さまざまな方法があります。開発者は情報や経験を学び、吸収するためにインテリジェントなマシンを手に入れようとしています - そして、これらは通常プログラムに巨大なデータのダンプを掘り下げさせることを含みます。しかし、スタンフォード大学の科学者チームは、「読み」という言葉が登場して以来、人間が頼りにしてきたもっと慣習的な形式の教育を模索しています。
arXiv（「アーカイブ」と発音された）論文リポジトリにアップロードされた新しい研究で、研究チームは、膨大な量のオンライン小説データベースにアクセスするためのAugurというプログラムの作成方法を概説しました。特定の状況に対する人間の反応 - それが読んだものだけに基づく。
Augurは基本的に、オンラインのライティングコミュニティWattPadに現在格納されている60万のストーリーを通して、人間について学びました。食べ物を食べることや自分撮りをすることなどの平凡なものから、もっと極端なものまで、人間の行動の説明を読んでいます。このため、Augurは現実の状況における個々の人間の行動を識別し、「あなたがそれに答える可能性が低いときに自分自身を沈黙させる電話のように」次のステップがどうなるか予測することができます。
フィクションがそのような便利な学習ツールである理由は簡単にわかります。 「私たちは自分たちのプロットを形作る劇的で珍しい出来事に関して物語を考える傾向がありますが」、研究者たちはこの論文に書いています。何百万もの単語にわたって、これらの日常的なパターンはそれらの劇的な対応物よりはるかに一般的です。現代のフィクションのキャラクターは部屋に入った後にライトを点けます。彼らは赤面することによって賛辞に反応します。会議中は電話に出ません。」
これまでに実施されたフィールドテストでは、システムが特定の環境内のオブジェクトや個人を識別できるように、参加者にはAugur搭載のウェアラブルカメラが提供されました。システムは次の動きを71％の精度で予測することができました。これらの予測の約94％が「賢明」と評価されています。これは、将来を予測しようとしているアルゴリズムコードのほんの一部に過ぎないことを覚えている場合はかなり重要な功績です。
もちろん、それは初めてではありません。研究者は機械を教えるために文学に目を向けました。 Facebookは最近、1.6ギガバイトの子供向けのストーリーを研究コミュニティに提供し、A.Iを助けました。現実的なシナリオと幻想的なシナリオを区別してください。