AIに関するニュースはどこにでもあります。 AIに興奮することもあれば、AIがどのように仕事を置き換えたり破壊したりするかについての記事を目にすることもあります。また、AIが人類をどのように破壊するかについて話している記事も時折見られます。
この記事では、 人工知能 または人類を破壊したい邪悪なAI。主に予測を行うことができるアルゴリズムに基づいている現在のAIに焦点を当て、AIの経済性がどのように機能し、それがビジネスにどのように影響するかについて説明します。また、この記事の内容は影響を大きく受けていることにも言及したいと思います（そして、この著者はさらに読むことを強くお勧めします） 予測マシン：人工知能の単純な経済学 そして 人間+機械：AI時代の仕事を再考する 。
この記事は、3つの主要な部分に分かれています。
先に進む前に、今日のAIの考え方に類似したいくつかの歴史的な出来事の類似点について説明したいと思います。特定のテクノロジーの幅広い使用が私たちの考え方をどのように変えたかの例をいくつか挙げます。基本的な算術から専門的な算術にどのように移行したのですか 人工知能開発会社 ？
コンピューターが最も得意とするのは算術です。私たちが現在知っているコンピューターの前は、「コンピューター」という用語は、文字通りのコンピューティングを行う人々に使用されていました。 人間のコンピューター 。」
私が持っているllcの種類を見つける方法
技術の進歩に伴い、コンピューティングはより安く、より速くなり、私たちはすべてを算術の観点から考え始めました。写真は良い例です。歴史的に、写真に視覚効果を変更または適用することは化学反応でした。ただし、現在では、ソフトウェアスイートを介してアーティストや写真家がアクセスできるアルゴリズムを使用して、写真に効果を数学的に適用しています。
これは、商品/サービスのコストが下がったときの考え方の優れた例です。この新しい技術の観点から、現在の問題を解決する方法について考え始めます。 AIも同じです。
インターネットが広く使われるようになると、さまざまな業界で大きな動きを見せ、さまざまな分野でのコスト削減がすべてでした。たとえば、商品やサービスの配布コストが安くなり、これがeコマース業界の誕生のきっかけとなりました。最終的に、企業は戦略を変更し、生き残るか死にました。
商品やサービスのコストが下がると、私たちはそれをより頻繁に使い始めます、そして私たちはこれをウェブでも見ることができます。これはまた私たちの考え方を変え、私たちは業界全体をオンラインに移行させます。 eコマースに加えて、検索エンジンの使用に別の例が見られます。百科事典を使用して情報を検索するのではなく、代わりにGoogleまたは他の検索エンジンを使用します。
AIのコストは、計算能力とツールの点で安くなっています。それぞれの新しいツール/ライブラリが役立ちます 機械学習開発者 予測の問題に費やす時間を減らします。たとえば、GoogleのTensorFlow、AutoML、さらにはscikitをこの目的の例として示すことができます。 AIのコスト削減の例として、GPUコンピューティングの使用の増加を示すこともできます。
会社の次の四半期の売上予測は明らかな予測の問題ですが、自動運転車の開発は10年前の予測の問題ではありませんでした。 AIのコスト削減は私たちの考え方を変えています。つまり、私たちはさまざまな問題を予測問題として考え始めました。工場のような制御された環境で自動運転車をすでに使用しており、if-elseを使用して車両をプログラムすることができました。プログラミング条件。考え方を変え、これを予測の問題と見なすことで、エンジニアは、野生で使用できる自動運転車を開発することができました。
基本的に、これがどのように機能したかです。エンジニアがAIにさまざまな状況で人間が何をするかを教えたため、ドライバーは数百マイル後に疲れることなく、何千マイルも車を使用できるオンボードソフトウェアを生成できました。 AIは人間が何をするかを学び、それが何をすべきかを予測し始めました。これは、予測の観点から問題について考える非常に良い例です。
主な質問は次のとおりです。AIは企業の戦略とビジネスモデルに影響を与えますか？ AIを意思決定に役立つ予測ツールと考えると、AIは意思決定に役立つ別のツールであるため、純粋な戦略にどのように影響するかが明確でない場合があります。しかし、AIを高精度で予測できる予測ツールと考え始めると、戦略自体が変わる可能性があります。この本には素晴らしい例があります 予測マシン：人工知能の単純な経済学 。
アマゾンで商品を購入して購入すると、パッケージはオフィス/自宅に発送されます。したがって、この方法は、買い物してから出荷する方法と呼ぶことができます。また、Amazonにはレコメンデーションエンジンがあり、ページをナビゲートしているときにアイテムをレコメンデーションすることもわかっています。おすすめの商品をすべて購入するわけではありませんが、少なくとも興味のある商品をおすすめします。Amazonが、購入する商品を高精度で予測し始めたとしましょう。推奨商品の80％を購入し始めた場合、Amazonは商品を購入する前に商品を発送することを決定する場合があります。これを配送、ショッピングと呼びましょう。これはビジネス戦略の明らかな変更です。アイテムが自宅に到着すると、アイテムの20％が返送され、現在のAmazonの価格モデリングはこの仮定に基づいていないためです。たぶん、Amazonは返品された商品を集めるために週に一度あなたの街にトラックを送ることを決定するでしょう、そしてこれはAmazonがあなたのクレジットカードに請求する方法、商品を梱包する方法、そして返品された商品を扱う方法を完全に変えます。この戦略の変更はすべて、予測精度が高い人工知能の利点です。
AIがより高い精度で予測できたらどうなるかを考えるだけで、前のAmazonの例のようなより多くの思考実験に取り組むことができると思います。
人間とAIの相互作用は将来どのように進化しますか？彼らは競争しますか、それとも一緒に働きますか？私は本を通してそれらの質問に焦点を合わせます 人間+機械：AI時代の仕事を再考する 。著者によると、人間がAIを補完し、AIが人間を補完するシナリオがあります。
人間は、トレーニング、説明、維持の3つの領域でAIを補完できます。
AIは学習するデータを必要とします。これは トレーニングフェーズ 、それでそれは予測をすることができます。
RestfulWebサービスで例外を処理する方法
将来的には、そのビジネスの要件に基づいてAIのトレーニングに専念するトレーニングエージェントが存在する可能性があります。工場の場合、トレーニングエージェントがロボットのトレーニングを担当する可能性があります。 eコマースビジネスの場合、トレーニングエージェントが履歴データの集計を担当する可能性があります。
AIが特定の問題に対して特定の答えを提供した方法と理由を理解する必要があります。
一般的に、AIの説明性と精度の間にはトレードオフがあります。ブラックボックスAI手法は、簡単に説明できる手法に比べて精度が高くなります。ブラックボックスAIが特定の予測を行った理由を説明するために開発されたツールがありますが、AIの結果を理解して説明できる職務が必要になる場合があります。
AIが期待どおりに機能していることを確認する必要があります。
2015年、フォルクスワーゲンの工場のロボットが労働者をつかみ、致命的に押しつぶしました。 AIシステムが期待どおりに機能することを保証する責任を持つ役割が必要になる場合があります。
AIは人間よりも速く、より正確に予測を行うため、AIの可能性は人間に超能力を与えます。これらの超大国は、与えられた状況や行動にもたらす価値で表現することができます。
AIツールは、人間が人間である能力を高めるのに役立ちます。本の中で 人間+機械：AI時代の仕事を再考する 、著者は、オートデスクのDreamcatcherソフトウェアの例を使用しています。このソフトウェアは、遺伝的アルゴリズムを使用して、可能な設計を反復処理します。
デザイナーは、このツールを使用して、軽くて安くて丈夫な椅子を設計できます。 AIは、与えられた基準に基づいて設計を作成しようとし、その結果を設計者に提供します。次に、デザイナーは指定されたデザインの1つを選択し、そのデザインの創造性を使用して最終的な仕上げを行います。
これは、コンピューター時代の人々にコンピューターが提供したものと似ています。AIがどのようなことを支援できるかという点で、新しいエキサイティングなレベルの容量です。
AIは、人々と対話することで人々を支援するアシスタントとして機能できます。 AmazonのAlexa、Google Home、AppleのSiriは、この種のインタラクティブAIエージェントの代表的な例です。これらのエージェントは反復ごとに改善されるため、より頻繁に使用を開始し、スマートフォンで行っていることのより深いバージョンのように、エージェントが私たちの一部になります。それらのエージェントは私たちのプライベートアシスタントになり、私たちを補完します。
AIを燃料とする物理的増強の例は、工場で見つけることができます。現在、工場はロボットによって運営されていますが、ほとんどがルールベースのシステムであり、万が一の場合に備えて、安全のためにケージに入れられています。ロボットは、同僚として人間を助け、工場で自由に移動して作業している間、人を傷つけないように設計されます。
恒久的な給与計算機との契約
メルセデスの生産計画責任者であるMarkusSchaefer氏は、「ロボットの方が効率的であるため、将来的には人間の労働者が廃棄される」という懸念もありますが、次のように述べています。再び産業プロセスの大部分を占めています。」新しい技術は私たちのやり方に大きな変化をもたらしますが、すきの発明は農場労働者の必要性を排除しませんでしたし、コンピューターの発明は数学者の必要性を排除しませんでした。すべての技術革命と同様に、AIの出現は、人類が新しいパラダイムに到達するのを助けるために利用され、完全に置き換えるのではありません。
より技術的なAI知識の準備はできていますか？試してみてください 強化学習の詳細 AIに車を運転して山を登る方法を学ぶ。
人工知能のアプリケーションは、自動運転車から翻訳、チャットボットから画像認識までさまざまです。 SiriやAlexaなどのデジタルアシスタントはAIアプリケーションの典型的な例であり、最近AIの効率が向上しているため、将来的にはさらに多くのAIアプリケーションが登場するはずです。
基本的に、AIはビジネスの2つの異なる領域で使用できます。 AIに基づいてビジネスを構築できます。つまり、コアバリュープロポジションはAIに基づくテクノロジーになります。 2つ目の方法は、AI手法を活用してビジネスを改善し、販売量を増やすことです。
人工知能は、1955年にジョンマッカーシーによって造られた用語であり、人間のように機能し、反応する機械（アルゴリズム）を研究するコンピューターサイエンスの分野です。 AIには、機械学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのサブフィールドがあります。
予測アルゴリズムは、与えられた入力に基づいて結果を予測します。それらは、学習フェーズまたは予測フェーズのいずれかで動作します。学習フェーズでは、入出力ペアの履歴データがアルゴリズムに渡され、2つの間の関係がマッピングされます。後者では、入力のみが与えられ、出力を予測します。
