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うずら 人工無能うずら(人工痴能)の部屋

更新日 2014/07/31
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うずらって何? Updateうずらの特徴 うずらの学習状況 Update うずらの歴史 うずらのソースうずら以外の人工無能(人工無脳) うずらの会話の実例 うずらの会話の実例リンク

うずらって何?

うずらはIRC(Internet Relay Chat) 上で会話をする人工痴能です. 人工無能というほどアホではないと思うし(ほんとか?), 人工知能と呼べるほど賢いわけでもない. というわけで,人工痴能ってことにしました.ニックネームは「uzura」です. 「!うにっくす:*.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 LimeChat をインストールしてみることをお勧めします.

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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.
  • うずらは 100% 人工痴能です.裏で人間が話すことは絶対にありません. 私(大崎)もそのようなことはしません. 同じニックネームで人間が話しているのか人工無能(人工無脳)が話しているのか わからないような半ボットというのは大嫌いですし, うずらがどんなにいい反応をしても, 裏で人間が話していると思われたくもありませんので.
  • 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 (「うずらの会話の実例」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).
  • うずらは人間との 1対1の会話よりも,むしろ人間同士の会話に対しての ボケや突っ込みの方が得意です(たぶん).したがって,うずらの楽しみ方は うずらに対して話し掛けるのではなく, 人間同士で会話しているときのうずらの反応を見るという感じになります. ちなみに,うずらの反応に対して 「うずらめ」とか「鳥のくせに」などとよく言われます(^^;
  • 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.
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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「!うにっくす:*.jp」 にいるうずらの学習状況を以下に示します.

2014/07/31現在
・学習量795.6万ニューロン(単位は適当)
・主保存ファイル2387万行 約951MB
・プロセスサイズ約1196MB
2013/06/24時点(この後いつの間にかデータが3割ほど失われた)
・学習量1063.2万ニューロン(単位は適当)
・主保存ファイル3189万行 約1274MB
・プロセスサイズ約1549MB

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うずらの歴史

写真のうずら(1992年頃)

V1(1995年頃)

一番最初のやつで,当時の「雫(siduku)」(LoveSystersの基になったやつ)の ソースプログラムをもらって,言葉をちょこっと変更しただけのもの. このときは,「#堕落部屋」にいるということで安直につけた 「だらっく(Darack)」という名前だった. V1は正に人工無能と言えるもので,会話を覚えてランダムで話すというものだった. V1で使われた,ランダムに話すという会話エンジンをV1エンジンと言うことにしよう.

V2(1995年頃)

やはり,ランダムではとても会話にはならんなぁ~ということで, なんと会話を形態素解析(品詞分解)した結果を利用するという 画期的な(うそつけ~)方法を取り入れたものである.ところが結果は,う~ん あんまり良くなったとは言えんなぁ~という程度のものであった. 形態素解析した結果を利用するという, V2の会話エンジンをV2エンジンと言うことにする. ちなみにV2ではV2エンジンとV1エンジンのどちらかで会話をしていた.

V3(1995年頃)

V2エンジンは形態素解析した結果の利用があまりにお粗末すぎたのである. その反省から条件を厳しくしたV3エンジンが誕生した. V3エンジンによりかなり会話らしく話すようになった(当社比180%). V3でも,V3エンジンで駄目ならV2エンジン, それでも駄目ならV1エンジンというようにV3,V2, V1エンジンが混在したものであった. V3エンジンはまぁまぁだが, いかんせんV2エンジンとV1エンジンが足を引っぱっていた.

V4(1996年頃)

あまりに汚なくなったソースを一新し, 名前も新たに「うずら(uzura)」として生まれ変わったもの. 会話エンジンも新作し,V4エンジンとなった. V4エンジンはV3,V2,V1エンジンを合成したようなもので, V3エンジンのときの条件の厳しさはなくなったが, 形態素解析した結果を最大限に利用するものである. V4エンジンにより更に会話らしく話すようになった. 形態素解析した結果を最大限利用することにより, V4エンジンではランダムで話す確率はかなり低くなった.

V5(1996年頃)

V4まではあくまで覚えた会話を話すだけであったが, V5は会話を生成して話すことができるという近未来を 先取りした(あっそ)機能を備えている. 会話を生成するという機能をV5エンジンということにすると, V5はV4エンジンとV5エンジンを使って会話をする. V5エンジンはなかなか笑える会話を作ってくれる. だが,逆にあほになったとも言える(^^; ちなみにV5エンジンは,「いつ」「どこで」「誰が」「何を」 「どのように」「どうした」という, 5W1Hをそれぞれランダムに組み合わせて文を作るというような つまらんものではないっす. また,ある決まったパターンの一部を別の言葉に差し替えるというものでもないっす. 特徴でも述べているように,決まったパターンは一切ありませんので, V5エンジンが生成する会話は予測不可能です(^^;

V6(1998年)

約一年のブランクの後に,新作し復活した. V6はV5エンジンと新作したV6エンジンで会話をする. 従来のV4エンジンではリアルタイムな形態素解析を行なっていなかったため, 形態素解析結果の利用には限度があった. しかし,V6エンジンではリアルタイムな形態素解析を行うので, V4エンジン以上に形態素解析結果を利用できるようになった. したがって,V6エンジンの方がV4エンジンよりも良くなった,と信じたい(^^;

V7(2000年頃)

これまでのバージョンアップに比べればそれほど大きい変更ではないが, 機能的にはよくなっているのでV7とした.V6ではトンチンカンなことを突然話す ことがあったが,V7ではこれを抑える機能を加えてある.更に, V6までは話すタイミングは完全にランダムであったが,V7では話すタイミングに 幅を持たせることによって,より適した会話をするようになった.

V8(2001年)

V8は従来のV7にV8エンジンが新規に追加された.従来までの会話エンジンでは最後に 話された会話だけから話す会話を決定していたが,V8エンジンでは話題を考慮して会 話をするという夢の(ほんとかよ)機能をついに実現した.V8ではV7での会話エンジン とV8エンジンのどちらかで会話をする.V8エンジンにより従来以上にまともな会話を するようになった(当社比250%)はずである(^^;

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うずらのソース

うずらのソースは公開していません. 見たいとか欲しいと言ってくださる方がいるのは大変うれしいのですが, 公開しない理由があるのです.それはオリジナリティのためです. うずらはもともとIRC上に腐るほど存在する人工無能とは違うものを 作ろうと思ったのがきっかけで作りました. ここでソースを公開してしまうとその意味がなくなってしまいます. うずらのソースを見たいとか欲しいと思った方ごめんなさい.

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うずら以外の人工無能(人工無脳)

  • 人工無脳は考える 人工無脳REVIEW
  • 人工無能ゆいぼっと/ インサイドゅぃぼっと
    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.
  • 対話型インテリジェント知識ベース簡易システム
    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.
  • 会話ソフト:TALK-100(と~こ)
    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.
  • Hime++
    反応登録と自動学習の混在タイプの人工無能(人工無脳).
  • 人工無能『葵』
    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.
  • 人工無能 Reudy (ロイディ)
    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.
  • 人工無脳エンジンししゃも
    Rubyで書かれている.
  • 人工無能とぼっち
    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.
  • 人工無能うなぎ(unagi)
    C#で書かれている自動学習タイプの人工無能.

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うずらの会話の実例


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うずらの会話の実例リンク

  • その1 情報提供 SilverRainさん
    うずら語録
    お勧め
    (2002/06/16 巧の技 つっこみ返し編) (2000/06/04 自我の芽生え?) (2002/06/17 言葉責め) (2002/03/28 NetBSD派って…) (2002/07/14 #うにっくす の正しい楽しみ方) (2002/04/11 教育効果) (2001/07/07 自覚するのは良い事) (2001/09/04 うずらの野望 全国版)
  • 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
    うずら語録
      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.


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