最新AIは実在の人物を完全に複製できる：Pythonで人間を複製しよう

最新AIは実在の人物を完全に複製できる
最新AIで実在の人物を完全に複製するIT技術は？
Pythonで実在の人物を複製する手順
まとめ

最新AIで実在の人物を完全に複製するIT技術は？

記事では、実在の人物を模倣するAIチャットボットについて解説しています。

実在の人物を完全に複製するAIチャットボットを作るために、どんなIT技術が使われているのでしょうか。

プログラム言語：具体的なプログラム言語は記事では言及されていませんが、AIの分野ではPythonがよく使われます。Pythonは学びやすく、AIや機械学習のための多くのライブラリがあります。
AI技術：AIチャットボットを作るために「大規模言語モデル」という技術が使われているはずです。大規模言語モデルは、人間のように話すAIを作るために、大量のテキストデータから学ぶ技術です。有名人や政治家の言葉やアイデアを学習して、本人のように話すAIを作ります。
クラウド技術：大規模なAIモデルを訓練するには多くの計算能力が必要です。そのため、AWSやGCPなどのクラウドコンピューティングサービスが使われたと推測できます。クラウドコンピューティングサービスにより、研究者は自分のコンピュータよりもずっと大きな計算リソースを使ってAIを訓練できます。

実在の人物を模倣するAIチャットボットを作るために、Pythonのようなプログラミング言語と大規模言語モデルというAI技術、クラウドコンピューティングが使われたと推測できます。

▼「AIエンジニアへ転職」はここをクリック！

AIエンジニア

Pythonで実在の人物を複製する手順

実際に、Pythonで実在の人物を複製するにはどうすればいいでしょうか？

以下のPythonコードは、AIが実在の人物をどれくらい正確に複製できるかを予測するサンプルコードです。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report

# Sample data creation
# Let's create a dataset with features representing various attributes of public figures
# Attributes include speech style, vocabulary richness, subject matter expertise, and public popularity
# The target variable is 'realistic_replica', indicating if the AI model successfully replicates the person (1) or not (0)

np.random.seed(0)
data = {
    'speech_style': np.random.uniform(0, 1, 100),
    'vocabulary_richness': np.random.uniform(0, 1, 100),
    'subject_matter_expertise': np.random.uniform(0, 1, 100),
    'public_popularity': np.random.uniform(0, 1, 100),
    'realistic_replica': np.random.randint(0, 2, 100)
}
df = pd.DataFrame(data)

# Splitting data into training and test sets
X = df[['speech_style', 'vocabulary_richness', 'subject_matter_expertise', 'public_popularity']]
y = df['realistic_replica']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Creating a Deep Learning Model using a Multi-layer Perceptron classifier
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=300, activation='relu', solver='adam', random_state=1)
model.fit(X_train, y_train)

# Predictions and evaluation
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

# Displaying results
print("Accuracy:", accuracy)
print("\nConfusion Matrix:\n", conf_matrix)
print("\nClassification Report:\n", report)

# Visualizing the data
plt.scatter(df['speech_style'], df['vocabulary_richness'], c=df['realistic_replica'], cmap='viridis')
plt.xlabel('Speech Style')
plt.ylabel('Vocabulary Richness')
plt.title('AI Replica Effectiveness Visualization')
plt.colorbar(label='Realistic Replica')
plt.show()

Accuracy: 0.4666666666666667

Confusion Matrix:
 [[5 9]
 [7 9]]

Classification Report:
               precision    recall  f1-score   support

           0       0.42      0.36      0.38        14
           1       0.50      0.56      0.53        16

    accuracy                           0.47        30
   macro avg       0.46      0.46      0.46        30
weighted avg       0.46      0.47      0.46        30