自然言語処理（NLP）の歴史と方向性

自然言語処理の歴史は紆余曲折に満ちた物語です。それは無駄な研究から始まり、何年にもわたる実りある研究を経て、私たちがいまだにこの分野の限界を解明しようとしている時代に終わりました。今日は、AI 科学のこの分野の発展について探ってみましょう。

自然言語処理 (NLP) の起源 — このアイデアはどのようにして生まれたのでしょうか?

自然言語処理は、最初の AI システムが構築された 1940 年代後半に始まりました。人間の命令を理解するには、自然言語を処理して単語を認識する必要があります。 1950 年、アラン・チューリングは最初の機械翻訳アルゴリズムを説明した論文を発表しました。アルゴリズムのプロセスは、プログラミング言語の形態論、構文、および意味論に重点を置いています。論文のタイトルは「コンピュータとインテリジェンス」です。チューリングは自然言語に関する研究論文をさらに執筆したが、この分野での研究は継続されなかった。

1959年に彼は「計算可能な数について」と題する論文を執筆した。人工知能のアイデアは、人間だけでは解決できない問題を解決するために導入されました。このアルゴリズムは情報を処理し、チェスを超高速でプレイするなど、人間の能力や時間の制約を超えたタスクを実行します。

自然言語処理 (NLP) の誕生 — 誰がそれを可能にしたのか?

1956 年、ジョン・マッカーシーは、自然言語を使用して AI システムと通信する方法を説明したレポートを発表しました。 1957 年に彼は「人工知能」という用語を作り出した。 1958 年に、彼は SOLO 自然言語文処理プログラムについて説明した論文を発表しました。

1959 年、フランク・ローゼンブラットは最初のパーセプトロン (ニューラル ネットワーク) を作成しました。これらのネットワークは、情報を処理し、パターン認識や分類タスクの問題を解決するように設計されています。これらの人工ニューロンは、マービン・ミンスキー氏とシーモア・パパート氏が大ヒットした著書『パーセプトロン』を執筆した 1962 年に広く使用されるようになりました。

1966 年、自然言語処理とパターン認識に重点を置いた General Automation Incorporated という人工知能会社が設立されました。

自然言語処理 (NLP) の進化 - 何が変わったのか?

時間の経過とともに、さまざまな分析方法が開発されてきました。エディンバラ大学とコーネル大学の科学者たちは 1964 年に計算モデルを作成しました。 人間と会話できる最初のコンピュータ プログラムは、1966 年に MIT のジョセフ ワイゼンバウムによって作成された ELIZA でした。

1966 年に、コンピューターの音声および言語処理に関する最初の専門会議が開催されました。 1967 年、英語を話す科学者がソビエトの科学的発見を読めるように、ロシア語の機械翻訳プログラムが利用可能になりました。

自然言語処理 (NLP) の開発 - どのように進化してきましたか?

次の大きなステップは、1979 年に最初のシンプルな英語を話す「チャットボット」が作成されたことでした。

1984 年、IBM の新製品「チャッターボックス」は、自然言語で人と会話できるようになりました。この製品では、対話管理システムの初期バージョンを使用して、ユーザーにとって退屈な会話をフィルタリングしていました。

その後、1987年にロバート・シャンクが作成したPARRYと呼ばれるプログラムは、精神科医と話すことはできたものの、自分自身の生活に関する質問に答えることはできませんでした。

1990 年当時、ELIZA と Parry は、人間のように自然言語を本当に考えたり理解したりすることができない単純なパターン マッチング技術を使用していたため、人工知能の「取るに足らない」例であると考えられていました。チューリングテストに確実に合格できるチャットボットをまだ作成できていません。

1994 年、統計的機械翻訳は自然言語処理において大きな進歩を遂げ、機械は人間の 400 倍の速さで読み取ることが可能になりましたが、それでも人間の翻訳者ほど優れてはいませんでした。

数年後の 1997 年には、自然言語処理における大きな進歩が達成され、音声を解析して理解するためのアルゴリズムが導入されました。これは、人工知能の分野における最高の成果の 1 つと呼ばれています。

2006年、Googleは統計的機械学習を使用して、何百万ものテキストを読み取って60以上の言語の単語を他の言語に翻訳する、人間が介在しない翻訳機能を開始しました。その後数年でアルゴリズムは改良され、現在では Google 翻訳は 100 以上の言語に翻訳できるようになりました。

2010年、IBMは自然言語での質問を理解し、人工知能を使ってWikipediaが提供する情報に基づいて回答を提供するWatsonと呼ばれるシステムの開発を発表しました。さらに、Dangerous! の人間のチャンピオン 2 人も倒しました。

そして2013年に、マイクロソフトはTayと呼ばれるチャットボットをリリースしました。このボットは、Twitter やその他のプラットフォームでの人間のやりとりから学習し、オンラインでの人々の関心を維持するために作成されたが、すぐに不快なコンテンツを投稿し始め、存在してから 16 時間後にシャットダウンされた。

2021 年の現在、機械学習をめぐる誇大宣伝はピークに達しています。

自然言語処理 (NLP) の限界は何ですか?

その 1 つは、知識ベースの対話や、私たちが毎日使用しているアシスタントである Siri や Alexa などの会話エージェントを含む、インタラクティブな対話システムにおける自然言語処理の改善です。しかし、人間のように反応できるようになるまでには、まだ長い道のりがあります。

もう 1 つの制限は、ほとんどの機械学習アルゴリズムがチャットボットなどのリアルタイムの状況での使用を意図しておらず、大量の入力変数とトレーニング データセットを使用してデータセットをオフラインで処理することを目的としていることです。つまり、将来のイベントや考えられるすべてのシナリオを予測する方法はまだありません。

自然言語処理 (NLP) で何を達成したいのでしょうか?

科学者たちは、できるだけ少ない単語を使って文章の意味と意図を理解できるアルゴリズムを作りたいと考えています。彼らは、文章から情報を抽出するために、文章の意味と意図を把握できる一連のアルゴリズムを作成することに着手しました。そのため、日常生活における人間の活動をサポートする限り、自然言語処理で達成したいことに制限はありません。 NLP（自然言語処理）の開発は、人間の日常生活に大いに役立つと言われています。 NLP の開発の背後にはいくつかの脅威がありますが、多くの機会もあります。

自然言語処理は、人々が日常生活でより流暢に話したり読んだりするのに役立ち、キーボードで文章を書くよりも速く入力できるようになります。しかし、大きな脅威の一つは、自然言語処理の開発によって人間が機械に置き換えられ、失業することになるだろうと一部の専門家が言うことだ。

しかし、自然言語処理は非常に複雑なため、人間に前例のない新しい仕事と機会をもたらすだろうと主張する人もいます。これは、NLP の発展が人間の日常生活の活動をサポートする限り、このテクノロジーを通じて制限と自由の境界を見つけることができる可能性があることを意味します。