2019年11月18日

2019年に執筆はどのように見えるのだろうか?(4)


More common-sense AI
より常識的AI

At a basic level, machine learning or AI is an automatic model that can be replicated ad infinitum. But once you have those basics down, there’s usually room for improvement. After all, even the most basic concept can be complicated, given the right set of conditions. In some cases, that will mean teaching AI common-sense information to fill in the gaps.
基本的レベルで、機械学習あるいはAIは、際限なく自動複製可能自動モデルです。 けれどもあなたがそれらの基本をしっかり理解した途端に、通常改良の余地があります。 結局のところ、最も多くの基本概念さえ、正しいの条件セットを与えられないと、複雑となる可能性があります。 ある場合には、それはそのギャップを埋めるためのAI常識情報を教えることを意味するでしょう。

“I think another big trend will be including more and more real-world knowledge in these automatic models which will then help enrich the type of processing that we’re able to do, and providing more and better types of suggestions as far as how to rewrite text and how to generate messages,” says Grammarly research scientist Courtney Napoles.
「私はもう1つの大きい傾向がそれで我々がすることが可能であるタイプの処理を豊かにする助けとなるこれらの自動モデルの実世界の知識をますます含んでいるだろうし、テキストを書き直す方法やメッセージを生成する方法までますますもっと良いタイプの示唆を提供しているであろうと思います」と、Grammarly 研究専門の科学者コートニー・ナポレスが言います。

One example of this is the idea that the sky is cloudy when it rains. Of course, common knowledge says it’s true−you need clouds to produce rain, so they must be there when it’s raining. But for an algorithm, it’s something that must be taught.
この1つの例が、雨が降ると、空が曇っているという考えです。 もちろん、常識はそれが本当であると言います −雨を生じるためにあなたは雲を必要とします、それで雨が降っているとき、雲は、そこになければなりません。 しかし、アルゴリズムのためには、それは教えられなくてはならない重要なものなのです。

Or, as Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.” puts it, “AI voice recognition tools are getting better and better, but my Alexa is still pretty stupid.”
あるいは、アメリカン大学の名誉退職の言語学の教授で「スクリーン上の言葉: デジタル世界で読む運命」の著者、ナオミ・バロン博士が、述べるように「AI音声認識ツールはますます良くなっているが、しかし私のアレクサはまだかなり愚かだ。」


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より常識的AI

At a basic level, machine learning or AI is an automatic model that can be replicated ad infinitum. But once you have those basics down, there’s usually room for improvement. After all, even the most basic concept can be complicated, given the right set of conditions. In some cases, that will mean teaching AI common-sense information to fill in the gaps.
基本的レベルで、機械学習あるいはAIは、際限なく自動複製可能自動モデルです。 けれどもあなたがそれらの基本をしっかり理解した途端に、通常改良の余地があります。 結局のところ、最も多くの基本概念さえ、正しいの条件セットを与えられないと、複雑となる可能性があります。 ある場合には、それはそのギャップを埋めるためのAI常識情報を教えることを意味するでしょう。

“I think another big trend will be including more and more real-world knowledge in these automatic models which will then help enrich the type of processing that we’re able to do, and providing more and better types of suggestions as far as how to rewrite text and how to generate messages,” says Grammarly research scientist Courtney Napoles.
「私はもう1つの大きい傾向がそれで我々がすることが可能であるタイプの処理を豊かにする助けとなるこれらの自動モデルの実世界の知識をますます含んでいるだろうし、テキストを書き直す方法やメッセージを生成する方法までますますもっと良いタイプの示唆を提供しているであろうと思います」と、Grammarly 研究専門の科学者コートニー・ナポレスが言います。

One example of this is the idea that the sky is cloudy when it rains. Of course, common knowledge says it’s true−you need clouds to produce rain, so they must be there when it’s raining. But for an algorithm, it’s something that must be taught.
この1つの例が、雨が降ると、空が曇っているという考えです。 もちろん、常識はそれが本当であると言います −雨を生じるためにあなたは雲を必要とします、それで雨が降っているとき、雲は、そこになければなりません。 しかし、アルゴリズムのためには、それは教えられなくてはならない重要なものなのです。

Or, as Dr. Naomi Baron, professor of linguistics emerita at American University and author of “Words Onscreen: The Fate of Reading in a Digital World.” puts it, “AI voice recognition tools are getting better and better, but my Alexa is still pretty stupid.”
あるいは、アメリカン大学の名誉退職の言語学の教授で「スクリーン上の言葉: デジタル世界で読む運命」の著者、ナオミ・バロン博士が、述べるように「AI音声認識ツールはますます良くなっているが、しかし私のアレクサはまだかなり愚かだ。」


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