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言語モデル

ELMo:文脈を読む賢い単語表現

私たちは言葉を話す時、その場の状況や前後関係によって同じ言葉でも様々な意味で使います。例えば、「明るい」という言葉一つとっても、部屋の中が光で満ちている様子を表すこともあれば、人の性格が朗らかで前向きなことを指すこともありますし、未来に希望に満ちている様を表す場合もあります。 これまでのコンピュータは、このような言葉の複雑な意味合いの変化を上手く捉えられずに、それぞれの言葉に一つだけの意味を固定して記憶させていました。これは、まるで辞書のように、一つの単語に対して一つの説明しかない状態です。そのため、「明るい部屋」と「明るい性格」の「明るい」は、コンピュータにとっては全く同じ意味の言葉として扱われてしまい、私たち人間が言葉を理解するのとは大きな隔たりがありました。 しかし、近年の技術革新によって、コンピュータも人間のように言葉の文脈を理解し、より正確に意味を捉えられるようになってきました。その代表例が「ELMo」と呼ばれる技術です。この技術は、文の中に出てくる言葉の前後の関係性を詳しく調べ、それぞれの言葉が実際にどのような意味で使われているのかを判断します。「明るい部屋」という文脈であれば、「明るい」は部屋の光の状態を表す言葉だと理解し、「明るい性格」という文脈であれば、人の性質を表す言葉だと理解するのです。 ELMoは、それぞれの言葉に対して、文脈に応じて変化する意味を付与します。従来のように一つの言葉に一つの意味しか持たないのではなく、状況に合わせて柔軟に意味を変えることができるのです。このように、まるで人間のように文脈を理解し、言葉の意味を捉えることで、コンピュータはより高度な言葉の処理を可能にし、私たちの生活をより豊かにしてくれる可能性を秘めていると言えるでしょう。
言語モデル

ELMo:文脈を読む賢い単語表現

言葉の意味は、周りの言葉によって大きく変わることがあります。例えば、「走る」という言葉は、運動会で使われる時と、計算機の仕組みが動く時に使われる時で、全く違う意味になります。このように、同じ言葉でも、使われる場面によって意味が変わることを、私たちは自然と理解しています。しかし、従来の計算機は、この言葉の文脈を捉えるのが苦手でした。 従来の計算機は、それぞれの言葉に対して、意味を表す数値の列(ベクトル)を割り当てていました。この方法では、「走る」という単語には、運動会の意味でも、計算機の仕組みが動く意味でも、同じベクトルが割り当てられていました。つまり、計算機は「走る」という言葉が持つ複数の意味を区別できていなかったのです。そのため、言葉の意味をもっと正確に理解できる、新しい方法が必要とされていました。 このような背景から、ELMoが生まれました。ELMoは、文脈を考慮した、新しいベクトルの割り当て方を提案しました。ELMoでは、同じ「走る」という言葉でも、周りの言葉によって異なるベクトルが割り当てられます。運動会について書かれた文章の中の「走る」には、運動会に合ったベクトルが、計算機の仕組みについて書かれた文章の中の「走る」には、計算機に合ったベクトルが割り当てられるのです。 このように、ELMoは、文脈に応じて言葉の意味を捉えることができるようになりました。これにより、計算機は言葉の意味をより深く理解し、文章の全体的な意味を把握することができるようになりました。従来の方法よりも高い精度で言葉の意味を捉えることができるようになったELMoは、自然言語処理の分野に大きな進歩をもたらしました。
機械学習

アルファゼロ:自己学習で最強へ

アルファゼロは、その名の通り、驚くほどの速さで様々な盤上遊戯を学ぶ才能を見せつけました。チェス、囲碁、将棋といった、それぞれ異なる難しさや戦略を持つ遊戯において、既に最強とされていたプログラムをあっという間に超えてしまったのです。 具体的に見ていくと、まずチェスでは、チャンピオンであるストックフィッシュにたった4時間で勝利しました。人間であれば何年もかけて学ぶ高度な戦略を、アルファゼロは驚くほど短い時間で習得したのです。次に囲碁では、かつて最強とされていたアルファ碁ゼロに8時間で勝利しました。囲碁はチェスよりもはるかに複雑なゲームであり、その盤面の広大さから、人間が直感的に理解するのが難しいとされています。しかし、アルファゼロはこれをわずか8時間で攻略したのです。そして将棋では、エルモという最強プログラムにたった2時間で勝利しました。将棋はチェスや囲碁とは異なる独特のルールを持ち、その複雑さからコンピュータが人間に勝つことは難しいとされてきました。しかし、アルファゼロはこれもわずか2時間で制覇してしまったのです。 このように、人間であれば長年の鍛錬が必要な高度な技術を、アルファゼロは驚くほど短い時間で習得しました。チェスの名人に勝つには何十年もの鍛錬が必要ですし、囲碁や将棋のプロになるには幼い頃からの厳しい修行が必要です。それなのに、アルファゼロは数時間から数日でこれらのゲームをマスターしてしまったのです。このアルファゼロの学習速度は、人工知能の進歩における大きな一歩と言えるでしょう。今後の技術開発によって、さらに様々な分野で人間を支援する人工知能が登場することが期待されます。 アルファゼロの登場は、人工知能が急速に進化していることを示す象徴的な出来事でした。今後、さらに高度な人工知能が開発され、様々な分野で活用されることが期待されています。人工知能が社会にどのような影響を与えるのか、注目が集まっています。