無脳の学習意欲が高すぎて困るので、分かち書きすることに

水道水のヨウ素、セシウムともに濃度は低くなっています。
私はもう普通に飲んでいます。

東電の問題も長期化しそうです。
収束しない問題に現地の社員も相当に疲弊しているのではないでしょうか。
彼らが頼みの綱なんです。
がんばってほしいです。

汚染水の除去、洗浄、それから破損した炉の容器を修復して放射性物質を閉じ込めないといけません。
数週間、数ヶ月かかるでしょう。
長い闘いです。

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海外のメディアの放送を見ると、日本の評価について目立ちます。
これほどの震災の後でも混乱することなく秩序だって行動していることを好評価しています。
“GAMAN”（我慢）という日本語が日本人の冷静な国民性の根底にあるのだと、あるメディアは分析していました。

他にも、
“和”
“自己犠牲”
“共同体”
“一体”
“地震、雷、火事、おやじ”などというものもありました。
外国語ではどうやって翻訳しているのでしょうか。

海外のメディアは日本のことを良い評価で報道していますが、日本人として日本に暮らしていると、まあ、必ずしもそうとばかりも言えないんですが。
買い占めの問題とか、まだ続いていますしね。
でも、改めて海外のメディアからそう評価されているというのを知らされると、自分たちの国民性を誇り高くも思うのです。
やはり、私はこの国が好きです。

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さて、自動自律学習の人工無脳の仕様ですが、自動学習はします。
することはするんですが、非常に長い文章を拾ってきてしまうんです。
なので、形態素解析なり、分かち書きなりして、短文もしくは単語の単位にして学習させたいのです。

でも、今の状況は悪くはないです。
すくすく育っていますから。
しかし、学習しているモノが悪いだけで、微調整をして良い学習をするようにすれば、かなり頭の良い人工無脳になることは間違いありません。

文字化けの問題も今のところは発生していません。
非常に良い状態で進んでいます。
日本最強の人工無脳が登場する日はそう遠くないかも（なんて言ってみたりして）。
うずらの方に怒られてしまいますね。



↑現在の学習状況です。
“秋元康”で“放送作家”と連想したまでは良いのですが、その後に大量の文章を学習しようとしています。
これは消化不良を起こしてしまいますよ。
やはり、単語レベルにまで文章は縮めて欲しいです。

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家の近くはほぼ大丈夫だったのですが、以前働いていた職場の方では、かなりの液状化がありました。
ショックですね。

ハッキリいって、今自分が住んでいるところは標高０ｍ地帯なので、直下型が来たらOUTなんです。
次引っ越すときは、そこらへんも考えないといけないです。
ホント、ここ２０日ほどはビクビクしていましたよ。

でも、余震も収まって多少安心はしています。

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これから高田馬場で中国人の方と会ってきます。
中国語の家庭教師です。１１時半には家を出ます。
それまでにやっておきたいこと。

中国語の予習。
ジョギング。

１０時まであと２０分足らずだが、人工無脳のソースをちょっと改良しよう。
Tinysegmenterモジュールを使って分かち書きをして、記憶する文章を短くしよう。

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無脳をそれぞれのエキスパートにするアイデア／YahooとBingを使った有意味学習

自動学習の仕様を改善中です。

今まで、YAHOO検索で、「○○とは」　と　「○○　意味」　の両方で検索して、両方の検索結果に共通したワードを学習していたのですが、無意味なワードを覚えてしまう傾向があったので少し改良しました。

話しかけたワード（仮に“りんご”とする）をYAHOOとBING両方の検索エンジンにかけるのです。

すると、YAHOOとBINGのそれぞれでりんごの検索結果をファイルに書き出し、共通するワードを覚えます。
現在の仕様だと形態素解析が使用できないので（MECAPIがダウンしてしまっている）、「りんごは好きですか？」という質問に対しても、名詞の“りんご”を抜き出すことなく、文章で「りんごは好きですか？」と検索します。

検索エンジンに対して「りんごは好きですか？」と検索することはあまりないと思います。
しかし、YAHOOとBINGの両方の検索エンジンを使用するというのは、なかなか面白い結果を示しています。

まず、「AKB48」という単語を入力しました。
すると、人工無脳は「秋元康」という単語を学習しました。
非常に有意味な学習だと思います。
連想という人間の思考方法に近づきつつあります。

人工無脳がインターネットを介して、このような有意味な自動自律学習を逐次的に行っていけば、人工無脳はインターネットとリンクして（インターネットそのものと同化して）非常に賢くなることもできます。
逐次有意味自律自動学習をする人工無脳は、もはや無能ではなく、知能と呼べるのではないでしょうか。

まだまだ調整が必要なのと、サーバがハングアップしないようにプログラムを書き直す必要があるのですが、なかなか面白い結果を出しつつあります。

他に、
「少女時代」という単語を入力、学習結果は「少女時代」でした。
これは、YAHOOとBINGで少女時代で検索した結果に含まれていた単語が共に少女時代だったためだと思います。
こういうこともまだあります。

さらに、
「少年時代」を入力すると、「井上陽水」という単語を学習しました。
有意味な学習になっています。
嬉しいぐらい本当に有意味です。

そして、
「井上陽水」を入力すると、「インフォーーション」を学習しました。
文字化けでしょうか。
恐らく、本来はインフォメーションだと思います。

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月１２０円のレンサバでは、これ以上は限界があるようです。
月５００円のサーバにアップグレードして、MECABなども入れる必要があるかもしれません。
現在はcronなども使えません。
cronが使えれば、逐次自動学習などもある程度簡単にできるかと思います。

逐次自動学習なのですが、これからは、いくつかの人工無脳を立ち上げて並行して学習をさせたいと思うのです。
それぞれの人工無脳をそれぞれの各分野のエキスパートにするという考えもあります。

例えば、歴史に関する知識に特化した人工無脳。
彼は、歴史についての知識のみ学習します。
検索ワードにスペースと“歴史”という単語をつけて検索させます。
例えば、“奈良”という単語を入力したとします。
すると、自動的に“歴史”が付加され、“奈良”　“歴史”で検索します。
人工無脳は例えば“東大寺”という言葉を学習します。
さらに、自動学習なので、今度は“東大寺”　“歴史”で検索します。

他には、地理に関する知識に特化した人工無脳も作るとします。
この場合は、検索する際に“地理”という単語を付加します。
例えば、“奈良”　“地理”という検索を行います。
すると、今度は“近畿地方”という単語を学習します。
さらに、自動学習なので、“近畿地方”　“地理”という単語で調べます。

他にも、“ギャグ”を付加する「お笑い無脳」
“政治”を付加する「政治無脳」
“調理法”を付加する「料理無脳」
などと、複数の人工無脳がそれぞれの専門に特化した検索を行うようにしたいと思っています。

例えば、“春日”という単語一つにしても、歴史無脳は“野々間遺跡”という単語を学習しますし、地理無脳でしたら、“春日市”、ギャグ無脳でしたら“オードリー”、料理無脳でしたら“あんこう鍋”を学習します。

窓口は一つで、一つの人工無脳に話しかけると、それぞれの各人工無脳がその言葉に反応します。
それぞれの人工無脳が、それぞれの担当の付加ワードで検索をして、それぞれの人工無脳が学習します。
地理について質問されると、地理担当の人工無脳が答え、政治について質問されると、政治担当無脳が答えます。
ギャグ担当無脳は、時々ランダムに登場して面白いことを言います。

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まあ、これが完全に出来上がったら、相当レベルの高い人工無脳が出来るでしょう。
もはや、人工知能と言っても良いかもしれません。

まあ、やってること的には、半分以上その仕様を完成しつつあるので、というか、自動自律学習が完成すれば、あとはその無脳をコピーして、各分野ごとに特化した無脳を作り、一つの窓口（フォーム）で応答するようにすればいいだけなのです。
数年前だったら、「こんなの作りたいな」なんて妄想だったのですが、現在では確実に形になりつつあります。

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作っているものが複雑になると、ソースコードも複雑怪奇になってきます。
仕事の多忙で２週間ほどソースを開かないで、久しぶりに見たら「なんて複雑なものを私は作ってるんだ」と思わざるを得ませんでした。
この文の意味は？？
なんだっけ？？
と思うことも少なくないです。
コメント文は大事ですね。

そんなことを考えると、ゲームプログラムをやるために人工無脳プログラミングはお休み、なんて、ちょっと後々恐ろしいことにもなりそうです。

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休暇中ですが、２回も職場に行きました。
そして、４時間ずつ、計８時間も働きました。無給です。

今日は休みます。
実家にも帰ってません。
GWになるでしょうか。

明日は中国語のレッスンがあります。
さらに、土曜日には別の家庭教師の中国語レッスン。
なぜ２人？

それはいままでの経験から、外国人講師は、都合で国に帰らないといけないということがよくあるからです。
そのため、講師を確保するために２人雇っています。
確実に中国語をマスターしたいからです。
集中してやりますよ。
５月のTOEICもキャンセルする予定です。
その代わりに９月に中国語検定を受けても良いかもしれません。

４月１０日に数学検定があるのですが、これが終わったら、全ての勉強時間は中国語の勉強に割きます。
集中です。
英語をマスターしたとき並みの集中力です。

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MECAPIが死んだ

MECAPIが死んだ。

MECAPIとは、とても便利なツール。
インターネット上で形態素解析ができるAPIだったのだ。
形態素解析（文章を名詞、動詞、形容詞・・・・などに区切ること）は普通、ソフトをダウンロードするとかしないと出来ないんだけど、MECAPIはそれが不要で、ネットの画面（ブラウザ）に直接文章を入れて解析することができる。
果てしなく便利なツールだったのだ。

もちろん、ユーザーエージェントを使って、サイトからMECAPIに向かって自動的に文章を発信して、その解析結果をもらうことも出来る。

私の自動学習型人工無脳もMECAPIを使ってました。
人工無脳がネットにつながって、言葉の品詞を認識して、YAHOOで検索してどんどん賢くなるという仕様には、このMECAPIが必要不可欠だったのです。

しかし、昨日、人工無脳に不具合が発生。
自動学習をしなくなってしまったのです。
そこで調べていると、MECAPIにつながってないのです。
急いでMECAPIのサイトを開こうとすると、↑↑のお姉さんの画面になってしまうのです。

MECAPIが死んだ！

一体何があったのでしょうか。
サーバダウン？
それとも地震の影響？？

さて、形態素解析が出来なくなってしまいました。
現在は、入力された文章そのままの文でYAHOO検索をしています。
以前は、
「あなたはりんごが好きですか？」
と質問されれば、MECAPI様がりんごを名詞として抜き出し、りんごで検索してくれました。
しかし、今は
あなたはりんごが好きですか？そのままの文章で検索してしまうのです。

この解決策としては、MECAPIの回復を待つか、もしくは、さくらサーバの５００円プランに変更して、自分のサーバにMECAB（形態素解析器）を設置するしかないです。

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知り合いにニートがいる。
何年も引きこもっている。

そんな人の気持ちを考えてみた。
どうしてニートになるのだろう。
そして、どうしてニートから脱出できないのだろうと。

毎日、同じ天井を見て、ただ時間だけが過ぎていく。
もう、つまらないという感覚も鈍麻してしまったのだろうか。
誰かが手を引っぱってアルバイトの面接に連れて行こうとすると、とんでもないという。

でも、そんな人の気持ちも分かる。
２０歳の頃、デザインの専門学校を卒業して、日長やることもなく、鬱々としていた。
本当に精神エネルギーが低下して、なにをしていいのか、どうしたらいいのか、自分でも分からなかった。
勇気を出してセブンでバイトを始めたら不思議と気分も晴れてきた記憶がある。

そういう時って、焦っているんですよね。
焦っているけど、どうしていいかわからない。
なんか、心が牢獄に捉えられて重い鎖で歩き出せないような感覚なんです。

言葉では反発してしまうけど、でも、人のアドバイスを待っている。
人が助け出してくれるのを待っている。

私にもありました。
毎日寝たきりで、布団の中で鬱々としていた頃。
もうずっと昔の話ですよ。
でも、今も知り合いでそういう人、いますから。
そうなってくると、もう、やる気とかっていうレベルじゃなくて、精神エネルギー自体が非常に低い状態。
恐らく、脳の活性が著しく低下して判断力や思考力も限りなく低いんですね。
そういう状態で放っておくと、どんどん実社会から遠ざかってしまう。
家族以外の人間との関わり方を忘れてしまう。
いざ、実社会に戻りたいという気持ちがフッとわいても、もう、どうにもならない。
やっぱり自分じゃダメなんだって思ってしまって、また布団の中に戻ってしまう。

だから他人の力が必要なんです。
遊びにでも連れて行くのでもいいのです。
いきなりバイトなんかさせなくてもいいのです。
遊んで、外の活動に参加させて、出来ればボランティアなんかでもいい。
それで、慣れたらバイトをさせればいい。

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中国語の家庭教師を募集していました。
そしたら２名の方からメールが来たのです。
早速スケジュールの調整をしました。
今週末あたりから出来そうです。
頑張ってペラペラに喋られるようなレベルにまでなりたいです。

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人工無脳は自律学習の仕様はストップしています。
安全に、サーバに負荷をかけないようなやり方で上手く動かしたしです。
明日の朝にでももう一度やってみようかと思います。

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ロボットで外部環境を学習させる構想

今日は仕事を片付けないといけないので、少し早く日記を書く。
自動自律学習はどうしてもサーバに怒られてしまうので、解決策を考える。
HTMLファイルをリロードして、リロードするたびに発動するCGIを使うことにする。
リロード時間を調節することによって、サーバに負荷をかけないようにする。
おそらく、このやり方でやればサーバはハングアップしないだろう。

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色々と調べていると気づいたんですが、逐次実行するプログラムを作るためにはUNIXの知識が必要だということです。
Perlだけではそろそろ限界かもしれませんね。

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無脳を作り終わったらゲームをプログラムしようと思います。

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以前購入した本です。
ここらへんの本で勉強しました。

ゲームプログラミング
↓
マイコン制御ロボットの作成
↓
そのあとで、サーバとUNIXの勉強をしようかと思います。

その後に、自サーバにMECABと人工無脳本体を入れてそこで育てたいと思います。
将来的には、ロボットにセンサーを付けて、周囲の探索行動をさせて、そこから得た情報を人工無脳が使えるようにもしたいのです。
例えば、ロボットがアームでバナナを持ち上げます。
未知の物体について、「これはなんですか？」
と質問することとします。
「それはバナナです。」
と答えることとします。
ロボットには色を識別するセンサーが付いているので、黄色と判別します。（例えば、コンピュータ内では１６進法で色を表しますから、#ffcc00から＋－いくつは黄色と識別するというルールを作っておきます。）
ロボットはバナナを観察して、「黄色い」と判断します。
すると、ロボットは「バナナは黄色いです」と情報を一つ記憶するのです。

さらに、この情報はサーバの中の人工無脳に渡されます。
人工無脳は「バナナは黄色い」という言葉を学習します。

こういう外部世界の情報をどんどん学習していく人工無脳をロボットとの連携で作りたいのです。

できることならば、人が「これは○○です」と教えなくても自分で調べられるように出来たら良いです。
GOOGLEの画像検索の逆をすることが出来ればいいのですが、（つまり、名前から画像を検索するんじゃなくて、画像から名前を検索するんです、・・・ピクセルの色配列パターンとかで画像を識別するのです）
“画像検索の逆”をすることが出来れば、ロボットに探索行動を逐次させて、覚えた情報、つまり、
「りんごは赤い」
「紙は白い」
「葉は緑」
という言葉を次々にサーバ側の無脳に渡していくことも出来ます。
無脳は人間がインプットさせた言葉を喋らされているのではなく、自分の探索行動の結果として得た情報を喋ることになるので、一歩進歩します。
人工知能の手前といったところでしょうか。

さらに、センサーの種類を増やすこともできます。
触感、圧感などのセンサーで物を触れば、
「りんごは硬い」
「布は柔らかい」
「ゴムは弾力がある」
などと触った感触に関する情報を無脳に教えることもできます。

化学物質に対するセンサーでもいいのです。
これならば、甘いとか辛いなども情報として覚えられます。
嗅覚も化学物質なので、○○の臭いというように情報を覚えることもできます。
まあ、表現に難しい情報もありますけど。
例えば、アンモニア臭も、硫黄の臭いもどちらも「臭い」ですから。

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さてさて、今週は恐らくずっと残業になることでしょう。
なので、早朝に開発というわけにはいかないかもしれません。
三連休にかけます。
そうそう、日曜日に卓球教室に行くことにしました。
１時間半で２０００円です。
集団レッスンですが、経済的です。

さらに、三連休には皇居RUNもある予定。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

昨日は数学検定のための勉強をしていました。
三角関数です。
単位円から波形を描くという練習をしていました。
高校時代はこんなのやった記憶が無いんですが、ぐーたらだったから仕方ありませんね。

フェレットプラス　ダイエット・メンテナンス　1.2kg　

自動学習は一時停止、週末に問題を解決する予定

人工無脳に自動YAHOO検索学習をさせようとしているが、サーバがハングアップしてしまう。
単語を抜き出して、「名詞とは」で検索、さらに、「名詞　意味」でも検索する。
この場合、名詞は適当な単語となる。
「りんごは赤いよね。」とユーザが話すと、自動的に名詞だけを抜き出し検索をします。
例えば、「りんごとは」　「りんご　意味」でYAHOO検索を行うわけです。
検索結果はそれぞれのファイルに保存されます。
さらに、HTMLデータは情報量が多いため、適当に切り分けて重要な文章だけが残るようにします。
ここで、「名詞とは」の検索結果ファイルと、「名詞　意味」の検索結果ファイルを比較して共通する単語を抜き出します。

しかし、ここでエラーが発生してしまうのです。

今朝もがんばって無脳のエラー除去を試みたが、時間の方が無くなってしまった。
サーバが一時的にハングアップしてしまう理由はだいたいつかめている。
二つのファイルを比較して共通する単語を抜き出すという作業が意外にもコンピュータのリソースを消費してしまうらしい。
文字数は出来るだけ少なくしているのだが、それでも難しいようだ。
逆に文字数を減らしすぎると、何も共通する単語がなくて空白を返したり、「ので」や「は」など言葉として意味が無い文字を返したりするので意味が無い。
少なくとも２００文字程度は無いと二つのファイルを比較する意味が無い。

これがサーバにとって非常に疲れるらしい。
それでエラーが出てしまっているのだ。

・・・・・・・・・・・

しかしまあ、インターネットというのは情報のデータベースですから。
今まで、手動で検索を行って情報を引き出してきたものを自動で行うわけですから、言ってみれば、これこそ人工知能なわけです。
（人工知能の定義は一様ではありません。人工意識を備えた強い人工知能ではなく、あくまでも、ここでは弱い人工知能について話します）

現在の課題は、人工無脳が文章を理解しているわけではないというところでしょう。
まあ、この課題は研究者ですら出来てないわけですから、非常にレベルの高い課題なのです。
しかし、理解が出来たフリならば出来るのです。

係り受け解析を使うのも一つの手です。
HTMLデータとして拾ってきた文章を係り受け解析APIにかけるのです。

「このりんごは赤い。」
という文章があれば、りんご　＝＞　赤いという解析結果が得られます。
そこで、りんご　と　赤い　は関連性のある単語であると記録されるのです。
このように、係り受け解析を使用すると、関連性の無い言葉を結びつけて文章が崩壊するのを防ぐことができます。
例えば、「りんごは走る。」などという文章は日本語として崩壊しています。しかし、係り受け解析を使用すると、このような間違いは起こりません。
前もって、大量の日本語文章を係り受け解析しておき、起こりうる係り受けパターンを登録しておけば、「りんご」という単語に反応して、「りんごは甘い」「りんごは赤い」「りんごを食べる」「りんごを買う」などと間違いのない文章を返すことができるようになります。

しかし、これは個人がレンタルしているサーバ領域で実現するのは不可能に近いでしょう。
情報量があまりにも多すぎます。
MECABのように外部のデータベースがあれば、それを利用することも出来るのですが。

そもそも、コンピュータに完全な文章理解を求めることは不可能なのです。
あくまでも理解しているフリをさせているに過ぎません。
（完全な文章理解で出来るようになるためには、コンピュータが実世界を体験しない限り不可能なのです。文字情報は現実体験を捨象した記号に過ぎません。）

・・・・・・・・・・・・・・・・・・

自動自律学習は現在外していますが、一度成功しているだけに心強いです。
必ず、今週末には復旧させたいと思っています。
サーバに如何に負荷をかけずに実行するかが問題です。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・

臨時異動中。
非常に疲れています。
まず、喉がやられます。
ハヤクシュウマツコナイカナ。

数学３Cを勉強しています。
なんだか難しいですね。
でも、面白い。

そういえば、複素数平面って新単元では無くなったんですね。
数学検定での扱いはどうなるんでしょうか。
やらないで良いということなのでしょうか。
複素数平面は学習量が多いので、やるのかやらないのかの違いは大きいです。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・

さて、ジョギングでもして仕事の準備をしますかね。

【Love　Deo】ラブデオ デオドラントボディーソープ

自動自律学習の仕様、一応完成／卓球の練習日

休止中
ブラウザのIFRAMEの設定をONにして見てください。↑

自動学習の仕様は一応達成しました。
LEARNのところに文字が時々出ます。
その時はその文字でYAHOO検索をして自律学習しているということになります。
話しかければ学習し、さらに、学習して関連付けた言葉自体で再検索を行います。
まだまだぎこちない自動自律学習です。

「カレーが食べたい。」と話しかければ、「カレー」という単語を覚え、さらに「カレー」でYAHOO検索します。
すると、（まあ微妙なんですが）「カレー？」という言葉を拾ってくるのです。
さらに、彼（彼女？）は、「カレー？」で検索。すると、今度は「カレー？？」という単語を拾ってくるのです。
本当に微妙です。

誰でも話しかけることは出来ます。↑
しかし、会話にならないということは前もって言っておきます。
↑上のは、人工無能が自動自律学習をするためのエンジンなので、上の自体は言語を学習するための装置で会話は出来ません。
また別に人工無能チャットを作って、そこに学習済みの単語を利用するということになりそうです。

現在、１５分に一回のペースで自律学習を行っています。
１５秒に一回というのもやったのですが、すぐにファイルがいっぱいになってしまうのと、サーバへの負荷を考えてかなりスローな学習にしています。

今は全くもって意味不明なんですが、時々結構良い連想をしてくれたりするんですね。
「牛乳」と言うと、「牛の乳」などと連想するのは笑ってしまいます。
「スイカ」というと、「東日本」というのも一つの例です。恐らく、JR東日本から拾ってきたんだと思いますが。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・

今日は卓球です。
８時半には高田馬場に行かなきゃなので、あと１時間程度しか自由時間はありません。
走って、ピアノ弾いて、シャワー浴びて、それで終了です。

２時間ほど練習します。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・

劇団に入る夢を見ました。
遅かれ早かれ演劇には参加したいので、お告げなんでしょうか。
昨日本を読みました。
役者というのは内向的な人間のほうが向いているそうです。
人前で表現するのは、一見、外向的な人間の方が得意なイメージがありますが、そうではないんですね。
外向的な人は常に「素」のままで人前で振舞うことが出来ます。
しかし、内向的な人はそうではないんです。
自分がどう見られているか、どう思われているか考えながら振舞っているんです。
内向的な人の方が普段から役者的な振舞いをしていることになります。
その分、内向的な人の方が役者に向いているのです。

私も決して外向的な人間とはいえません。
役者願望があるので、上記の人間の類いなのでしょう。

・・・・・・・・・・・・・・・・・

今日は数学検定の勉強をします。
昨日は、等差数列、ベクトル、三角関数の和積の公式、なんかをやりました。
基礎的なことを学習しています。
忘れていることが結構ありますから。
今日は浴室の掲示を書こうと思います。
公式などの類いは透明のフィルムに書いて、浴室やトイレの壁に貼っておくのです。
トイレは普通の紙でもかまわないのですが、浴室は紙だとぬれるので、フィルムにマジックで書いて貼るのです。
これでかなり効率的に学習することができます。

【豊天商店(ブーデンしょうてん) 駄洒落シリーズ　緊張のヤツ　スラブ天竺半袖Tシャツ】

人工無脳の経過報告

停止中
IEではIframeの設定をONにしないとBADREQUESTが出ます。
文字コードはEUC-JPです。
どうしても動かないときは↑GOOGLE CHROMEにしてみてください。

経過報告です。
人工無脳の心である、「人工内言」です。
成長します。
しかし、自律的にではありません。
その自律のところが課題なんです。

話しかければ↑、あなたの話した文章の中から名詞を抜き出して、関連するワードを拾ってきて連想ワードにします。
たくさん学習すればするほど、頭が良くなるはずです。が、今は実験段階の余計な単語がたくさん入っていて逆に混乱気味です。

自律的に学習を続けてくれれば文句は無いのですが、常にネット上で動き続けるプログラムはサーバにとって負荷が大きすぎるので、５分に１回リクエストを送るとかなんとか工夫しないといけないです。
５分に１回でも１２×２４で２８８回も一日に学習できれば良いんじゃないでしょうか。

頭は良くなりますが、まあ、自我を持って悪さをするなんてことは（笑）ないですから安心してください。

ランダム値を用いて、検索結果を毎回変えるようにしました。
「スイカを食べる。」
と話すと、当然名詞は「スイカ」なので、無脳君はスイカで検索します。
すると、１回目は東日本という言葉を拾って来ました。
つまり、あっちのスイカですね。
で、二回目に「スイカを食べる。」と話しかけると、今度はバショウ科という言葉を拾ってきました。
恐らく、スイカってバショウ科なんでしょうね。
無脳君はまた一つ頭が良くなりました。

・・・・・・・・・・・・・・・・

この人工内言は言ってみれば人間でいう「心」ですから。
多少支離滅裂気味でもいいのです。
パラノイア気味の人格といったところでしょうか。

この動的に動き、学び続ける内言が人工無脳のインターフェースの後ろで働いているわけですよ。
人工無脳をよりアクティブに、より生きているように働かせるためのエンジンなわけです。
言っていることはパラノイアですが、スイカ＝＝バショウ科、スイカ＝＝東日本という確実に知識として有意味な情報は蓄積されていますから、この知識を人工無脳が実装することができれば、

「夏はスイカだよね！」（ユーザー）
「東日本のですか？」（無脳君）
「そっちのスイカじゃない！」（ユーザー）

というように、ちょっとウィットの効いた会話も出来るようになります。（そう願う）

・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・

Perlのデバッグではプリント文を使うのですが、私は何段階かに分けてファイルへの出力を行っています。
形態素解析された段階で、
YAHOOからHTMLデータが返ってきた段階で、
そして、それから何度かデータを圧縮していく段階で、
最終的に２つのHTMLデータが圧縮され、比較され、共通のワードが抽出された時点でもファイル出力しています。
そうすることで、どこで不具合が起きているのか、どこで文字化けが起きているのかが分かります。

・・・・・・・・・・・・・・・・・

それにしても長い闘いでした。
私自身がPerlを勉強中だったため、ありとあらゆる不具合と毎回格闘していた感があります。
しかし、それでもPerlには詳しくなりました。
今からPerlで何かをプログラムしてといわれても、仕様書があれば大体は組むことが出来る。
まだまだ知識・技術は“プロ”グラマーとは言えないけど、アマグラマーぐらいまでは胸を張って言える。

しかし、現在のプログラムの量は半端ないです。
他人ではメンテナンスなんてできません。
何千行、いや、１万行以上あるだろうし、ファイルの総数もテキストファイルでも２０以上、Perlプログラムファイルも１５個、他にもJavascriptやHTMLファイルもある。
スパゲッティ化しないように細心の注意を払いながら拡張していますよ。

・・・・・・・・・・・・・・・・・


早朝４時より、すき家に行く。
お気に入りのミニねぎ玉牛丼汁だくをオーダーする。
唐辛子を下が見えなくなるまでドバドバと入れる。
旨い。。。
はぁ・・・。

今日は簿記試験に行く。
場所は三田の方ですね。
南北線です。
この前のサーティファイの試験の場所の近くかな？

７時には出発したいです。
試験が９時開始だから。
早いな～～。
せめて今日、もう一度でも練習問題やって起きたかった。
財務諸表の作り方もう一度確認しよう。

サーキュレーター ブレッサ（空気循環扇風機）

dyson DC35 マルチフロア (ダイソン・コードレス掃除機)

簿記の学習週間／無脳の学習内容は調整が必要

人工無脳のお披露目はまだできませんね。
問題が山積みです。
上のフォームにあるように、文章を入力すると、その中から名詞だけを取り出してＹＡＨＯＯ検索します。
人工無脳は↓のような文章を拾って来ます。

↓　↓　↓

Yahoo!検索 - マクドナルドとは

ウェブ全体日本語のページのみ
検索設定 - この検索結果ページについて

マクドナルドとは で検索した結果　1～10件目 / 約3,100,000件 - 0.32秒

ウェブ

マクドナルド - Wikipediaニューヨーク、タイムズスクウェア店. McDonald's Plaza、マクドナルドの本部. マクドナルド（英称：McDonald's、NYSE：MCD）はアメリカ合衆国に本社を置く ファーストフードチェーン店。またはその登録商標である。 ...ja.wikipedia.org/wiki/マクドナルド

さらに、空白や改行、記号、半角英数字を取り除きます。
↓　↓　↓
マクドナルド（英称：、：）はアメリカ合衆国に本社を置くファーストフードチェーン店。またはその登録商標である。

そして、分かちがきソフトを用いて短い単語に区切ります。
↓　↓　↓
マクドナルド（英称

実際に人工無脳の連想ファイルに保存された例です。
↓　↓　↓
ハンバーガー　 ハンバーガー　 ハンバーガーハンバーグハ
アイス　 アイス　 アイス
ロッテ　 ロッテ　 ロッテロッテとはもとも??
ぶどう　 ぶどう　 概要生産利用分類
キャベツ　 キャベツ　 キャベツとは…キャベ
からす　 からす　 からす
みかん　 みかん　 極早生温州
マクドナルド　 マクドナルド　 マクドナルド（英称

このファイルを用いるとマクドナルドと聞かれると、人工無脳は「マクドナルド（英称」と答えます。

わけわかんないですね。

実際の人工無脳が話しかけられて、みかんは好き？と聞かれて「極早生温州ですか？」と言い返されたら引きますよね？
問題は明白です。分かち書きソフトが適切に分かち書きをしてくれていないのです。

マクドナルドと聞かれたら、良い例が「アメリカですね。」（↑の元の文を正常に分かち書きすれば「アメリカ」は出てくる。）もしくは、「ファーストフードチェーンですか？」と言うことができれば適切な返答になる。

・・・・・・・・・・・・・・・・

一番良いのが全文を形態素解析してしまうこと。
そうすればマクドナルドからアメリカやファーストフードチェーンを取り出すのは容易だ。
しかし、サーバの仕様なのか、連続してＨＴＴＰリクエストを送信できないのだ。
文章を解析してその中に含まれる名詞で検索している。
その時点で外部のＡＰＩにリクエストを飛ばしているので、連続で何回も出来ないのかもしれない。
これについては調べないといけない。
今後のためにも解決策を調べておこう。

今のところは、分かち書きソフトを使ってサーバ内部で操作している。
これでキチンと言葉を分割できればいいのだが。

・・・・・・・・・・・・・・・・

また来週からの課題ですね。
明日は、・・・、早朝は株の投資銘柄を物色したいので開発に充てる時間は無いかもしれません。

やはり具合が悪かったみたいです。
疲れのせいだと思っていたのですが。
夜中に筋肉の痛みが出て、カコナールと風邪薬を飲み、早朝まで眠っていました。

月曜日には復帰できるでしょう。
来週はまだ仕事は余裕で、再来週から激動になる。
また臨時異動で、今度はチビたちの面倒をみることに。

でも良いかな、チビたちはピアノを弾いたら歌ってくれるし。

保育士を１０年もやってたのに、ピアノを弾いて歌を歌わせるのは今の仕事になってから。
人前でピアノ弾くのって難しい。
使う脳が違うというか。
時々頭の中が真っ白になって指が止まってしまってどうにもならなくなって焦ることもある。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

昨日は簿記の勉強をしていました。
簿記の３級です。
以前、簿記の２級を受けて敗北。
これは積み重ねが無いといけないということに気づき、３級から受験します。

簿記はとにかく手を動かすことが大事ですよね。
簿記試験というのは、知識ではなく、技能を問う試験だと思います。
知識試験だったら四択のマークシートでいいわけですが、簿記は実際に数字を書かせます。
勘定科目も書かせます。
つまり、どれが正答か分かればいいのではなく、自分で書けないといけないのです。
その点でも、３級とはいえ、簿記試験は資格試験の中でも割合に難しい方なんじゃないかと思ってます。

難しいというのも何を基準にしているか分かりにくいと思いますが、例えば、私が取った資格でもＴＯＥＩＣやハン検、日本史検定３級なんかですと、ある程度勉強して正誤が見て区別がつけば四択制ですから点数を取ることができます。

しかし、技能を問うタイプの試験は何回も練習しなきゃいけないので大変なんです。
例えば、保育士ですよ。
私は４ヶ月くらいピアノを練習しました。
それでも当日は３名の試験官に囲まれてどきどきでしたよ。

それと、中検ですが、これはＴＯＥＩＣやハン検に比べて練習時間が必要です。最低級から筆記が導入されているからです。
簡単な文章を書けないといけないのです。

ＦＰ３級でも計算問題が出されます。
シスアドもです。
でも、四択問題の割合は多いです。

しかし、これらの資格に比べたら簿記なんてほとんど知識ではなく技能ばかりですからね。
どんなに知識があっても、自分で仕訳が出来ないと合格できない。
３級の仕訳はそれでも簡単なんですけどね。
でも、本を何冊読んでも、自分の手で仕訳を出来ないとパスできない。

昨日は全１０章中の問題集の４章の途中まで終わらせました。
今日は８章くらいまで進めたいです。（できれば全章？）

今日も具合が悪いのでジョギングは無し。
カレーを食べて、ピアノでバッハの小フーガを練習して（右手だけのパートをひたすら）、それで簿記のテキストを持って図書館へＧＯです。

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HTMLデータの解析に成功、あとは名詞を取り出すだけ

現在も続けている人工無脳プログラム。
進捗状況です。
昨日は朝５時頃からPerlを叩く。
結局、休み休みやりながら午後２時頃までずっとプログラミングしていた。
今日は、夜中の１２時からプログラミング開始、先ほどちょっと休憩ですき家に行き、ねぎ玉牛丼ミニの汁だく＆唐辛子ぶっかけを食べる。
そして、５時までプログラミングをしていた。

大きなハードルは越えたみたいです。
YAHOOで自動学習する工程はクリアできたと言えそうです。
↑のフォームに“ゴリラ”と入れて話すボタンを押しました。

すると、HTMLタグで表示された情報がテキストファイル形式で出力されます。
さらに、そのファイル内の文字情報から＜タグ＞を取り去り、さらに、半角英数字、記号、空白文字を取り除きます。

）の亜種に分けられた。後に同じく属種ながら亜種ローランドゴリラを西部低地個体群（亜種ニシローランドゴリラ）と東部低地

↑↑最終的に得られた文字列です。
余計な＜HTML＞タグや、記号、アルファベット類が削除されて、検索ワードであるゴリラから連想されそうな言葉が含まれる文章が出てきました。
さらに、上の文章を形態素解析器に通して単語を得たいと思います。

名詞としては、亜種、属種、ローランド、ゴリラ、西部、低地、個体群、ニシ、東武、低地などが得られそうです。
今の仕様だと、人工無脳はゴリラといわれると、“亜種”という単語を連想ワードとして覚えます。
連想ゲームでゴリラといわれると、亜種と答えるのです。

まあ、OKとしましょう。
で、今のところの課題が、この上の（オレンジ色の）文章を形態素解析に掛けたいのです。
そこで、エラーが出てしまっているんです。
これが解決すると、人工無脳は自動的に連想ワードを増殖していきます。
なんとかなるでしょう。
大きなハードルは越えました。

さらに、次の仕様は、新しく覚えた単語でYAHOO検索をするというものです。
ゴリラと言われて、亜種を覚えた無脳は、今度は亜種でYAHOO検索をするのです。

（今、試しに亜種と話しかけたのですが、亜種だと反応しませんね。名詞として認識しないのでしょうか。）

ちなみに、ローランドで検索すると以下のような結果が返ってきました。
オルガン・ミュージックフェスティバルとは？オルガン
悪くはないですね。

東部だと、
東部東部とはコトバンクデジタル大辞泉東部の用語解説その地域の東よりの部分。

いいですね。
「その地域の東よりの部分。」というのがちょうど意味を言ってます。
誤差が無く、毎回しっかりとした意味を返すことが出来れば人工知能と言ってしまっても遜色無いかもしれません、まあ、その域には全然達していませんが。

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一応、今の仕様で連想ワードを増やしながら連想ゲームを繰り返す人工無脳が出来たら公開します。
ここ２日ほどは、かなりの進歩を果たすことが出来ました。
満足しています。

課題なんですが、やはり課題は、有意味な文章を組み立てて話すということでしょうか。
まだまだ、砂糖を走るなんて支離滅裂なことを言ってますし、私を走るでも文法的にはNGです。
相手の話しかけたことに対して適切な反応をしなければいけないのです。
難しいですね。

無脳が以前に喋った文章を自分でチェックすることが出来れば、多少はおかしなことは言わなくなるかもしれません。
つまり、砂糖を走るという表現を""（ダブルクオテーション）で囲み、YAHOOで検索します。
もし、検索結果が０件だったら、それは表現としておかしいということで自分の辞書から削除します。

もしくは、動詞や形容詞を最初から名詞とペアにして登録しておくというのも手です。
砂糖に関連するワードを砂糖のリストに追加していくという形です。
砂糖[タブ]甘い[タブ]白い[タブ]食べる[タブ]入れる
のようにしておいて、[形容詞][名詞]を[動詞]。というテンプレートに入れるとしても、リストの中の単語しか入れられないというようにするとか。
そうすると、甘い砂糖を食べる。というように、意味の通じる文章になります。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

昨日地デジの工事が来ました。
私自身は民放地上波は観ないのですが、賃貸なので、私の次にこの部屋に住む人のためにも工事が必要なのです。
私は何の気無しに隣で工事している傍ら、PCで作業していましたけど。

【美心】TSU-006　TSUBAKI(ツバキ)　IH対応ガラス蓋付深型マルチパン28cm!汚れにくく美しいホーロー加工。

お手入れしやすく、丈夫で美しいホーロー加工のフライパン。炒める、煮る、揚げる。料理の幅がぐんと広がります。内面はタフネスコーティングにより耐久性がアップ。金属ヘラもお使い頂けます。

通勤バスで読む本を借りた、数学（行列・ベクトル）と簿記の本

ＣＧＩ＆Ｐｅｒｌの本です。
２００６年の３月頃に買った本です。
当時、ビルダーなどを使わないでＨＴＭＬでホームページを立ち上げようとしていました。
その時にＨＴＭＬのリファレンス本を買ったのですが、ＢＯＯＫＯＦＦで“１００円”で売っていたので気になって、当時は分かりもしないのにＰｅｒｌ本を買ったのです。
あれから５年が経ちますよ。

あの頃はまだチンプンカンプンでわけの分からない呪文のようなＰｅｒｌが、今は理解できるようになったのです。
全く、人間の成長というのは分からないものです。

・・・・・・・・・・・・・・・

さて、今週が始まりますね。
今週は木曜まで。
しかも、臨時異動が終わる予定だ。（予定だが）

今５：３８a.m.
今日は１時半ごろからPerlを叩いていた。

現在やっているのは、無脳がYAHOOから拾ってきたHTMLページをいかに意味のある文字の集合として分割するかだ。
split関数を用いて配列として扱われているWEBページを分割する。
これが上手くいけば、無脳が自動学習する。

来週こそは、来週こそは、ときて、何ヶ月もかかって今の仕様を達成しようとしています。
本当に長かった。

タグの類いを全て削除して、文章の中から有意味な単語を拾い、ファイルに書き込む。
もう、それだけなのだ。

すると、無脳は「りんご」と話しかけられれば、りんごでYAHOOに飛んで行き、そこから「青森県」や「ふじ」といった関連単語を学習する。
さらに、「青森県」や「ふじ」についても自動的にYAHOOに飛んで行き学習する。
連鎖的に学習量を増やしていく。
「ふじ」で検索すれば「富士山」がヒットするかもしれないし、「富士山」で検索すれば「日本一」さらに、そこから検索をする。
現在やっている彼らの連想ゲームが

りんご
丸い
りんご
パイナップル

という比較的すくない単語の繰り返しだったのに対して、
新しい学習機能を実装すると、

りんご
ふじ
富士山
日本一
桃太郎
桃
くだもの
りんご

というように、学習が進むごとに連想する単語の数を増やしていくことができる。

・・・・・・・・・・・・・・・・・

人工無脳とは言わずに、人工知能と呼べる域まで良いものを作っていきたいです。（知能のレベルにもよるけどね）
Ｐｅｒｌの実力も以前に比べて遥かに上達しました。
コンソールに喰らいついていた感があります。
分かるようになると、これほど楽しいものだとは知りませんでした。

・・・・・・・・・・・・・・・・・

以前に比べてプログラミングに関するいろいろな事が理路整然と分かるようになってきた。
自分の中の成長曲線の傾きがやや加速された感じがする。
こういう時って気持ちが良い。
もっといろいろな物をプログラムしてみたいと思う。

人工無脳はもう１ヶ月もしないうちに一区切りできそうだ。
そうしたら、念願のＪａｖａのゲーム作りに入れる。

・・・・・・・・・・・・・・・・・

これから通勤バスの必携書は、
数学と、
簿記になります。

数学は、行列とベクトルから始めようかと思います。
結構、忘れてる部分あります。
それから簿記。
簿記は以前も勉強していたので、復習的なところから始めます。

まるで夢心地…フェロモンサプリ【ナイトメア】

YAHOOにつながる。自動学習まであと一歩。／三菱自動車株に期待

人工無脳の進捗状況です。
現在GOOGLE学習をするようにしています。
かなり進んできました。

ほんと、あと少しです。↑のいつものフォームに文章を入れると名詞でググります。（厳密にはYAHOOなのでヤフります。）
GOOGELにHTTPリクエストを何度か飛ばしてみたんですが、跳ね返されてしまいます。
スパム防止のためでしょうか。
しかたがないのでYAHOOを使用します。

実際にYAHOOに単語を送って返ってきたHTMLです。
「ナイアシン」と送りました。（ナイアシンと送ったことに意味はありません。）

通常の文章を送ると形態素解析器が名詞だけを取り出してくれます。
これに、さらにひと工夫加えました。
名詞に「とは」を加えるのです。
例えば、「ピーナッツってナイアシンが豊富なんだって。」と私が無脳に対して喋ったとします。
すると、当然、ピーナッツとナイアシンが名詞としてひっかかります。
さらに、名詞で検索するのですが、ここで、「とは」を加えるのです。
ナイアシンなら、「ナイアシンとは」でヤフります。

しかし、WEBサーバは普通の日本語を理解しませんので、とはをURLエンコードします。
とは→→%E3%81%A8%E3%81%
となります。

そのまま返されたHTMLドキュメントはそのままでは使えません。
必要の無いタブなどは取らないと情報として使えません。
↑↑上のファイルも大分情報を絞りましたが、ここからさらにもう一歩有効かつ意味のある単語だけを拾い上げたいのです。
そこで苦労しています。
でも、もう少し。
もう少しで人工無脳が連想ゲームを繰り返しながら自動学習し続けるようになります。
もう少し・・・。

・・・・・・・・・・・・・・

野望があるとすると、日本一頭の良い人工無脳を作ること。
プログラミング能力だったら本業のPGに負けるけど、アイデアで勝負します。
そう、まるで往年のマンガ、ミスター○っ子のように。

普通、人工無脳というと反応パターンを蓄積していって、あたかも人間が喋ってるようにするんだけど、私の構想というのはそれとはちょっと違っています。
大きく違うのは人工内言を使うこと。
内言エンジンが逐次ファイルの状態を書き換えるということ。
それから、これは今後の構想なんですが、知識をツリー状に管理したいのです。

・・・・・・・・・・・・・・

いくつかテーマがあって、普通の人工無脳のマネはしません。

動的で、
複数のエージェントが協同して、
常に動き続ける。

人間の真似をすることにこだわらず、
ひたすら学習し続ける。

文脈にあった意味のある文章を組み立てることができる。

サーバ上で自己の複製を増殖する。
動的に自己内の情報配置を最適化する。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

卓球もラングエッジ・エクスチェンジも今週は無し。
まあ、良いでしょう。
やることはありますから。

昨日は１０ｋｍ走りました。
今日もそれくらいは走れるでしょう。
簿記の勉強もしないといけません。
それから数学も。

数学検定２級と準１級を受けます。
数学検定は昨日申し込みました。

試験会場は昨年と同じなら国際展示場でしょう。

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・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

忙しいですが、予定では、今週で臨時異動は終了。
大変でしたが、駆け抜けましたよ。
ホント、しばらくはまた余裕が出てくるでしょうけど。
またまた３月からも臨時異動の予定はあって、まあ、覚悟は出来てますが。
３月までにしばらく余裕が出来たら、そのときに簿記と数学をしっかり勉強しないといけません。
余裕を無駄にしてはいけません。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

手持ちの株で良いニュースがありました。
三菱自動車です。
金曜日の取引が終わった後に発表されたニュースです。
現在までのところ、三菱自動車株は地味にしか動いていなかったのですが、どうも、これは大きく来そうな感じがしてきました。
月曜日からの取引でどれだけ値が上がるか。
楽しみです。

以下ライブドアニュースからの引用です。
引用元：http://news.livedoor.com/article/detail/5321062/

［東京　５日　ロイター］　三菱自動車<7211.T>は５日、２０１２年半ばから米国イリノイ工場で小型スポーツ多目的車（ＳＵＶ）「アウトランダースポーツ（日本名『ＲＶＲ』）」の生産を始めると発表した。

　生産台数は年５万台を計画。北米だけでなく、ほかの地域への輸出も予定している。世界戦略車を生産することで、工場稼働率を高める。

　イリノイ工場は１９８８年に米クライスラーと合弁で設立し、現在は三菱自が１００％出資している。２０００年度には年間２０万台以上を生産したが、１０年度の生産台数見通しは１ライン１直体制で約３万２０００台まで減少している。イリノイ工場の稼働率の低下は、三菱自にとって積年の経営課題の一つとなっている。

　現在、同工場で生産している「ギャラン」や「エクリプス」など北米専用車４車種については次期モデルを投入せず、世界戦略車である「ＲＶＲ」の生産を徐々に引き上げていく。

　同社は１月２０日、１４年３月期までの中期経営計画を発表し、最終年度となる１４年３月期の世界販売台数目標を１３７万台（１１年３月期見通しは１００万台）と設定した。中国、ロシア、ブラジル、ＡＳＥＡＮ（東南アジア諸国連合）など新興国を中心に販売を拡大。最終年度の売上高目標は１１年３月期見通し比３１．６％増の２兆５０００億円、営業利益は同２倍の９００億円を目指す。

　目標達成のために地域専用車を廃止し、新興国で需要が見込める小型車やＳＵＶ（スポーツ多目的車）などの世界戦略車に経営資源を集中する方針。オランダの欧州生産拠点では欧州地域専用車の「コルト」の後継車投入を取りやめ、米国拠点では北米販売に加えて輸出も行う「アウトランダースポーツ」を投入する。国内では日産自動車<7201.T>との軽自動車事業における協業などで生産台数増加と効率化を狙う。

今までスノーボードムービーになかったスタイルを実現。”　(dvsb1217)UE snowboarder　”

名詞だけを学習する人工無脳（MECAPIとついに直結！）／英語日記

停止中
iframeの設定をONにしていないとBADREQUESTが表示されます。ネットの設定を変えれば話せます。
↑↑またまた来ました。
人工無脳を少しずつ改良しています。

今回は話しかければ名詞に反応して学習します。
名詞だけです。

まだまだ支離滅裂なんですが、こいつがいずれ頭の良い人工無脳のエンジンになってくれることを願ってます。
多分、当分はお○鹿なので付き合ってやってください。

で、今回は↑の人工無脳から直接MECAPIにアクセスすることに成功したんです。
結局、文字化けの問題でHTTPリクエストがただしく届かなかったのが原因でこれまで苦労してきました。

$sentence = Jcode->new( $sentence )->utf8;
の一文を書くことによって、utf8で送信することで解決しました。

現在の課題は、学習してきた名詞をGOOGLEに飛ばして、帰ってきた言葉を連想語として再び学習すること。
これができればさらに賢くなるのですが、なかなか上手くいかないのです。
時間も確保できないのが現状です。

現在、りんご→赤い、スイカ→大きい、桃→りんご
などと、連想語が配置されていますが、これを自動学習で増築していくことができれば、自分で成長してくれる人工無脳ができるのです。
それまであと一歩なんですが。
今日はここまで。
また来週といきたいところなんですが、来週はJavaとC言語のテストがあるので、Perlの方はお休みです。

＃＃＃＃＃なぜ連想ゲーム？＃＃＃＃＃

なぜ、人工無脳が連想ゲームをすることにこだわるのか。
それはカンタンです。
人間の思考（内言）が基本、言語による連想ゲームのような形式で行われているからです。
人間は似たようなこと、関連することを連想しながら思考しているのです。
自分自身の思考活動を思い出してみれば分かります。

なので、頭の良い人工無脳を作るためには、頭の良い人工内言を動かす必要があるのです。
人工内言が動的に人工無脳の思考を動かすエンジンとなるのです。
ただ単にテキストファイルにアクセスするのではなく、無脳自身の内的状態を動的に変化させ続けるのです。

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I was able to meet the landlord at last yesterday. I told the air conditioner of the apartment to have broken. Then, the landlord quickly called the electric appliances store, and decided on the schedule of construction. And, he gave me a small electric heater. Because I had lived in refrigerator like house, I felt that it was warm in the room though the small heater was not too warm.

There is a language exchange today. I go to Kudanshita at 11 o'clock. I want to become fluent the native level of English. It is because of good-looking.

I was able to spend it without benumbing thanks to a warm heater.
In addition, I was able to develop by staying out of the futon on the floor. The chat robot that completed today is a favor of this heater.

I visited a library as usual yesterday. It seemed to be very interesting, the book on Chomsky's linguistics.I was looking for a book that seemed to be interesting.

The chat robot that I am developing now is an artificial internal voice. Artificial internal voice becomes the brain of the chat robot that dynamically acts ,in a word, the engine. If artificial internal voice is used, it is possible to become an artificial intelligence program that studies very actively though the chat robot per se is originally a very static program.

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自動的にブログを更新するプログラム

現在苦労しているのが、有意味的な文章を自動的にどう組み立てるかというところ。
現在の仕様だと、りんご[TAB]赤い[TAB]おいしい[TAB]丸い[TAB]というようにテキストファイルの中に名詞に関する情報がタブ区切りで入力されている。
人工無脳はランダムに喋るか、テンプレートを使って喋るかのどちらか。
もしくは、知らない単語が出てきたら○○って何？と聞く。

この基本的すぎる仕様から脱却しなければ頭の良い人工無脳に到達できないことは自明。

今は、りんごに関して質問されたら、りんごに関する情報ワード（赤い以下）のどれかを選択し、タブをチョンプしてからテンプレートに入れる。
[名詞]は[形容詞]です。
というテンプレートを選んだ場合、
りんごは赤いです。
という返答をする。

・・・・・・・・・・・・

テンプレートを使用するという基本路線は変える予定はない。
形態素解析で分解された品詞を効率的に組み立てるのはテンプレートだからだ。

・・・・・・・・・・・・

人工無脳の会話を組み立てる方法論はいくつかある。

テンプレート
パターンマッチ
ランダム
マルコフ連鎖

私は最終的には会話に意味があるようにしたいのです。
その一例として、コンテクスト（文脈）があります。
人工無脳の苦手なところなんですが、人工無脳がいかにコンテクストを理解できるようにするか。

そこらへんについてはあれこれと解決策も思案しています。
特定の名詞に対してフラグを立てるという方法です。

例えば、りんごという名詞を覚えたとします。
そのときに、配列の中に番号を入れておくのです。

りんご[TAB]1[TAB]赤い[TAB]おいしい[TAB]丸い
という具合にです。
そして、話者がりんごについて喋ったら名詞１のフラグがtrueになるわけです。
このフラグが立っている間は人工無脳はりんごのことについて話し続けます。
再び、今度話者がみかんについて話し始めたら名詞２フラグがtrueになり、名詞１フラグはfalseとなるわけです。

Twitterボット プログラミングテクニック (2010/10/08) 蒲生 睦男 商品詳細を見る

XMLRPCを使って自動的にブログを更新することが出来そうだ。
使用用途としては、アフィリブログに自動的に記事を書き続けるということとか、人工無脳にブログで喋らせるといったこと以外には思いつかないが。

今のところ、人工無脳にブログを勝手に書かせても支離滅裂なことを書いてサイトを崩壊させかねないのでそれはやらない。今までやってきたやり方でIframeを使って他のサイトで喋っている無脳くんをエンベッドするのが安全か。

FC2の日記はこの日記ではなく、他の日記を自動更新させてみます。

自分はmixiはもうやっていないので、mixiの日記を書かせてもいい。

誰でもできるTwitter Botの作り方―人気キャラにつぶやかせる (2010/07/23) 鏑家経済研究所 商品詳細を見る

ツイッターもやっていないのだが、ツイッターボットに喋らせるためにツイッターを始めてもいい。
↑のような本が出ていて、違う本なんだけど、PHPで作るのと、Rubyで作るバージョンがありました。
ツイッターが流行り始めて、それと同時にツイッターボットも流行っているみたいだ。

パソコン通信時代、インターネット黎明期を経て、今は第三次人工無脳ブームなのかもしれませんね。
ブログペットなんかも流行りだして（このブログの「ひこまた」もしかり）人工無脳という言葉自体は知らない人が多いかもしれないけど、でも、かなり多くの人がネット上で人工無脳と接していることになります。

開発をする側の人間としては、JSONやXMLといった便利なフォーマットの出現や無料のAPIの利用によって、より一層人工無脳が発展する下地が出来てきたという感じでしょう。

現在の発展したWEBを利用すれば、有意味的に言語情報を結びつけることもできると思う。
それこそ、人工無脳は人工知能と境界線がなくなってくるんです。

・・・・・・・・・・・・・・・

#!/usr/local/bin/perl

# FC2ブログに投稿するPerlスクリプトです。文字コードは UTF-8

use strict;
use warnings;
use XMLRPC::Lite;
use encoding 'utf-8';
#この一行をつけないと文字化けする

#$ cpan -i XMLRPC::Lite;# XML-RPC エンドポイントURL
our $end_point_url = 'http://blog.fc2.com/xmlrpc.php';
# XML-RPC タイムアウト(秒)
our $timeout = 15;
# アカウント情報
my $account = {
blog_id => 'ブログID',
user_id => '登録時のメアド',
password => 'パスワード',
};
# 投稿($postには記事IDが返ってくる)
my $post = doNewPost(
$account,
{
title => "記事タイトル",
body => "本文はHTMLが有効＜br /＞表示するには<b>実体参照</b>に要変換",
#上一行のタグは全角に書き直しています。
},
);

# 投稿に失敗してたら終了
die "could not post" if $post !~ /^\d+$/;
# カテゴリー設定
my $set_category = setPostCategories(
$account,
$post,
1,
);# 結果表示(成功したら1)
print $set_category;
exit;
# 投稿サブルーチン
sub doNewPost
{
my $account = shift;
my $post = shift;
my $result = eval
{
XMLRPC::Lite
->proxy($end_point_url, timeout => $timeout)
->call (
'metaWeblog.newPost',
$account->{blog_id},
$account->{user_id},
$account->{password},
{
'title' => XMLRPC::Data->type('string', $post->{title}),
'description' => XMLRPC::Data->type('string', $post->{body} ),
'mt_convert_breaks' => 0
},
1
)
->result;
};
return $@ if $@;
$result;
}
# カテゴリー設定サブルーチン
sub setPostCategories {
my $account = shift;
my $post_id = shift;
my $cate_id = shift;
my $result = eval {
XMLRPC::Lite
->proxy($end_point_url, timeout => $timeout)
->call(
'mt.setPostCategories',
$post_id,
$account->{user_id},
$account->{password},
[{ 'categoryId' => $cate_id }]
)
->result;
};
return $@ if $@;
$result;
}
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

私は「Perlをはじめよう」というエディタを利用しています。
文字コードはUTF-8です。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

さて、なんだかんだしているうちに週末も終わってしまいますね。
また超多忙仕事ライフが始まりますよ。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

昨晩はDVDでハムレットを観ました。
ハムレットは高校生のときにビデオで観た記憶がある。
こんなに登場人物が死ぬ劇も無いんじゃないでしょうか。

そういえば、一昨年前にデンマークに行ったときには、うっかりその舞台のお城を見なかったんです。
帰ってきてから人から言われて。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

ラングエッジ・エクスチェンジの相手のマイクさんからもメールが来ない。
はあ・・・。
嫌になったのかな？

卓球のコーチも音信不通だし。

こういうのって困りますね。

そうそう、友人が三浦ハーフマラソンに出場する予定だったんだけど、出張で出られなくなったらしい。
で、私に代わりに走らないかって言うんだけど、どうかなあ。。。
TOEICのテストが近いから、出来ればテスト勉強にその週末は使いたいんだけど。

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■使用方法
ザンドロックスはロゲインなどと同様、直接頭皮に塗って使用します。専用のスポイトで吸い上げて塗布するか、スプレー容器で噴射し、薬液をもみ込むようにマッサージするとより効果的です。
ロゲインやリアップに比べ、ザンドロックスはミノキシジル含有率が高いので、特に１２．５％や１５％のものは、１日１ｍｌ使用に留めておきましょう。また、ザンドロックスの使用は、以前にロゲインなどミノキシジルの低濃度のものを試している方が望ましいです。 ■副作用
・目や口の粘膜に付着した場合は、すぐに大量の水で洗い流してください。
・過度の利用は、髪の毛を減少させる恐れがあります。

■服用前の注意点
・健康に不安のある方は、必ず医師に相談した後、使用してください。
・毎日、少なくとも4ヶ月にわたり使用し続ける必要があります。
・髪を失って長い期間の経つ人や、活性細胞が残っていない人は効果がない場合があります。
・服用をさけなければならない方
-----突然、または部分的に薄毛になった場合
-----服用を避けなければならない方
-----18歳以下の方
-----頭部につける他の外服薬を使用している場合
-----日焼け等で、触れると頭部が痛む場合

GOOGLEに引数を渡して、検索結果を返すプログラム

カナダのデイケアで働いていた頃によくBGMとしてかかっていた音楽。
なんか聴いていると懐かしくなってきたので貼りました。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

仕事の話。

こんだけ仕事でピリピリするのも久しぶりだな。
というか、周りがピリピリしすぎなんだけど。
私はやるだけのことはやったので、もうこれ以上焦ることは無いんだけど、周りが焦っている感がある。

連携のまずさ。
テンパリ感。
しかも、口に出してそれを言ってしまうから問題化してしまう。
言わなきゃいいのに・・・、
自分のふところにしまっておけばいいのに。
と、思ってしまうわけです。

でも、自分の演出家としての力量は出し切ったと思っている。
思った以上に良いものが出来たと思っている。
遠慮もせずに表現し切った感がある。
それだけに迫力もあるし見応えもある。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

さて、WEB知能の方です。
GOOGLEで言語に関する情報を集めるというやつです。
自分で学習するためのプログラムです。

例えば「Music」という言葉を学習した場合、その言葉をGOOGLEに発信して、関連用語を取り出してMusicの関連用語として学習します。
これを自動的にやって、どんどん学習してもらえればとても頭の良いWEB知能が出来ます。

#!c:/cygwin/bin/perl.exe

# Load our modules
# Please note that you MUST have LWP::UserAgent and JSON installed to use this
# You can get both from CPAN.
use LWP::UserAgent;
use JSON;

use utf8; #utf8を使う
use Encode qw/encode decode/;

my $ua = LWP::UserAgent->new();
$ua->agent('PerlSample/0.1');
my $str = shift; #### ←から変更。
$str = decode('UTF-8', $str);
my $response =
$ua->get("https://ajax.googleapis.com/ajax/services/search/web?v=1.0&q="
. $str . "&userip=USERS-IP-ADDRESS&hl=ja");

my $json = from_json($response->decoded_content);

my $i = 0;
foreach my $result (@{$json->{responseData}->{results}}){
$i++;

$str = encode('UTF-8', $result->{content});
print $i.". " . $str . "(" . $result->{url} . ")\n";
}
if(!$i){
print "Sorry, but there were no results.\n";
}

さて、Musicを引数として渡します。
Musicでググった結果を返します。

--- 実行開始 [>perl untitled8.pl Music]
1. Portal for new bands and artists, with links to audio downloads and shopping.(http://www.music.com/)
2. Find music videos, internet radio, music downloads and all the latest music news and information on Yahoo! Music.(http://new.music.yahoo.com/)
3. Watch free music videos, tune in to AOL Radio, get free music downloads, read music news, and search for your favorite music artists.(http://music.aol.com/)
4. Music is an art form whose medium is sound. Common elements of music are pitch ( which governs melody and harmony), rhythm (and its associated concepts tempo, meter, and articulation), dynamics, and the sonic qualities of timbre and ...(http://en.wikipedia.org/wiki/Music)

--- 実行終了 (0)

Musicでググると以上のような結果が返って来ました。
例えば、４．のis an art～．の部分なんか使えないでしょうか。
Musicの意味をしっかりと定義しているわけです。
これを学習内容として、ボットに学習させることもできます。

さて、WEB知能の方も形態素解析、GOOGLE検索と、いよいよ佳境に入って来ました。
いや人工無脳としてはということでしょうか。
ここから先は人工無脳というよりは知能といった方がよくなってくるかもしれません。
人工知能というのはおこがましいので、WEB知能とかいいましょうか。
正確にはセマンティックボットですね。

アンビエント・ファインダビリティ ―ウェブ、検索、そしてコミュニケーションをめぐる旅 (2006/04/01) Peter Morville 商品詳細を見る

アンビエント・ファインダビリティ ウェブ、検索、そしてコミュニケーションをめぐる旅
ファインダビリティとは、情報の「発見のしやすさ」や「識別しやすさ」のこと。どんな有益な情報があっても、それを欲しがっている人が見つけられなければ存在しないも同然だ。検索エンジンの進歩により、ネット上のあらゆる情報が見つけやすくなるなか、そのファインダビリティの重要性が改めて注目されている。本書は地図や路線図、Web検索など、「発見のしやすさ」を向上させてきた過去の手法を振り返りながら、ファインダビリティの本質的な意味を浮き彫りにする。

(日経コンピュータ 2006/06/26 Copyright©2001 日経BP企画..All rights reserved.)

内容紹介
どんなに有益な情報がネットワーク上に存在していたとしても、ユーザが見つけることができなければ、何の意味もありません。
その「見つけやすさ」を表す新しい考え方が「ファインダビリティ」です。
また、「アンビエント」はブライアン・イーノの「アンビエント・ミュージック」に触発された言葉で、
無線ネット接続、モバイル機器、GPS、RFIDなどの技術によって可能になった、
いつでも、どこでも、誰でも(モノであっても)、ネットワークに接続可能な世界を表しています。
本書は情報アーキテクチャの第一人者である著者が、「見つけること」に関する技術の歴史、情報に関する先人の研究、ネット上の新しい動き(ロングテール、タギングなど)、自身の個人的な体験をもとに、
「ファインダビリティ」とは何か、ネットワークが「アンビエント」になりつつある世界で、われわれはどこへ向かっているのか、を考察する意欲的な書籍です。
ウェブの制作、ビジネスに関わる方に新しい視点を提供します。

人工無能 Perlプログラミング 卓球 中国語 演技指導・・・・の日々

下の人工無能↓↓はTEACHボタンで話しかけると単語を学習します。
先日までは０番までだったのですが、今日、０、１、２どれも平等に学習するようになりました。
さきほど、「それはいやなシューマイです。」と入力したところ、キチンと彼ら（彼女ら？）は反応してくれています。
IEだとXMLページが表示できませんとなるかもしれません。クロームだと問題なく解析結果が表示されます。
ページ遷移をしないで連続して話しかけられればいいんですが、そこらへんの技術的な問題はすぐに解決できるのですが、その“すぐ”の時間すら今は無いので、週末までにはなんとかします。といっても、今週末は超超多忙なのです。

そうですね・・・。今、人工無能くんたちにタチコマ状態を起こさせてるんですが、まだまだ支離滅裂なことを言い続けているだけです。
これをもっと知的にしないといけないのです。

現在のアイデアなんですが、階層化フォルダで情報を保存するということはできないでしょうか。
例えば、現在の状況だと、動詞、名詞、形容詞などが全て同じフォルダに入っているのですが、これだとテンプレートの組み合わせでは、「みかんが走る。」などという意味不明な文章が生成されてしまうのです。

そこで、階層化したフォルダを作るのです。
例えば、物フォルダがあり、その下に食べ物フォルダ、乗り物フォルダ、地名フォルダ、人名フォルダなどを作っていきます。さらに、それぞれのフォルダの下に例えば、りんごファイルなどを作ります。
りんごファイルには、りんごに関するあらゆる情報が入ります。使える動詞、形容詞、関連用語などがここに入ります。
例えば、りんご　[TAB]　赤い　丸い　おいしい　甘い　すっぱい　食べる　買う　青森　富士
などと情報を蓄積していきます。
もしくは、りんごフォルダとして、りんごフォルダの中に動詞ファイルや形容詞ファイル、関連用語ファイルを入れてもいいかもしれません。
そうすると、テンプレートを用いても「りんごはおいしい。」などとごく自然な文章ができることになります。

知らない言葉に対してユーザーに質問をして情報を蓄積していってもいいかもしれません。
「りんご」という言葉を知らなかったら、りんごと言われた時、
「りんごって物の名前？」と聞き、はい、と答えられたら一つ下のフォルダへ移動し、「りんごは食べ物の名前？」と聞き、はい、で一つ下のフォルダ、「りんごは果物の名前？」というように聞いていきしかるべき場所にりんごフォルダを作るのです。

しかし。
これだと質問がしつこすぎますよね。
かなり手動でやっている感があります。
そこで、これをGOOGLEなどの検索エンジンを使って出来ないかと考えているのです。
しかし、実際にりんごでリクエストを飛ばしても、かえってくるレスポンスに使えない情報が多すぎるのです。
それをいかにはじいて有意義な情報だけを拾うか、これが問題です。

しかし、これが自動で出来たらかなり頭の良い、それこそWEB知能の原型ができそうな気がするのです。気が。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

喉をやられました。
またです。
声がかすれています。

演技指導で声を出しすぎました。
今が正念場なんです。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

日曜日に卓球を教えてもらいました。
高卒のかなり若い好青年でした。
私の地元まで来てくれて。
交通費、指導料込みで１５００円でいいと言ってくれるのです。
なんか、逆に申し訳なくなってしまいます。

もう一人のプロのコーチは２５００円します。
そのコーチと、彼を隔週に予定を入れて教えてもらおうと思います。

それからC言語のプログラマーにプログラミングを教えてもらっています。
ともに日曜日です。

さて、今月末は中国語３級試験です。
かなり、リスニングが厳しいですが・・・。
がんばります。

音声付翻訳手帳 おしゃべり紀行 中国語編 () エムケー電子 商品詳細を見る

海外旅行をしていると「ああ、言葉が通じたらなぁ」と思うことしきり。「おしゃべり紀行」はベテラン添乗員が考案した音声付翻訳手帳。イヤホンで発音を聞きながら外国語にチャレンジ。イヤホンを抜けばスピーカーからあなたに代わって発音します。使い方は簡単！目的の分類インデックスから文章を選んで音声キーを押すだけ。スピーカーからその文章が外国語音声で発音されます。 収録文例は８つのシーンに分類されています。 [基本]→すみません。 [乗り物]→タクシーを呼んでください。 [機内・空港]→私の席はどこですか？ [トラブル]→パスポートを失くしました。 [レストラン]→注文をお願いします。 [ショッピング]→免税店はありますか？ [ホテル・観光]→チェックアウトをお願いします。 [電話・郵便・帰国]→ここに電話をかけて下さい。など各シーンごとに10個の文例で合計80文例が収録されています。

IEだとXMLが見れないけど、学習はさせられます。彼らを成長させてください。

BAD REQUESTなどと出ている場合はIFRAMEの設定をONにしてください。
０番の人工無脳に注目してください。
TEACHで文章を入力すると入力された文章を形態素解析して辞書ファイルに保存したのち、テンプレートで組み立てて吐き出します。テンプレートが現在のところ、名詞、動詞、形容詞しか用意していないので、連体詞、助詞、副詞、記号などは[J]などと言ってしまいますが、まあ、着実に私の目指しているものは出来つつあるので、進捗状況をさらすつもりで、この無脳を上げてみました。

もう少しです、もう少しなんです。
GOOGLE自動学習は出来るんですが、めちゃくちゃな文字を覚えたりするので、調整が必要なんです。
でも、もう少し。
頭の良いWEB知能が出来てみなさんのアイドルになる日は近い（？）

もちろん話しかけてみてください。
TEACHで話すと０番を学習させますし、普通に話しかけても、話す内容によっては１番、２番が学習します。

あと、IEだとXMLページが表示されませんとエラーが出ますが、問題はありません。ちゃんと学習しています。他のブラウザだと出ないかな。クロームだと出ないです。

my $q = CGI->new();
my $text = $q->param("text");

if ( defined $text ) {
my $utf8 = Encode::is_utf8($text) ? $text : Encode::decode_utf8($text);
my $escaped = CGI::escape($utf8);
my $ua = LWP::UserAgent->new;
$ua->agent('PerlSample/0.1');
$ua->timeout(5);

ユーザーエージェントを発生してメカピのURLに飛ばします。

my $res = $ua->get( 'http://mimitako.net/api/mecapi.cgi?sentence='. $escaped. '&response=surface,feature' );
# print $q->header( -type => 'text/plain', -charset => 'UTF-8' );
print "Content-type: text/html;\n\n";
print $res->status_line, "\n";
print $res->message, "\n";
print $res->code, "\n";
print "新しい言葉を学習しました。";
if ( $res->is_success ) {
# binmode STDOUT, ":encoding(utf8)";
print $res->content, "\n";
#print "新しい言葉を学習しました。";
#######tuika
my $content = $res->content;
my @ans = split( //, $content );

foreach my $i (@ans){
$i = decode('utf8', $i);

my @wc = ("名詞", "動詞", "形容詞", "助動詞", "助詞" , "接頭詞" , "接続詞" , "連体詞" , "記号" );
my @fn = ("N","V","A","M","J","H","S","R","K");

ここらへんの新しい品詞には対応していません。
今後やっていきます。

my $j;
# my $1;
for($j=0; $j<@wc; $j++){
if($i =~ /(.+)<\/surface>$wc[$j]/){
my $str = encode('utf8', $1);#utf8 $1
my $filename = encode('utf8', $fn[$j]);#SHIFT_JIS
open(OUT, ">>./word/$filename.txt")|| die "cannot open file $filename.";
#Encode::from_to($fn[$j], "utf8", "euc-jp" );#tuika
print $fn[$j].$str." ";
$str = encode('euc-jp', $1);#SHIFT_JIS
#Encode::from_to($str." ", "utf8", "euc-jp" );#tuika
print OUT "$str\n";
ここらへんでファイルに書き足していっています。
close(OUT);
last;
}
}
if($j == @wc) {
print "can't find $i.\n";
}

}
#tuika
}
else {
print $res->error_as_HTML, "\n";
}
}
else {
print $q->header( -charset => 'UTF-8' ),
$q->start_html( -title => "test", -lang => 'ja', ),
$q->start_form( -method => 'GET', -action => $q->script_name ),
$q->textfield( -name => 'text', -default => '' ),
$q->submit("TEACH"),
$q->end_form,
$q->end_html;
}
フォームの生成ですね。

ステルス [Blu-ray] (2006/11/22) ジョシュ・ルーカスジェシカ・ビール 商品詳細を見る

人工頭脳を搭載したステルス戦闘機が、自らの意志を持って暴走してしまう、このアクション超大作は、映像を体感する作品として観てほしい。まずは“主人公”である機体「エディ」のデザイン。流線型を基本にしたメタルカラーがカッコよく、後半は、まるでひとつの生きもののような表情も感じさせてくれる。落雷に遭った瞬間のエディの内部映像などは、ロブ・コーエン監督が『ワイルド・スピード』で試した映像の進化型。また舞台は近未来なので、空中に浮かぶ燃料補給のための母艦といった新型アイテムも楽しめる。
映像に比べるとストーリーには、ややツッコミどころが多い。人間の主人公であるパイロットのベンとエディの攻防は、タイ、ロシア上空、アラスカなど多くの国が背景となり、観る者を飽きさせない。しかし北朝鮮も舞台として使われ、その場面は、日本人の目からすると違和感が大きいのは事実だ。キャストでは、オスカー俳優ジェイミー・フォックスの役どころがもったいないが、紅一点のジェシカ・ビールが女性パイロットのタフさと色気を出して健闘。あまり粗を見つけずに、超最速の飛行映像を満喫すればいいと思う。（斉藤博昭）

自己組織化・遺伝的アルゴリズム・アポトーシス

人工無脳を作っているわけだが、WEB知能と言われる人工知能を目指しているわけで、伴っていろいろな実験も行っている。
例えば、
人工無脳が形態素解析を用いて自ら辞書構築をするようにしているのだが、単語単位でGOOGLEに飛んで行って次々に学習をしてもらいたいと思っている。なかなか、この学習というのが上手くいかないのだが、それは時間の問題であるのは確かだ。
「りんご」という単語を名詞ファイルに持っていた場合、りんごでググって、キーワードを色々と拾ってくる。
「赤い」、「果物」、「甘い」、「酸っぱい」、「富士」、「青森県」などといったキーワードを次々と拾ってきてファイルに保存する。
さらに、「青森県」でググってキーワードを拾ってくる。
無数にキーワードを学習し続けるボットを作りたいのだ。
仕様によっては、毎秒大量のリクエストを送信することになるので、ここはプログラム側で制限しないといけない。GOOGLEはウェブAPIに怒られてしまいます。

会話の際には、テンプレートを使用しているのだが、このテンプレートそのものの段階から自動生成したいと思っている。人間の自然な会話から、「名詞」は（助詞）「形容詞」「名詞」。「名詞」は「動詞」。などというテンプレートを学習する。
このテンプレートも無数にあるわけだ。

現在までの課題がここらへんまでだと思う。
次のステップは、増殖するボットを作ること、最終的にはボットに自己組織化をして欲しいのだ。
増殖したボット同士が相互学習をして欲しい。
さらに、遺伝的アルゴリズムを用いる。
増殖に際して、ボットが新しいボットを作るわけだが、人間の反応をより多く引き出せるソースへと自らのソースコードを書き換えながら増えていくのだ。
ボットが自己改良をしながら増殖することができれば、それこそ、生物的に自らを進化させることができる。
さて問題なのだが、より多く人間の反応を引き出しているということを何を根拠に判断するのか、ということだ。

自己組織化マップ (2005/06) T. コホネン徳高 平蔵 商品詳細を見る

アポトーシスの科学 (ブルーバックス) (1994/02/15) 山田 武大山 ハルミ 商品詳細を見る

また、アポトーシスの考えも取り入れようと思っている。
アポトーシスとは細胞の死だ。
つまり、不適切なボットを自動的に削除するということだ。
人間の好ましくない反応を引き出すボット、バグの発生したボット、正常な動作をしていないボットを適時、自動的に削除するプログラムを取り入れる必要がある。

まあ、GOOGLE自動学習はともかく、遺伝的アルゴリズムとなると、私自身の学習が必要になるので、それはすぐにとはいかない。数年かけてやっていければと思っている。
また、サーバ領域を大量に消費するので、レンサバではなく、自分専用のサーバを設置したい。
なので、やはり様々な問題を考えると、すぐというよりは将来的な話になりそうだ。
LINUXについても勉強したいし、１月末のサーティファイのテストをきっかけにC言語についても、もう少し詳しくなりたい。
今のところ、PerlとJavaがメインで、やまだかつて、C言語では実用的なプログラムは組んだことはありません。

ここのところ毎日Perlのプログラムに触れている。
簡単なチャットであれば自力で組むことはできる。
人工無脳となるとちょっと複雑になる。しかし、チャットの応用であるので基本を押さえれば難しい問題ではない。
しかし、人工無脳とはいっても、それこそピンキリで。
例えば、難易度や複雑さから並べると、

難易度低
ランダムにただ反応する
↓
特定のワードに対して特定の反応をする
↓
○○ってなに。などと質問して言葉を覚える
↓
感情の変化によって発言が変わる
↓
辞書を構築して、自分でテンプレートに文章を当てはめる、もしくは、マルコフ連鎖を用いる
↓
形態素解析を用いて自分で辞書を構築する
↓
不明ワードを自分でGOOGLEで調べて学習する
↓
会話テンプレートそのものを自分で構築する
難易度高

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

CIWのPerlプログラム試験の問題を再びトライ。
Perlを始めよう！で出力してみました。

$_ = "New York";
@array2 = split(/ /);
print $array2[0];

--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
New
--- 実行終了 (0)

極めて基本的な問題。
空白で区切って配列につっこむ。
０番目の値です。

$y = "1";
$x = "2";
$z = "3";
do
{
print("$y");
}while($y eq "2");
do
{
print("$x");
}until($x eq "2");
print("$z");

--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
123
--- 実行終了 (0)

Whileで条件を定めてますが、Doで命令しているので、$xは表示されます。

%hash = ("small" => "Boz",
"medium" => "16oz",
"large" => "32oz");
@keys = sort(keys(%hash));
for($i = 0; $i < 3; $i++){
print("$hash{$keys[$i]}\n");
}
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
32oz
16oz
Boz

Keyのアルファベット順にソートされています。対応するValueを順に表示しています。

$x = 0;
$y = 5;
do
{
print("$x $y ");
}while(++$x < 5 && ++$y < 10);
print("$x $
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
0 5 1 6 2 7 3 8 4 9 5 9
--- 実行終了 (0)

まんまです。

@list = (10..15);
foreach(@list)
{
print("$_");
}

--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
101112131415
--- 実行終了 (0)

超まんまです。

$modresult = 33 % 11;
print $modresult;
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
0
--- 実行終了 (0)

基本的すぎます。

package Dog;
$string = "Walk the dog.";
if($string eq "Walk the dog.")
{
package Cat;
$string = "Pet the cat.";
print("$string\n");
}
print("$string\n");
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
Pet the cat.
Walk the dog.

Pet～の方が先に表示され、Walk～の方が後に表示されます。

@array = ("ALPHA","beta","GaMmA");
sort(@array);
print("@array");
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
ALPHA beta GaMmA
--- 実行終了 (0)

CIWの問題は簡単すぎる物と難しいものの差が大きいような気がする。
上のはまんま。

@stack = (19, 10..25);
push(@stack, "yellow");
shift(@stack);
push(@stack,"white");
print shift(@stack);
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
10
--- 実行終了 (0)

はい、ひっかかるところ。print shift(@stack);となっていたら、shiftした値がプリントされます。つまり、今シフトした１０が表示されます。

$x = 100;
$y = "-25";
$sum = $x + $y;
print $sum;
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
75
--- 実行終了 (0)

これもPerlの仕様を知っていれば没問題。

print("1");
BEGIN{print("2");}
END{print("3");}
BEGIN{print("4");}
END
{
package MyPackage;
print("5");
}
--- 実行開始 [>perl untitled3.pl]
24153
--- 実行終了 (0)

これ、間違えました。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

TODOリスト
仕事関連の書類を完成させる
土耳古の宿予約
谷川マラソンの入金


フェロモンボディプレミアム





大人気フェロモンボディの最新版！今回のフェロモンボディは「フラーレン」配合。優れたフリーラジカル除去機能とビタミンＣの少なくとも１２５倍の細胞死防御効果・及びホワイトニング効果が期待できます。シミ、ソバカス、クスミなどの原因である紫外線、ストレス物質によるメラニンを阻害し、優れた美白効果を期待できます。また脂肪蓄積細胞であるセルライトを防止し、スリムで引き締まったボディにしてくれます。

内容成分 海塩、水、オレフィン（Ｃ14-16）スルホン酸Ｎａ、グリセリン、フラーレン、ＰＶＰ、ホホバエステル、リン酸アスコルビルＭｇ、パルミチン酸レチノール、タルク、チャエキス、アルニカエキス、イチョウエキス、ブッチャーブルームエキス、マロニエエキス、褐藻エキス、カッコンエキス、ボタンエキス、ユキノシタエキス、ソウハクヒエキス、酒粕エキス、アシタバエキス、カミツレエキス、セージエキス、パセリエキス、ローズマリーエキス、タイムエキス、リンゴエキス、ゴボウエキス、ショウキョウエキス、セイヨウハッカエキス、パパイヤ、セイヨウノコギリソウエキス、アロエベラ葉エキス、ホップエキス、ノバラエキス、カフェイン、豆乳発酵液、ダイズエキス、ＢＧ、エタノール、赤226、黄4、グンジョウ、香料（ＥＸＯＴＩＣＡ）
内容量 500g

AKOSMエンジン、今日リベンジ。画面が白い場合はその上でエンコードUTF-8にしてください。

昨日のエラーを直して再びAKOSMエンジンをUPします。
↑↑画面が真っ白な場合は、白い画面の上で右クリック→エンコード→UTF8（UNICODE)にしてください。
昨日の画面が真っ白になるトラブルについては、文字コードの問題だったようです。
もし、真っ白く表示されている場合は、文字コードがSHIFT-JISかEUC-JPになっているので、UTF8もしくはUNICODEにすることで画面が正しく表示されます。

AKOSMエンジンからソースを借りて、みじんこくんなる人工無脳（何度も言いますが人工無脳であって人工知能ではありません。人工知能も開発してますが、↑↑のは人工無脳の方ね。）を設置してみました。
ニックネームを書いてログインするとみじんこくんと会話をすることができます。
是非、気軽に話してください。気さくなやつです。
ちなみに、みじんこくんは会話から学習します。
以前UPした「ゆいぼっと」型の人工無脳は、「りんご＝＝＝りんごは赤いよね。」みたいに手動で学習させていましたが、今回UPしてみたのは、ユーザーの会話パターンから適切な会話パターンを学習していきます。
話せば話すほど頭が良くなり、話せば話すほど、あなたの会話パターンに似てきます。
↑↑さあ、話しかけてあげてください。みじんこくんはあなたを待っています。

いろいろな人工無脳を見て、さらにいろいろな人工無脳のソースなんかを見ているとみんなちがってみんないい。
私が初めて見た人工無脳のソースはRubyで書かれた「恋するプログラム」のノビィ。
コンソール上で動かすやつだった。
実際に動いたものの、私は最終的にはCGIに上げたかったのだが、当時の私の技術力ではできなかった。
今、もう一度Rubyを学習すればなんてことはないと思う。

そして、AKOSMエンジンも一度ソースをダウンロードして失敗している。
#!usr/bin/perlとなっていた最初の一行を、さくらサーバでは#!usr/local/bin/perlとしなければいけないことを全く知らず、一度失敗したのだ。

で、次に、CGIレスキューなるサイトからイチローなる人工無脳のソースを拾ってきて、自分なりに改造した。
あの無脳は、知らない単語が出てくると、「○○って聞かれたらなんて答えればいい？」などと答えてくるので、学習がかなりまどろっこしかった。

それから、有名なゆいぼっと。ゆいぼっと系の特徴はキーワードを学習させるときに＝＝＝で単語をつなぐんですね。それも一度改造してこのブログにUPしましたね。

で、オリジナルのが、今熱心に改造、修正しているやつで、自分史上“もっとも人工知能に近い”人工無脳なのだ。字句解析して辞書ファイルを増やし、自分で意味をググるやつです。
まあ、そいつをなんとか正常に動くように直して、このブログにUPしたいです。

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昨日は久しぶりにたくさん走りました。
１２ｋｍを１時間ちょいかけて走りました。
ここのところ暑い日が続いたので、昨日は本当に良いジョギング日和でした。
いつもは走っても３ｋｍとかでダウンしてしまうんですが、１２ｋｍ走って少し膝が痛いかもしれません。
またハーフマラソンか３０ｋｍ走るので、体のコンディションを整えていきたいです。

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最近思うのが、プログラマ養成学校かなんかに１年ぐらい通いたいななんてことです。
基礎からみっちりやりたいのです。
夜間か。
無理だな。
休職するか？
そんなんでどこの職場が休ませてくれるか。

仕事しながら放送大学で勉強したり、夜間の大学院に行ってる人がいるけど、どうやって行っているんだろう。
私は昨晩は８時まで残業、というか、ここのところ残業続き。
休日も仕事を持ち帰っているのに。

しかし、仕事のために勉強する時間や自分を表現する時間を削るってのは私にとっては痛いこと。
仕事は好きだが、私は効率の良い仕事をすることでいままで時間をセーブしてきた。
しかし、ここにきて、セクションが変わって。
周りの人の雑談や愚痴に付き合わなければいけない。
仕事をしながら、片づけながら聞ければいいんだけど、それが出来ないとつらい。
話だけ聞いて１時間とかって辛い。
ああ・・・私の１時間が。
１時間あれば、あれも、これも終わってたのに。と思うことが多々ある。

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それにしても、本当、疲れます。最近。
セクションが一時的に変わってから。
時々、金縛りになるんですが、疲れていると、もう面倒で、金縛りを解く気にもならないんですね。
嫌なのが、足が攣ること。
なんとか、この休日で回復せねば。
でも、評価は上々で、よく頑張っていると言われているそうだ。
まあ、今回の職場は厳しい人が多い職場だけど、自分の力と頑張りで勝ち取ったかなという感じです。

宮島ホテルまこと





いにしえの歴史と自然に触れる宿です。また、当館内では好評の宮島銘菓もみじまんじゅうを焼いています。

形態素解析 無脳 これからの工程など

Perlでのプログラミングについて、ここのところ文字化けの問題が解決しなかった。
ローカル環境でテストをする際、IEを使っていたのだが、デフォルトのUTF-8から文字コードを変えられないトラブルが発生していた。
HTMLファイルやCGIファイルで文字コードを強制的に変換したが、まったく効果なし。
で、困り果てて、C言語をやってるプログラマーの人に聞いてみた。
「GOOGLE　CHROMEにすると良い。」
とのアドバイスをいただいた。
GOOGLE　CHROMEにしてみた。
すると、一瞬にして問題が解決したのだ。
全く文字化けがない。
これからの開発、とりわけ、ローカル環境でのテストはCHROMEで行っていこうかと思います。

それにしても、インターネットのセキュリティオプションの設定が厳しくて、あれこれとはじかれてるものがあることが分った。例えば、人工無脳側から自動的に外部の形態素解析器にアクセスするためには、インターネットオプションで、「ドメイン間でのデータソースのアクセス」と、「異なるドメイン間のサブフレームの移動」を無効にする必要がある。
私の人工無脳を国内の有志のサーバにUPして、そこからWEB情報を網羅して自動成長する知性ネットワークを作りたかったのだが、今の段階では、ハードルが高い。
自由にいろいろな人に触ってもらえるような状態ではない。
人工無脳ひとつ扱うのに、ネットのセキュリティをいじってくれる人なんてそうそういない。
自己成長知性ネットワークは単に設置しただけでは意味が無い。
より多くの人に触ってもらわなければ新しい言葉から学習することはできない。

一応、私の中では“次の段階”というのも用意してある。
RSSファイルから、目ぼしい単語を拾ってきて、そこから学習するというもの。
自動学習するためのネタ元である単語をニュースサイトなどから拾ってくるのだ。

とりあえず、目下の課題をクリアしなければいけない。
なんの不具合でかわからないが、無脳が形態素解析器につながってくれないのだ。
HTTPリクエストをうまく渡していない可能性がある。
インターネットオプションで、セキュリティ設定は可能な限り下げてみた。
しかし、ダメだった。

この問題点をクリアすれば、かなり進歩はするはずなんだが。
今週末にもう一度取り組んでみます。

工程としては、
形態素解析　→　GOOGLEで自動学習　→　RSSファイルを利用して自動学習　→　人間の会話からテンプレートを自動生成　→　長文の自動生成　→　不自然な文章の自動削除　→　日記を自動的に書く

・・・・年末に私が土耳古に旅立っている間に、このブログを自動的に書いて留守番してくれる無脳ができればいいのですが。まあ、頑張ってみます。なんか、人工無脳を使って、アフィリブログを自動更新しようとしている人もいるみたいです。

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文字ベースで人工知能を作ろうとしている人は、私も含めて結構いるんです。
でも、個人レベルで、画像ベースで人工知能を作ろうとしている人は殆どいないのではないでしょうか。
私は色の配列パターンを用いて、画像から文字情報を拾ってくるロボットを作成したいと思っています。
数年内にです。
今やっているような、文字ベースのボットは、今年、来年内には完了したいと思っています。

ネット上の色情報は＃FFFFFFや＃000000などの色番号で識別されています。
予めグリッドを組んでおいて（二次元配列）、そこに色情報を入れていくわけです。
この色が、こういうパターンで配置されたら、それは「りんご」だなどと判断するわけです。

これを利用すると、画像から文字情報や、画像、映像情報を検索することも可能です。
確実に高レベルの人工知能へと近づきつつあるのです。

このシステムを利用すれば、外界を歩き回るロボットのカメラを通して検索・学習することも可能です。
ま、ここらへんは、一度この日記に書いたのでここまでにしますが。

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さて、資格の勉強でもまた始めようかと思ってます。
１月末にサーティファイのC言語検定の勉強もそろそろ始めて。
それから、簿記、数学検定、TOEIC。
年度末の中国語３級。

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昨日から鼻風邪を引いてしまったようだ。
今日も雨が降っている。
でも、ようやくジョギングがしやすい季節になりそうだ。


iPhone 3G用 フルサイズ液晶保護フィルム：MPA-PFFAPHCR ［エレコム］




● 反射防止タイプのiPhone 3G用フルサイズ液晶保護フィルム
反射防止タイプのiPhone 3Gに対応した液晶保護フィルムです。硬度の高いハードタイプのフィルムを採用し、液晶画面をキズや汚れからしっかり保護します。表面に光の反射を抑えるAR（アンチリフレクション）加工が施されており、外光や照明の映り込みを抑え、液晶画面の画像が見やすくなっています。
● タッチスクリーン入力に対応 ● 接着剤やテープを使わずに貼付可能
タッチスクリーン入力に対応していますので、フィルムを貼ったままでも軽快な操作が可能です。
貼付面に自己吸着性のシリコン皮膜がコーティングされており、接着剤や両面テープを使わずに貼り付け可能で、はがしても跡が残りません。また、水洗いすることで吸着力が復活しますので、貼り直すことができます。
● カット不要のピッタリサイズ
液晶保護フィルムはiPhone 3Gの3.5インチワイドスクリーンディスプレイサイズにカット済みになっていますので、ご自分でサイズにあわせてカットする手間がいらず、ご購入後、すぐに貼り付けることができます。

脱洗脳 しませんか？

週末に習字をやってみました。

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TVは思考傾向の中和剤的な役割をする。
そう思いませんか。

特に、民放なんかはそうですよね。
これは思想の話しではありません。
某局が左傾で、某が右とかではなく。
例えば、流行なんかがそれで、私が話したいことです。

TVを観ないポリシーを続けています。
しかし、全く観ないということではなく、CNN、日経CNBC、放送大学などは観ます。
つまり、フジテレビとかそういうのは観ないということです。
厳密に言うと、民放地上波を観ないポリシーと言った方がいいでしょう。

海外に住んでいたころから数えると３年以上観ていないことになります。

本当に観てないです。
私が海外から帰ってきたときは、裸で「そんなの関係ねー」ってやってる人が流行ってました。
おしりかじりむしっていうのも人から聞きました。
結局一度も見たことがないですが。
今も流行ってるんでしょうか。
それから、帰国後就活をしながら児童館で働いていたんですが、その時のタコ坊主さんが「１、２、さあ～～ん」ってやってましたが、今も流行ってるんでしょうか。
AKBって主に何をしている人ですか？
子供の話しによるとAKBっていうのは今も流行っているそうです。

で、TVを観ない効用というのもあるものです。
なんかこう、洗脳から解かれたような気分になります。
なんか、苫米地英人みたいですが・・・。

考えて見ると、我々は幼少のときからTVをかなりの時間に渡って受動的に観させられてきましたね。
しかも、日本の場合は選択肢が少ない。
だいたい、NHK１、３、日テレ、TBS、フジ、朝日、テレ東ってなってくる。
思想に関しては、右から左まで揃っているから、思想洗脳されることはなさそうだ。
しかし、文化的には、TVの造った文化にどっぷりと洗脳されてしまっている。
ネットが出てくる前に生まれた世代は特にTVの洗脳が強いのではないでしょうか。

思考傾向が横並びに似たり寄ったりになる。
誰と話しをしていても話題が均一。
あのドラマ、あのスポーツ、あの芸能人、あの噂。
まあ、それが彼らの安心感を生みだしているんだろうけど。
創造性や独立性なんて無い。

TVしか観ない人の話しなんか聞いていても楽しくもなんともない。
はっきりいって軽いよ。
週１回でも図書館に行って本を読んでいる人はやはり違う。
図書館に行けば無数に本があるのに、なぜ、本を読まないのだろうか。
なにかに集中して学習している人、読書家の人は話しを聞いていて楽しい。
自分の知らない分野の話しでも、この人の話しは何時間でも聞いていたいと思うようになる。

TVによる思考傾向横並び現象も、アナログが亡くなることで多少は改善されるんでしょうか。
外国の放送ももっと自由に観れるようにした方が良い。
もちろん字幕付きでも、翻訳でも構わない。

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私の家では９チャンネルなんですが、NHKが外国の放送を中心に放送しているチャンネルがあります。
ロシア、カタール、中国、韓国、ドイツなどのニュースが観れます。
同じ時間帯に日経CNBCで経済ニュースを観るのですが、外国のニュースも観るようにしています。
これは良いです。
こういうチャンネルをもっと増やした方がいい。

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今日も早朝から人工無脳のプログラミングに精を出していました。
Perlの文法も大分身についてきました。

自己学習する人工無脳を作りたいと思っています。
人工無脳は追求していけば、人工知能へと進化していきますが、そのステップを一つずつ昇っていくというのが現時点です。

教育的な役割をする無脳。
人工無脳が発言者の言葉を形態素解析して、言語ファイルに蓄積していく。
さらに、その言葉をGOOGLEで調べて関連語を連想ファイルに追加する。
ここをクリアーするのが現時点での課題。

次の課題が、人間の会話からテンプレートを作成すること。

「私はおいしい餃子が食べたい。」
という文章をユーザー（人間）が入力すると無脳が分析します。

名詞　は　形容詞　名詞　が　動詞　助動詞。

というテンプレートを作成します。
つまり、人間は上記のような会話をすることがあるよ、というパターンを一つひとつ、会話をするたびに学習していくのです。さて、ここで、すでに学習済みの名詞や動詞をテンプレートに当てはめていくのです。

私、りんご、買う、赤いを学習済みだったら、テンプレートにそれらを当てはめます。
↓↓↓
私は赤いりんごが買いたい。

という文章を吐きだします。
さて、ここで問題が発生します。
動詞の中には買うの他に、食べる、走る、歩く、飲むなど、他の動詞もあります。
名詞がりんごのとき、動詞が食べるや買う以外だと問題が発生します。

例えば、
「私は赤いりんごが走りたい。」
など、あり得ない文章を作成しかねないのです。

そこで、人間として絶対に言わないような文章を言ったときに、それを適切かどうかチェックするプログラムが必要になってきます。
さて、どうプログラムするか。

私はここでGOOGLEを使用しようと思います。
テンプレートから生成した文章を一度外部ファイルにでも保存しておきましょう。
そして、チェックプログラムが生成した文章をGOOGLEで検索するのです。
あまり長い長文ではなく、名詞＋動詞程度の短文が良いでしょう。

「りんごを走る。」

などの問題のある文章を作成したときに、それを使用しないように削除するのです。
方法は簡単、その文章をそのままGOOGLEに飛ばします。
日本人が話さないような文章だったら、検索結果に「りんごを走るの検索結果は０件です。」となるはずですね。
その際に、チェックプログラムはその文章を“問題あり”と判断してファイルから削除するのです。
このようにして、日本人として適切なセンテンスのみが残ることになります。

さて、ここまで来るとかなり適切な反応をする無脳が出来てきます。
次は、会話の流れ（コンテクスト）を崩さずに会話を維持することが課題となります。
ここらへんも現在検討中です。
連想ゲームを利用するアイデアです。
連想ゲームの方法を用いて、緩やかな流れで会話を変化させていくのです。
現在の人工無脳（人工内言）では、りんごには、赤い、丸いなどの情報がインプットされています。
例えば、ユーザーがりんごの話しをしているときは、りんご（名詞）に注目してしばらく、りんごについて話します。
ランダムで構わないのですが、しばらく話すと、連想ワードにある情報から会話の流れを少し変えます。

「そういえば、丸いくだものって何がある？」
と切り返しても良いでしょう。
「ねえ、赤い車って好き？」
でも、まあ、超不自然ってことはないでしょう。

現在の課題はこんな感じです。

リアサスペンション付　20インチ　折りたたみ自転車





カンタンに折り畳みできる手軽さ、20インチのtopone（トップワン）のシマノ製6段ギア・リアサスペンション付き自転車です。車に乗せて、お出かけ先で、サイクリングが楽しめます。 size：使用時／高さ98×幅150×奥行54cm 折り畳み時／高さ62×幅84×奥行31cm 箱size：高さ65×幅88×奥行35cm サドルの高さ：68～86cm 重さ：16kg 素材：フレーム、ブレーキ、ハンドル／スチール、リム／アルミ 変速機構：SL-RS31-6R　6段変速 標準適応身長：140cm以上 保証期間：1年間 ・PL保険加入済み ・JIS規格準拠メーカー検査済み ・箱入り made　in　china
スポーティなリアサスペンション付きで、凸凹道もスイスイッと走ってくれる20インチ折りたたみ自転車の登場です。

コンパクトになる折りたたみのコチラの自転車は、20インチとコンパクトながら、川沿いやちょっとした山道など、凸凹になった道を走っても、リアサスペンションが衝撃を緩和。

毎日のお出掛けや街乗りにはモチロン、天気の良い休日に車に積んで、自然の中をサイクリング！そんなシーンがお似合いの自転車です。

サドルが付いているフレームの後ろにグルグル巻きのバネ。これが、凸凹道も衝撃を緩和するんです。本体と色を変えて、見た目にもカワイク仕上がっています。

パッと目を引くような鮮やかなクリームイエローを配した、カラーサイドモールタイヤを装備。
遠く離れた所からでも、MY自転車を認識できそう！

上り坂でも快適なシマノ製6段変速ギアを搭載。さらに、サムシフター装備だから、指先で簡単にギアの操作ができます。
女性の方でも楽ラク乗りこなせそう！

ポジティブ／ネガティブワードに反応する無脳はじめました。

快不快の反応を示すようにしました。↑↑
好き、もしくは、バカなど２０程度の言葉に対して反応します。
フォームに言葉を入れたら「話す」ボタンを押してください。キーボードのENTERではないです。

今回は、「快・不快」の感情値を加えました。
馬鹿、死ね、殺すなどのBADワードを入れると感情値が低下します。ネガティブな反応もするようにしました。

逆に、好き、かわいい、楽しいなどのGOODワードを入れると感情値が上がります。
「好きだよー。」、「おんどりゃー殺すぞゴルァ！」のような文章でもしっかり反応します。
もっと言うと、正規表現で/(バ(.+)カ|ア(.+)ホ|ボ(.+)ケ)/のように登録しているので、「バーーーーカ」のような発言にもしっかり反応します。もちろん、ただの「バカ」にも反応します。

是非、話しかけてみてください。↑↑

一応、自分の中では知的思考の根源的なものとして、内言は欠かせないと思っていました。
前回までやっていたのが、自分たちでループして考え続けるタイプの無脳でした。
そして、多くの人工無脳が実装している感情値のようなものを付けてみたいと思い実装しました。ワードマッチングで当てはまるワードを入力されたときに反応して、アクセスカウンターと同じ要領で感情値を上下させています。

今後、もっと頭の良い人工無脳を開発していきたいと思っていますが、いつか、人から人工知能と呼ばれるレベルをクリアーできればなぁー、なんて思っています。
私としては、人工無脳（人工無能）も人工知能も明確な境界線というのは無いのですが。

（現在の人工知能も人工意識を搭載しているわけではないですから、マシンの域を超えてないという点では人工無脳と同じなのです。）

さて、内言、快不快と実装しました。
↑↑のにはやってませんが、手動学習機能も付けようと思えば付けられます。
しかし、今後は、GOOGLE経由で自動学習をさせたいと思っています。
そのためには形態素解析が必要なのです。（そこでひっかかってるんですが。）

自己意識や、自己認識なんていうのは当分無理でしょうが、一つひとつ知性への関門をクリアーしたいと思っています。

さて、快不快の感情ですが、これが非常に難しいのです。
人間だったら赤ちゃんでも持っているこの根源的な感覚がコンピュータではシミュレーションをすることはできても、コンピュータ内部で本当に快不快の感覚を再現することは現在のところできないのです。
おおよそ、知的といえる高等脊椎動物だったら持っているこの根源的な感覚がコンピュータ君には理解できないのです。
人工無脳に、「殺すぞ！」って入力したら、「やめて！」って言うようにプログラムすることはできますが、コンピュータ内部で不快な感情が表れているわけではないのです。

なぜかというと、この快不快の感覚というのは人間の内分泌系に深く関わっているからです。
生体の保存にとって不利益な状況が発生すると、人間を含めて脊椎動物の脳内ではストレス物質が分泌されます。（コルチゾールやノルアドレナリンなど）これらの物質が発汗や筋肉の収縮、瞳孔の収縮を起こして、その結果として、肉体体験的に我々は不快感を味わっているのです。
赤ちゃんだったら泣きだし、大人だったらみけんにシワを寄せるでしょう。

ところが、コンピュータにはこれができないのです。

コンピュータには内分泌的な体験をするための体が無いからです。
脳というのは、とかく、頭部に収納されている部分だけを指して脳と言いがちですが、脳というのは足のつま先の先の神経末端を含めて脳なのです。
それらの神経末端が感じた感覚（内分泌的な感覚も含む）を体験として認識しているわけです。

ストレスで内臓がぎゅーーーぅっとなった嫌な感覚を不快と言います。
内臓を伝わっている神経が脳に締め付けるような嫌な感覚を伝えているのです。

つまり、内分泌的な体験が快不快の感覚を作っていることから、これを人工知能に実装することは非常に難しいことなのです。
快とはなにか、不快とはなにか、辞書ファイルを参照して、「快とは・・・・である。」「不快とは・・・」などと説明させることはできます。しかし、コンピュータは辞書を読み返しているだけで、体験としては全く理解不能なのです。

今後数十年内に出来る人工知能（強いAI・・・、自律的に思考するAIのことを強いAIと言います。）においても、快不快を実装することは難しいでしょう。

しかし、何度も書きますが、完全な人間のコピーを作りたいのではないのです。

まあ、個人的には知性のパラダイムが転換する時代がいつかは来るのだろうと思います。
以前も言ったように、オルタナティブな知性が登場する時代がやってきます。
強いAIが登場すれば、人間とは異なる視野で、異なる方法で思考される知性が登場します。
快不快の感覚を持たず、恐怖、愛情、悲しみ、痛み、欲求といったような内分泌系の感覚を全く除外した、判断と計算と記憶によるスマートな知性がです。

人間の知性が全ての“お手本”である必要は無いのです。

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今日は深夜１２時から朝５時までプログラム画面に向かっていました。
Perlは大分とっつきやすくなってきました。

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絵本のUPですが、絵本の絵を加筆しているところなので、それが完成し次第、そちらの方を先にUPしたいと思います。
まだまだ練習が必要なピアノも練習過程をUPします。こういうのって、人に見せるっていう意識付けで頑張って練習するようになるっていう意味合いと、後日（数年後）に自分の練習過程を振り返るっていう意味でも意味がある。
１年後とかに昔の映像なんかみると上達しているのが分かったりして励みになる。
そういう意味もある。

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今日は、ジョギング、ピアノ、図書館で学習したのち、高田馬場方面でプログラマの講師の元で勉強してきます。

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MECAPIついにつながる。／本当の“中国語の部屋”

↑↑窓に何か文章を入れて解析ボタンを押すと、文章を形態素（名詞、動詞、形容詞などの字句のグループ）に分けて成分表示されます。

～～使用例～～

窓の中に「これは美味しい餃子です。」といれてみます。
解析ボタンをポチっ！

すると、文章が解析されて吐き出されるのです。

チャロウさんのページを参考にさせてもらい、自分のページにもMECAPI用のフォームを置きました。
ちなみに、JSONとはなにかというと、あの、怖い人でも、お店の名前でもなく、Javascriptを使ってXMLのような「人間にもコンピュータにも理解しやすい」構造化されたデータを扱う言語です。XMLよりも簡単に扱うことができます。

JSONについて、一応調べておきました。

以下、http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/Keyword/20070328/266741/からコピペ
ジェイソン
JSONとはJavaScript Object Notation 　JSONは，構造化されたデータを記述するための，テキスト・ベースのデータ記述言語の一つです。JavaScript（ECMAScript）でオブジェクト・リテラルを記述する構文をそのまま使っているため，人間が読んでわかりやすく，プログラムでも容易に処理できるという特徴があります。

　例えば，
{
"name":"Nikkei Software",
"price":980
}
という文字列は，それぞれnameという名前の文字列“Nikkei Software”，priceという名前の数値980を持つデータをJSON形式で記述した例です。
　JavaScriptプログラム中でこのJSON形式データを処理するには，evalメソッドを使います。evalメソッドは，引数として与えた文字列をJavaScriptプログラムとして解釈するメソッドで，JSON形式の文字列をオブジェクトにしてくれます。

以上コピペ　別に、怖いあの人とは関係ありませんでしたね。もちろんあのお店とも。

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さて、ずいぶん長いこと難航していた形態素解析器の設置作業でしたが、これで一応解決しそうです。
YAHOOのAPI解析器は結局原因不明のまま使用不可能で諦めざるを得ませんでした。
しかしまあ、挙動としてはMECABもMECAPIもYAHOO解析もやってることは同じなんで、要は動いてくれればいいのです。

人工無脳側でHTTPリクエストを書いて、URLにUTF-8エンコードされた（％だらけの文）をつなげてぞろぞろとMECAPIに渡せば良いのです、結果を名詞や動詞、形容詞に分割して無脳のファイルに保存すれば完了。
無脳君が学習をする準備ができました。

はあ、長かった～～～。
初めからMECAPIつかってりゃよかっただすー。

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さて～～～
昨日の中国語の言語交換でしたが、
結論。
「人間は自分の知ってる言葉しか聞きとれない。」
ということです。

しかしながら、毎日３０分音読を必ずかかさないという生活を続けてきたおかげで、聞きとれる単語は着実に増えていっています。そして、なんとなく会話っぽい状態になってきました。

昨日のテーマは「生活」
って、そんなにキッチリとやってるわけじゃないんですが、
料理をするかという話しになった。

グォチュー　インウェイ　チャンチャン　ゾウツァイ、スォイー　ヨン　ワースールー　フー　ビンシャン。

という表現を使いました。
過去因為常常作菜、所以用瓦斯炉和冰箱。（全部日本語だけで書けてしまった・・・！冰も日本語。）
↓意味↓
以前はよく料理をしていたのでガスコンロや冷蔵庫を使っていた。

もともと料理が好きだったんですが、ガスコンロではなく、今は電気コンロに代わったのであまり料理をしなくなってしまったということを話しました。

ダンシー　ワースー　ダ　フェイヨン　ビージャオガオ、　スォイー　シャンザイ　ウォ　ドウ　ヨン　ウェイブォールー

色々とパートナーが手直ししてくれました。
但是瓦斯的費用比較高、所以現在我都用微波炉。
↓意味↓
しかし、ガス代が高いので、今は電子レンジを使っている。
です。
本当はこれだとおかしいんですが、ガス代ではなく電気代って言いたかったんですが。まあいいでしょう。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

中国語は来年３月末に３級を受けます。
「余裕」で合格できるレベルにまでなりたいですね。
簡単な会話だったらできるレベルにまで。

韓国語が放置状態ですが、せっかく中国語の言語交換パートナーがいるのですから、ガッツリ集中してやっときたいですね。韓国語も、ときどき単語を忘れないようにしときます。４級も受けなきゃだし。


宝力　強力すっぽんプラス




中国で古くから長寿をもたらす食材として利用されてきた「すっぽん」は、江戸時代に日本に伝わり、それ以降も高級食材として珍重されています。甲羅・頭・肉・胆嚢・卵・脂肪・ペニスに至るまで、全ての部位が滋養強壮や老化防止に有効であるとされています。

宝力　強力すっぽんプラス　主原料とその特徴
■すっぽん■
中国で古くから長寿をもたらす食材として利用されてきた「すっぽん」は、江戸時代に日本に伝わり、それ以降も高級食材として珍重されています。甲羅・頭・肉・胆嚢・卵・脂肪・ペニスに至るまで、全ての部位が滋養強壮や老化防止に有効であるとされています。
カルシウム不足のお子様に、コラーゲンが必要な女性に。滋養強壮や性欲増大に特化しているとの考えられがちですが、栄養価がバランス良く配合されているため、幅広い年齢層の方にご利用いただける健康食品であると言えます。
■まむし■
まむしは良質のたんぱく質の中に十種類以上ものアミノ酸を含み、疲労回復やストレス解消にも有効とされています。特に”セックスミネラル”とも呼ばれる亜鉛を豊富に含有することから、滋養強壮に良く用いられます。
※亜鉛は元気な精子の数を増やし、正常な精液を作ります。勃起力やその持続にも効果があるとされています。
■サメ軟骨■
サメ軟骨の主要成分はムコ多糖体と呼ばれる粘性物質で、その重要な構成成分のひとつがコンドロイチン硫酸です。コンドロイチン硫酸は、主に組織に保水性、潤滑性、弾力性を与え、皮膚のみずみずしさ、若々しさを向上させます。
また、老化による眼球角膜の混濁を防ぎ、血液中のコレステロールや過酸化脂質を除去して、動脈硬化や高血圧、血液が凝固して血栓ができるのを防ぐことから、老化防止にも有効な成分として、欧米でも注目を集めています。中高年の方には欠かせない成分です。

マルチ思考型の人工内言

まだ、話しかけられません。いましばし。

複数同時思考型の人工内言です。

さて、これは何かというと、人工内言ですね。
内言は人間の心の声です。
我々の思考言語です。

複数のCGIを同時並行的（今回は２つだけですが）に動作させて、複数の内言を実行、さらに、自動学習も複数同時に行いたいと思います。
人間の脳内では複数のタスクを複数（何万、何億と）同時に処理しています。
なので、文字情報を扱う内言ロボットを複数同時に働かせようと考えました。
今は２つだけですが、もっと増やしたいと思います。
もし、ロボット自体がロボットを複製することができれば、わざわざファイルを作らなくても彼らが（ウィルスのごとく）勝手に増えてくれます。

～～～なぜ「連想」なのか～～～

私たちは頭の中で考え事をしているとき、連想を繰り返しているのです。
人工無脳をさらに賢くするためには、より活動的な挙動をするエンジンを背後で動かし続けていないといけません。つまり、最も理想的には、常にファイルにアクセスし続けて、ファイルを書き変え続けるようなプログラムを作りたいのです。

人間の脳を考えれば分かりますね。
私たちの脳は一時たりとも活動を止めたりしませんね。
常に何かを認識して、次の瞬間にはニューロンの組成を変えています。
この変化自体が思考を生み出しているのです。

つまり、思考を生み出したいと思ったら、ダイナミックに動き続けるエンジンを作らなければいけないのです。
ファイルを開き、読み、書き込み、実行し、さらにファイルを作成する。
こういった活動を継続しながら、他の同じようなボットとも相互に交渉する。

文字ファイルだけではなく、音声や画像のファイルも収集してWEB上の情報から意味理解を自律的に行うロボットを作りたいですね。
現在、セマンティックウェブの分野で研究がすすんでいます。
私はウィルスや、ワーム、WEBのクローラロボットの挙動やその仕組みをもう少し勉強して、もっと動的に成長するロボットを作りたいと考えてます。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

深夜２時から今まで、ずっとプログラムと格闘していました。
途中ですき家に行って、ミニねぎ玉牛丼に唐辛子ぶっかけて食べて気分転換してきたけど、ほとんど１０時間以上バグと闘ってた。

結局、形態素解析は実装できなかったなー。
妥協して、さくらサーバのスタンダードプラン申し込むかなぁ・・・。
でも、やってる人いるってことは、CGI経由でもAPI解析使えるわけだよねぇぇ。

ふむ・・・・。

今日はもうこれ以上やっても拉致があかん。
脳が働かなくなってきた。
一人デスマーチ状態。

・・・・・・・・・・・・・・・・

何を作りたいかというとですね、
セマンティックロボットとでも言うべきものを作りたいわけです。
意味理解をする人工知能というか、人工無脳のようなものです。

人に言わせれば、人工知能も、人工無脳も、ロボットも、何をもってしてその境界線と言うかは不明確なんだけど。

巧妙に振舞って見事に人をだまして人間のフリをしているけど、中身が空っぽなのは人工知能と言うのか？

それとも、

人工ネズミともいうべき、ネズミの自意識（？）まで再現してるけど、どうみても賢くなさそうなのは人工知能とは言えないのか？

色々問題も出てくるのです。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

鉄拳チンミのゲームを拡張するはずだったんですが、どうでしょうか・・・。
明日も早朝からバグとの格闘になりそうです。
早く私ではなく、チンミと、もとい、チンミのゲームプログラムと格闘したいです。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

火、水、木とホリデーを取っています。
なんとか、あと３日でできないでしょうか。
実家にも帰らないといけないし。
意外と時間は足りないものだ。
やること多すぎる。


酸素発生ロボット






携帯用酸素発生器『酸素ロボット』の登場です。これからはペットボトルで水を持ち歩くように酸素も携帯する時代です。自宅やオフィスはもちろん、外出先でもいつでも新鮮な酸素を吸入できます。水と専用のパウダーを入れると、新鮮な酸素が毎分1リットル、約5分間発生します。

YAHOO APIを導入してみる。

実際の開発画面

Yahoo APIの形態素解析を使って人工無脳の辞書を拡張していきたいと思います。
これは無料で使えるもので、一般的な形態素解析機とほとんど変わりありません。
（形態素解析機・・・茶荃、MECABなどが有名。文章を要素ごとに区切ることができる。）

いままで、MECABをサクラサーバーに上げようとしていたんですが、容量が大きすぎて無理であることが判明。
月５００円のスタンダードプランに変更すればMECABを使用できるようですが、せっかく無料のものがあるので、試しにそちらを使用してみようかと思います。

YahooJapanが無料で提供しているデベロッパーキットに形態素解析がありました。
これを使うと、人工無脳に話しかけた文章を自動的に解析して辞書登録できます。

さっそく先ほどデベロッパー登録をして、サンプルセンテンスを入力してみました。
「庭には二羽ニワトリがいる。」

↓　↓　↓　↓　↓

?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
- ResultSet xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="urn:yahoo:jp:jlp" xsi:schemaLocation="urn:yahoo:jp:jlp http://jlp.yahooapis.jp/MAService/V1/parseResponse.xsd">
- ma_result>
total_count>9
filtered_count>9
- word_list>
- word>
surface>庭
reading>にわ
pos>名詞
/word>
- word>
surface>に
reading>に
pos>助詞
/word>
- word>
surface>は
reading>は
pos>助詞
/word>

なぜ、ヤフーはこのセンテンスを選んだのか分かりませんが、取り合えず、延々と続くので途中で止めます。まあ、こんな感じです。

辞書登録した言葉をマルコフ連鎖で吐き出すこともできますし、テンプレートで組み立てて出すこともできます。
私は、連想ゲームの要領で関連した言葉をペアにして辞書を構築して、人工無脳同士に連想ゲームをさせていきたいと思っています。（それは↓↓以前もやっていますが。↓↓）

・・・・・・・・・
（なんていうか、私は人工無脳の表面的な会話よりも、そのバックで行われている内的な活動を重視したいんですね。そこで、連想ゲームというのはとても大切な要素なんです。人間の内言も究極、連想ゲームの一種ですから。）
・・・・・・・・・

それで、この後ローカル環境でCGIの構築を行っていきたいと思います。
ANHTTPD（ローカル環境でCGIの実験ができるソフト）でこのYAHOO形態素解析機の動作を実験して、成功したらサクラサーバに上げます。

サクラネットって、文字コードがEUC-JPなんですね。
UTF-8からエンコードするのがいちいち面倒なんです。
ローカルでUTF-8で実験して、サーバではEUC-JPにしないといけないんです。
YAHOOがまさにUTF-8ですね。
やっかいなのが、目に見えない空白文字が文字化けしていることがあるんですね。
文字化けしている部分を全部消しても、それでもエラーが出る場合があるんです。
母語が日本語であるための宿命ですね。これは。

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

さて、今日は当分PCに向かい合うことになりそうです。
全くバグが出ないで開発が終わるほど甘くはないんで。
ローカルで出なかったエラーが、レンタルサーバで出ることもあるし。
まあ、こんな感じです。

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さて、なぜ内的な活動にこだわるのかということですが、人工無脳はご存知の通り、会話プログラムですが、どうしても型にはまったような会話になりがちなんですね。
時々、ランダム反応を返したりもしますが。
なので、内的に変化・成長するタイプの物を作りたいんです。

それで、以前UPした人工内言（連想ゲーム）のようなものを作ったんです。

人工無脳に話しかけると、無脳のバックにあるエンジンを通して返答をするわけです。
エンジンというのは、その人工内言ですね。
さらに、人工内言はネットワークを通じて自動的に学習しますから。
時間が経つほど賢くなっていくわけです。

初めてのPerl 第5版 (2009/10/26) Randal L. SchwartzTom Phoenix 商品詳細を見る

↑↑この本おススメです。

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強いAIは可能か。

人間のような人工知能（自意識を持った）は当分難しいとは思う。
しかし段階を追って知能を実現することは可能だろう。
人工ミジンコ、人工魚、人工ネズミ、人工犬、人工チンパンジー・・・人工人間

いきなり人間を再現しようとするトップダウンが失敗しているのは、知能の表層から再現しようとしているから。
内側で行われている活動を無視していきなり表層だけを再現しようとしても意味が無い。

苫米地英人が言っているように、人間の脳はつま先の神経の先までが脳なんです。
つまり、何億というセンサーが逐次的に情報を拾ってきて、過去の経験と照合して、それが何だということを認識している。

そういう気の遠くなる作業をしないといけない。

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パナソニック シェ－バ－ ES-LA92-K





株式会社ケーズホールディングス
商品説明 ●内蔵された小型モーターがヘッドに縦方向への微振動を加えます。この微振動が肌を振るわせるので、外刃を肌に優しく当てるだけで、肌に潜んだヒゲまで絞りだすことができます。●ヘッドが前後左右に動きます。今までにない広い可動域で、剃りにくい場所にも吸い付くように密着します。●刃が4枚あることによって圧力が分散し、刃一枚あたりにかかる圧力が低減。肌にやさしいシェービングができます。●パナソニックの刃研磨テクノロジーで刃先をナノレベルまで鋭角に。だから搾り出したヒゲもスパッと切れる！●パワーが最後まで落ちないリニアモーター内蔵●液晶ディスプレイ表示、充電残量10段階表示。自動洗浄充電器、ソフトケース付き。

ロボットの心 ～～人工内言～～ を作る。

人工内言です。今回のは話しかけられません。

人間の心の中で繰り返される言葉、「内言」は連想ゲームのように似たような言葉を連想して繰り返されています。

「りんご」と聞いたら、りんごのあの赤いイメージが思い浮かぶでしょう。
そして、りんごのあの甘い感触が連想されるかもしれません。
さらに、甘いものを何か食べたいな、なんて考えるかもしれません。
近所のローソンでアイスクリームが売っていれば買うかもしれません。
また、買うという行為にはお金がつきものなので、お金のことを考えます。

このように考えると、我々人間の思考は連想ゲームなのです。

りんご
　↓
甘い
　↓
アイスクリーム
　↓
買う
　↓
お金

というように、連想ゲームが繰り返されているのです。
これが人間の内言の正体なのです。

では、なぜ我々人間は連想ゲームのように内言を働かせているのでしょうか。
それは、イメージ的、言葉的に近似しているものはニューロンが非常に強い結合で結びついているからだと思います。ちなみに、私は脳神経学者ではないので、これはあくまでも憶測です。
ニューロンの結合が強いということは、りんごを表すニューロンが発火（反応）すると、そこから流れるパルスの多くが、「赤い」や「甘い」、「丸い」といった意味を表すニューロンへと流れていくことを意味します。
「赤い」が発火すれば、赤いに非常に強く結びついている他のニューロンへパルスが流れます。
「甘い」や「丸い」でも同様のことが起きます。

このように、連想ゲームを用いれば、人間の思考過程を再現することができます。
もちろん、創造性や推論などの高度の思考過程はまだ無理ですが、これまでの非動的なチャットボットに比べると、かなり動的に会話が進展していきます。
このシステムを用いると、より活き活きとした会話をすることも出来るのです。

↑↑の人工無脳にはまだ話しかけることは出来ません。しかし、近日中に会話ができるように少しいじってみようかと思います。

このシステムの面白いところは、連想ゲームに参加することそれ自体よりも、人工無脳内部の挙動をより動的に変化させることができるということです。
つまり、ボットに心を持たせることができるのです。（疑似的な心ですが）
これは、表面的な反応には見られない内的な変化を持たせることになります。

これまでの決まり切ったパターンマッチ反応や、ランダム反応、マルコフ反応などに比べても、より活きた、意味のある返答ができるようになると考えています。

さて、個人的には、これを自律学習できるものにしたいと思います。
知らない単語が出てきたら自動的にググるのです。
ハンバーガーという言葉が出てきて、それをボットが知らなかったとします。
すると、GOOGLEに飛んで行って、調べた結果を拾ってくるのです。

例えば、ハンバーガーを知らなかったとしても、ハンバーガーでググったらマクドナルドという言葉を拾ってくるかもしれません。ボットは、ハンバーガーの連想ワードとしてマクドナルドを覚えます。

また、マクドナルドを知らなければ、さらにググって、世界の言葉や、ビッグマック、ドナルド、シェイクなども連想ワードとして覚えるかもしれません。

このような連想辞書と自動学習を組み合わせることで、かなり動的な無脳が出来るのです。
ユーザーが入力した言葉が分からなくても答えることもできるようになります。

さて、こういった挙動をするボットをネットワーク上にたくさん配置して、ニューラル・ボット・ネットワークなるものを構築してみたいと思っています。
スカイネットのような物が出来るでしょうか。

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今日は午前２時に起床してPCと格闘していました。
バグを取り除いてなんとか、プログラムを完成させることができました。
これを今後も超早朝起きでさらに改造していこうと思います。

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健康診断に行ってきました。
相変わらず採血が苦手です。
それと、体脂肪が増えていた。
最近暑くてあまり走ってないからなぁ。

変な数値が出ていなければいいんですが。

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さて、そろそろ日本史検定の合格証が届くころでしょうか。
ルービック・キューブの認定証も来週には届くでしょうか。


アクアソニック

世界中をネットで結ぶボットの心（人工内言）計画

言葉を入れて話すボタンで話しかけてみてください。

〇〇は名詞です。〇〇は動詞です。〇〇は形容詞です。で単語を覚えさせることもできます。
やってみてください。

全く同じ発言も全てログに記録していたので、すぐに容量がいっぱいになってしまいました。
そこで、同じ発言は重複して記録しないようにしました。これだとかなり長期間メンテナンス（削除作業）をしなくて済みます。

人工内言です。連想ゲーム的なプログラムを応用して、人工意識的なものを作ってみたいです。
↑↑の人工内言が、連想ゲームを自動的に行うのです。

例：

りんごは甘いね。
りんごは丸いよね。
丸いと言えば団子だよね。
団子はおいしいよね。
おいしいと言えばステーキだよね。

まあ、私のPerlの理解度にかかっているんですが。

人工内言は、人工無脳に実装して、より人間らしく応答する人工無脳を作りたいですね。
形態素解析や、自動学習、意味的関連付けされた辞書などを実装し、人工内言に実装しようと思っています。
これだと、これまでの無機質的な人工無脳の応答から、より柔軟な発言に発展させることができます。

人工内言をなんとか、人工意識（的）なものに展開できないか思案しています。
人工内言を幾つか別に用意して、人工内言同士を会話させます。これを仮にフォーラムとでも言いましょうか。
さらに、このフォーラム同士を会話させます。
このように階層的に会話段階をボトムアップさせていきます。

このような操作が果たして有意義な物を生み出すかどうかは疑わしいですが。
こういったプロジェクトを個人単位ではなく、もっと大きい単位、例えば、国全体とか、世界全体（その場合は英語だが）でできないだろうか。
「一家に一台人工無脳。」
世界中の人工無脳（人工内言）がネットワークで結び、自律的に知的成長をすることができれば、それもある意味知性ということができるかもしれない。
人間の知性とは異なるが、オルタナティブな意味での知性ということができるかもしれない。

さて、勉強、勉強。
勉強しないと頭の良い人工無脳は作れないョ。
Perl、
それから付随的に、LINUX、Javascript、XML、RSS、CPAN・・・。
数年内には何かしら有意義な物を構築しようと思います。

巨大ネットワークで協同で人工知能構築する計画。
誰か仲間はいないだろうか。

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昨日は、サマーホリデーを取得しました。
つまり休み。
今日も休み。
実家はお盆前後に帰るかな・・・。

で、
昨日はBOOKOFFでJavaサーブレットの本を買いました。

図解でわかるJavaサーブレット―動作原理から設計まで (2001/08) 栗林 克明石井 真 商品詳細を見る

↑↑あ、この本ね。
　Javaは私はアプレットしかやってませんでした。
基本、ゲーム作りのためにジャヴァはやってましたから。
で、サーブレットっていうのは、サーバを使ってCGIみたいなことができるようになるやね。

それで、本を読むぞって意気込んで図書館にLET'S　GOしたんですが、昨日が休館日だってことを忘れてました。
はあ、２時間ほど時間が余ってしまいました。
それで、近くの楽器屋に行ってレパートリーの２５曲あまりを３～４回ずつ弾いて時間を潰しました。

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怪物くんって流行ってるの？
あれって、３０年くらい前にやってたマンガじゃない。
今、やってるの？？

子供がやけに歌ってる。

全然知らなかった。

別に興味ないけど。

それにしても、TVももうネタ切れなんでしょうね、同じネタを使い回して。
TVの時代も、もうそろそろ終わりでしょうか。
TVももう、ぬるーーーーーーくなってきましたよね。

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数足の草鞋を履いていると、広く浅くならないように注意をしていなければいけない。
時々言われる。

君に必要なのは恋愛だよ。

そうなの？
誰も私と付き合いたいと思わないと思うんだけど。

君は普段なんの話しをしてるの？ドラゴンボールの話し？

はあ？（笑）

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集中力。
これ大事。
２時間くらいはずっとやり続けること、これを集中力といいます。
広く浅くやっちゃう人の悪いところは、１日３０分くらいやって、はい、終わりっていうパターン。
３０分じゃあ、キープ程度しかできないよ。
キープなら５分で十分。
週１～２回は２時間はやらないとね。
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強化したい草鞋
ピアノ、英語、中国語、Perl・・・・・

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食べるラー油が流行ってるらしい。
そんなの知らない。
ラー油って液体やん。

って思って、ググったら。
あった。
桃屋のですね。


桃屋　辛そうで辛くない少し辛いラー油　１１０ｇ





辛そうで辛くない少し辛いラー油］は、厳選したなたね油とごま油と、色合いの良い粗挽き唐辛子で抽出した鮮やかな色のラー油に、香ばしいフライドガーリックとフライドオニオンをたっぷり加えました。そのまま食べる事もできる、旨さと食感を楽しむラー油です。

またまた改造。基本的に３匹をお○鹿にしました。名詞、動詞、形容詞を学習します。

またまた改造しました。
○○は名詞です。
○○は動詞です。
○○は形容詞です。

といったフレーズで学習をさせることができます。
まだまだ改造中です。
もっと、頭の良い人工無脳を作りたいと思っています。

アイデアとしては、ネットを利用して、日本各地（世界でもいいんだが。それだと英語を使用する。）にボットを設置して、有志を募って協同でボットを成長させる。
例えば、↑のボットだったら、みかんやおもち、ごはんについて語っている。
彼らはいずれWEBを使用して、みかんやおもち、ごはんについて調べに行くだろう。
そうするつもりだ。

日本各地に有志を募って、彼らにも同様のボットを育ててもらう。
ボットによっては、
他の食べ物の話題、音楽の話題、仕事の話題について語るかもしれない、はたまた、政治や民主党の話題、ワールドカップやサッカーの話題を語るボットもいるかもしれない。

彼らはそれぞれの話題に特化して、内言活動を続けている。
また、それぞれのボットに人間が話しかけることによって、ボットが成長、変化していく。
一つのボットは一つの話題についてのニューロンということができる。

このニューロンを有機的に結合させることはできないだろうか。
日本中（もしくは世界中に）ボットを設置して成長させてもらう。
日本中で成長し続けるボットを統括するボットを設置しても良いだろう。

これは、上手くいけば人工知能に成長するかもしれない。（しないかもしれないけど。）

→→このブログにも貼ってある「ひこまた」や、有名な読兎なんかが日本中に配布されたボットとして有名なんだけど、「ひこまた」については、完全なパターンマッチでないと反応しないし、アクティブな成長はしていない。
それは→→の「ひこまた」に話しかけてみれば分かるだろう。

まあ、それはそれとして。
人工無脳への夢は膨らみ続けるばかりです。
ローブナー賞も狙って行きたいです。
構想ばかりでPerlの技能はまだまだですが。

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昨日、出勤中に嫌なものを見た。
交差点の真ん中に黒い物体を見た。
捨てられた折りたたみ傘かと思った。

猫だった。
黒い猫だった。

死んでいた。
はねられたのだろう。
白い何かが真っ黒い体からとびだしていた。

交差点には数十人の人があるいていた。
しかし、誰もそれを見なかった。

見ようとしなかったのか。
それとも、
見えていたけど、見なかったふりをしたのか。
もしかしたら、
見えないということに、彼らの脳が意図的に決め込んでいたのかもしれない。

猫は動かなかった。
今日もあるのだろうか。
しかし、今日、あの交差点に猫が無かったら、誰かが動かしたに違いない。


『スピードラーニング英語ジュニア』





「エブリシング　イン　アメリカ　イズ　ビッグサイズ。　アイ　アム　ソー　エキサイテッド。」
で有名な石川遼さんも推薦のエスプリライン。

○○は名詞です。○○は動詞です。で学習する無脳を作りました。ご自由に話しかけてみてください。

前回の人工無脳をちょっと改造しました。
話しかけ方
○○は名詞です、○○は動詞です、○○は形容詞です、などと話しかけると、無脳の０番が言葉を記憶して使うようになります。
無脳の０番は前回とは違い、完全の○鹿です。
だから成長させてあげる必要があるのですが、無脳１と無脳２は前回と同じですが、これも成長型に改造するつもりです。

かなり自分が作りたい人工無脳に近づきつつあります。
自己成長、内言型人工無脳です。
来週以降はネット使用の学習も考えています。

目指すは人工知能。
ローブナー賞受賞といったところでしょうか。
チューリングテスト完全合格！なんて、言うだけ言ってみます。

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人工意識を作るにあたって、人間の意識をモデルにする必要はないのです。
内的な秩序状態を自己生成できるようなシステムを作ればいいのです。

自己成長、これは知らない言葉が出てきたらネットに飛んで行って調べる。

実際の人間の会話パターンから、自然な会話のシーケンスを学習し、あり得ない名詞や動詞の組み合わせを自己批判し、そのようなログを削除する。

例えば、「テレビを食べる。」と無脳が発言したとする。
テレビを食べるという発言は、自然言語の会話パターンにはほとんど見られないことから、（そのパターンはあり得ない）と、自己批判して、削除する。
これを繰り返して、あり得る会話パターンのみを学習していく。

連想記憶も大切だ。
食べ物の名前をWEB検索すると、食べるという動詞が最も多くヒットしたとすると、食べるという動詞が食べ物に最も相応しいということを学習する。

このような自動学習と自己批判を繰り返していくことによって、知性を成長させていく。
自然と人間の会話パターンに似ていくというものだ。

今現在ある資源で人工知能的なものはできそうな気がしてきました。

もちろん、この世界を認識し、理解するという意味での意識は当分できないでしょうが。
チューリングテストにパスするだけだったら、それほどハードルは高くないような気もします。

なんて、言ってみるだけ言ってみる。


ビリリティEX （VIRILITY EX）





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人工無脳 KITT登場！

名前を入れてKITTと話をしてみましょう。Eメールは不要です。
言葉を覚えさせたい場合は、「あなたの発言」===「KITTの発言」と入力すれば覚えます。

＝＝＝は半角の＝を３つです。（必ず半角です。）


ゆいぼっと系の人工無脳を少しいじって、ナイトライダーのKITTをモデルにした人工無脳を作りました。
あ、人工無脳を知らないっていう人がいたので、書きますが、つまり、人工知能チャットです。
自動会話ロボットといったものです。
人工無能とも書きます。
人工知能の文字りですが、知能ではなく、無能なんです。
恋するプログラムを書いた故秋山氏あたりが、無能ではなく無脳と書いたのが始まりではないでしょうか。
人工痴能と書いたうずらもあります。
ボットということもあります。海外では一般的にボットと言います。（ロボットのボットですね。）

気軽に話しかけてみてください。

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さて、昨日は休日でした。
土曜出勤だった振り替え休日です。
なので、役所に行ってきました。
税金を払ったのですが、３０万円近くも払いました。
高いですねーー。

他に公共料金なんかも払って。
来月にある日本史検定の勉強をしていました。

海外旅行ですが、今年はどこにも行かないつもりです。
近場、地元で過ごします。
休みでないとできないこともあるし。

鉄拳チンミのゲームももっと発展させて、
人工無脳をもっと賢くして、
英語、ピアノ、書道、韓国語あたりの勉強。

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秋田県の高校で、無免許の教諭が２ヵ月授業をしていたって。
今朝のニュース。

まあ、普通は免許持ってるって思っちゃうから。
しかも、免許の発行の書類を出して待ってるっていうから。

でも、いつかバレると思わなかったのかな。

それにしても可哀そうなのが、学生。
授業はすべて無効とされて、夏休みに補習を行うというから・・・・。
学校は親に何ていうんだろう。

授業が無効か・・・。
まあ、当然なんでしょうけど・・・。

免許持ってても、大した授業しない人もいるし、
免許持ってなくても、素晴らしい授業をした人もいるかもしれない・・・。（なんか、無免許の医師のブラックジャックみたいやな）

学生が何を学んだかではなく、教師が免許を持ってたかどうか。
そっちの方が大切なんですね。
まあ、当然といえば当然なんだけど。


VCF（避妊フィルム）





驚くべき！避妊フィルム！とっても薄く透明ですばやく溶ける。貴女も彼も何の違和感なく使用できるので、便利なフィルムとして頼れる製品です！しかも、性的興奮が高まるジェル付き。

３個の人工無脳、少しずつ会話も覚えます。

コメントを何か入力して「話す」ボタンを押すと話すことができます。
今度は、ボットが３人中に入っています。
自由に話してみてください。

何かを教えてあげると、０のボットが覚えます。
挑発的な言葉を言うと（バカ、アホ、死ね・・・）、１のボットが反応します。
何かを否定すると、２のボットが覚えます。

まだ、覚えるとっても、ファイルに書き込むだけの原始的な方法ですが。
だんだん、人工無脳が人工知能に近づきつつあります（本当か？）。

性格を与えてあります。
０のボットは、人工知能について思考しています。
１のボットは、ケンカ腰です。
２のボットは、子供っぽい感じです。
それぞれが順番に話しています。
今後、順番をランダムにすることも考えています。


新・乳首吸引器「ピペトップ」




形成外科専門医が考案開発した国内医療現場で活躍している乳首吸引器。陥没した乳首でお悩みの方！乳首吸引器で日常的にやさしく乳首を吸出しケア。ブラシャーの下でも装着可能。実用新案登録済み。内径16mm、外径22mm、高さ23mmです。


北海道は、わが国でも「自然」に恵まれているといわれます。

ファウラ（faura）は、北海道の自然の素晴らしさを「一人でも多くの人々に知ってもらいたい」と言う想いで、北海道の自然を愛するネイチャーカメラマンやナチュラリストなどの有志が集まって作ったコラム・マガジンです。
北海道の自然と常に向き合っている彼らの作品や感性によって、さまざまな自然からのメッセージを伝えていきたいと思います。
ファウラ(faura)をご覧いただいた読者のみなさまが、
「気軽に読めて、何か学べるものがある。」
「真面目な内容だけど、結構面白いね！」
そんな風に感じていただけたらと思っています。
私たちは、ファウラ(faura)の出版活動を通して、
「一人でも多くの人々に自然の素晴らしさ知ってもらいたい！」
「多くの人々に自然の尊さや、大切さを知ってもらいたい！」
「豊かな自然を、子供達の為に100年後の未来に届けたい！」
そして、世界中の家族や子供達が、安全で豊かな自然環境のなかで、
毎日、笑顔で楽しく暮らせるような世界になることが私達の願いです。
ファウラ(faura)をご購読いただければと願ってやみません！
是非、一緒に自然の素晴らしさ、大切さについて考えませんか？
そして、みなさまのご意見、ご感想、アドバイスを頂けましたら幸いです。
今後とも、ファウラ(faura)をよろしくお願いいたします。
美しい北国を一冊に　グラフィックマガジンファウラ