ロボット(2)

ソフトバンク扱いのペッパー君をロボットと呼ぶと、他のロボットからクレームが付くかも知れない。
ロボットというと産業用のそれが連想出来るように、人間の役に立つ事を目的に作られた機械をそう呼ぶ事が多い。

ペッパー君はロボット型の玩具とでも言おうか、やはりAIBOのデカい版みたいな感じがする。
音声の認識率がGoogleNowやしゃべってコンシェル、siriよりも悪い感じがするのはローカルで処理しているからだろうか。
余談だがGoogleNowではペッパー君を認識したが、siriはペッパーランチ以外は分からないご様子だった。

ペッパー君は通信が必須となっているのでホスト側で音声解析を行っているのかなと思った。
そうだとすれば処理速度やアルゴリズムが他の音声認識型サービスに劣っている事になる。
ローカルで行っているだけだすると通信はシナリオのダウンロードやペッパー君の状態や周囲データのアップロードか。

孫さんは「高度な人工知能を搭載」して「世界初の感情識別機能」を実現したとしている。
感情識別機能が上手く動作すると音声認識機能をアシストしてくれるはずだ。
同音異義語や聞き取りにくい単語の認識率を上げてくれる。
しかしペッパー君はその音声認識機能自体があまり良く出来ていないようだし、音声認識機能に感情識別機能は関与しないそうだ。

音声認識アルゴリズムの初期の頃、想定される多くの単語を辞書に持ってマッチングを取った。
だが辞書量が多くなればなるほどデータ間距離が接近して誤認識が増える。
辞書量を少なくすると非認識が増える。
つまりこの方法では満足な動作は期待できないことになる。

「箸の持ち方」と「橋の渡り方」はATOKでもsiriでもGoogleNowでもちゃんと識別される。
箸の持ち方でも、その前にクレーンという単語があれば箸は橋になる。
これは人工知能でも何でもない、文節解釈とエキスパートシステムのようなものだ。