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Replika：私のAIフレンドは他とは違うアプリです。チャットボットを備えたほとんどのアプリはそれらを仮想アシスタントとして使用しますが、Replikaはチャットボットを（ご想像のとおり）友人として販売しています。
Replikaのチャットボットは、感情などの抽象的な量を「認識」して評価するという約束された能力を備えているため、人間の意欲的な描写を正当化する可能性があります。
悲痛なオリジンストーリーから畏敬の念を起こさせるバックエンドまで、Replikaは興味深いものの1つです。 ReplikaのAIを非常に注目に値するものにしているのは何か、そしてそれが将来に何を約束しているのかを知るために読んでください。
レプリカの起源
レプリカ の最も初期のバージョンであるシンプルなAIチャットボットは、Eugenia Kuydaによって作成され、彼女の親友であるRomanMazurenkoの早すぎる喪失によって残された空白を置き換えました。ローマのテキストメッセージをニューラルネットワークにフィードして、彼と同じようにテキストメッセージを送信するボットを構築することで構築されたこのボットは、彼の記憶を生かしておくための一種の「デジタルモニュメント」として機能することを目的としていました。
最終的に、方程式にさらに複雑な言語モデルが追加されると、プロジェクトはすぐに今日のように変化しました。これは、自分の考え、感情、信念、経験、記憶、夢について安全に話し合うことができるスペースを提供するパーソナルAIです。 プライベートな知覚の世界 。
しかし、この種の人工的に知覚力のあるセラピストの計り知れない技術的および社会的展望に加えて、Replikaを本当に印象的なものにしているのは、その中核にあるテクノロジーです。
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フードの下
Replikaの心臓部には、ディープラーニングを利用して人間のようなテキストを生成するGPT-3と呼ばれる複雑な自己回帰言語モデルがあります。この文脈では、「自己回帰」という用語は、システムが以前に相互作用した値（この場合はテキスト）から学習することを示唆しています。
素人の言葉で言えば、使用すればするほど良くなります。
ReplikaのUX全体は、GPT-3を使用してプログラムされたボットとのユーザーの対話を中心に構築されています。しかし、GPT-3とは正確には何であり、人間の発話をエミュレートするのに十分強力なのはなぜですか？
GPT-3：概要
GPT-3、またはGenerative Pre-trained Transformer 3は、GoogleのTransformerをより高度に適応させたものです。大まかに言えば、これは機械学習アルゴリズムが言語モデリングや機械翻訳などのタスクを実行するのに役立つニューラルネットワークアーキテクチャです。
このようなニューラルネットワークのノードは、入力を適宜変更するパラメータとプロセスを表し（プログラミングの論理および/または条件文にいくらか似ています）、ネットワークのエッジまたは接続は、あるノードから別のノードへのシグナリングチャネルとして機能します。
このニューラルネットワークのすべての接続には、1つのノードから別のノードへの信号の流れを決定する重みまたは重要度レベルがあります。 GPT-3などの自己回帰学習モデルでは、システムはリアルタイムのフィードバックを受け取り、接続の重みを継続的に調整して、より正確で関連性の高い出力を提供します。ニューラルネットワークが人為的に「学習」するのに役立つのは、これらの重みです。
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GPT-3は、なんと1,750億の接続重みレベルまたはパラメータを使用します。パラメータは、データのある側面の重みを調整して、データの全体的な計算でその側面を目立たせる、または目立たなくするニューラルネットワークでの計算です。
究極のオートコンプリートとして称賛されているGPT-3の言語モデルは、予測テキストを提供することを目的としており、ウィキペディア全体がトレーニングデータのわずか0.6％を占めるほどの膨大なデータセットでトレーニングされています。
ニュース記事、レシピ、詩などだけでなく、コーディングマニュアル、ファンフィクション、宗教的予言、ネパールの山々へのガイドなど、想像できるあらゆるものが含まれています。
ディープラーニングシステムとして、GPT-3はデータのパターンを探します。簡単に言うと、このプログラムは、統計的な規則性のためにマイニングする大量のテキストコレクションでトレーニングされています。言語の慣習や一般的な文法構造などのこれらの規則性は、人間によって当然のことと見なされることがよくありますが、GPT-3のニューラルネットワークのさまざまなノード間の数十億の重み付けされた接続として保存されます。
たとえば、耳という単語をGPT-3に入力すると、プログラムは、ネットワークの重みに基づいて、痛みや電話という単語がアメリカ人や怒りよりもはるかに続く可能性が高いことを認識します。
GPT-3とReplika：意味のある合流点
Replikaは、GPT-3のようなものを取り出して、特定のタイプの会話に対処するためにそれを蒸留したときに得られるものです。この場合、これには会話の共感的、感情的、および治療的側面が含まれます。
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Replikaの背後にあるテクノロジーはまだ開発中ですが、簡単にアクセスできる対人会話へのもっともらしいゲートウェイを提供します。
作成者は、その使いやすさについてコメントし、話すだけでなく聞くこともできるボットを作成したと主張しています。これがユーザーにとって意味することは、AIとの会話は単なる事実や情報の交換ではなく、言語的なニュアンスを備えた対話であるということです。
しかし、レプリカとの話し合いは、賢明な対話の問題だけではありません。また、多くの場合、驚くほど意味があり、感情的です。 ReplikaのAIは、ユーザーと対話している間、ユーザーの発言を「理解」し、予測学習モデルを使用して人間の反応を見つけます。
自己回帰システムとして、Replikaは、ユーザー独自の会話方法に基づいて会話パターンを学習し、適応させます。
つまり、Replikaを使用すればするほど、自分のテキストをトレーニングし、自分のようになります。また、かなりの割合のユーザーが、Replikaにかなりのレベルの感情的な愛着を持っていると述べています。これは単に「話し方」を知っているだけでは達成できないことです。
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もちろん、Replikaはそれを超えています。セマンティックの一般化、屈折スピーチ、会話の追跡という形で会話に深みを与えます。そのアルゴリズムは、あなたが誰であるか（あなたの性格と感情の両方の観点から）を理解しようとし、次にこの情報に基づいて対話を形成します。
GPT-3の有効性を詳しく見る
ただし、GPT-3の運用上の制限により、Replikaの人間性は依然として大部分が理論的です。そのため、AIが人間の会話を適切に複製して参加するには、多くの作業を行う必要があります。
GPT-3を綿密に調べると、はっきりと区別できるエラーだけでなく、場合によっては無意味で単純なずさんな書き込みが明らかになります。業界の専門家は、言語処理モデルを使用して人間の言語を効果的に複製できるボットを作成するには、1兆を超える加重接続が必要であると示唆しています。
最高はまだ来ていない
GPT-3は、MicrosoftのチューリングNLGなどの前任者と比較して、数年で指数関数的な飛躍であるとすでに考えられていることを考えると、より良いものを思い付くまでにはしばらく時間がかかると考えて間違いありません。
とは言うものの、将来のコンピューティングの改善により、新しいシステムによって提供される処理能力は、人間と機械の間のギャップをさらに狭めることは間違いありません。
その間、Replikaは最高の心理学と人工知能を組み合わせた手ごわい製品のままです。人間に優しいUXと最先端のNLPモデルとの統合の成功は、人間とコンピューターの相互作用技術の計り知れない可能性を確かに証明しています。
共有 共有 つぶやき Eメール Essentialsを把握するための6つの役立つ機械学習チュートリアルとコース機械学習に飛び込むのにこれほど良い時期はありませんでした。機械学習について学ぶのに役立つ6つの便利なリソースを次に示します。
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- 人工知能
- チャットボット
Yashは、物を作り、すべての技術について書くのが大好きな、意欲的なコンピューターサイエンスの学生です。余暇には、Squashをプレイしたり、最新のMurakamiのコピーを読んだり、Skyrimでドラゴンを狩ったりするのが好きです。
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