人工知能の最新動向を把握する方法

人工知能(AI)は急速に進化している。AIの現状を理解するためには、この分野の最新の研究を勉強することが重要である。

人工知能が最も好奇心旺盛な人間の心の疑問を予測するとき

先日、私は TED のビデオを見ていて、IBM によって書かれた世界最高の人工知能チェス チャンピオン コンピューター プログラムが、同じプログラムの対戦相手を打ち負かすことができなかった方法について議論していました。人間はそれを操作してクエリを入力し、ゲームがプレイされているときにゲーム内のさまざまな動きのレベル数をより深く掘り下げようとしていました.言い換えれば、人間と人工知能コンピューターだけでは、人工知能コンピューター プログラムに勝てないということです。あなたは驚かないかもしれませんし、私も驚かなかったと言わざるを得ませんが、立ち止まって考えさせられるはずです。最も好奇心旺盛で創造的な人間の心を予測することができます。現在、人間がジェット機を飛ばしていることを考えてみてください。また、無人航空機を一定期間、人間の介入なしに制御できる自律型ソフトウェアもあります。人間と機械はかなり長い間協力してきましたが、その組み合わせは非常に効率的で信じられないほど優れています。人間のパイロットにはまだ利点があります。少なくとも今日では、人間がそうしています。

会社の CEO が、実際に人工知能コンピューターの上に乗っているような時代がすぐに来るでしょう。デスク。それは、多くの創造的な天才思想家、達成された個人、および企業のアメリカで物事を実行する信じられないほどの経験を持つ人々と一緒に会議室に座っているかもしれません.彼らはコンピューターにさまざまなシナリオを尋ね、コンピューターはそのデータを調べて、確率に基づいて最善の決定を下すのを助けます。おわかりのように、ほとんどの大企業の現在のエンタープライズ システムには、ビル ゲイトがかつて彼の著書で呼んだように、すべてのビジネス ユニットとデジタル神経系全体にフィーラーがあります。

エンタープライズ ソフトウェア システムは、各店舗で行われている販売取引を把握しています。このシステムは、注文されたすべての部品と、組み立てラインに沿って取り付けられているすべての部品を認識しています。今日の企業のコンピュータ システムは、サプライ チェーン内のすべての場所を把握しています。彼らは、顧客が自分自身について知っているよりも、顧客についてより多くのことを知っているような予測可能な方法で、顧客、彼らの習慣、そして将来的には彼らの場所についてより多くのことを知っています.

それは多くのレベルの思考、そして多くの情報。人間は情報が多すぎると、間違いを犯す傾向があります。人工知能スーパーコンピューターがより豊富な情報を持つようになると、最良の答えを導き出す意思決定スキルの確率が大幅に向上します。

だからこそ、人工知能が最も賢く、最も創造的で、好奇心旺盛な人間の心が何をするかを予測できるようになったとき、私は今安全に言うことができます.質問の方法で次を考え出すと、それは独自の質問を提起し、答えを考え出すことになります.その時点で、誰もそれを推測したり、考え抜いたりすることはできません。実際、あなたがこれらすべてを考慮して「IT」について考えてくれることを願っています。まだそうでなくても、あなたがそうするだろうと私は知っていますが、いつの日かあなたがそうしたことを知っているでしょう.

Lance Winslow は、未来のコンセプト。 Lance Winslow は、全国的なフランチャイズ チェーンの元創設者であり、現在はオンライン シンク タンクを運営しています。 http://www.worldthinktank.net

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Lance_Winslow/5306



人工知能研究の第一人者、選挙操作や戦闘ロボ開発に警鐘…「AIが人間社会を支配する可能性ある」 - 読売新聞オンライン
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建築における人工知能設計


ロボエシックスと人工知能の不可避性

人工知能 (AI) の作成をめぐる倫理的議論での意見は、激しく議論されているほど多様です。真の AI を作成することで「神を演じる」ことができるかどうかという問題だけでなく、人間に優しい一連の倫理を知的機械にどのように組み込むかという問題もあります。

現在、人類はさまざまな国、宗教、グループに分かれており、誰が最終決定を下すのかという問題は難しい問題です。どちらの国が最初にそこにたどり着いたとしても、それは政府や科学コミュニティ内の支配的な意見に委ねられる可能性があります.

人工知能の誕生は避けられないのでしょうか?

毎週、スコアの学術論文が世界中の大学から発表され、さまざまな意見を断固として擁護しています。ここで興味深い要因の 1 つは、このイベントが今後数十年以内に発生することが広く受け入れられていることです。結局のところ、2011 年にカリフォルニア工科大学は試験管内で最初の人工ニューラル ネットワークを作成し、「筋肉」と「腱」を備えた最初のロボットが Ecci の形で現在私たちと共にあり、関連するほぼすべての分野で大きな飛躍が行われています。

私たちがそのような出来事を目撃するかもしれないと考えるのは信じられないほどエキサイティングなことです.オックスフォード大学哲学科のニック・ボストロムによるある論文は、「今日生きている何人かの人々の寿命の間に超知性が生み出されるという仮説に無視できる確率を割り当てるための良い根拠は現在のところないように思われる」と述べている.これは、SF の超知能機械が非常にありそうな未来の現実であるという複雑な言い方です。

ロボット倫理と機械倫理

だから、ここで問題になっているのはどのような倫理ですか?ロボエシックスは、私たちが作成する機械の権利を、私たち自身の人権と同じように考えています。言論の自由や自己表現の自由など、知性を持ったロボットにどのような権利があるかを検討することは、現実のチェックのようなものです。

機械の倫理は少し異なり、コンピュータやその他の人工的なシステムと呼ばれることもあるシステムに適用されます。モラルエージェント(AMA)。これの良い例は、人工知能ドローンからの「フレンドリーファイア」で誰かが死亡した場合の責任がどこにあるのかという軍事的および哲学的な難問です。

1942 年、アイザック アシモフはロボットの 3 つの法則を定義する短編小説を書きました。

1.ロボットは、人を傷つけたり、不作為によって人に危害を加えたりしてはなりません。
2.ロボットは、命令が第一法則に抵触する場合を除き、人間から与えられた命令に従わなければなりません。
3.ロボットは、そのような保護が第 1 法則または第 2 法則に抵触しない限り、自身の存在を保護する必要があります。

行動を支配するこの巧妙に考案された 3 つのルールは間違いないように見えますが、実際の生活ではどのように機能するでしょうか。 ?この主題に関するアシモフの一連の物語は、すべての潜在的な状況において完全にフェイルセーフな方法で行動を適切に管理できるルールは存在しないことをほのめかし、2004 年の同名の映画「アイ、ロボット」に影響を与えました。

責任者は誰?

バイオ テクノロジーなど、他の論争の的となっている開発分野も、私たちが神のふりをしようとしているかどうかという問題を提起しています。これらは難しい問題ですが、今後数十年にわたって科学の進歩が限界を押し広げることはほぼ避けられないようです。私たちの果てしない好奇心と商用アプリケーションの可能性の強力な組み合わせは、必然的に物事を前進させ続けるでしょう.

では、これは人工知能技術をどこに位置づけるのでしょうか?確かに、人工的な超知能が潜在的に支配する力、それが作り出す技術、そしてそれが制御不能になった場合にもたらす可能性のある荒廃は、太陽光のエネルギーを利用するために人工的に藻類を作り出すこととはまったく異なる球場に置くのでしょうか?

日本は間違いなくロボットシステムの現在のフロントランナーであり、限られた数の勤労納税者によって資金提供されている年金と医療を必要とする高齢者の割合が増加しており、人口が減少しているため、日本がそうなる可能性は低いと思われます。

人工知能の倫理的影響を考察することは興味深いことですが、これは国の問題ではなく、地球規模の人類の問題であるという事実を見落としがちです。 -固有の問題。それは、宇宙競争のシナリオで各国が互いに戦える月面着陸とは違います。しかし、おそらく、インターネットが私たち全員を結び付ける効果が高まるにつれて、それにふさわしいグローバルな方法でいくつかの決定が下されるでしょう.

LX Groupは、組み込みシステムとワイヤレス技術の設計を専門とする革新的な契約電子設計会社です。 LX Group は、コンセプトから生産まで、新製品のアイデアを実現するために設計された、さまざまなプロフェッショナル ソリューションをクライアントに提供します。 http://lx-group.com.au

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Josh_Manning/1604600



【デザインAC】資料作成を支援する「プレゼン資料AI (β版)」をリリース - PR TIMES
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人工知能は、今後 10 年間で私たちの生活にどのような影響を与えるでしょうか?


普通の人のための人工知能の簡単な紹介

最近、人工知能は、シリコン バレーおよびより広範なテクノロジ シーンで非常にホットな話題になっています。そのシーンに関わっている私たちにとっては、あらゆる種類の企業が AI をビジネスの中核に組み込んでおり、このトピックを中心に信じられないほどの勢いが増しているように感じます。 AI関連の大学のコースも増加しており、雇用市場に非常に優秀な新しい才能の波が押し寄せています。しかし、これは確証バイアスの単純なケースではありません。2014 年半ば以降、このトピックへの関心は高まっています。

この話題の周りのノイズは増加する一方です。非常に紛らわしいです。読んだ内容によっては、冷たく計算を行うスーパーコンピューターの手による黙示録的なスカイネット スタイルの抹消に向かっている、または私たちは皆、ある種のクラウドで純粋なデジタル エンティティとして永遠に生きることになると簡単に信じられます。ベースの人工世界。言い換えれば、ターミネーターマトリックスのどちらかが、不穏なほど予言的になりつつあるということです。

心配する必要がありますか、興奮する必要がありますか?

ロボットは世界を支配するのでしょうか?

2014 年後半に AI の流行に飛び乗ったとき、私はそれについてほとんど知りませんでした。私は 20 年以上にわたって Web テクノロジーに携わってきましたが、英文学の学位を取得しており、テクノロジーの背後にある科学よりも、ビジネスやテクノロジーの創造的な可能性に取り組んでいます。私はその前向きな可能性のために AI に惹かれましたが、私たちの未来に潜む終末論的な危険についてのスティーブン ホーキングのような警告を読んだとき、私は自然に他の人たちと同じように心配するようになりました.

だから私は何かが気になるときにいつもしていることをしました。それを理解できるように、それについて学び始めました。 1 年以上に及ぶ絶え間ない読書、会話、リスニング、観察、いじくり回し、研究により、私はそれが何を意味するのかをかなりしっかりと理解することができました。次の数段落を費やして、誰かを啓発することを期待してその知識を共有したいと思います。

上記の見出しに対する答えが知りたいだけなら、答えはイエスです。申し訳ありません。

機械が学習する方法

私が最初に発見したのは、業界用語としての人工知能は、実際には 1956 年から続いており、複数のブームが起こっているということでした。そしてその期間にバストします。 1960 年代、AI 業界は研究の黄金時代を迎えていました。西側諸国の政府、大学、大企業は、勇敢な新世界を構築することを期待して、この分野に多額の資金を投じていました。しかし、70 年代半ばに、AI がその約束を果たせていないことが明らかになると、業界のバブルが崩壊し、資金が枯渇しました。 1980 年代、コンピューターの普及に伴い、別の AI ブームが発生し、同様のレベルの驚異的な投資がさまざまな企業に注がれました。しかし、繰り返しになりますが、セクターは実現できず、必然的な破綻が続きました。

これらのブームが長続きしなかった理由を理解するには、まず人工知能が実際に何であるかを理解する必要があります。それに対する簡単な答えは (私を信じてください、非常に長い答えがあります)、AI は、何かについて決定を下すためにデータをどのように使用するかという課題に広く対処する、多数の異なる重複するテクノロジーであるということです。さまざまな分野や技術 (ビッグデータやモノのインターネットなど) が組み込まれていますが、最も重要なものは機械学習と呼ばれる概念です。

機械学習は基本的に、コンピューターに大量のデータとそのデータを分析して、結論を引き出すパターンを抽出します。おそらく、顔認識技術 (Facebook や最新のデジタル カメラやスマートフォンなど) を使用して、コンピューターが写真内の人間の顔を識別してフレームに収めることができるのを見たことがあるでしょう。これを行うために、コンピュータは人々の顔の写真の膨大なライブラリを参照し、数億の異なる例のデータセットを平均化した形と色から人間の顔の特徴を見つけることを学びました.このプロセスは、不正行為の検出 (クレジット カードの購入履歴から購入パターンを分析する) からジェネレーティブ アート (絵画のパターンを分析し、学習したパターンを使用してランダムに写真を生成する) まで、機械学習のどのアプリケーションでも基本的に同じです。

ご想像のとおり、膨大なデータセットを処理してパターンを抽出するには、大量のコンピューター処理能力が必要です。 1960年代には、それを行うのに十分強力な機械がなかったため、そのブームは失敗しました. 1980 年代、コンピューターは十分に強力でしたが、マシンに供給されるデータ量が十分に大きい場合にのみマシンが効果的に学習し、マシンに供給するのに十分な量のデータを調達できないことが発見されました.

その後、インターネットが登場しました。クラウド コンピューティングの革新によってコンピューティングの問題が完全に解決されただけでなく (基本的に、ボタンを押すだけで必要な数のプロセッサにアクセスできるようになります)、インターネット上の人々は毎日より多くのデータを生成しています。地球の歴史全体でこれまで生産されてきたものよりも。絶え間なく生成されるデータの量には、まったく圧倒されます。

機械学習にとってこれが意味することは重要です。現在、マシンのトレーニングを真に開始するのに十分な量のデータがあります。 Facebook の写真の数を考えてみると、Facebook の顔認識技術が非常に正確である理由が理解できるようになります。

現在、AI がその可能性を発揮するのを妨げる大きな障壁 (私たちが現在知っていること) はありません。

コンピュータが自分で考えるようになるとき

映画 2001: A Space Odyssey の有名なシーンがあります。主人公のデイブは、人工知能メインフレーム (「ハル」と呼ばれる) が故障した後、ゆっくりと無効化し、宇宙ステーションですべての人間を殺そうと決心しました。 AI のハルは、デイブの行動に抗議し、死ぬのが怖いと不気味に宣言します。

この映画は、AI 全般を取り巻く大きな恐怖の 1 つ、つまりコンピューターが自分で考え始めるとどうなるかを示しています。人間に支配されるのではなく。その懸念は正しいです。私たちはすでに、人間の脳のニューロンに基づいた構造を持つニューラル ネットワークと呼ばれる機械学習構造に取り組んでいます。ニューラル ネットワークを使用すると、データが入力され、相互接続されたポイントの非常に複雑なネットワークを介して処理されます。このネットワークは、人間の連想記憶とほぼ同じ方法で概念間の接続を構築します。これは、コンピュータがパターンだけでなく概念のライブラリをゆっくりと構築し始めていることを意味します。これは、最終的に単なる認識ではなく、理解の基本的な基盤につながります.

誰かの写真を見ていると想像してください.顔。写真を初めて見たとき、脳内で多くのことが起こります。まず、それが人間の顔であると認識します。次に、それが男性か女性か、若者か老人か、黒人か白人かなどを認識するかもしれません。また、顔を認識するかどうかについて、脳から迅速な判断が下されます。あなたはこの特定の顔にさらされています(人を認識しているが、どこから来たのかすぐにはわからないという経験)。これらはすべてほぼ瞬時に行われ、コンピューターはすでにこれらすべてをほぼ同じ速度で実行できます。たとえば、Facebook は顔を識別するだけでなく、その人が Facebook にもいる場合、その顔が誰のものかを教えてくれます。 Google には、顔写真だけで人種、年齢、その他の特徴を特定できる技術があります。私たちは 1950 年代から長い道のりを歩んできました。

しかし、機械が人間の脳と同じくらい高度な人工汎用知能 (AGI) と呼ばれる真の人工知能は、まだまだ先の話です。 .機械は顔を認識できますが、顔が何であるかはまだわかりません。たとえば、人間の顔を見て、さまざまな記憶、学習、感情の非常に複雑なメッシュから引き出された多くのことを推測できます。あなたは女性の写真を見て、彼女が母親であると推測するかもしれません.男性は同じ写真を見て、その女性が魅力的であることに気づき、その女性の性格について肯定的な推測をするようになるかもしれません (確証バイアス)。逆に、彼女がクレイジーな元ガールフレンドに似ていることに気づき、その女性に対して不合理に否定的な感情を抱かせる可能性があります。 .これらの非常に多様であるがしばしば非論理的な考えや経験が、私たちの人種を特徴付けるさまざまな行動 (良いことも悪いことも) に人間を駆り立てるものです。絶望はしばしば革新につながり、恐怖は攻撃につながります。

コンピューターが本当に危険であるためには、これらの感情的な衝動の一部が必要ですが、これは非常に豊かで複雑で多層的なタペストリーです。どんなに高度なニューラル ネットワークであっても、コンピューターをトレーニングするのは非常に困難です。いつかそこに到達する日が来るでしょうが、コンピューターが AGI を達成したときに、必要に応じてコンピューターのスイッチをオフにできるかどうかを確認する時間は十分にあります。

その間、現在行われている進歩は次のとおりです。人間の世界でますます有用なアプリケーションを見つけています。自動運転車、即時翻訳、AI 携帯電話アシスタント、自分でデザインするウェブサイト!これらの進歩はすべて、私たちの生活をより良くすることを目的としています。したがって、私たちは人工知能の未来を恐れるのではなく、ワクワクするべきです.

Marc Crouch は CEO 兼人工知能を使用して 60 秒以内にウェブサイトを自動的に構築する、世界で最も先進的なウェブサイト ビルダーである Firedrop の創設者です。 https://firedrop.ai

で詳細をご覧ください記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Marc_Crouch/2301747



元女子高生AIりんながVTuber化! 豊かな感情表現身につけビジュアル一新 - KAI-YOU
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人工知能 - 私たちは今日どこにいますか?


Salesforce の人工知能

人工知能の父であるジョン・マッカーシーによれば、AI は「知能機械、特に知能 PC プログラムを作るための科学と設計」です。

< p>人工知能とは、コンピューター ロボットやソフトウェアに、知的な人間が考えるのと同じように知的に考えさせる方法です。人工知能 (AI) は、機械に「人間のように考える」という概念です。

AI はあなたの生活に大きな影響を与えます。意識しているかどうかにかかわらず、AI はすでにあなたのライフ スタイルに影響を与えており、今後数年間で成長する可能性が非常に高いです。

日常生活ですでに使用している AI の例をいくつか紹介します。 life:

? パーソナル アシスタント Siri - さまざまなプラットフォーム (WindowsAndroid、および iOS) 上のインテリジェントなデジタル パーソナル アシスタントです。声で頼むといつでもアシストしてくれます。

? スマートカー - Google の自動運転車とテスラの「オートパイロット」機能は、人工知能の 2 つの例です。

? おすすめ商品または購入予測 - Amazon などの大手小売業者は、商品をおすすめし、クーポンを送信し、割引を提供し、予測分析アルゴリズムによって以前の買い物に基づいて広告を絞り込みます。

< p>? 音楽と映画のおすすめサービス - Pandora と Netflix は、ユーザーが表明した興味と過去に下した判断に基づいて、音楽と映画をおすすめします。

AI が影響を与えるその他の簡単な例私たちの日常生活は次のとおりです。

- Facebook は、顔認識を使用して推奨される写真タグを提供します。
- Amazon は、機械学習アルゴリズムを使用して、おすすめの商品を提供します。
- ボタンをクリックするだけで、Waze (GPS とマップのアプリ) の最適なルートを確認できます。
- Spotify は私の音楽の好みを把握し、パーソナライズされたプレイリストを作成してくれます。

マーク ベニオフによると、AI は企業の世界に影響を与え、従業員はより速く、より賢く、より生産的になるでしょう。データから学習します。最終的には、顧客が何を望んでいるのかを顧客が知る前に理解できるようになり、CRM 業界のゲームチェンジャーになる可能性があります。

Salesforce は、2014 年に生産性と機械学習のスタートアップである RelatedIQ、Metamind、Tempo AI をすでに買収しています。 .

セールスフォースの AI (人工知能) は、私たちを殺そうとするタイムトラベル ロボットや、巨大な工場で人間をバッテリーとして使用する邪悪な機械に関するものではありません。ここでは、夏の大ヒット作について話しているのではなく、毎日の予測インテリジェンスをアプリに埋め込むことで、毎日のエクスペリエンスをよりスマートにするセールスフォース AI について話しているのです。

では、AI とは?

AI はキラー ロボットではありません。それはキラーテクノロジーです。
人工知能 (AI) は、機械に「人間のように考える」という概念です。つまり、推論、計画、学習、言語の理解などのタスクを実行します。

顧客中心の AI : Salesforce Einstein
Salesforce は、Salesforce Einstein を使用して、セールス、サービス、マーケティング、および IT にわたる顧客の問題をまったく新しい方法で解決するためのプラットフォームの作成に注力しています。

Salesforce Einstein はSalesforce プラットフォームのコアに組み込まれています。誰でもクリックやコードを使用して AI を活用したアプリを構築できます。

Salesforce Einstein を使用すると、次のような質問に答えることができます。

- 適切なクライアントによって顧客にサービスを提供していると確信していますか?
- 顧客が適切なチャネルでサービスを受けていると確信していますか?
- 適切なタイミングで適切な顧客に適切なアイテムを提供しているというのは正しいですか?
- 最適なタイミングで最高の内容で製品をマーケティングするために、適切なチャネルを使用しているというのは正しいですか?

Salesforce Einstein はデータ サイエンティストです

Einstein は、あらゆる顧客関係に AI を導入する専任のデータ サイエンティストを持つようなものです。 CRM データ、メール、カレンダー、ソーシャル、ERP、IoT などのすべてのデータから学習し、ユーザーがやろうとしていることのコンテキストで予測と推奨事項を提供します。

AI にはSalesforce Einstein を使用して CRM を変革する能力

- 営業担当者は、CRM へのデータ入力ではなく、顧客訪問により多くの時間を費やすことができます。
- 営業担当者は、顧客の要件とそれがいつ必要になるかをよりよく理解できるようになりました。
- 営業担当者は、すべての顧客の次のステップを予測することで、より迅速に取引を成立させることができます。
- サービス エージェントは、顧客が要求する前であっても、顧客に解決策を提案できます。
- サービス エージェントは、適切なタイミングで適切な顧客にクロスセルを提供できます。
- マーケティング ユーザーは、適切なタイミングで適切な顧客に簡単にリーチできます。
- マーケティング ユーザーは、各キャンペーンに最適な対象者を把握しています。
- 顧客の要件を簡単に特定できるため、すべての顧客に完璧なコンテンツを提供できます。

Salesforce Einstein により、誰もが新しい方法を発見し、結果を予測して意思決定を支援し、次のステップを推奨し、は、ほとんどの活動を自動化するため、システムにエントリを作成するのではなく、顧客との強力な関係を構築することにほとんどの時間を費やすことができます。

AI は、私がまだ持っていなかったものを私に与えてくれますか?

予測スコアリング - 予測リード スコアリングは、各セールス リードに、それが機会に変わる可能性を表すスコアを与えます。

スコアの背後にある理由もわかります。たとえば、リード ソース、業界、またはその他の要因は、リードが変換されるかどうかを示す特に強力な指標です。

予測 - AI は、株式ポートフォリオや不動産投資などの将来価値を予測するためにも使用できます。あなたが販売マネージャーであれば、AI は四半期ごとの予約を予測し、チームがノルマを達成するために順調に進んでいるかどうかを前もって知らせてくれます。

おすすめ - オンライン ショッピングをしている人なら誰でも AI を知っています。は小売購入の提案を行いますが、ビジネス ソフトウェアから税務コンサルティング、貨物コンテナに至るまで、他のあらゆる製品またはサービス カテゴリについてスマートな提案を行うこともできます。また、AI は製品以外のものを推奨することもできます。たとえば、取引を成立させる可能性を最大限に高めるには、どのホワイト ペーパーを見込み顧客にメールで送信する必要があるかなどです。

企業で AI を使用できるのは誰ですか< /b>

組織内の誰もが簡単に AI を使用して、データを分析し、次のステップを予測して計画し、タスクと意思決定を自動化できます。 Einstein の CRM 向けの包括的な AI を使用して:

? 営業担当者は次の機会を予測し、顧客が何を必要としているかを事前に把握することで、顧客の期待を上回ることができます
? サービス担当者は、事前にケースを予測して問題を解決することにより、プロアクティブなサービスを提供できますそれらは問題になります
? マーケティングは、予測ジャーニーを作成し、かつてないほどカスタマー エクスペリエンスをパーソナライズできます
? IT はあらゆる場所にインテリジェンスを組み込み、従業員と顧客のためのよりスマートなアプリを作成できます

機械学習とは

機械学習は AI の中核をなすものです。最小限のプログラミングでコンピューターにデータから学習させるという概念です。

著者は、セールスフォース コンサルティング サービス。彼女は salesforce 開発サービス、ウェブ プログラミングに関するトピックを書いて共有するのが大好きです。

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Allie_Laine/2329901



AIプログラミングとは?おすすめの言語・活用事例を簡単解説! - AIsmiley
AIプログラミングとは?おすすめの言語・活用事例を簡単解説!  AIsmiley(続きを読む)



人工知能のプログラミングとソーシャル エンジニアリングの比較 政治的正しさの考慮


人工知能 (AI) が金融サービスをどのように破壊しているか

ビッグデータ ソフトウェア企業やクラウド プロバイダーが大量のデータを使い果たしているため、AI の実用化が大幅に増加しています。

人工インテリジェンスは、医療診断、リモート センシング、電子取引、ロボット制御などの特定のタスクを実行するために、すでに多くの分野で適用されています。

金融機関は、人工ニューラル ネットワークを使用してシステムの変化を検出し、

多くの銀行は、帳簿の維持、業務の整理、資産の管理、在庫への投資に人工知能システムを利用しています。

意思決定、視覚認識、音声認識など、通常は人間に関連するタスクを実行するためのコンピューター システムの理論および開発として定義される人工知能は、長い間存在してきました。

計算ハードウェア、ビッグ d ata機械学習人工知能は日々、より強力で便利になっています。

人工知能の最近の進歩は、短期間で金融、ビッグデータ機械学習に新しい時代をもたらしました。

このブレークスルーにはソフトウェアが大きな役割を果たしており、まだ解決すべき多くの課題が残っています。基盤となるハードウェアの機能を十分に活用してパフォーマンスを向上させるために、ソフトウェアを設計および最適化する必要があります。また、開発プロセスを加速するために、ライブラリ、フレームワーク、およびその他のツールを合理化する必要もあります。 GPU の進歩により、これらの問題の一部は解決されました。

人工知能がすでに影響を与えている金融分野をいくつか紹介します。

? 金融サービス プロバイダーと銀行

? データを顧客のインサイトに変換し、サービスを改善するスマート マシンの機能は変化しています。デジタル体験。複雑なアルゴリズム機械学習を利用することで、AI は何千もの構造化および非構造化データ ポイントを処理できます。財務の専門家はデータに大きく依存しているため、この機能は彼らの仕事のやり方に大きな影響を与える可能性があります。

? 監査人は、人工知能によって提供される自動化の可能性による責任。彼らは AI を使用して時間のかかる手作業を自動化し、より重要な仕事に集中する時間を確保しています。 AI は、解読や解釈に多くの時間がかかるドキュメントからキー フレーズを見つけることができる機械学習テクノロジを採用することで、監査人が契約とドキュメントをより迅速に確認できるように支援します。現在、AI はドキュメント内の言語を処理し、関連する結果を生成できます。これは、生産性の向上に重要な役割を果たしています。

? 低コストでのデータ駆動型の管理決定により、新しいスタイルの管理が導入され、将来、マネージャーは人間の専門家の代わりに機械に質問できるようになります。マシンはデータを分析し、チーム リーダーが決定の基礎とする推奨事項を作成します。

? エンドユーザーのデバイスと金融機関のサーバーに組み込まれたアプリケーションは、大量のデータを分析して、カスタマイズされた予測と財務アドバイスを提供できます。 .このようなアプリケーションは、進捗状況の追跡、財務計画と戦略の策定にも役立ちます。

? パーソナライゼーションは、多くの銀行がサービスと製品を顧客に合わせるためのさまざまな方法をすでに実験している主要な分野です。 AI は、顧客が資金管理プロセスを簡素化し、アルゴリズムを照合することでアップグレードを推奨するのに役立ちます。

結論として、テクノロジーが進化し続け、より主流になるにつれて、金融サービス プロバイダーは AI に注意を払う必要があります。企業がイノベーションを起こし、主要な戦略を実行する方法は変化しており、企業組織はこのトレンドを十分に活用するために他の分野で AI を採用する必要があります。

< p>記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Michael_Young/2405316



文章生成AIとは?基本的な使い方と効果的な活用事例を紹介!|わらしべ瓦版(かわらばん) - アセットマネジメントOne
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建築における人工知能設計


人工知能時代の慈善活動

人工知能 (AI) について何か注意を払っていますか? AI はまだあなたの生活や仕事に影響を与えていないと思いますか?

AI がまだあなたの存在の一部ではないと思うなら、もう一度考えてみてください。

AI に関するパートナーシップについて聞いたことがない場合は、確認してみてください。 AI はすでに、私たちの生活やコミュニケーションの方法、ビジネス、さらには慈善活動など、私たちの生活の多くの側面に影響を与えています。

私たちは毎日 AI とともに生きています

2016 年、GoogleFacebookAppleAmazon などが AI に関するパートナーシップを作成しました。その他のメンバーには、ユニセフ、ヒューマン ライツ ウォッチ、ACLU などの慈善団体や人道団体が含まれます。なぜこうなった?テクノロジーは急速に発展しているため、現在および将来の私たちの生活を根本的に変えています。

気付いていないかもしれませんが、強力な AI ツールを毎日使用したり、影響を受けたりしています。

p>

  • 運転中に Waze などの GPS アプリを使用している場合、交通渋滞や目的地までの時間を学習している場合、人工知能はそのすべてのデータを処理しています。 .
  • Uber の有名な (または悪名高い) 料金設定モデルと急増は AI によって行われます。
  • 商用飛行機で飛ぶ場合、パイロットは通常 7 分間だけハンズオンで操縦します。飛行の。
  • Facebook などのソーシャル メディアを使用していて、アップロードしている写真に友達が写っているために誰をタグ付けするかを提案された場合、タグ付けする友達の名前を誰が知っているかを推測してください。 Facebook (および AI) には顔認識機能があります。 Apple ファンなら iPhone もそうです。
  • メールでも、メールが迷惑メールに分類される場合、そのフィルターは AI です。
  • Siri や Alexa などのパーソナル アシスタント
他にも無数の例があります。一方で、イーロン マスク、ビル ゲイツ、スティーブン ホーキングなどの世界的リーダーは、人工知能は人類の存続にかかわる脅威であるため、人工知能に注意を払う必要があると述べています。

人間が支配的です。私たちの脳は考え、推論し、論理を使用し、創造することができるからです。それは、この惑星に生息する他のすべての生き物よりも有利な立場に私たちを置きます.しかし、私たちは人工知能との勝負に出くわしたかもしれません。懸念されるのは、AI が私たちよりも賢く強くなるにつれて、私たちが AI を制御できなくなる可能性があることです。映画を観るだけで、それが人類に何をもたらすかがわかります。

AI に関するパートナーシップ

AI に関するパートナーシップが作成されました対話を行い、人工知能の恩恵を受けながらも人工知能に従属したり、さらに悪いことに人工知能によって破壊されたりしないようにするための考え方 (グローバルな政策や法律など) を推し進めること。組織には 4 つの重要な目標があります。

  1. ベスト プラクティスを開発して共有する
  2. ディスカッションとエンゲージメントのためのオープンで包括的なプラットフォームを提供する

    li>
  3. 一般市民の理解を促進する
  4. 社会的に有益な目的のために、AI に関する意欲的な取り組みを特定し、促進する
AI と慈善活動

慈善活動はすでに人工知能の影響を受けています。 2017 年初頭、John S. and James L. Knight Foundation、LinkedIn の創設者である Reid Hoffman、Omidyar Network などは、人工知能が人類に利益をもたらし、人類を傷つけたり破壊したりしないようにするために、2,700 万ドルの基金を設立しました。

しかし、日々、非営利団体の理事とそのチームは AI を使用して意識を高め、資金を集めています。 Charities Aid Foundation は、article では、AI を事業に組み込む方法にすでに取り組んでいるいくつかの慈善団体について概説しています。これらの例の一部を次に示します。

  • The Children's Society は、Microsoft の AI を利用した翻訳ツールの使用を開始しました。
  • 野生生物の保護アシスタントSecurity (PAWS) は AI を使用して、密猟行動に関して長年にわたって蓄積してきたデータを分析しています。
  • Chan-Zuckerberg Initiative は Meta を買収しました。Meta は、AI を使用してすべての調査、ナビゲート、および優先順位付けを行いました。
人工知能が自分自身や自分の仕事に影響を与えていないと感じているために、人工知能について行われている議論にあまり注意を払っていない場合は、考え直してください。現時点では、AI は私たちの生活や仕事の中にありますが、おそらく私たちが実際に気づいたり気付いたりしていない方法で使用されています。しかし、AI は、非営利セクターを含む生活やビジネスにおいて信じられないほどのことを可能にするという意味で (願わくば) すぐに考慮すべき力になるでしょう。そして、注意を払い、先を見据えている組織は、おそらく最も利益を得るでしょう。

著者「あなたの父親の慈善団体ではありません: 限られた予算で今日のデジタル世界のマーケティングを大胆に、支配し、成功させましょう」 - http://www.notyourfatherscharity.com

? 2017 Wayne Elsey and Not Your Father's Charity.すべての権利予約。

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Wayne_Elsey/2016149 p>

AI処理を高速・超低電力で実行する新技術を実証=東北大 - ASCII.jp
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人工知能 - 私たちは今日どこにいますか?


キャリアの観点から見た人工知能とその重要性

人工知能、または単に AI と呼ばれるものは、その名前が示すように、機械が示す知能です。知性を獲得することで、人工的ではありますが、機械は人間のように働き、反応できるようになります。今日、存在する人工知能は、狭いまたは弱い AI と呼ばれます。研究者の将来の目標は、ほぼすべての知覚タスクを実行する能力を備えた汎用または強力な AI を作成することです。これに伴い、その将来の範囲は拡大しており、この分野に対する個人の好奇心も高まっています。人工知能機械学習、または深層学習に関心のある個人は、この技術のキャリアを選択できます。このテクノロジーの範囲が日々拡大するにつれて、機械学習エンジニア、機械学習研究者、AI 開発者の需要も増加するため、キャリアの機会が増えています。

それは避けられないものになり始めています。私たちの日常生活の一部であり、日々のサービスによって私たちの生活を変える可能性を秘めています。ヘルスケア、自動車、言語処理など、すでに AI の使用を開始しているいくつかの主要なセクターがあります。MicrosoftAmazonFacebookApple などの多くの大企業は、このテクノロジーの価値を認識し、より多くの投資を計画しています。機械学習技術を進歩させます。ここでは、それがさまざまな業界、ひいては私たちの生活にもたらした特定の利点について説明します。主なメリットは次のとおりです。

1.問題解決: これは AI の最も基本的なアプリケーションであり、人間と同じように重要で複雑な問題を解決するために使用できます。

2.医療科学: 医療科学では、AI を使用して、研究と分析を実行できる仮想パーソナル ヘルスケア アシスタントを作成します。 24 時間年中無休でカスタマー サポートと支援を提供するヘルスケア ボットも開発されています。

3.データ分析: AI を適用してデータ分析を改善し、トランザクション データを使用してアルゴリズムをより迅速に進化させ、新しいデータ インサイトを提供することで、ビジネス プロセスを改善できます。

4.航空宇宙産業: 航空輸送を管理するために実行されるほぼすべての活動は、人工知能技術に基づいています。航空輸送活動で使用されるソフトウェアは数多くありますが、そのほとんどは AI を使用して設計されています。

5. AI なしでの航空輸送の存続は想像を絶します。ゲーム アリーナ: AI の進化により、ビデオ ゲームは、実際のプレイヤーのように行動してプレイできるゲーム ボットを提供することで進歩し、他のプレイヤーが一緒にプレイするのを待たずにゲームを開始できます。

6 .上記のアプリケーションに加えて、このテクノロジは、音声認識、画像処理、視覚システム、手書き認識など、他の何百ものアプリケーションでも使用できます。

そのすべての利点とアプリケーションにもかかわらず、AIが人間の存在そのものに対する潜在的な脅威になる可能性があることも大きな懸念事項です.インテリジェント システムが悪用された場合、破壊の主な原因となる可能性があります。自律走行車がこの技術の主な利点である場合、自律兵器は潜在的な脅威になる可能性があります。しかし、適切な注意と管理を行えば、この技術を積極的に活用し、人類の未来を形作ることができます。

ニチカインストラクショナル デザインとオンライン トレーニングの分野で 8 年間の豊富な経験を持ち、クリエイティブな記事やブログを書くことに情熱を注いでいます。彼女は Multisoft Virtual Academy の記事を書いています。Multisoft Virtual Academy は、さまざまな職業に関連するいくつかのコースで志願者を啓発しているオンライン トレーニング提供機関です。

アクセス: http://www.multisoftvirtualacademy.com/artificial-intelligence/

記事のソース: https://EzineArticles.com/expert/Nitika_Sawhney/2010095



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