この間、ずっとはまっていたのは、word2vecを使い、wikipediaに登場する単語を演算可能にすることだった。そこに、ボケの匂いを感じたのだ。word2vecは、ニューラルネットを使って、言葉を数量ベクトル化する手法だ。すると、言葉の演算がベクトル演算に変化できて、面白い結果が出てくる。
http://www.blog.umentu.work/ubuntu-word2vec%E3%81%A7%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E7%89%88wikipedia%E3%82%92%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%97%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%81%9F/
と
http://qiita.com/tsuruchan/items/7d3af5c5e9182230db4e
を参考にした。
wikipediaデータをmecabで分かち書きした膨大な単語について、演算が可能になった。たとえば、
ギター＋キーボード
という演算をやらせると「セッション」になるとか。面白い。ネタになる。
隠れユニット200個で、学習結果のウェイトマトリクスデータが、900メガバイトを超える。
このデータは、ロボットNAOのストレージには入らない。そこで、NAOのUSBポートからデータをロードしようとしたら、当然のことなのだが、mallocで確保しようとしたヒープのメモリが、確保できない。仕方がないので、このデータを処理するライブラリを、パソコン上において、naoqiのリモートライブラリとすることで解決した。
人工知能など、およそ、その機能をロボットに全部組み込む事は不可能なので、PC上のリモートライブラリにするのはある意味自然なのだが、ロボットを立ち上げ、さらにリモートでライブラリを立ち上げるのは面倒だ。
しかも、言葉の聞き取りは、これも実に面倒なのだが、qichatを使って、トリがを与え、ロボットに喋りかけた言葉をwav音声データにして、パソコン上のサーバーに送って、それをさらにrawデータに変換したりして、Google cloud APIの音声認識システムに送って、テキスト化し、それをまたパソコン上で、形態素分析して、必要なデータを取り出し、またロボットのqichatのスクリプトの中にイベントとして取り組むと言う、質面倒臭いことをやる。それで、10秒くらい使ってしまうのが痛い。
しかし、まあ、これで、結構な人工知能をロボットに組み込んだことになる。