まさか、
「行けたら行く」という台詞を書いたあと、
ホントに来るシーンを書く馬鹿はいないだろうか。
「へえ、来れたんだ、良かったね」
なんて恥の上塗りのリアクションを書いてやしないか。
だとしたら、
人間というものを何も知らないに等しい。
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2016年05月25日
ストーリーは、目に見えない所に確かに存在する
この場合、
目に見えるところとは、
台詞とかト書きの、文字面の部分のことである。
言葉のチョイスとか言い方とかの、
表面的な部分は、勿論脚本家の腕の見せどころだが、
実際脚本家が書いているのは、
その奥に存在する、ストーリーという流れである。
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目に見えるところとは、
台詞とかト書きの、文字面の部分のことである。
言葉のチョイスとか言い方とかの、
表面的な部分は、勿論脚本家の腕の見せどころだが、
実際脚本家が書いているのは、
その奥に存在する、ストーリーという流れである。
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デジタルは人を幸せにしない:目に見えないもの
ビッグデータとディープラーニングを組み合わせた、
コグニティブビジネスをIBMが大々的にやるという。
ワトソンなる人工知能が、
会話が出来るかのように振る舞わせている。
実際この会話は、
ある言葉に対して確率の高い返答を、
ビッグデータから返しているだけである。
アマゾンの関連商品検索アルゴリズムと似たようなもの。
(ただ返すよりはもう少しましなアルゴリズムにしてるだろう)
アルファ碁も、基本的には同じだ。
盤面を入力、ビッグデータから確度の高い手を出力とし、
ニューラルネットで曖昧な入力にも対応しているだけである。
(顔認識や指紋認証と同じアルゴリズム)
ディープラーニングだと、多層構造なので場合わけ学習がしやすいのだ。
(あ、ちなみに僕、京大工学部人工知能論の院卒です)
対話における、
係り結びや文脈やどんでん返しや、
ストーリーラインの結合や皮肉が、
あるわけではない。
つまり、人工知能はまだ意味や本質を理解するわけではない。
なぜなら、意味や本質というものは、
「その表面上に現れていない、
水面下に存在する」からである。
ビッグデータを処理する限り、
表面上のものは拾えるが、水面下に存在するものは拾えない。
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コグニティブビジネスをIBMが大々的にやるという。
ワトソンなる人工知能が、
会話が出来るかのように振る舞わせている。
実際この会話は、
ある言葉に対して確率の高い返答を、
ビッグデータから返しているだけである。
アマゾンの関連商品検索アルゴリズムと似たようなもの。
(ただ返すよりはもう少しましなアルゴリズムにしてるだろう)
アルファ碁も、基本的には同じだ。
盤面を入力、ビッグデータから確度の高い手を出力とし、
ニューラルネットで曖昧な入力にも対応しているだけである。
(顔認識や指紋認証と同じアルゴリズム)
ディープラーニングだと、多層構造なので場合わけ学習がしやすいのだ。
(あ、ちなみに僕、京大工学部人工知能論の院卒です)
対話における、
係り結びや文脈やどんでん返しや、
ストーリーラインの結合や皮肉が、
あるわけではない。
つまり、人工知能はまだ意味や本質を理解するわけではない。
なぜなら、意味や本質というものは、
「その表面上に現れていない、
水面下に存在する」からである。
ビッグデータを処理する限り、
表面上のものは拾えるが、水面下に存在するものは拾えない。
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