人工知能のサポートを受けるよう

人工知能が共存するような形になるかもしれない

(H):特に要望は無いがあった、おいしいわらび餅(H):わらび餅ならここにあるよ道端の店を指す(B):だめよ、信号待ちだから。何処かありますか?
(娘):おすすめはありますか?
(運転手):最近流行で朝から行列ができている店があります(B):あら、売り切れかしら、水曜だし。コンピューター開発企業であるIBM(母):そんなにいっぱい周れないものね。近くにあるかな?
(H):(運転手に雑誌の切り抜きの地図を見せる)(運転手):お店の名前がありませんね。
(娘):雑誌の切り抜きだから(運転手):お近くに行ったら探しますね。
(H):他に回りたいところもあるから(運転手):それでは、回るルートの近くにあるお店によりましょうか..(母):お任せします(娘):お任せしますここでは運転手が以下のような「情報推薦」
を行っていることが読みとれる。
最初は無難な「最近流行」の店を薦める。
ユーザからの提案に対して「そこを探しましょうか」と提案をする。
その後のやりとりから、みやげ物購入のプライオリティが高くないことを読み取り、既定の経路の近くで探すことを提案する。

  • IoTとしてまた例えば最初
  • AIについてGoogle検索やAmazonのお勧めなど
  • 人工知能に君の減刑はナシ

コンピュータの性能がと言われ続けてきました

これに対して、ユーザ側は最初は「わらび餅」
だけを要望としてあげる。
·次に目についた自車の近くにある店を候補として挙げる。
その後かねて用意してきた「雑誌の切り抜き」
を提示する。
(そんなものがあるなら、何故最初からそれを出さない、と言ったところで意味はない)最終的にはドライバー任せにする。
ここで情報推薦システム(運転手)がうまく機能したのは、豊富な知識のデータベースから相手の嗜好を推定し、というインタラクションに関わる部分が重要な役割を果たしている。
インターネット自体というより
それに合致するものを探索する、という嗜好推定能力だけによるものではない。
そうした情報を用いてどのように相手が納得する解を導き出すか、このような観察を経て私は次のように確信するに至った。すなわち情報推薦システムの半分はインタラクションでできているべきであると。従来情報推薦システムの研究と言うとアルゴリズムの研究に重点が置かれていたものが多かったように思う。しかし問題領域にもよるがユーザとのインタラクション機能がアルゴリズムと同等以上の重要性を持つ場合もあり、そうした場合にはアルゴリズムだけでは決してユーザが満足するインタラクションシステムを作ることはできない、と主張したい。人工知能で判断して敵を倒そうとしたり

AIでデータの識別画像や文章

なお、このアルゴリズム原理主義と大変相性の良い「ロギング原理主義」なるものがあるので、併せて紹介したい。
前述した「機械学習アルゴリズム」
というのは問題を適切に設定してやると、驚くほどうまく人間の判断を代行しているかのように動く。
こんなにすごいアゴリズムがあるのなら、今日からゴリズム原理主義者に改宗し、ひたすら人間のログデータを収集し機械学習アルゴリズムに食わせれば、すごいことができるのではないか?人工知能で判断して敵を倒そうとしたり

人工知能で判断して敵を倒そうとしたり

そう考えるのは自然な成り行きである。
かくして研究プロジェクトが立ち上がる。
一室、あるいは家全体を実験環境にする。
あれやこれやのセンサーを設置し、その中で暮らす人間の行動ログをとりまくる。
そして「このログデータを解析することにより、あるいは嗜好を抽出して最適なタイミングで、最適な情報を提供」
という美しい未来図を描くのだ。
人間の行動を判別、この方法の利点は、少なくともログデータを収集している間は「着々と成果を挙げている」と世間に向かってアピールできる点にある。またログ集のシステムがいかめいほど「何がすごいことをやっているな」
という印象を与えることができる。また論文を書く必要があれば、システム全体構想と、そのためのログ収集システムについて論文を記述すればよい。


コンピューター開発企業であるIBM AIによる顧客サポートの検討を始めています AIが適切なアドバイスをしてくれるという機能ですまた