aticoolo(アーティクーロ)「人工知能小説」で文章生成

articoolo(アーティクーロ)という。AI(人工知能)で日本語文章を生成して見ました。

AI(人工知能)ライティングのarticoolo(アーティクーロ)で日本語で文章生成を依頼して見ました。
「人工知能小説」で作成してもらいました。

「人工知能小説」ついての文章ができました。

articoolo(アーティクーロ)日本語B版で生成した文章です。

ロボット工学は近年進歩しており、多くのロボットがAIの観点からは比較的愚かである。しかし、人工知能の進歩は、次の進化がAI動力ロボットであることを示唆しています。

人工知能と組み合わされたロボットは、産業を再発明するという約束を提供する。これまでのところこれがあまり起こっていない理由は、人工知能開発のコストが非常に高いためです。これは、より高性能のコンピューティングと人工知能アルゴリズムを訓練するために必要なデータセットの不足の必要性と相まって、ロボット工学の進歩を妨げています。

スマートロボティクス分野で画期的な成果を上げるには、開発を加速するために2人の人工知能がデータ科学者を配備しています。これらの2社はNeuromationとTRA Roboticsです。スタートアップは、ロードブロッキングを取り除き、自律的でインテリジェントで手頃な価格のロボットの一連の革新の道を切り開いています。

その目的は、これらのマシンが、より迅速かつ正確に一連のタスクを実行するビジネスを支援することです。 TRA RoboticsのCEO、Rodion Shishkovは次のように述べています。ロボットを馬鹿から人工的にスマートに変えるためには、まず膨大な量のデータを使って機械アルゴリズムのAIアルゴリズムを操作する必要があります。データはロボット産業の生命線です。

このデータは、ロボットが複雑なタスクを実行できるように人工知能アルゴリズムを効果的に訓練するために必要であるため、十分なデータを取得することが重要です。単純なビジネスタスクであっても、アルゴリズムで必要とされるデータの量は、(ロボットの光学系では)数百万の画像と(ロボットの音声機能では)同数の音声ファイルで構成する必要があります。

ここで、Neuromationがパートナーシップに貢献しました。同社は合成(人工)データのプールを開発しました。これらのデータは、クラウド接続のブロックチェーンネットワーク上に安全に保持されます。合成されることにより、データは、人工知能アルゴリズムが特定の複雑なタスクを引き続き習得できるように、実データを綿密に模倣します。

ロボットの学習方法も改善されました。これは、行動心理学に基づいた強化学習プラットフォームと呼ばれています。このアプローチにより、割り当てられたタスクをより一貫して実行する正味の効果で、アルゴリズムが間違いから学ぶことができます。

新興企業は、Robotics 3.0の機械学習のアプローチを呼びかけています。

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