AIという宣伝ちなみに

テクノロジーという言葉は

ぼくは、物事の整理が人一倍ヘタで苦手なので、最後に「その他」という意味合いの章を作りました。ここでは、これまでの章で書ききれなかった.AI周辺について考えていること、注目していることを、並列的に物置のように詰め込むことにします。そして、どさくさにまぎれて、この章をもって「終わりに」としてしまおうという魂胆です。速い、安い、コントロール不能どういうわけか、世紀末というのは「その世紀の反省」の時代になりますね。美術の価値観も経済のシステムも、我々の生き方も、それに科学のあり方も、「次の世紀は、今までのようなあり方の延長でいいのだろうか」という反省がそこら中で起こります。

AIだ青い色に興奮する細胞とか
AIだ青い色に興奮する細胞とか
コンピュータには有限の処理能力しかないので
コンピュータには有限の処理能力しかないので


人工知能推進で新組織情報に触れる以上仕事もスマホさえあれば

プログラムを初めて独立させたこうした反省姿勢は20世紀の世紀末だけじゃないらしく、前の世紀末もその前の世紀末も、ずっとそうだったというのは面白いです。さて、そのような反省がAIの世界でも起こったのかというとあったのです。らした代表的な人物です。これから紹介するMITの教授であるブルックスは、今までの人工知能の研究の方向に反省をもた実は、今、人工知能の研究は停滞しているといわれています。1965年に”20年以内に計算機は人間ができるどのようなこともできる能力を持つ」と予言した人工知能の研究は、結局、1990年代に入っても、「人間ができるどのようなこと」はおその評価はあまりかんこともできないまま、「月に行くと息巻いていたのに、「松原仁·天才プログラマー」ろか「3歳児の知性を超える」ばしくありません。隣の木の上に登っただけ」と、これには、この「人工」知能」という言葉も、災いしていたような気がします。

テクノロジーの共通領域に目覚める-パソコンや

人工知能の多様性はかなり広がっていくはずです複数部門のメンバーが集まってディスカッションすると、良いアイデアが出てくると思います。これもBPRと同様で、情報システム部門も現場ユーザー部門も含めたBSC「BAIancedScoreCard:バランススコアカード」は、1990年代初頭にロバート·S·カプランとデビッド·P·ノートンによって提唱されたといわれています。BSCは戦略マップとスコアカードという二つの形式で表現されます。文献「33」では次のように説明されています。「BSCを一言で表すと、「多面的な業績評価·業績管理のフレームワーク」ということになる。具体的には、企業の戦略を「財務」「顧客」「社内ビジネスプロセス」「学習と成長「人財育成や社内インフラ整備」という四つの視点に基づいて定量的な目標に展開し、その達成状況を業績評価や報酬決定に反映させることで、戦略の着実な遂行を図るというものである。」重要なのは、財務的指標だけでなく非財務的指標が含まれていることです。ロボット実際のところ財務的指標「売上や利益」だけを見ていると、それに直接紐付かない顧客満足などを見失ってしまう可能性があります。あくまで財務的指標は結果であり、その結果に至るためのプロセスが非財務的指標であるといえます。財務:財務的に成功するためにどのように行動すべきかの指標顧客:顧客に対してどのように行動すべきかの指標業務プロセス:優れた業務プロセスを構築するための指標学習と成長:組織や個人として、どのように能力向上を図るかの指標ここではBSCの四つの視点を活用した社内でのディスカッションを考えます。ディスカッションの手順は簡単です。まずは模造紙を用意して、ペンで用紙を4分割して、財務·顧客·業務プロセス·学習と成長を記載します。あとはメンバーで思いついた指標を付箋紙で貼り付けていきます「図表」。

ロボットは可能かもしれません

しかし、未知の場所ではどんな危険があるかわかりません。となると、高度な機能を持った1体のロボットを送り込むというのはリスクが大きすぎます。それよりは、安価な機能でいいから、たくさんのいろいろな考え方を持ったロボットを送り込んだ方が、どの個体かは生き残るでしょうから、リスクが小さいと言えるかもしれません。インターネットという宇宙で活躍するロボットぼくは、こうしたアイデアを読んでいると、いわゆる人型ロボットではなく、インターネットの検索ロボットを思い浮かべてしまいます。今、検索ロボットの検索のアルゴリズムというのは、人が作っているわけです。


ロボットにもできます広告を手掛けると

しかし、そういう検索のルールを一から作るのではなく、検索の方法自体は検索ロボットに作らせる。インターネット上の無数の検索ロボットは、自ら作り出したアルゴリズムで検索を行い、自分の採点基準を使って自己採点する。その成績を見て、インターネット上のすべての検索ロボットを管理するマザーGAみたいなものが、検索ロボットの淘汰や交配を行う。そうした進化を繰り返していくのです。もちろん検索ロボットの自己評価の代わりに、検索結果を頼りに人間が彼らの能力を評価してもいいでしょう。こうした方法で生み出された検索のアルゴリズムからは、ひょっとしたら、我々人間の考え方にはないような発想が出てくるかもしれません。コンピュータには何が出来て何が出来ないのかを明確にしてきています