Booklog - 働きたくないイタチと言葉がわかるロボット

川添愛, 花松あゆみ

ことのはじまり ~ 1 章。「何か言うだけで何でもできるロボット」を考えるには「言葉がわかる」仕組みを理解する必要がある。 「言葉がわかる」というために少なくともできないといけないこと、少なくとも何と違うのか。 イタチが欲しいのは AGI 的なロボットでそのためには何が必要化みたいな流れ。 1 章では音声と音素の話。「ある言語が聞き取れる」ことは「音声のカテゴリ(音素)化の仕方」がわかり「音声と音素を結びつける」こと。 機械学習が使われる領域。音声と音素をつなげるのは関数で、その関数を訓練データから導く。 人間の赤ちゃんと機械による音声理解の違いは正解がないこと。音声の分析・音素の学習・単語の学習が同時進行する。 今では LLM が音声もかなり理解できるようになったので、深層学習の進化ということかな。でも初めの頃は英語以外の学習データが乏しいでモデルは性能悪かったし、この章で言われる通りなのかな。

2026-07-04, read count: 1, page: 1 ~ 32, pages read: 32

2 章。自然な会話ができるには必ずしも言葉を理解している必要はない。 ELIZA のようなルールベースやウム返し、りんなのような機械学習による返答。 自然な会話はあいまいなまま進む。真偽が問われる会話とは根本的に異なる。 出版が結構前なのでりんなみたいな懐かしいキーワードが出てくるな。 LLM 時代になって AI のできることが随分様変わりしてるけど、 AI が確率的な推論をしてることは同じなので、 AI を理解する助けになりそう。

2026-07-05, read count: 1, page: 33 ~ 52, pages read: 20

3 章。質問に正しく答えることは言葉の世界の中での正しさであって、実際に体験していないことでもその情報の信憑性から正しいと判断される。 質問応答。 IBM Watson 。懐かしい名前だなと思って調べたらまだ Watson 自体は続いてて watsonx とかいうのになってるのか。 ヒトの理解も機械と同じってのは面白い。確かに体験したことのないものでも知っていてわかってるつもりになってる。

2026-07-06, read count: 1, page: 53 ~ 70, pages read: 18

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