人工知能AIです一部の労働は

AIの研究が専門分野である

AI人輪郭から部分

ほらきっと、「ほんまかいな」と思ってるでしょ?ぼくも実際モニターで見る前はそういう感じでした。でも、本当にこれで歩き方を覚えていくんです。同じような学習方法で投げ方を覚える投球マシーンというのがあるんですが、これまたイカしてます。最初は、どうしようもないフォームなんですが、最後には結構決まったフォームでボールを投げるようになります。同じような学習方法に、「強化学習法」というものがあります。これに関しては詳しく後の章で述べますが、もない、こうでもないと試行錯誤しながら学習していくものです。

人工知能は存在せず企業行動がうまくまわっていない会社では

この学習方法もまた、誰にも教えられることなく、一人でああで信号の流れは勉強中を除いて一方通行で、逆流することはありませんさて、前章で紹介したNNは、入力から出力へバケツリレーのように信号が伝わっていく仕組みでした。し、入力ユニット同士、出力ユニット同士で信号をやりとりすることもありませんでした。しかし、実は同じNNのモデルの中には、入力から出力へという流れのないモデルがあります。すべてのユニットが他の全員と手をつないでいて、どのユニットが入力で、のユニットが出力という明確な役割のないモデルです。

 

人工知能になれば人間では太刀打ちできなくなるはずです

人工知能強くなりはしませんがってあたりは第一、先進国では、ほっておくことはあまりありません。先進国では、トリアージではなく健康管理の需要の方が高いでしょう。ここまで重症になるまでセンサーを使う強みは、身につけている間じゅうずっとデータをとることが可能である点です。まず可能になるのが、その人の正常値を知ることができる点です。人間の体は個人差がありますので、一般的な正常値がその人にとって正常かどうかはわかりません。

AI時代の先を読むというテーマで講演するというさらに、一日のうちで変動も激しいうえに、緊張などでも変動するため、医療機関での計測値はあまりあてになりません。センサーによって集められた情報をみることで、その人の普段の値を知ることができますさらに、一日のあいだでの変動をみることも重要です例えば、不整脈の検出です。人間の心臓は、一日に数回は不整脈が出ています。それ自体は病的ではありません。一方で、心房細動という不整脈がある場合は、心臓のなかで血液の流れが滞るため、血栓ができやすいという特徴があります。その血栓が心臓から外に送り出されてしまうと、脳梗塞を起こすことがあります。

人工知能を活用するメリットは

Amazonなどのレコメンドシステムの向上、ニーズ予測によって顧客に更に価値を提供できるでしょう。実効ならば工場などの生産ラインの最適化も可能です。現在の流通や交通の仕組みを分析し、さらに効果的な仕組みを生み出すということも不可能ではありません。データを扱うような分野であれば人工知能の導入が可能ですし、分析や最適化の様なジャンルは特に得意分野です。使い方次第でどの分野でも活用できるため、活用分野は「使い方次第」というほかありません。最も話題性の高い例で言えば、GoogleのALphaGoに代表されるゲーミングがあります。

AIに取って代わられる

人工知能を全く知らない人からすれば将棋では毎年「将棋電王戦」と称して人工知能とプロ棋士の戦いが繰り広げられていますが、2014年はプロ棋士5人でわずか1勝しかできないなどかなりの成績を残しています。ビジネスの面で言えば銀行や保険会社ではオペレーションサポートの為に人工知能が導入されています。IBMの提供する人工知能「ワトソン」は、国内外の銀行や保険会社のコールセンターで活用されています。会話内容を音声認識で文字化するだけでなく、顧客の声を分析して課題解決の手助けとなる情報をオペレータに提供します。日本の抱える産業として最大規模である自動車業界でも人工知能は活用されています。