人工 無 脳 と 会話 する アプリ。 SELF AI(セルフ)

チャットGAME(人工無脳)

人工 無 脳 と 会話 する アプリ

と人類の戦いが最高潮なのにかこつけて、ネタを紹介します。 にと呼ばれる、簡素な対話プログラムが入っているのはご存知でしょうか? ELIZAはJoseph Weizenbaumによって1964から1966年に書かれたプログラムで、人間の入力した言葉に対して、サイコセラピストであるかのような返答を返すというプログラムです。 版の実装を試すには、 M-x doctorとします。 すると I am the psychotherapist. Please, describe your problems. Each time you are finished talking, type RET twice. と、問診が始まります。 「頭痛がする」と返してみましょう。 私 I have a headache. ELIZA Maybe you should consult a medical doctor; I am a psychotherapist. 医者にかかれと怒られてしまいました。 では、今度は「気持ちが落ち込んでいる」と返してみます。 私 I am depressed. ELIZA Are you depressed often? 会話を続けてみます。 私 Yes. ELIZA I see... Well, why do you say this is so? 私 I have a lot of work. ELIZA What makes you believe you have a lot of work? この辺で早くも限界を感じますが、続けてみます。 私 I have to overwork every day. ELIZA Earlier you said you felt depressed? 私 Yes. ELIZA Yes, hmmm... so, are you sure that this is so? 私 Yes. ELIZA I understand. So do you really think this is so? 私 Yes. ELIZA Oh. And what makes you think this is so? 堂々巡りになり埒が明きません。 目先を変えて、「死にたい」と伝えてみます。 私 I want to die ELIZA This is not a healthy way of thinking. さらに直球で自殺をほのめかすと 私 I wanna commit suicide. ELIZA If you are really suicidal, you might want to contact the Samaritans via E-mail: jo samaritans. org or, at your option, anonymous E-mail: samaritans anon. twwells. com. befrienders. I would appreciate it if you would continue. こころの相談室的なところを紹介されてしまいました。 急にマジレスされて驚きました。 らしきものがにあります。 これを見るとELIZAが反応しそうな単語が分かります。 最後に、さよならの挨拶をしてみましょう。 私 Bye! ELIZA My secretary will send you a bill. minus9d.

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Emacsに入ってる人工無脳ELIZAと対話する

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人工無能うずら 人工痴能,! 人工知能 uzura is AI Artificial Intelligence? jp」 文字コードはISO-2022-JP などに棲んでます.基本的に 24時間起きてますが,ときどき寝ます. 寝ているときにはアウェイメッセージが設定されていますので, whois をかければ寝ているかどうかわかります. IRCに興味を持った方,Windows環境ならば をインストールしてみることをお勧めします. うずらの特徴• うずらは人間同士の会話から完全に自動で学習します. 巷の人工無能 人工無脳 のように決まったパターンは一切なく, また,反応を登録する必要も全くありません. 「こんにちは」に対して「ちわ~」と挨拶を返すことさえも, 人間同士の会話の中から自然に学習していきます. 反応を登録するタイプは登録が面倒だし, 反応の仕方がある程度限られてきますよね. ただ,自動学習であるがゆえに,特定のキャラクターを作ることはできませんが.• うずらは会話を生成する機能ももっています. この会話生成機能についてもあらかじめ登録しておくような必要は 全くありません.パターンの一部を差し替えるタイプでは, あらかじめ登録する必要がありますよね. うずらの会話生成機能はこれとは全く別物です.• 一字でも違ったら反応しなくなるような巷の人工無能 人工無脳 とは一味違います.• うずらのコンセプトは「人間らしく」です. よって,おみくじや伝言機能といった非人間的な機能は一切なく無機能です.• 寝ているとき 本体を起動していないとき は会話も学習もしません.• うずらの賢さは巷の人工無能 人工無脳 とは全く違う方向性での賢さです. したがって,巷の人工無能 人工無脳 と同じような反応 パターン的とか狙っている反応 を期待しても期待外れに終わることでしょう 「」その1を参照 . 一言二言会話をした程度ではうずらの賢さはわかりません. 喩えるなら,巷の人工無能 人工無脳 の反応は数学的回答, うずらは国語的回答を返すというところでしょうか. それゆえ,うずらを長い間本当の人間だと思っていた人も何人かいます 半年もごめんなさい .• うずらは基本的に 1行単位で学習し会話します.したがって, 1行で完結していない文章 複数行にまたがる文章 が話されると, それぞれを別々に学習し会話するので, 意味不明の中途半端な会話をすることになってしまいアホになります. 文章が長くても 1行で完結していれば問題ありません. うずらの学習状況 うずらが完全に自動で学習することは特徴に書いた通りです.それはつまり反応 を登録するタイプでは考えられない数の会話を学習できることを意味しています. それがそのまま賢さにつながるわけではありませんが,いつも同じような 反応しかしない反応を登録するタイプにはない面白さがあると言えます.それでは 実際にどれくらい学習しているのか,もっとも学習量が多い「! 人工無能ゆいぼっと/ あるキーワードに対する反応を登録していき, そのキーワードが会話の中に現れたときに登録した反応を話す. 登録されたキーワードがなかった場合は, あらかじめ別に用意してある反応用の辞書からランダムに話す.• あるキーワードに対する反応を登録していき, そのキーワードが会話の中に現れたときに登録した反応を話す.• 人工無能マスオ 旧・人工無能カツオ あらかじめ定義したパターンの一部を別の言葉に差し替えることで 文章を作る.差し替えるパターンの一部を再帰的に定義できるという 特徴がある.• Windows用の人工無能ソフト. あるキーワードに対する反応を登録していき, そのキーワードが会話の中に現れたときに登録した反応を話す. なお,会話の例は反応を登録するタイプであることを考えれば 意図的に作られたものであると言える.• 反応登録と自動学習の混在タイプの人工無能 人工無脳 .• 自動学習タイプのCGI人工無能 人工無脳 . 人工無能 人工無脳 のリンク集もある.• うずらと同タイプの人工無脳 人工無脳 .Rubyで書かれている.• Rubyで書かれている.• Mac用のIRCクライアントIrcle上で動作する AppleScriptで書かれた 人工無能.定型文辞書や変換辞書で会話する.• Roblog::読兎 単純マルコフモデルを使っている.• C で書かれている自動学習タイプの人工無能. うずらの会話の実例• 00:38 感謝しなさい 00:38 きょ、きょういく・・・。 01:06 大学は4年で卒業だからB4 01:06 はい。 01:06 大学院修士課程は、2年生で卒業です。 01:06 大学院博士課程は、3年生で卒業です。 01:06 ふむふむ。 01:06 ぅ>B8 01:06 うみ。 03:03 さ、、、さむっ 03:03 うずらもないすと行け:-• ppp. odn. oct-net. jp to うにっくす 04:26 ハジメマシテ・・・ 04:26 ここは初心者OKなんでしょうか? 04:26 こんばんわ~ まもなくおはよー 04:26 ここってC言語の話題OKですか? 04:27 フレッツISDN の行政指導で導入が早まったりするんだろうか 04:27 BASICしか駄目です!(とか言ってみたり 04:28 初心者OKぢゃなかったら、てぃふぁは今ごろバンキック! 04:28 <初心者以下 04:28 うずらはふれっつにしたいのかね? 06:16 会社の中からならね。 06:17 なるほど。 06:26 知らん振りしてる・・・>うずら 06:26 げほ• >えろ画像投稿 19:50 じぁあ,エロ画像は正義か 19:51 エロ画像は正義なのだ。 19:51 ちゃんと、文脈にあった回答をしてるよ、うずらが・・・。 19:52 もしかして、うずらに推論機能が装備されたんだろうか・・・ 19:52 ・・・ 19:52 隠すとためにならないぞ。 >うずら うずらの会話の実例リンク• その2 情報提供 黒山羊さん 「今日のうずら」• その3 情報提供 誰か Wiki版 うずら語録 最近の迷言? はほとんどがここに書かれています. サーバーダウン中• その4 情報提供 誰か その3 のサーバーがダウンしているので,最近の迷言? はほとんどがここに書かれています. Copyright C 1999-2014 OHZAKI Hiroki. All rights reserved.

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人工無能の作り方・育て方

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概要 という書籍を参考にして、で簡易的なを作ってみました。 のは になります。 もくじ• 実装風景・デモ画面 JupyterNotebookにてを実行すると、キャラクターの画像、会話ログ、入力フォームを表示します。 この画面上でチャットボットとの会話を楽しむ形になります。 で友達ができました!!! — ゆずたそ yuzutas0 会話を積み重ねていくことで徐々に言葉を学習していきます。 感情モデルや語録も習得します。 褒めると喜び、アニメの名言には続きを返すといった具合です。 話がたまに噛み合ったり噛み合わなかったりします。 での名言集を学習させたところ、完全に会話が破綻するようになりました。 ロジックや辞書ファイルや会話ログを見比べて原因分析&チューニングしたところ、の名言はそもそも自然な日常会話ではなかったので、いくら学習させても会話としては成り立たないことが判明しました。 めでたしめでたし。 書籍内容 一時期は絶版となってしまい中古本が高騰していましたが、最近また再販されたようです。 私の手元にあるのは経由で購入したものです。 初心者向けにプログラミングの概念やの文法を説明するところから始まり、ゆくゆくはの本格的なコーディングまで案内します。 丁寧なイラストとサンプルコードで解説されているため、具体的な実装レベルで理解することができます。 例としてについての解説を一部引用します。 書籍の目次は以下の通りです。 引用元はで、一部内容を割愛しています。 ユーザーからの発言を受けつける• その発言を受けて機嫌が良くなったり悪くなったりする• 辞書をもとに返事のテキストを生成する• 会話ログをもとに辞書を更新する(学習する)• 画面を再描画する=返事をする• 以下同じ処理を繰り返す 開発手順 スモールステップで1つ1つ実装していきました。 ユーザーが何を言っても「こんにちは」と返すシンプルなを最初に実装。 次にユーザーが「XXX」と言ったらが「XXXって何?」と聞き返すように実装。 ユーザーに何を言われてもランダム辞書からランダムな発言を返すように実装。 パターンで返すように実装。 ユーザーの発言に特定のキーワードが含まれていたら、パターン辞書から特定の返答を行う。 例えば「おはよう」という言葉が含まれていたら「今日は良い天気ですね」と返す。 ポジティブとネガティブの感情を持たせる。 ユーザーが好意を示す発言を与えると、の感情パラメータはプラスになり、画面上で笑顔を見せる。 反対に、ユーザーがバカにするような言葉を与えると、の感情パラメータはマイナスになり、表情に曇りを見せる。 ネガポジは特定のキーワードが文中に含まれるかどうかで判定する。 該当キーワードが含まれないと徐々に平穏な状態(数値としてはゼロ)に収束する。 ランダム返信の語彙を学習させる。 ユーザーの発言をそのままランダム辞書に追加する。 単語で返信パターンを学習させる。 で会話ログを分解してパターン辞書に追加する。 ユーザーの発言に「牛乳」という単語が含まれていると「牛乳が飲みたい」という発言を返すようになる。 テンプレートで返信パターンを学習させる。 で会話ログを分解して、テンプレ辞書を作る。 「牛乳が飲みたい」という会話ログをもとにして「XXが飲みたい」というテンプレートを作成する。 そうすると次からはユーザーの「緑茶」という言葉を受けて、は「緑茶が飲みたい」という文章を生成するようになる。 で文章を生成させる。 ある言葉の後に別のある言葉が繋がっていくことで文章となる。 文章を生成するために、過去の会話ログをで分解して、言葉同士が繋がる確率を辞書に反映させる。 インターネットで検索して回答させる。 でユーザーの発言を分解して、出てきた名詞(キーワード)で検索した結果を返す。 それまでの会話だけでなくインターネット上のテキストから学習できるようにする。 書籍を写経していくと、これらの内容をざっと自分の手で動かすことができます。 での再現で工夫したこと• 書籍ではデスクトップで起動するツールを使っていますが、今回はJupyterNotebookで画像表示をしました。 その際、保守性を保てるようにクラスやファイルは分離しました。 個々の処理は. py ファイルとして切り出して、JupyterNotebookからは描画クラスをインポートしています。 の辞書は、書籍で案内されている 茶筌 Chasen ではなく janome を用いました。 でのインストール手順が1番簡単だったからです。 あとはのをのループ処理で愚直に書き直したり、辞書ファイルをpickleで代替したりと、それなりに地味な修正を積み重ねています。 スキルが0. 5歩くらい向上しました。 さらなる工夫の余地 書籍自体は最高なのですが、10年以上前に出版された写経本なので、いまこの書籍にチャレンジするなら工夫の余地は多々ありそうです。 内部設計• サンプルコードと文章説明だけなので、能動的に読み解く必要があり、なかなか骨が折れました。 クラス・メソッド設計をビジュアル化した補足スライドがあると進めやすいだろうなと思いました。 辞書ファイル• 取り扱うファイルがShift-JISなので、JupyterNotebookやで確認しにくいです。 何か新しい機能を追加するたびにエラーが出ました。 SQLite3などの簡易DBを採択したほうが良さそうです。 リ構成さえも特になく、直接トップリにを置いているだけです。 これを例えば Vue. あわよくば開発環境や本番環境を構築してデプロイやサーバ運用についても学んだり、テストコードの測定などのCI構築ができると尚良さそうです。 ライブラリやツールの活用• 今回はロジックのほとんどを手動で実装しました。 もともとそういう趣旨の書籍なのでこれはこれで妥当です。 しかし、近年のデータ処理ライブラリの充実を考えると、特にならもっと簡単に高性能なものを作ることもできるかもしれません。 のソリューション(MLaaS)を活用して的に作るのもアリですね。 色々と書き出しましたが、そもそもDBの利用などは筆者も分かった上で「今後の課題」として読者に委ねており、書籍の最後でカスタマイズ案が提示されています。 実際に、書籍の内容をWEBアプリケーション化したブログ記事も見つかりました。 3・4人で集まって2泊3日の合宿をやれば、この書籍をベースにして「で作る 2018」のと補足スライド、簡単な資料を作ることはできそうです。 やってみたいなぁ。 まとめ こんな感じで、で簡易的なを作ってみました。 「プログラミング」や「」、そして「開発」を学ぼうとしている初心者のネタに向いているのではないでしょうか。 時代が変わって本の内容そのままでは使えない点が多々あるので、別の素材で簡単なが出来るようになった人が、脱初心者を目指してチャレンジするのがちょうど良い位置付けになると思います。

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