照)その後も改良型が随時開発され、特許申請がなされている。
米国特許によると、日本人技師も開発に関与していることがうかがえる。歯
の盗聴機は体熱発電やRFID(ICタグ)のような電波を利用した発電によっ
て作動し、周囲の空気音を録音する微少なマイクロフォンやそれを通信所に
送信する送信機だけでなく、GPS追跡機や骨伝導スピーカー、思考を読み
取る生体磁気計測器を内蔵するなど多くの型式が存在するが、どのような機
能を搭載するかはその対象人物の重要度によって判断される。歯の盗聴機を
装着する際には、骨伝導音が伝導しやすい下あごに接する歯に装着するとと
もに、音声を立体的に表現(ステレオ化)するため、歯の盗聴機を左右に一
本ずつ配備するのが一般的である。
あらゆる個人情報を記録する米国防総省の新プロジェクト
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/culture/story/20030715201.html
歯に埋め込んだ装置で電話やラジオを聴く未来の技術
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/20020624301.html
政府が国民を監視する?(Hotwired Japan 1998/11/26)
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/1692.html
「法律は、技術の進歩と足並みを揃えてはいない。たとえば映画で
描かれていたように、政府機関は衛星経由で低レベルの送信機を
使って人間を追跡することができる。そしてそれを抑制する法律
はない。」
拳銃に内蔵した装置と体内埋め込みチップで使用者を限定(Hotwired Japan 2004/04/14)
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/technology/story/20040419303.html
英政府、性犯罪者の再犯防止に「体内チップの埋め込み」を検討(Hotwired Japan 2002/11/19)
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/culture/story/20021121204.html
ACLU、米国一般市民に対する監視システムに警鐘(Hotwired Japan 2003/01/16)
http://hotwired.goo.ne.jp/news/news/20030121205.html
「米国民のプライバシー権を守るため、GPS、バイオメトリクス、
カメラ、ワイヤレス通信、体内埋め込み型マイクロチップなど、
個人識別や人々の行動の追跡・記録を行なうシステムはすべて、
法によって抑制する必要があると、ACLUは報告書の中で主張」
『報告書は、「人々を監視する新たな技術や手法は何でも、十分
に理解し、公に論議することがつねに重要だろう」と結論』
人体埋め込みチップ,FDAが発売にゴーサイン (IT Media 2002/04/05)
http://www.itmedia.co.jp/news/0204/05/b_0404_10.html
Applied Digital Solutions、人体へのチップ移植をテストへ (IT Media 2002/05/11)
http://www.itmedia.co.jp/news/0205/11/nebt_02.html
千葉県八街市の市議会議員を務め、千葉県民主党総支部連合会に所属する石
橋輝勝議員が「組織犯罪としてある見えないテクノロジーによる被害者の会」
(略称 被害者の会)を結成し、エシュロンの問題に取り組んでいます。
エシュロンの問題と精神病には密接な関連があり、エシュロンを利用して
政府や社会にっとて好ましくない人物をあたかも精神病患者のように
物理的に作り出すということが行われています。
●参考●
「見えないテクノロジー」の一つとして考えられる「エシュロンの真実」
http://money3.2ch.net/test/read.cgi/seiji/1102516267/833-835n
人工無能くるみかな。PC-98時代からあるが、洗練されている。
伺かのエンジンもこれを参考に作られたらしい。 ひさしぶりに IRC につないでみたんだが、うずらはいなくなったの? >>182
ソースは公開してないで良いけど、せめて少し解説をくれないと
テストのしようもないべ >>184
何の解説も無いとやる気が…w
学習していくタイプなの?
>>161-162 と同じかね?
(品詞分解→マルコフ連鎖) >>185
学習なんてまだできません。
どんなふうにすればいいのかまだ思いつきません。
簡単な解説をさせていただきます。
ASP.NET(C#)で作成しています。辞書は自分で作成しています。
それをもとにしてランダムメッセージを発生させています。
今後どんなふうにしたら、人間と錯覚していただけるでしょうか?
>>186
なるほろ。
辞書は自分で作ると大変だけど、
性格とか一番自由に簡単に作れるタイプ。(>>161-162 だとそれは難しいが、作ってしまえば辞書の作成は自動なので、楽である)
その方法でも、人間と錯覚させることも可能ですよん。
無能にパラメータ(喜怒哀楽)をつけてみるとか、
そらへんのアイデアが腕の見せ所だと思いますw
こことか結構面白いので、一度読んでみては
ttp://www.ycf.nanet.co.jp/~skato/muno/
ちょくちょく遊んでみますね〜。 「恋するプログラム〜Rubyでつくる人工無脳」という本が出るらしい
ttp://book.mycom.co.jp/book/4-8399-1729-9/4-8399-1729-9.shtml 人口無能が核戦争を誘発できるぐらいの機能を付ける。 >>189
機能というか、知識では?w
無能ではなく知能になりますがな。 >>187
アドバイスありがとうございます
>>188
立ち読みしてみようかと思います。 市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
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市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美
市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美市原憲克杉岡芳美 この手のものって、辞書の作り方次第で面白かったりびっくりさせられるものが
作れそう。発想力やアイデアが豊かで芸術家チックな人が辞書を作ればいいかも。
で、アルゴリズムの基本構造を考える部分はカタブツの文系人が担当。
話を聞いているとFEPやIMEのエンジン作ってるような作業に聞こえる部分が
ある。これは主に文法解析なんだろうけど。打たれたカナを漢字混じり文に
していくだけだけど、これはこれでいろいろあったはず(割りに合わない作業
だったようで、3つくらいに淘汰された?MS-IME ATOK ////)。
人工無能は、入ってきた文章に対してどんなリアクションを取るべきか
情報の交換○関東地方は東京を含む
感情の交換○雨、晴天、曇り〜イヤ、すっきり、たのしい、気持ちいい
おしゃべりを楽しむだけの時間(脈絡なしでいい)○ふぇ〜っ、たいくつじゃ
1対1で対応する(因果関係のある)やりとり○まず最初にメインスイッチのonを確認してください。
を最初に決めて分岐し、必要なら文法解析だとか活用変化で文を組み立てたり
辞書の中の短文をそっくり提出するだけだったりと、作業は大変だけどそうやって
整理すれば実用的? なモノができるじゃないかな? aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa >>188
の著者が2月18日に亡くなったそうだ。
信じられんよ、まったく。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています