*（まだ）全てを理解しているふりはしませんが、言語がこんなことをできるなんて、漠然とした驚きと同時に、驚異的だと感じています。人間の言語使用法とはあまりにも異なり、まるで木が話し始めたかのようです。しかも、その木は自分が何を言っているのか全く理解していないにもかかわらず、信じられないほど速く話すことができ、あらゆる人間の言語を一度に話すことができます。シリコンの枝一つ一つに、エイリアンの果実が実っているのです。
*とはいえ、すぐに皆がこれを実感するようになると思います。ニューラルネットワークのホッパーに放り込めば、興味深い洞察が得られる問題、状況、構造など、何でもたくさんあります。まるで発酵のようなプロセスです。小麦をビールに変える酵母を「人工知能」と呼ぶ人はいないでしょうが、まあ、酵母は役に立つものです。それに、ビールを飲むのは問題かもしれませんが、人々は大量に飲みますし、一度その味を覚えてしまうと、止めることはできません。AIに頼るというのは、まさにそんな感じになるでしょう。「今日はブラックボックスをどれくらい飲みましたか？」「仕事を終わらせるには十分です！いつでもやめられます！」
*再帰型ニューラルネットワークの文法を使って言語を切り刻む機械翻訳機は、人間のように言語を「翻訳」しているわけではありませんが、言語を変換しています。変換された成果物は元のテキストではありませんが、それに近いものです。シュレッドウィートビスケットの言語版と言えるでしょう。高度に加工されていますが、それでも言語的な栄養は含まれています。また、パッケージングも簡単で、箱詰めしてラベルを貼って販売できます。ですから、今後どんどん普及していくでしょう。
AIの厳しい戦い（PDF）
我々は、生成的に学習させ、言語モデルまたはパーサーとして使用できる句構造ツリーの確率モデルである再帰型ニューラルネットワーク文法と、パーサーとして使用できる対応する識別モデルを導入しました。語彙外の前処理を除いて、このアプローチでは、特徴設計やツリーバンクデータへの変換は必要ありません。この生成モデルは、英語において単一の教師あり生成モデルに基づいて構築された、これまでに公開されたすべてのパーサーよりも優れた性能を示し、中国語においては最も優れた生成モデルよりもわずかに劣っています。言語モデルとして、再帰型ニューラルネットワーク（RNNG）は最高の単一文言語モデルよりも優れた性能を示します。
*SFストーリーを作らせてみませんか？
ええ、確かに、多分
