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人の自然言語処理

人の自然言語処理

・先にイメージあり

人は言葉を覚える前に、通常その実体のイメージが脳内にある。そのイメージと言葉が結びつく(シンボルグラウンディング)ことにより、言葉を操ることができる。


・イメージの無い言葉は覚えられない

子どもの脳内にはまだ難しい概念のイメージは無く、ある難しい言葉を聞いてもそのイメージが脳内に無いのでグラウンディングできない。


・知っている言葉から新しい言葉を獲得する

子どもが成長するに従って、知らない言葉を聞くと周りの大人にその意味を尋ねる。聞かれた大人は、子どもの知っている(と思われる)言葉を使ってその言葉の意味を説明する。そのとき子どもの脳内に、これまで知らなかった言葉のイメージができるとともに、言葉がグラウンディングされる。


・観察・学習によって言葉を獲得する

また直接的に大人に聞かなくても、観察によりイメージと言葉のグラウンディングができるようになる。さらには自分の興味に従って学習することによっても、脳内にイメージを生成し新しい言葉を獲得する。



コンピュータの自然言語処理


テキストの文書から、形態素解析(単語の分割)、文節統合・構文解析(係り受け)、語義曖昧性解消、固有表現抽出、照応・共参照解析、述語項構造解析(述語とその格要素の同定)、モダリティ解析などを行う。
人の自然言語処理とは全く違う方式でのアプローチであり、最終的には意味の理解を目指している。


人の自然言語処理との違いを認識して、このアプローチで目的が達成できるかどうかをじっくり考えてみるべきである。
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tag : 自然言語処理 シンブルグラウンディング 言語

人工知能を専門にするべきか?

いま日本に圧倒的に足りないのは人工知能に詳しい人材

こちらの記事は、人工知能を「やりましょう」というもので、

99.99%の人間は人工知能を専門にするのはやめたほうがいい

こちらの記事は「やめましょう」という記事である。

どちらもその理由は共通で、「人工知能は簡単だから」やりましょう(やめましょう)というものである。
簡単だという理由は、人工知能(ニューラルネット、ディープラーニング)は既にライブラリ化され、原理さえ知っていれば詳細な数学的知識は必要なく、エクセルを扱うように誰にでもできるようになるということらしい。

私はディープラーニングにそれほど過大な期待はしていない。これまでのニューラルネットワークの延長線上にある技術でブレークスルーとは言い難い。それゆえできることは限定され、ディープラーニングだけではこれまでの人工知能ブームと同じ道を歩むと思われる。

知能の担当分野を大きく分けると、認識と行動と思考の3つに分けられ、ディープラーニングはこのうち認識のみに特化した技術と思われる。行動と思考およびそれらの連動をいかに構築すべきかが今後の重要課題である。

tag : 人工知能 ニューラルネット ディープラーニング

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Author:sai
宮城県出身。寅年生まれ。おうし座。B型。左利き。赤緑色盲。たそがれのプログラマー。

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