この図の4つの事例は、ある時系列データを、別の時系列データに変換する、と言い換えてもよいだろう。このRNN言語モデルは、入力された時系列データから、出力単語の確率分布を求めるモデルなのだ。天馬「よく気がついたな。動画にキャプションを付けるようなことも可能になってきている。これらのニューラル言語モデルでは、学習するためのコーパスがとても重要だ。愛さん「何ですか?この洒落た会話は。猿田くん「凄いな~最後なんかウィットもあるし。猿田くん「でもここまで知的な会話ができる人工知能なんて、一般には知られてないよ。猿田くん「なるほどね。映画の字幕なら会話文しかないし、しかも洒落たセリフが多いからか。天馬「ホー猿田くんは、1940年代に活躍したボギーまで知っているのかね。天馬「まあ『理解』という言葉の意味を追求するのは止めておこう。先ほども言ったが、あくまで統計的に出現可能性が高い言葉を並べているだけだ。人間でも相手の質問を完全に理解しなくても、反射的に答えたり人の言葉を引用したりするだろう。猿田くん「さっきから先生は、RNN言語モデルは確率的に言葉を選択している、と言っていましたね。天馬「この会話サンプルは、あくまで実験の結果だ。何度も繰り返し行った実験結果から、最も出来が良い会話だけを選んだのだろうな。いわゆるチャンピョンデータだ。常にこんな会話ができるなら、とっくにサービスを始めているさ。まあ実験とはいえ、ここまで自然な会話ができることは素晴らしい成果だろう。愛さん「だからスマートスピーカーは、あんなに的確に回答してくれるのですね。天馬「試しにスマートスピーカーとかスマホのSiriみたいなAIアシスタントに、『近くにある美味しいイタリア料理のお店を教えて』と聞いてみたまえ。『イタリア料理ならXXXというお店があります。天馬「では今度は『近くにある不味いイタリア料理のお店を教えて』と聞いてみたまえ。今度も『イタリア料理ならXXXというお店があります。天馬「美味しい店の検索なら数千万回くらいやっているだろうが、不味い店の検索は非常に少ないはずだ。質問文に出てくる単語列からだと、両方とも統計的には似た質問になってしまうからだ。天馬「それとGoogleの機械翻訳も同じ原理だ。統計的にみて最も適切と考えられる言葉を並べているだけだから、当然、間違えていることがある。翻訳の場合だと、誤訳があっても気がつかないから注意したまえ。前だったが、中国人が中国語を機械翻訳した英語表記の看板を出して商売をしていた。ところが、その英語はエラーメッセージだったんだ。英語が読めないから、そのままエラーメッセージの看板を描いてしまったようだ。これがSNSで拡散して逆に評判になったから『怪我の功名』だな。天馬「そうだとは言い切れない。確かにニューラルネットワーク・ディープラーニングの大波は、この自然言語処理に多大な影響を与えたし、大きな成果も得られた。天馬「画像や音声は、そのデータ自体にすべての情報が入っている、いわば『自己完結』したデータだ。言語は何度も言うように、それ自体は『記号』でしかない。言葉が持つ意味、指し示す意味は、その記号自体にあるのではない。人々が共有している知識側にあり、言葉はその知識を呼び起こすための『トリガー』でしかないのだ。猿田くん「ちょっと待った!画像にはすべての情報が入っていると言ってますが、例えばピカソの絵画なんかだと、観る人によってかなり解釈に差がありますよ。愛さん「絵画鑑賞になると、意味というよりそれは鑑賞者の感情ね。天馬「ほー、なかなか良い議論だ。確かに、今まで画像認識とは単なる画像分類でしかない、と言ってきた。分類のために必要な『画像特徴量』は、画像データにすべて入っていると説明してきたのだ。これはその方が理解しやすいと思ったからだ。愛さん「それほど単純に分けられないわ。絵画だと美意識や価値判断の話も混ざってくるから話を戻そう。伴くん「言われてみれば確かにそうですね。自然言語はやっかいなのだ。自然言語は、その離散的記号だけを解析しただけでは、本当の『意味』にはたどり着けない。天馬「まあ、それが今の研究課題になっている。意味とは何か?どうすれば、人間が当たり前のように使っている意味にたどり着けるかだな。ここからは哲学の分野に入ってくるので、定説があるわけでもなく証明も困難だ。このテーマの初めのころに説明したコネクショニズムは、脳の下位層で処理している無意識領域を研究対象にしている。ディープラーニングは、脳の上位層にある知覚や運動などの意識領域だけを研究対象にしているな。天馬「先ほども説明したが、人が持つ『常識』には、『知識』だけではなく実際の体験による『経験』や、人類共通の『感情』も入っているはずだ。感情の方は、言葉の内容よりその人が発する外形的特徴、例えば表情・声の大きさや抑揚・ジェスチャーなどがあるから、比較的判明しやすい。人型ロボットなんかを利用すれば不可能ではないぞ。一度体験したら、いくらでも転移学習できるから、コンピューターは人間より有利だな。technology.。