<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>n2i-y</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/n2i-y/</author_url>
  <blog_title>N2i AIブログ</blog_title>
  <blog_url>https://blog.n2i.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>人工知能よもやま話</anon>
  </categories>
  <description>2つの記事がありました。 ＡＩの死角、感覚・常識 学びにくく 力加減まだ苦手 画像だけではわからない、力のかかり方などをロボットが把握する必要がある作業では、データを集めにくく学習が難しい。学習に人の体の役割が必要な分、技術的なハードルが高いわけだ。 状況判断難しく 言語処理でも常識の壁がある。例えば「雨が降ってきた。洗濯物を取り込まなくちゃ」という文に対し、人は家の中に取り込むことや、雨で洗濯物がぬれると着られなくなって困ることが暗示されているのを自然と認識する。 だがＡＩは行間を読むのが難しく、言葉通りに判断するだけだ。融通がきかないため、同様の事例を学習していない限り、対話システムではと…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.n2i.jp%2Fentry%2F2018%2F02%2F07%2F160000&quot; title=&quot;人工知能による深い情報の理解のつらさ - N2i AIブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/n2i-y/20180129/20180129104504.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2018-02-07 16:00:00</published>
  <title>人工知能による深い情報の理解のつらさ</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.n2i.jp/entry/2018/02/07/160000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
