最 新
JPCB Part1 、 Watson Conversation Service でチャットボットを開発-デモンストレーション 、 1.Pepper(ペッパー)としゃべってみた！（1-50） 、 2.nterview with Pepper robot 、 3.コンパニオンチャットボットを利用した新しいコミュニケーション - Companion Chat Bot for the Elderly 、 4. JPCB Part1-4 人工無脳百科事典
人工無脳（じんこうむのう）は、英語圏ではchatterbot、もしくはchatbotと呼ばれる会話ボットあるいはおしゃべりボットといったようなコンピュータプログラムのことで、語としては「人工知能」ないし「人工頭脳」からの派生である。 人工知能の観点からは、通常の科学・技術・工学的なボトムアップなアプローチでは、ある種の目標であるチューリング・テストなどのいわゆる「人らしさ」に到達するまでの道のりが遠いので、トップダウン的に「人らしさ」のモデルを作りこむことで「人らしさ」を作り出そうとする立場。およびその立場で作られたシステム・モデル・ソフトウェアだと見ることもできる。 具体的には、1人以上の人間とテキストまたは音声で知的な会話をすることをシミュレートするコンピュータプログラムである。一見して知的に人間の入力を解釈して応答しているようにも見えるのだが、多くは単にキーワードを拾って、内部のデータベースとのマッチングによって、それらしい応答を返しているだけである。 概要1966年にジョセフ・ワイゼンバウムがELIZAを発表し、これを参考に様々なchatterbotシステムが生まれ、進化を遂げた。この過程で日本にも輸入され、日本語[1]を土壌として日本独自の進化を遂げてきた。しかし、当時のソフトウェアやハードウェアで現存するものは少なく、具体的にどのような進化を辿ってきたのかは定かではない。 日本独自の進化をせざるを得なかった日本語の性質として最も大きなものに、日本語は通常分かち書きされていない（単語同士がスペースで区切られていない）ため、どこまでが単語であるかを判断するのが困難であったという点が挙げられる。現在では、自然言語処理の研究の進展や、飛躍的に向上したコンピュータの記憶容量と処理速度により、形態素解析などの日本語解析の手法を用いることで、英語などの分かち書きを行う言語に近い土俵に立てるようになったと言える。 人工知能（AI）に対して「人工無能」とも呼ばれるものであるが、「無能」のネガティブなイメージもあり、「人工無脳」とする表記が古くからあり、好まれている[2]。 日本ではパソコン通信のサービスのひとつ「チャット」においてメジャー化された。当時は漢字入力ができないことが普通で、カタカナだけの会話であったため、読みやすくするためにわかち書きにすることが一般的であった。そのため構文解析の手間が少なく、知能エンジンの洗練化が進んだ。しまいには会話の相手が人間なのか人工無能なのか区別がつきにくくなり、人工無能の会話にはそれと示すマークをつけるようにされた。 有名な人工無脳として、「ゆいぼっと」や「Chararina(旧：ペルソナウェア)」「伺か」、「よみうさ」、「人工無能うずら」、「ししゃも」がある。コンピュータによる合成音声の出力ができるものもあり、K仲川の「人工無脳ちかちゃん」(IBM ViaVoiceのエンジンを利用)や、佐野榮太郎のA.R.M.S(株式会社リコーの規則音声合成エンジンを利用)がある。 コンピュータゲームに応用したものとして、古い作品にはEmmyがある。SCEの開発したゲームソフトであるどこでもいっしょのキャラクター「トロ」をはじめとするポケットピープル（略称：ポケピ）やWindows Live メッセンジャー のアドバイザー「まいこ」なども人工無脳に類するキャラクターである。 手法会話をよく理解することで、意味のある対話が続けられるが、ほとんどの会話ボットはそれができていない。その代わり、会話ボットは人間の発した特定の単語やフレーズを認識することで「会話」することが多い。そうすることで会話を真に理解していなくとも、意味がある（通る）ように見える事前に準備された応答を返すことができる。 例えば、人間が "I am feeling very worried lately,"（私は最近とても心配だ）と入力したとき、会話ボットは "I am" というフレーズを認識し、そこを "Why are you" に置き換えて最後に疑問符をつけ "Why are you feeling very worried lately?"（なぜあなたは最近とても心配だと感じているのか）と応答する。同様の手法として、例えば著名人の名前を人間が出してきたとき、それが内部のデータベースにあれば "I think they're great, don't you?"（彼らはすごいよね）などと応答する。特に会話ボットの仕組みを知らない人間はこのような手法によって会話が成り立っていると感じさせられる。会話ボットに批判的な者はこのような錯覚をELIZA効果と呼ぶ。 会話ボットに分類されるプログラムの中には異なる原理で動作するものもある。例えば Jabberwacky では、人間が新たな事実や言語を学ぶ方法をモデル化しようとしている。ELLA は自然言語処理の技法を利用してもっと意味のある応答をしようとしている。ユーザインタフェースとして自然言語を利用する SHRDLU のようなプログラムは、会話の領域がそのプログラムの知っているシミュレートされた世界に限定されるため、会話ボットとは呼ばれないのが一般的である。逆に SHRDLU などは内部のシミュレートされた世界に関する知識に基づいて会話しているため、会話ボットよりも人工知能としてのレベルが高い。 初期の会話ボット初期の会話ボットとしては、ELIZA と PARRY がある。その後、Racter、Verbot、A.L.I.C.E.、ELLA などが登場した。 会話ボットの研究分野としての成長により、様々な目的の会話ボットが作成されてきた。ELIZA や PARRY はある型にはまった会話だけに使われたが、Racter は The Policeman's Beard is Half Constructed という物語を「書く」のに使われた。ELLA は会話ボットの可能性を広げるため、ゲームや役に立つ機能を各種搭載している。 会話ボット（ChatterBot）という用語は1994年、Verbot や Julia といった会話ボットを開発した Michael Mauldin が Twelfth National Conference on Artificial Intelligence で発表した論文で、この種の会話プログラムを指す言葉として使ったのが最初である。 悪意ある会話ボット悪意ある会話ボットを使って、インターネット上のチャットルームをスパムであふれさせたり、他者の個人情報を明かすようそそのかしたりする状況がしばしば見られる。このような会話ボットは Yahoo! Messenger、.NET Messenger Service といったインスタントメッセンジャーサービスや特定のコミュニティのチャットルームなどに出現する。 人工知能における位置づけ最近の人工知能（AI）研究は実用性のある技術的課題に重きを置いている。これを弱いAIと呼び、知性と推論能力を必要とする強いAIと区別している。 AI研究の一分野として自然言語理解の研究がある。弱いAIにおいては、自然言語理解のための特殊なソフトウェアやプログラミング言語を利用する。例えば、最も人間に近い自然言語を話す会話ボット A.L.I.C.E. は AIML という特殊な言語を使っている。A.L.I.C.E. も推論などとは無縁な単なるパターンマッチングに基づいて動作し、これは1966年の最初の会話ボット ELIZA と基本的に変わっていない。 Jabberwacky や Kyle はそれよりも若干強いAIに近く、ユーザーとのやり取りから学習し、新たなユニークな応答を生成することができる。これらはある程度の効果を発揮するものの、様々な自然言語にまつわる問題への対処はまだ十分ではなく、汎用的な自然言語による対話が可能な人工知能は未だ存在しないと言わざるを得ない。このため、ソフトウェア開発者はこういった技術をより実用的な目的（情報検索など）に応用する方向に向かっている。 チューリング・テストの議論では、人工知能が真の知性を持っているかを判断することの難しさが指摘されている。例えば、ジョン・サールの中国語の部屋やネド・ブロックのブロックヘッドなどがよく知られている。 注
関連項目外部リンクChatbotencyclopedia
A chatbot (also known as a talkbot, chatterbot, Bot, chatterbox, Artificial Conversational Entity) is a computer program which conducts a conversation via auditory or textual methods. Such programs are often designed to convincingly simulate how a human would behave as a conversational partner, thereby passing the Turing test. Chatterbots are typically used in dialog systems for various practical purposes including customer service or information acquisition. Some chatterbots use sophisticated natural language processing systems, but many simpler systems scan for keywords within the input, then pull a reply with the most matching keywords, or the most similar wording pattern, from a database. The term "ChatterBot" was originally coined by Michael Mauldin (creator of the first Verbot, Julia) in 1994 to describe these conversational programs.[1] There are two main types of chatbots, one functions based on a set of rules, and the other more advanced version uses artificial intelligence. The chatbots based on rules, tend to be limited in functionality, and are as smart as they are programmed to be. On the other end, chatbots that use artificial intelligence, understands language, not just commands, and continuously gets smarter as it learns from conversations it has with people. BackgroundIn 1950, Alan Turing's famous article "Computing Machinery and Intelligence" was published,[2] which proposed what is now called the Turing test as a criterion of intelligence. This criterion depends on the ability of a computer program to impersonate a human in a real-time written conversation with a human judge, sufficiently well that the judge is unable to distinguish reliably?on the basis of the conversational content alone?between the program and a real human. The notoriety of Turing's proposed test stimulated great interest in Joseph Weizenbaum's program ELIZA, published in 1966, which seemed to be able to fool users into believing that they were conversing with a real human. However Weizenbaum himself did not claim that ELIZA was genuinely intelligent, and the Introduction to his paper presented it more as a debunking exercise:
ELIZA's key method of operation (copied by chatbot designers ever since) involves the recognition of cue words or phrases in the input, and the output of corresponding pre-prepared or pre-programmed responses that can move the conversation forward in an apparently meaningful way (e.g. by responding to any input that contains the word 'MOTHER' with 'TELL ME MORE ABOUT YOUR FAMILY').[4] Thus an illusion of understanding is generated, even though the processing involved has been merely superficial. ELIZA showed that such an illusion is surprisingly easy to generate, because human judges are so ready to give the benefit of the doubt when conversational responses are capable of being interpreted as "intelligent". Interface designers have come to appreciate that humans' readiness to interpret computer output as genuinely conversational?even when it is actually based on rather simple pattern-matching?can be exploited for useful purposes. Most people prefer to engage with programs that are human-like, and this gives chatbot-style techniques a potentially useful role in interactive systems that need to elicit information from users, as long as that information is relatively straightforward and falls into predictable categories. Thus, for example, online help systems can usefully employ chatbot techniques to identify the area of help that users require, potentially providing a "friendlier" interface than a more formal search or menu system. This sort of usage holds the prospect of moving chatbot technology from Weizenbaum's "shelf ... reserved for curios" to that marked "genuinely useful computational methods". DevelopmentThe classic historic early chatbots are ELIZA (1966) and PARRY (1972).[5][6][7][8] More recent notable programs include A.L.I.C.E., Jabberwacky and D.U.D.E (Agence Nationale de la Recherche and CNRS 2006). While ELIZA and PARRY were used exclusively to simulate typed conversation, many chatbots now include functional features such as games and web searching abilities. In 1984, a book called The Policeman's Beard is Half Constructed was published, allegedly written by the chatbot Racter (though the program as released would not have been capable of doing so).[9] One pertinent field of AI research is natural language processing. Usually, weak AI fields employ specialized software or programming languages created specifically for the narrow function required. For example, A.L.I.C.E. utilises a markup language called AIML, which is specific to its function as a conversational agent, and has since been adopted by various other developers of, so called, Alicebots. Nevertheless, A.L.I.C.E. is still purely based on pattern matching techniques without any reasoning capabilities, the same technique ELIZA was using back in 1966. This is not strong AI, which would require sapience and logical reasoning abilities. Jabberwacky learns new responses and context based on real-time user interactions, rather than being driven from a static database. Some more recent chatbots also combine real-time learning with evolutionary algorithms that optimise their ability to communicate based on each conversation held, with one notable example being Kyle, winner of the 2009 Leodis AI Award.[10] Still, there is currently no general purpose conversational artificial intelligence, and some software developers focus on the practical aspect, information retrieval. Chatbot competitions focus on the Turing test or more specific goals. Two such annual contests are the Loebner Prize and The Chatterbox Challenge.[11] Usage in dialog systems
Example of an automated online assistant providing customer service on a web page.
Chatbots are often integrated into the dialog systems of, for example, automated online assistants, giving them the ability of, for example, small talking or engaging in casual conversations unrelated to the scopes of their primary expert systems. Currently chatbots are widely used as part of messaging platforms like Facebook Messenger, Snapchat, and Kik for entertaining purposes as well as B2C marketing and customer service. Companies like Pizza Hut, Disney, Yamato’s Line and Whole Foods have launched their own chatbots to increase end customer engagement, promote their products and services, and give their customers a more convenient and easier way to order from them.[12] In 2016 in the travel industry, several agencies and airlines launched chatbot services via Messenger ? Aeromexico's sells tickets and answers questions,[13] while KLM's provides flight status updates and delivers mobile boarding passes.[14] Chinese travel companies had already been providing these services for some time via WeChat.[15] Other companies explore ways how they can use chatbots internally, for example for Customer Support, Human Resources, or even in Internet-of-Things (IoT) projects. Overstock, for one, has reportedly launched a chatbot named Mila to automate certain simple yet time-consuming processes when requesting for a sick leave.[16] SAP partnered with Kore Inc, a US-based chatbot platform vendor, to build enterprise-oriented chatterbots for certain SAP products like SAP Hana Cloud Platform, SAP Cloud for Customer (C4C), SAP SuccessFactors and Concur.[17] Other large companies such as Lloyds Banking Group, Royal Bank of Scotland, Renault and Citroen are now using automated online assistants instead of call centres with humans to provide a first point of contact. Incorporation in other devicesA chatbot may be deployed in a smartphone app. Users can now use them as part of Facebook Messenger, Telegram or Viber.[18] Such apps allow a user to carry on a textual interchange with a simulated chat partner, much as one might chat with a human partner on a date, or through instant messaging or other forms of online chat. The concept is very similar to chatting with a robot in an internet chatroom or on an internet forum. Users can chat about various topics, from school homework to song lyrics, or engage in cybersex-style chats.[19][20] ToysChatbots have also been incorporated into devices not primarily meant for computing such as toys.[21] Hello Barbie is an Internet-connected version of the doll that uses a chatbot provided by the company ToyTalk,[22] which previously used the chatbot for a range of smartphone-based characters for children.[23] These characters' behaviors are constrained by a set of rules that in effect emulate a particular character and produce a storyline.[24] IBM's Watson computer has been used as the basis for chatbot-based educational toys for companies such as CogniToys[21] intended to interact with children for educational purposes.[25] Malicious useMalicious chatbots are frequently used to fill chat rooms with spam and advertising, or to entice people into revealing personal information, such as bank account numbers. They are commonly found on Yahoo! Messenger, Windows Live Messenger, AOL Instant Messenger and other instant messaging protocols. There has also been a published report of a chatbot used in a fake personal ad on a dating service's website.[26] See also
CitationsReferences
External links |
