第14回TDUアイディアコンテスト 受賞者紹介 内田 達弥さん

受賞概要

RNNを用いた文章を自動生成する人工知能の作成

Zarembaらが提案したLSTM（長期短期記憶）を持つRNN（リカレントニューラルネットワーク）をPythonで実装し、独自のチューニングを施すことにより、文章を自動で生成する人工知能を作りました。この人工知能は、近年話題になっているディープラーニング技術を使ったもので、単語や文章の一部を入力すると、自動的にその続きの文章を書いてくれます。

TDUアイディアコンテストとは？

東京電機大学では本学学生が自身の知識、興味、関心に基づいて、新規性のある発想を創出することを促進し、教育研究活動及び学生生活の活性化を図ることを目的として毎年開催しています。

受賞者のコメント

次のアイディアコンテストでは優秀賞を目指して

今まで、大学でアイディアコンテストがあるということは知っていたのですが、応募したことはありませんでした。今回、研究室の先生に勧められ応募し、努力賞を受賞することができたので、嬉しかったです。

応募するアイディアを何にしようか迷っていたのですが、取り組んでいた研究が「深層学習」だったので、人を楽しませることができる人工知能というアイディアで応募したいなと思い、「RNNを用いた文章を自動生成する人工知能の作成」というアイディア名で応募しました。

深層学習とは今「人工知能技術」と呼ばれている機械学習の一つで、学習データと呼ばれる入力と正解がペアになっている沢山のデータを与え、入力から正解を出力できるように学習させることで、学習していないデータからでも正しい出力ができるようになります。

例えば、0～9の数字の画像とそれがどの数字の画像かを当てることができるように学習させることで、数字の画像認識ができるようになります。

今回の人工知能は、この深層学習を用いて作成しました。深層学習には、前述した通り、沢山の学習データが必要になるため、データの準備には苦労しました。また、学習させても良い結果が得られず、学習の方法を変えてみたり、パラメータを調整したりと試行錯誤しました。

アイディアコンテストまでにはそれなりの結果が出せるようになりましたが、満足行くものに出来なかったのが心残りです。また、人工知能の作成に時間をかけすぎたせいで、プレゼンに取り組む時間がなくなってしまい、上手くプレゼンすることができなかったのも反省点の一つです。

今回は、努力賞という結果でしたが、次のアイディアコンテストでは優秀賞を目指して、また応募しようと思っています。

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