Arruma Mala aí Donald Trump kkk?????
MITの博士研究員でロボット工学の研究を行っているBradley Hayesが、Donald“ Drumpf” Trumpをロボットに変えました。彼は共和党風の候補者のスピーチを研究し、模倣するためにリカレントニューラルネットワーク（人工知能）をプログラムしました。
ヘイズの「日常業務」は、「人間とロボットのチーム化に焦点を当てた研究：人間がより安全で効率的、そして職場でより効果的になることができるようにロボットと協働し、人間から学ぶことができるアルゴリズムの設計」です。ジョン・オリバーの「素晴らしいスケッチ」からインスピレーションを得ました。 （「うまくいけば、彼はこれを見ます - うまくいけば、彼はこれを見て感謝します」。
逆 ヘイズとこの愛国心のある努力について話しました。
@DeepDrumpfを作成するきっかけとなったのは、他に何がありますか？
それは私の同僚との昼休みの会話からも生じました。彼らもまたロボット研究をして、機械学習を扱います。私たちは実際に私たちの研究に関連しているいくつかの様々な統計的モデリング手法について話していました。DeepDrumpfの背後にある同じテクニックは、シーケンシャル情報、つまりシーケンシャルデータの構造を学習しようとするモデリングテクニックであるため、多くのロボット工学の分野で機能します。自然言語はシーケンシャルデータの良い例です。文の構造はかなり一貫しています。つまり、ルールがあり、取得しているすべてのデータに基本的な構造があります。
1億を受け継ぎますか？そして今、私は世界中で建築しています。そして、私は少しかっこいいです。
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月4日
スタンフォード大学の別の研究者がニューラルネットワークのコースを書いています。特に、「リカレントニューラルネットワークの不合理な有効性」というタイトルの記事を発表しました。人々は、このような自由形式のテキストデータの執筆で構造を表現することにはこの不合理な力があることを示しました。
私はさまざまな政治界の先駆者のスピーチの複雑さを比較している記事を見ました。この記事はトランプがどのようにもっと単純化された言語を使っているかを述べていた、そしてそれは彼の投票の人口統計学と彼のファンにとって大ヒットだ。政治的な観点から見れば、それは本当に素晴らしいことです。なぜなら、それはあなたのメッセージを明確にし、可能な限り幅広い観客を掴むことになるからです。機械学習の観点からは、これは私たちが作ることができる最も扱いやすいモデルかもしれないことを意味します。
「Pythonを再び素晴らしいものにする」というコーディング言語について聞いたことがありますか。
あなたは知っている、私は昨日それを見た。 TrumpPythonまたはそのようなもの？私はそれを見ました。私はそれについての記事を読み、私は彼らのGitHubページに行きました、しかし私はまだそれをプレイする時間がありませんでした。しかし、それは素晴らしく見えます。
トランプの言語的傾向について何か、あるいはそのようなことをあなたのA.Iから学ぶことができますか？
モデルからの出力を見ると、モデルがデータから学習した構造を示しているという意味では可能です。それで、繰り返しの種類、モデルから出てくるものの種類は、彼の話すパターンと彼のメッセージに固有のものについて - 潜在的に - あなたに教えてくれるでしょう。
［カンザス］彼ら全員は言った、「私は何も必要としない。彼らは恐ろしい国を持っていて、特別なインフラを持っています、私たちの国は金持ちを必要としています。
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月4日
Twitterではそれを使用できるのは140文字しかないため、必ずしもTwitterアカウント自体から取得できるとは限りません。そして、モデルに入ってきたデータはそれほど多くはないので、そしてトランスクリプトが討論からのものであることも理由の1つ - 候補（そして特にトランプ）が自分自身を中断する傾向がある - それは出力のこれらの不連続のためになります。
このモデルから基本的にテキストの壁をサンプリングしてそれを調べて、連続した最高140文字のナゲットを選び出して投稿するには、まだ少し手作業が必要です。
これはビジネスです。私達の大統領はObamacareです。今、これでそれはそうではありません。どうもありがとうございました。私達は私達が興味を持っているチアリーダーではありません
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月4日
では、現時点ではそれほど手間がかかりませんか。
それは確率分布として効果的に学習し、あなたはそれからサンプリングすることができます。それが何を意味するのですか - あなたはあなたのモデルを持っており、あなたはそれに手紙を要求することができます。そして、あなたがそれを続けて十分な文字を要求するならば、それはあなたに英語に似たものをあなたに与えるでしょう。あるいは、もっといいことには、トランプが実際に言ったかもしれないことに似ている人もいます。ですから、私が従ってきた一般的なプロセスは次のとおりです。たとえば、そこから500文字または1,000文字をサンプリングします。 500または1,000文字相当のテキストの壁ができたら、それからランブリングをして、その中から、140文字の中から最も適切なブロックを選択します。あるいは、そこから出てくる最高の文は、関連性があるように思われます。
たとえば、昨夜、私は議論を一種の生のツイートにするためにそれを使っていました。したがって、このようなモデルでできることの1つは、それを準備できることです。そのため、モデルは一度に1文字ずつ渡すだけなので、その前にある文字、つまり以前に出力した文字に依存します。それが単語を学ぶ方法、つまり文の構造と文法の特定の要素を捉える方法です。
「Romney is」で文を始め、次の1000文字を要求したとします。これをプライミングと呼びます。必要な出力はすべて提供されますが、シーケンスの最初の部分は「Romney is…」に設定されます。
それは括弧付きフレーズでそれらのつぶやきを参照していますか？
その通りです。
Romneyはツールです。これを伝えたいのですが。彼らはおそらく私たちがリーダーに必要な最後のものです、それはできません。
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月3日
私がやりたいことの1つは、プロセスが少しきれいになったら - そしてそれが他の候補者とやり取りするようになることです - それがちょうどより多くのデータを持ってくることになるでしょう）です。 Twitterのアカウントを見れば、他の主要候補者に続いています。やがて、それは彼らに対応し始め、そしておそらく彼らに挑戦し始めることを望んでいます。しかし、それは週末のプロジェクトのようなものです。
@realDonaldTrump彼らは今支払っているところで、絶対に好きです。私は本当に金持ちです。ああ、私は彼らを支持してもらいたいのです。
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月3日
リカレントニューラルネットワークが単純化された、特殊化されていない言語であるということを説明できますか？
もちろん、やってみましょう。一般的に、ニューラルネットは何らかの入力を取り込んでいて、途中で数学を行っていて、それを出力してくれます。一般に、これは単なる分類子です。そのため、何らかの入力があると、その入力がどのクラスに対応するかがわかります。一般的な例は - 基本的なニューラルネット - あなたがそれに猫の絵を与えると、あなたはそれをあなたにそれを教えてほしい - それが、猫、犬、または飛行機、または車のような場合 - あなたは欲しい「大丈夫 - 自信を持って - これはあなたが私にくれた猫です。」
それが、高レベルの分類作業です。これは似たような概念ですが、猫、犬、車ではなく、クラスはアルファベットと句読点の個々の文字です。それで、それはインプットを受けていて、それからそれが学んだことに基づいてそれに数学をしています - それで、すべての学習は「中間で」起こります、そしてそれはあなたに最後に分類を与えます - 。以下のようなので、 この手紙.
それを作ること 再発 ニューラルネットは、前のステップからの出力がモデルの一部として次のステップに入力されることです。モデルが私に 'M'を与えたという事実は、モデルの次の実行に入ります。それで、それはあなたに「a」、そして次に「k」、そして次に「e」を与えるかもしれません。
これまでのところDeepDrumpfのツイートを特に誇りに思っていますか？
ええ、実際には。まだ投稿していないカップルがありますが、 -
独占.
そのとおりです。投稿されたものの中で、私は「ISISが必要としていないものだ」に特に満足しています。
私はISISが必要としないものです。
- DeepDrumpf（@DeepDrumpf）2016年3月3日
それでは…私は「私は人種差別主義者ではありません」とシードしましたが、その継続は「…それを信じる」ことでしたが、これは非常に優れていると思いました。それが適切になった場合、私はそれが適切になったときのためにそれを保存するつもりでした。
これらの言葉の後に何も良いことはありません。
あなたはむしろDonald Trumpに投票するのですか、それとも@DeepDrumpfに投票するのですか？
私はそれらの選択のそれぞれとトレードオフがあると思います。