コミュニケーションAI（人工知能）技術などの開発を手がけるrinnaは12月22日、「2020年AI動向総括と会話型AIの最新研究」と題したプレスラウンドテーブルを開催した。
一般的なチャットボットには、事前に返答をデータとして保持しているルール型や、人間と組み合わせて顧客対応するハイブリッド型、そして、深層学習で返答を予測し、会話を成立させるAI型がある。会話型AIチャットボットの特徴として、Chief Rinna Officerを務める坪井一菜氏は、「一般的なプログラムはコーディング＝規則を作るが、（AI型は）機械学習で入出力のデータから学ぶ」と説明する。
ラウンドテーブルには、エンタテインメントAIの研究開発と事業推進を目的として3月2日に設立されたスクウェア・エニックス・AI＆アーツ・アルケミーが登壇。CTO（最高技術責任者）の三宅陽一郎氏は、会話型AIが抱える課題について、「学習用データとなるコーパス（言語資料）を大量に必要としながらも、対話形式の日本語データは少ない」を話す。加えて、人間とAIチャットボットの会話品質を自動的に評価する仕組みもなく、会話内容が決まっているタスク指向型会話とは異なり、自由に会話する非タスク型会話は高難度に類する。「雑談が一番難しい」（三宅氏）。
AIの大流行は、… 続きを読む
※この記事はZDNet Japanから配信されています。
