自然言語処理スレッド　その５

**Mr.Moto** · 2018/09/17(月) 11:48:10.55

このスレッドでは、おもに日本語の構文解析・談話理解・情報検索・
文章生成などの、実装とそれに付帯する技術および理論について
扱いたいと思っています。

**ことのは** · 2020/03/08(日) 01:14:04.80

たとえばスマートスピーカーの普及と
それに伴う音声認識や自然言語処理の需要はある
ってのはこの分野に関わってれば自然と分かるはず

だけどそこからもうひとひねりして
たとえば最近ブームになったRPAと
結びつけられるアプリやサービスはできないかとか

まあRPAもピーク過ぎた感もあるけど
付加価値があれば生き残れるかもしれない

**ことのは** · 2020/03/08(日) 01:18:54.01

もちろんRPAはたとえばの話で
他にも色々あるだろう
思いついたら書いていくけど

たぶんグーグルとかIT大資本と
正面から勝負するのは厳しい
まずサーバとかのインフラが違うから
もちろん技術の理解の深さとか全部違うけど

開発リソースが限られている中で
最終的にビジネス的に成功するには
既存の要素の組み合わせで
差別化していくしか生き残る道はないと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 02:51:55.21

日本は国家プロジェクトとしてGoogleに対抗するくらいの本気度みせてほしいね
１９５０年頃はコンピュータ産業を育成するために産業編成までやって通産省が主導した歴史がある

中国は国を挙げてリソースを投入するから、後発といえども侮れない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 05:25:44.76

>>747
livedoorとかは?

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 10:06:53.38

それ失敗した奴じゃん。。。

今は翻訳バンクやってるけど
コーパスに容易にアクセスできない代物だし

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 14:01:27.38

●●省が主導すると碌なことにならない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 15:17:22.02

今更富士通がawsに対抗するクラウドを出すそうで(笑)

官公庁の仕事をとれるだろうけど
サービスの質悪いだろうなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 15:21:57.90

>>747
戦後と比較して高度な理系人材は半減している上に
極少の対応できそうな人材も全てGAFAに引き抜かれ済みだから無理っしょ

少子化な上に文系大卒ばかり量産して何をしたいんだろうね、日本は

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 15:39:50.62

オブジェクトの多重継承だが？

>>744
>なのにこのスレは年中
>「チンポでシコシコ」とか
>ブツブツ言ってるだけで
>世の中の流れに乗れてない

511 デフォルトの名無しさん 2018/10/29(月) 23:32:40.68 ID:LL+W6ENh
随意筋←implements─チンポ─implements→不随意筋

チンコの随意筋と不随意筋
http://d.hatena.ne.jp/tottokotokoroten/touch/20130516/1368716650

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/08(日) 15:42:10.97

チンポは主格であって手段では無いぞ？

>>744
>なのにこのスレは年中
>「チンポでシコシコ」とか

格助詞「で」（手段）
https://www.tomojuku.com/blog/particle-de/

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:31:00.91

>>747
＞国家プロジェクト
「第五世代コンピュータ」計画が失敗したからね

ただ個人的には失敗覚悟でもいいから
また挑戦して欲しい位に思ってる

日本のIT産業はGAFAに支配されてジリ貧だし
ハコモノとかは日常的に税金投入してるから

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:32:31.19

>>748
livedoor ニュースコーパス
https://www.rondhuit.com/download.html#ldcc

何の話？　ググったら
これだけ見つかったけど
なるべくリンク貼って

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:35:09.72

>>749
翻訳バンク
https://h-bank.nict.go.jp

『翻訳バンク』の運用開始 NICT
https://www.nict.go.jp/press/2017/09/08-1.html

NICT、翻訳エンジン安価に提供「翻訳バンク制度」日経
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO20926660Y7A900C1000000/

これね

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:39:37.77

>>751
富士通が政府向けのクラウド事業に本格参入、AWSに対抗へ日経XTECH
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/07236/

官公庁専用のプライベートクラウドみたいなのか？

こういうのは「御用クラウド」って感じで
利権の温床になりそうな気もする
ハコモノがITのインフラになっただけで

でも外資から海外に資金が逃げるよりは
国内に金を落としてくれた方がいいよね
やたら割高でなければという前提だけど

個人的な結論としては
GAFAのIT植民地よりは御用クラウドの方がマシ！

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:43:10.17

雑談も普通の開発に近づいてるね
スレが前よりマシになってきたと思う

AIブームもピーク過ぎてるし
ここ数年が勝負な気がしてる

その間くらいスレが機能してて欲しい

**ことのは** · 2020/03/09(月) 04:58:35.38

>>745
このアイディアにもうちょいつけ足しておくと
たとえばチャットボットをRPAの
インターフェイスにするのはどうか？

何となくRPAのスクレイピングとかと
ボットの相性が良さそうな気がしてる

それ昔から言われてる「対話システム」じゃん
って思うかもしれないけど
文脈を業務に限定してるから
一般的な会話よりは作りやすいはず

こういうのあまり手の内を明かすと
先を越して作られちゃうから
思わせぶりにキーワードだけ言うしかなくて
深く説明できなくてもどかしいんだけど
察することができる人はイメージできるはず

**ことのは** · 2020/03/09(月) 05:19:14.75

なんでオレがこのスレを再興しようとしているかというと
自然言語処理ってどんな方向性で何を作るかが
大きいジャンルだなって気がしてるから

過去をふり返るとそれが分かりやすくなる
ここが2ちゃん（5ちゃん）だけど
開設者のひろゆきが2ちゃんを作った頃は
普通の掲示板とか作っただけで成功できたよね？

ただ今はもうAIとか付加価値ないと後発は厳しい
だから自然言語処理を武器にしたいんだけど
自然言語処理って方向性でかなり違うものができるよね？

テキストマイニングだとほとんど統計だし
逆に文法をつつく分野もあるし機械学習もある

もちろん自然言語処理の論文とかも読んでるんだけど
そういうのは文法とかの細かい重箱の隅をつついてて
全体像がつかみにくいんで
あたりを見渡せる広場みたいな所が欲しいと思った次第

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/10(火) 09:39:50.57

NLPは人に説明してアイデアを出してもらうのも難しい
今やってるインタラクション2020の猫の咀嚼音で個体識別なんかまさに良い意味で素人の発想であり、画像や音声の機械学習による分類がいかにモジュール化可能でわかりやすいことか
それに対し、NLPはどこからどこまでがNLPで情報学との境界もわかりにくく、さらには抽象度も高くドメイン特化アプリも想像し難い
ぜひ違った視点があれば教えてほちい

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/10(火) 11:55:05.84

AIブームはピークを過ぎたが、打つ手が無くて収束した感じ

ハードルの低い画像認識ですら業務に適用できずに、
データ入力や目視検査も自動化出来ずに人頼み

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/10(火) 12:41:48.11

どのように使えない?

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/10(火) 13:41:30.99

>>763
ブームだったのは真似っこAIだけでしょ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/10(火) 17:39:33.18

BLEU88だそうで（笑）
https://www.rozetta.jp/download/2020030901.pdf

**ことのは** · 2020/03/11(水) 00:23:49.18

>>762
良いよ！　だいぶ生産的な雰囲気が出てきたね？

＞猫の咀嚼音で個体識別
面白い研究だな！　実用性は不明だけど
将来的に家畜の管理とかに使えるかもね

で、NLPの話に戻るとたとえば
その画像や音声の力を借りちゃうとか？

表情や声色を画像認識や音声認識して
感情を読み取って文脈の情報として与えるとか

「マルチモーダル」みたいな概念も昔からあるけど
文脈解析が難航してるからそういう道もありそう

**ことのは** · 2020/03/11(水) 00:25:00.07

>>762
NPLが分かりにくいっていう話への応答としては
NPLの技術を始点にしてどう使うかか考えるだけでなく
実用シーンから逆算して当てはまる技術を使うのも有効そう

っていうのもたとえばさっきの話で言うと
サポセンで使うソフトなら
感情（とくに怒り）を読み取ることも有効だろうし

文法とか辞書から正攻法で攻めるのも大事だが
研究でなくビジネスアプリだと他との競争だから
実用化にはどっか抜け道を探さないといけない

**ことのは** · 2020/03/11(水) 00:30:53.18

>>763
AIブームのピークは過ぎても
まだ打つ手はあると思うけどな？

たとえば掃除ロボットに消毒液を噴霧させれば
感染症の対策になる（中国が実際やってる）し

同じ技術にどう付加価値を付けていくかという
「枯れた技術の水平思考」みたいなことだと思う

あとAI単体で完結せず人間の作業支援ソフトにするとか
人間が関わることで問題が解決できることもよくある

たとえば画像認識でAIだけだと100％補足できないけど
取りこぼしたものを人間がチェックするとかで
トータルの生産性が上がるなら導入するだろうし

そして自然言語処理はもっとハードル高いんだから
そういう人間との共同作業の余地は大きいと思う

**ことのは** · 2020/03/11(水) 00:36:03.13

>>766
ロゼッタのソフトで「翻訳メモリ」を利用して
自動翻訳を生成するって工夫はなるほどだね！
（「超絶」って言葉は煽り過ぎだと思うけどw）

少し前に機械翻訳とエンドツーエンドの話があったけど
まだ難しい部分は残ってるし、もしできたとしても
グーグルの機械学習ライブラリをそのまま使うだけで
グーグル翻訳の精度を抜くとかちょっとありえないはず

だから機械学習が強力なエンジンだとしても
既存の技術との組み合わせが必要だと個人的に考えてる
この翻訳メモリ利用なんかはまさしくその例だね

あとこの例は機械翻訳だけじゃなくて
別の分野に応用できそうだね
たとえばだけど自動要約でも
欲しい情報が残せるようになるとか？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 02:41:57.04

AIにプログラミングさせろよ

いずれはAIプログラマが人間プログラマを超えるはず

今のプログラマはみんな失業だわ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 08:07:34.21

それneubigさんのグループがやってた気がする

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 17:31:54.14

頭が赤い魚を食べる猫
https://i.imgur.com/c8wOw6D.jpg

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 18:04:39.92

コンテクストで周辺化すれば解決する？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 19:04:49.09

黒い瞳の大きな女の子

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/11(水) 22:44:18.45

作者の気持ちを考えろ
複数の意味に捉えられるのが正解だ

**ことのは** · 2020/03/12(木) 01:15:14.09

>>771
昔はコンパイラだとかの言語処理も
人工知能の研究範囲だったらしいね？
人間がしてた最適化を機械でできた

だから全部いっぺんに生成するのは
AIではできないけど部分的な自動化
できる部分は拡大していくだろうよ

また前からしてるRPAの話につなげると
プロセスマイニングとかでより効率的な
RPAの命令を生成するのはそれに近くて
実現可能性もそこそこある領域だと思う

「翻訳メモリ」の利用っていうのと
「プロセスマイニング」って
データベース化した知識って点で
じつは共通するからね？

でも結論としては今すぐ失業はしない
プログラミング全自動化できる位に
強いAIがまだ実現していないから

>>772
カーネギーメロン大は昔から自然言語処理が得意だね

**ことのは** · 2020/03/12(木) 01:33:02.43

>>773
「曖昧な日本の私」みたいな
日本語の係り受けの曖昧さの問題だね！

これは二番目が一番標準的な解析になるべきだと考える

なぜならまず係り受けが最小で連続しててキレイでしょ？
それから日常的にも一番出現確率が高そうな場面だよね？

だけどそれだけが唯一の正解って訳じゃなくて……

**ことのは** · 2020/03/12(木) 01:33:20.86

>>774
前後の文を見てコンテクストを拡張しよう
っていうのももちろんあるやり方だし

また「マルチモーダル」や「人間との共同作業」が
実現できる環境なら、たんにそれらの画像を生成して
ユーザに選択させれば意図は確実に分かる

まあこの例だとナンセンスな気がするけどたとえば
「A社のようにコストが高くつかないシステム」で
A社のシステムのコストが高いか高くないかが
ビジネスで重要な問題になるかもしれないとかだと
いちいち選択させるだけの動機はあるはず

**ことのは** · 2020/03/12(木) 01:40:21.76

>>775
だからこれも一番自然に読むなら
「瞳」が「黒」で
「女の子」が「大きい」はずだね

「瞳」が「大きい」
「女の子」が「黒い」とかだと
係り受けが飛ぶしやや不自然だから

**ことのは** · 2020/03/12(木) 01:40:37.23

>>776
＞作者の気持ち
＞複数の意味
これは難しいが高度な自然言語処理としてはありうる

たとえばお世辞で褒めてるとか
皮肉で逆の意味を示してるとか

今のテキストマイニングの
感情表現とかの情報抽出は
まだそのレベルまで行ってないだろうけど

Prologの自由変数の非決定性みたいな
多義性を保持する何らかの言語上の仕組みと
文脈解析する何らかのアルゴリズムが
必要になってくるだろうね？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 02:11:31.16

１から１００までの足し算を求めよ　　くらいのプログラムなら現時点でもAIプログラマでできるはず

ちょっと進化して、
電気回路の電流求めるみたいなｎ元１次方程式も多分AIプログラマは出来るだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 02:15:05.32

文法ではすり抜けるけど
事例で統計を取れば尤もらしい解釈が得られる

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 02:21:35.62

GoogleのBERTなら今でも
このくらい↓のことはできるぞ（英語のみだが）

質問
「Where do water droplets collide with ice crystals to form precipitation?」
（水滴が氷の結晶と衝突して雨を形成するのはどこですか？）

Wikipedia
「-Precipitation forms as smller droplets coalesce via collision with other rain drops or ice crystals within a cloud」
（雨粒は、雲の中で他の雨粒や氷の結晶と衝突して合体し、小さな水滴として形成されます）

答え
「within a cloud」（雲の中）

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 04:22:39.56

>>782
こんな簡単なプログラムでも解くのはなかなかむずかしい

入力＝”１から１００までの和sを求めよ”
出力例＝
”
s=0
for i in range(100):
s=s+i+1

print(s)

”

こんな数行のプログラミングでも難しい
AIにやらせると多分こうなる

"s=1+2+3+4+5+6+.…+99+100"

これも確かに答えだからなあ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 09:13:16.75

MTに大量のコーパスが必要、というのが解せない

人間は1000万文なんて読まなくても翻訳できるのに

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 09:52:53.59

人間は文字や文章だけじゃなく様々な情報から知識や知能を身に付けてるのだから、違いがあるのは当然だろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 10:52:14.52

>>785
プログラムコードの文字数を制限すれば
AIもfor文で書くかもしれない
ひょっとするとググって
s=(100+1)*50
とかいう答えをだすかもしれない

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 12:59:44.57

それはどうでもいいかな

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 13:37:54.15

>>788
AIが自分で解をみつけるんじゃなきゃAIにならんでしょ

積み木のパーツを組み合わせてオブジェクトを作るみたいに、
コンピュータ言語の構文組み合わせてプログラムを作る

試行錯誤から求めた解が答えになる、例えば
モンテカルロであらゆる組み合わせを探索して、生き残った組み合わせの中から
解の集合を絞り込む

解が２通り以上あるのは当然で（>>785みたいに）
その場合は評価関数で優劣を与えるんだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 14:18:44.24

「ブカンもういいね」と近平が言ったから三月十二日はコロナ記念日

**ことのは** · 2020/03/12(木) 20:11:20.59

>>782
汎用性を求めず限定すればできるだろうね
つまり強いAIじゃなくて弱いAIでいいなら

>>784
＞GoogleのBERT
は非常に有力だね

ただいくら機械学習の精度が上がろうとも
「A社のようにコストが高くつかないシステム」で
A社のシステムのコストが高いか高くないかは
本人に聞ける場面なら聞いた方が確実だから
どういうシステムにするかっていう問題は残る

結局の所は自然言語の不確実性は残るんで
人間がどう参加するかっていう部分も残る

**ことのは** · 2020/03/12(木) 20:12:49.70

>>783
>>786
人間も母語を習得するのに
幼少期に何年も掛かるから
大量のコーパスに触れてる

**ことのは** · 2020/03/12(木) 20:15:37.61

>>785
>>788
＞"s=1+2+3+4+5+6+.…+99+100"
これは「足し算の項が十以上になったら
For文で書け」みたいなルールを課せばいい

機械学習の流行でルールベースは
もうオワコンみたいな風潮だけど
たとえ機械学習で知識獲得させても
それと並行してルールも有効だと思う

**ことのは** · 2020/03/12(木) 20:19:56.04

>>787
人間は学習の質が違うからね
質より量が機械学習

>>790
＞積み木のパーツを組み合わせてオブジェクトを作るみたいに
＞コンピュータ言語の構文組み合わせてプログラムを作る

それは「遺伝的プログラミング」だね
今あまり流行らないがLispが得意な奴

＞組み合わせを探索して
＞解の集合を絞り込む
解集合の探索はPrologがやってきたことだな

**ことのは** · 2020/03/12(木) 20:24:55.80

あとRPAの話題を続けて言えば
プロセスマイニングと
テキストマイニングを合わせて使うことで
シナジーが生じないか考えてる

たとえばRPAの操作ごとに
自然文を入力もしくは出力して
ログを溜めておき
定期的にマイニングすると

操作データと文章データを比較することで
何か得る物があるかもしれない

それからWebサービスに
チャット（ボット）をつけても
同じようなことができるだろう
というかつけてる所はログを解析してるだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 20:55:07.53

ググルのアシスタントはそういうフィードバックを収集してるみたい

**ことのは** · 2020/03/12(木) 21:06:48.68

>>797
スマートスピーカーとかは
当然のように情報収集してるだろうね

そもそも昔から検索エンジンの
クエリが情報源になってると思うけど

「データイズキング」で
ビッグデータを取れる
プラットフォームがAIには有利だな

このままだとグーグルやアマゾンに
全産業が寡占されそうで危機感ある

**ことのは** · 2020/03/12(木) 21:08:12.01

reCAPTCHA - Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/ReCAPTCHA

あんまりマニアックな論文とか紹介すると
手口がバレちゃうけどこれは有名な例だからいいかな

このreCAPTCHAはシステムの裏で
人間から情報収集する典型例だと思う

さっきのRPAでプロセスとテキストを
両方マイニングすればいいのでは
っていう発想の元ネタになってる

あとこれもカーネギーメロン大だね
自然言語処理に強いことで有名

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 21:20:03.96

コンピュータサイエンスでは
バークレーとcmu強いよね

カーネギーメロンて聞くと
メロンを思い出しちゃう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 21:28:51.90

>>796
RPAとまでゆかずともExelの操作やショートカットを発話でできたら、老人やスマホ世代には確実にウケるよ
類義語辞典の作成とdialogflowのAPIだけ借りて
複雑になり過ぎたGUIを音声の意味理解が吸収するのは合理的だし、ok googleや音声入力する人が（周りにはいないが）結構いるデータも後押ししてる
マイクロソフトとアドビの操作を覚えるなんて時間の無駄って世界にすべきだわ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/12(木) 22:11:34.53

>>798
AIが人物の画像をゼロから自己生成できるようになったように、
学習用の自然言語も既に収集不要

**ことのは** · 2020/03/12(木) 22:17:52.11

>>801
GUIからCUI（音声認識含む）に戻す
っていうのはシンプルだけど
大きな需要があると思ってる

たとえばスマートスピーカーは
とくにキッチンとかで手が離せない
状況の時に役立つからね

PCのGUIは残ると思うが
スマホも画面小さいから
複雑な操作はしにくいし

**ことのは** · 2020/03/12(木) 22:28:44.13

>>802
囲碁AIが「独学」で最強に　グーグル、産業応用探る　日経
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO22407340Y7A011C1TI1000/

最近の機械学習は自己学習できるようになってるよね

ただ囲碁や画像処理みたいに
公開された情報だけで白黒つく分野と
そうでない分野があるから
情報収集が全部不要になるとは限らないんだ

たとえば株価なんかはいくら学習の精度が上がっても
株価だけで正確に予測できるようになるのは難しい

もしそうだったらプログラマが
ジャンジャン金持ちになってるはずだから

企業やその評価についての情報を入手する必要がありそう
つまりテクニカルだけでは不足でファンダメンタルな情報が必要

株の話はひとつの例だけどマーケティングは
人間の行動の予測だから
やはり自己学習だけで完結できると思えない

となるとやっぱりデータイズキングだし
やっぱりGAFAが有利なんじゃないかと思う

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 00:32:07.48

>>804
私はプログラミングの世界は本来「完全情報ゲーム」だと思ってる

情報が完全でなければプログラミングは不可能だ

現実にはプログラミングの時点でも仕様が確定しないということはあるだろう
プログラマはその都度、仕様確定に奔走し、情報を完全にしようとする

しかしその多くは人間の不完全さから起こることであって、本来は完全な情報を与えるのがミッションのはずだ

もしプログラミングが「完全情報ゲーム」であるとすれば、AIとの親和性はいいはずだ
AIプログラマはいずれ実現すると思う

株価変動のような「不完全情報ゲーム」とは分けて考えるべきだろう

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 01:04:33.05

私も囲碁のアマ高段者のはしくれなので、「アルファ碁」の出現には驚いた

初期の「アルファ碁」は教師あり学習で、プロ棋士の棋譜を多数学習して強化された
そのうちに「アルファ碁」同士で対局し、経験値を上げて人間より強くなった

現在の「アルファ碁ゼロ」は教師なし学習らしい
「アルファ碁ゼロ」は「「アルファ碁」よりもさらに強く、１００勝０敗である

アルファ碁は入力情報は棋譜である
棋譜とは１９×１９のマス目に白黒の石の配置と手順記録したものである
こんな感じ
１）先手　黒４－四　２）後手　白１６－一七　３）先手　黒………

入力情報は１９×１９の画像情報である
探索空間は１手進むごとに探索木が決定する木構造となる
ある局面の瞬間のスナップショットが１９×１９の画像となりニューラルネットへの入力となる

アルファ碁はある局面での優劣判断を過去の学習結果から計算できる
その計算により次の１手を割り出していく

http://home.q00.itscom.net/otsuki/alphaZero.pdf

https://www.slideshare.net/suckgeunlee/alphago-zero

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 01:23:15.89

いずれにせよ滅び行くゲームだな。

**デフォルトの名無しさん** ◆aPqBDZ8KLvOt · 2020/03/13(金) 17:52:49.28

面白いのは初代の「アルファ碁」は時々読み落としをしていたこと
これは人間がよくやる間違いと同質のミスである

探索空間が木構造である以上、少なくとも（１９×１９）の階乗　程度の組合わせとなり
組合せ爆発が起こるので、スーパーコンピュータでも到底解けない
宇宙年齢より時間がかかってしまうだろうから

そこで教師あり学習によって経験を積み、無用な探索を行わないように探索空間を枝刈りするというテクニックを採用した
しかし枝刈りされた探索木の中にも最適解や局所解は存在するかもしれない

実際そういうことが稀に起こって人間に負けることがあった
注目を浴びた韓国プロ棋士との５番勝負で４勝１敗になったのはそのケースだ

しかし強化学習を積上げることで、そのようなまぐれ負けは起こらなくなった

アルファ碁は１日に何万局もの自己対局を行うことができるので、
経験値を積み上げた結果、
人間が何百年もかけて築いてきた経験と知識を凌駕してしまったのだ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 18:11:34.44

コピペされた文章を添削するスレか？ここは

**ことのは** · 2020/03/13(金) 19:50:32.30

>>805
＞プログラミングの世界は本来「完全情報ゲーム」
＞株価変動のような「不完全情報ゲーム」とは分けて考えるべき
その前提がよく分からないな？

人間の社会や市場は不完全情報で動いているので
ビジネスアプリの開発はそれに対応せざるをえない

いや別に「完全情報のゲーム」になるよう
囲碁や将棋のアプリとかだけ作っていてもいいんだけど
それはなんか個人の美学みたいな感じになっちゃうから
匿名掲示板だしオレは生産性を基準にする立場に立つね？

「～すべき」みたいな限定する前提はなるべく
生産性を高める場合に使うと生産性が高まるから

もし株式市場の予測ソフトで儲かるなら
不完全でも何でも単にそれを作ればいいことでしょ？

**ことのは** · 2020/03/13(金) 19:53:58.87

>>806
＞アルファ碁は入力情報は棋譜
＞入力情報は１９×１９の画像情報

たしかに言語（棋譜）とも言えるし画像とも言えるね

究極的にはコンピュータが扱うデータは
1と0のバイナリだからみんな同じとも見なせる

じっさい機械学習では単語をベクトルにしたりするよね？

**ことのは** · 2020/03/13(金) 19:55:32.58

>>807
はたしてどうかな？

チェスや将棋でプロ棋士に勝った時もよく言われたけど
自動車の方が人間より早いけど陸上競技はなくならない

ゲームが残るかどうかは人間が面白いかどうかじゃない？
ただプロの世界が消えてしまうことは想定できるかもね

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 19:56:27.57

>>810
意味が分からない
あなたはプログラミングの経験がないのでは？

仕様が確定すればプログラミングは可能になる　という前提なんだけど　ここを否定するの？
ビジネスアプリでも同じだよ

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:08:11.39

>>808
＞組合せ爆発が起こるので
＞スーパーコンピュータでも到底解けない
総当たりだとそうなるだろうね

だから局所的なパターンを学習することで
組み合わせ爆発を避けるのがAIの基本になる

しかも自然言語の場合は19×19どころではなく
五十音（漢字を入れれば数千）×文字数
になるのだから、なおさら組み合わせ数は多い

そしてそのすべての文字の組み合わせで
文脈が決まるから文脈解析が難しいのも自然

その上で人間同士の会話では文字以外の情報も
参照してマルチモーダルな学習になっている

株価が株価だけで決まらないのと似たようなもの

で、難しいからどうするかだけど
一番シンプルな解決法としては
最初に文脈を限定してしまうのが早い

たとえば問い合わせのテキストマイニングなんかは
もっぱら特定の商品やサービスに
文脈が限定されているから解析しやすい

最初の話に戻ると囲碁だって棋譜っていう制限された文法で
自然言語処理ではなく人工言語処理だから解析できた訳でしょ？

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:11:08.50

>>809
レスがコピペにしか感じないならあなたが
オリジナル性のあるレスをすればいいでしょ？

そういうレスこそ生産的だから待ち望んでいるよ

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:17:59.09

>>813
＞あなたはプログラミングの経験がないのでは？
決めつけはよくないな
「あなたは要件定義の経験がないのでは？」
とでも返そうか？

業務は流動的なので確定していないことが多い
RPA（の導入）なんかでもツール自体よりも
業務フローの把握や整理とかが難しいことが多い

＞仕様が確定すればプログラミングは可能になる
もちろん仕様が確定してた方が作りやすいけど
本当は長期的には不確定な部分は必ず残るんだよね

たとえば消費税や年号のように変化する部分がある
機能の拡張や修正なども当然出てくるだろうし

それでプログラムを抽象化するのは未来への投資で
抽象化や間接化で不確定性に対応できるようにする
逆に変化しないならハードコーディングでいいけど

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 20:19:38.63

>>811
＞＞たしかに言語（棋譜）とも言えるし画像とも言えるね

アルファ碁に関しては専門の論文や解説書があるので、ここでは深く言及しないが

将棋でも囲碁もある局面（例えば１０手進んだ局面）では画像データになる

１９×１９の碁盤に白石と黒石が配置された１枚の絵になるので
Googleは画像処理技術を応用したんですよ

猫の画像を入力する代わりに、ある瞬間の棋譜の画像を入力する
猫か猫でないかを判別する代わりに、その局面が優勢か劣勢かを判別する

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:29:08.90

>>817
＞Googleは画像処理技術を応用した
グーグルだから有名な話だと思うけど
じつは他にも同様の例があるんだよ？

たとえば株式市場はチャートで表現できるから
グラフの画像にして画像認識させて
それで株価が上がるか下がるかを出力させようと

でもここで囲碁と大きな違いがあってそれはやはり
囲碁は完全情報だけど株式市場は不完全情報なので
株価を予測できるとは限らない（できない場合が多い）

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 20:29:25.88

>>816
あなたとけんかするつもりはないですが、

要件定義はプログラミングとは呼ばない　　（呼ぶべきではない）
基本設計も同じ

一般に自動化プログラミングと呼ばれるものが過去にもあったけど、
自動化プログラミングとAIとは違いますよね

入力情報と出力結果は自動化プログラミングでもAIでも同じです
自動化プログラミングは仕様書を機械的にプログラム言語に置き換えただけ

AIは別のアプローチでプログラムを作る（探索とか学習とかで）

自動化プログラミングで仕様書からプログラムを作れるのならこれは完全情報ゲームですよ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 20:39:23.40

>>818
意味がわからない

株価予測と株価データからチャートを作成する問題は別

株価チャートを作るプログラミングは完全情報ゲームとして扱わないとプログラムなんか作れませんよね
例えば１カ月分の日足データと、グラフィックライブラリがあれば基本的に作成できるはず

サイズとか期間とか目盛とかいろいろあるんでしょうけど、全部事前に決めてあげるもので
全部決まったら完全情報ゲームですよ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 20:49:38.40

明地文男、3点チャージ投資法
http://3-charge.b.la9.jp/

日経平均大幅続落で、日経225は、198銘柄が３点チャージ！
「トヨタ」「ホンダ」「キャノン」」などがレア・チャージ！

底値に針を仕掛ければ、一瞬で、数% は上がる！

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 20:50:09.00

そもそも生データがあるのにわざわざチャート画像化して学習する意味あるの？

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:51:14.93

>>819
株価予測AIが作れても予測が上手くいかないのは
不完全情報ゲームが対象だから、不完全なものになるから

「情報が完全でなければプログラミングは不可能」というよりも
「情報が不完全なら不完全なプログラム」になるということです

つまりプログラムの作成は可能だが機能は不完全だということ
要件定義を通して現実世界とのズレが埋まってないとも言えます

＞自動化プログラミングで仕様書から
＞プログラムを作れるのならこれは完全情報ゲーム

でもそれは仕様書レベルからの自動化であって
要件レベルから直接的に自動化できるプログラムはまだない
（もしあればプログラマは皆失業する）

たいていの場合は要件というか
自然言語で表現される対象の現実が不完全なので
人工言語の仕様書に落として
人工言語のプログラムに翻訳するという形になる

これはコンパイラ（やインタプリタ）が高級言語を
アセンブラや機械語に翻訳するのと同じ構図でしょう？
だからふり返って昔にはコンパイラの研究が人工知能と
分類されていたのもそんなにおかしくないんだけれど……

それで色んな事をガーッと言ってきたけど、とくに私が言いたい
さしあたりの結論としてはビジネスでは現実とのズレはなくらないということ
または、もしプログラミングは完全でもソフト開発としては不完全ということ

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:53:13.98

>>820
プログラミングが仕様に対して完全でも
最初の要求は株価を予測することなので
要求に対しては不完全ということですね

**ことのは** · 2020/03/13(金) 20:57:53.52

>>822
えーっともちろんべつに画像化しなくても
独自のデータ構造で解析してもいいんだろうけど……

画像化することで画像認識のライブラリが使えるから
少なくとも一から作る手間が省けるとか
一つの試みとしてメリットは存在するでしょうと

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 21:04:03.31

cnnから入った人は
時系列データとか
分からない

**ことのは** · 2020/03/13(金) 21:10:47.88

もちろん画像と違って
株式市場は時系列データだから
そういう処理をしようという考え方もあるよ

言語も時系列データ（音声言語はとくにそうだし）
として扱うのも有効な手法でしょう

囲碁の局面を画像化するという話題が出たから
それの応用が利くような例を挙げただけ

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 21:15:53.75

>>823
話が発散していて会話が成立しません

まず私が「AIプログラミング」と呼んでいるのは「AIが仕様書に基づいて完全なプログラムを作成すること」です

仕様書が不完全なら当然プログラムは欠陥になります
完全な仕様書を作成するのにもAI分野の技術手法は使えるかもしれませんが
それはここではAIプログラミングとは呼びません　（話が発散してしまうので）

基本的なアプローチとして、機械に近い部分から解決していくか、人間に近い部分から解決していくか
というスタンスがあります

いろいろ考え方はあると思いますが、
機械に近い部分から解決されていくだろう…と私は思っています

機械に近い部分は規則や前提条件が明確だからです

詳細仕様書からAIがプログラムを作れるようになれば、次は
基本設計書から詳細仕様書を作る方法は？といった具合に
より曖昧でてこずる領域に進んでいくのだと思います
多分、何十年もかけてね

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 21:22:12.36

>>824
意味がわかりません

株価予測プログラムならそんなのは無理ですよ

経済学を駆使してでも物理学を駆使しても理論的基盤がないのだからね

せいぜい統計学と確率論でルールを決めうちしてプログラムを作ることになるのでしょう

ルールを決め打ちしてしまったなら、そこから先は「完全情報ゲーム」の世界に移行するのでは？

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 21:30:38.42

>>822
目的次第でしょうね

この会話ではそこがぶれてるのでなかなか一致点を見つけるのがむずかしい

株価予測が目的なら、多分、過去の株価データからパターンを見つけ出して…
というところに学習の意味があるのでは

私が学習と言っているのはAIにプロｸﾞﾗﾑを作らせたい…というのが念頭にあるので、
プログラマが過去に作った大量のプログラムを学習して…というイメージで話しています

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 21:53:18.76

完ぺきな株価予測プログラムは存在しないが、
トレーダーの代わりに株の売買が出来るAIは存在するし既に稼働している。

金融工学を極めた高給取りのファンドだって損をしながらギリギリで利益を出してる。
AIに求められる精度は連中と同等で全然オケ

**ことのは** · 2020/03/13(金) 22:16:05.53

>>828
＞話が発散していて会話が成立しません
ではイメージできるよう
具体的なストーリーにしましょう

＞「AIプログラミング」と呼んでいるのは
＞「AIが仕様書に基づいて完全なプログラムを作成すること」

――という前提なら、「AIプログラミング」の定義上
AIプログラミング自体は完全な仕様書を作成できないので
仕様書は人間（プログラマ）が作ることになるでしょう

プログラムはAIが仕様書から完全に作れるのだから
プログラマには仕様書を書くのが残された仕事になると

するとプログラマのプログラミングとは仕様書書きで
それは自動化できない前提だから不完全な世界なのです
じっさい要件定義は不完全な現実が入ってくるし

となるとプログラミングが「完全でないと不可能」というより
「可能だが不完全」という方が実態に合ってくるでしょう？

まあ正確には逃げ道がいくつもありますけどね
囲碁（のゲームAI）のように完全な世界だけを扱おうとか
仕様書の作成は「プログラミング」ではなく「設計」だとか
仕様書の作成は「プログラマ」ではなく「SE」の仕事だとか
仕様書を自動作成する「メタAIプログラミング」を仮定するとか

**ことのは** · 2020/03/13(金) 22:21:37.30

>>828
＞機械に近い部分から解決していくか
＞人間に近い部分から解決していくか

＞機械に近い部分から解決されていくだろう

逆に人間に近い部分から解決していくスタンスもあるでしょう

これは別になにか天の邪鬼でただ逆張りしてるのではなくて
論点を明確にするため、議論を多様化するためでもあります

>>770
「翻訳メモリ」を機械翻訳に応用するという例は
人間に参加させるというアプローチで
じつは人間も仮想的な計算資源みたいに解釈できると

**ことのは** · 2020/03/13(金) 22:29:08.59

>>829
＞株価予測プログラムならそんなのは無理ですよ
難しいとは思いますが無理とは断言できないでしょう

「ランダムウォーク仮説」が正しいかどうかは
経済学者でも意見が分かれるのだから

＞統計学と確率論でルールを決めうちして
＞そこから先は「完全情報ゲーム」の世界に移行

そこは決め打ちしかないとは決まってなくて
ファンダメンタルの情報を引っぱってこよう、
たとえば特許情報の解析は昔からあるけど
その応用で企業の決算書を解析しようとか
いろいろな手法がありえるでしょう

グーグルの機械検索エンジンだって
グーグルが実現するまでは
別に「理論的基盤」とかなかったでしょう？
グーグルがその基盤を作ったわけで

もっと言えばAIやインターネットだって
昔の人は「そんなのは無理」と言ったかもしれない

あまり断定すると技術的な可能性をなくしてしまうので
未来の技術は仮説的な思考で考えることにしています

**ことのは** · 2020/03/13(金) 22:33:55.18

>>830
考えが一致するのが目的というより
考えの多様性と生産性が目的なので
別に一致しなくてもいいのです

もし昔の「ルールベースしかない」で
開発者が全員一致したままだったら
自然言語処理の次のステージに進んでなかったし

今の「ルールベースはオワコン」
「機械学習しかない」で全員一致したままでも
さらに次のステージに進んでいかないかもしれないから

**ことのは** · 2020/03/13(金) 22:37:34.48

>>831
＞完ぺきな株価予測プログラムは存在しない
完璧な絶望が存在しないようにね……w

＞トレーダーの代わりに株の売買が出来る
＞AIは存在するし既に稼働している

昔から「株ロボ」とかありましたからね
ただ一方で「ソーシャルトレード」みたいに
あえて人間を使おうという発想もやはりある

まあここでは自然言語処理が本題なんだけど
人間は自然言語を自然に理解できるので
人間に参加させるのは場合によって有力な手段です

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 22:49:42.90

>>832
何を言ってるのか意味がわからん

大雑把な話を避けるために、話の領域（プログラムでいえばスコープ）を限定しようとしてるのに

プログラムを作るのがプログラマの仕事なので、ここがAIができるようになると人間は別の仕事に移行するのは当然ですが
そこに至るまでには多分長い時間がかかると思います

従って上流工程の部分をAIが本質的に解決するのはまだまだ難しい

でもプログラミングだけに限れば結構、条件が揃いつつあるんじゃないでしょうか？

今のIDEも高機能エディタも構文上、次に来るべきワードやシンタクスの候補を教えてくれます
また過去に開発した大量のプログラム資産はAIの学習教材として、かなり役立つはず

ライブラリの使用方法もプログラマが学習するよりもAIの方が得意なはず（本来はね）

問題は、何を解決したいか、必要なデータや資源（ライブラリや仕様書）をどのようにAIに指示・提供したらよいか
そういった部分がまだ手探りといったところ

それでも上流工程よりは条件整備ができつつあるんじゃないかと思ってます

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/13(金) 23:05:21.51

>>834
ランダムウォークは確率論ですよ
正確には確率過程、マルコフ過程の一つです

仮にランダムウォークという手法を使ってみると決めたら、そこから先の作業は「完全情報ゲーム」です
他の手法でも同じ

理論的基盤がないものを使って、解決ができないのは当たり前の話で
だから何が言いたいのかわかりません

大体、株価なんてのは天気の影響も受けるし、コロナの影響も受けるし、為替の影響も受けるし…
つまり理論的学術基盤が何もないので統計や確率でごまかしてるようなもん

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/14(土) 13:07:52.69

株で一番確実に儲かるのはインサイダーだす

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/14(土) 14:13:39.84

これはやる？

https://news.nicovideo.jp/watch/nw6818自然言語処理ライブラリ「Camphr」（カンファー）をオープンソースとして公開578

**デフォルトの名無しさん** · 2020/03/14(土) 14:52:05.88

斬新な区切り方ですねω

**ことのは** · 2020/03/14(土) 20:40:37.22

>>832
>>837

結局私が言いたいことは
自然言語処理そのものが不完全だということです

AIプログラミングが完全でも仕様書は作れない
仕様書は自然言語で書かれているから
じゃあ自然言語処理のAIも不完全になる

そしてこの構図で見ると前世紀のルールベースでの
自然言語処理がなぜ挫折したのかよく分かる

Prologは一階述語論理を言語的に実装したもの
述語論理は完全な体系（本当は実装が不完全だが措く）
だが自然言語は述語論理より複雑な体系だから
フレーム問題のようなことが起きてカバーできない

だから完全な基盤があって上手くいく保証がある
って発想自体が自然言語処理では通用しない
8クイーンみたいな箱庭というかトイプロブレムなら
完全に解析できてる問題もあるんだけど

**ことのは** · 2020/03/14(土) 20:46:04.08

>>837
＞今のIDEも高機能エディタも構文上
＞次に来るべきワードやシンタクスの候補を教えてくれます

これは日本語漢字入力や検索エンジンと
同じで局所的な問題でしょう

エキスパートシステムという言い方をすれば
前世紀でも部分的にはできていた

将棋や囲碁もエキスパートシステム（弱いAI）
であって強いAIではないから
結局弱いAIをどう使うかという問題になる

＞ライブラリの使用方法
ライブラリの依存関係をAIに解かせる
みたいな環境構築の自動化は進展の余地があるでしょう

＞問題は、何を解決したいか
＞必要なデータや資源（ライブラリや仕様書）
＞そういった部分がまだ手探り

要するに自然言語処理はまだ不完全なのです
だからこそ新規アプリを開発する余地がある
枯れきったジャンルだと新規参入は難しいし

**ことのは** · 2020/03/14(土) 20:54:19.62

>>838
やはりグーグルの例で
もしまだ人力ポータルが主流だった頃に
機械検索エンジンが作れると言ったら
「理論的基盤がないから、そんなのは無理ですよ」と言われても
当時はそれなりに説得力があったかもしれません

将棋のAIに機械学習が搭載されてから飛躍的に強くなったけど
昔は「機械学習では強くなれない」みたいな意見があったそうで
今から後出しジャンケンで言えば「何言ってんの」って思えるけど

だから不確実なものは不確実なので
できる訳ないとかできるに決まってるとか
先に決めつけても仕様がないのです

＞株価なんてのは天気の影響も受けるし
気温が上がるとアイスクリームが売れるというのは
統計でよくある例だし常識的にも分かることだけど
株価と気温など天候の相関関係を統計的に解析する
というのも可能でしょう。儲かるかどうかは別だけど

固定観念の枠を外して可能性を考えることは
ソフトの開発において有効な考え方だと思います
それは自然言語処理がまだ未解決のジャンルだから

**ことのは** · 2020/03/14(土) 21:05:09.18

>>840
自然言語処理ライブラリ「Camphr」（カンファー）をオープンソースとして公開
https://pkshatech.com/ja/news/2020-03-13/

リンクが崩れているので改めて張り直しました

このCamphrというのは説明を読むと
spaCyのプラグインで
spaCyとは Pythonで動かす自然言語処理ライブラリなので
今はPythonが主流だし開発環境の選択肢になるでしょう

>>839
それはそうですね
違法だけど

自然言語処理スレッド その５

自然言語処理スレッド　その５