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割り切りで活用する人工知能!


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ビジネスシーンで人工知能の活用を検討されている人もいることでしょう。

最近は実用化も増えており、たびたびニュースにも取り上げられています。

そんな中「割り切り」についても必要だと語るのがシャノンラボの田中社長です。

シャノンラボの田中社長はなぜ「割り切り」が重要だと考えているのでしょうか。

「例えば、人工知能が過去のデータをもとに未発売局からヒット曲候補を探し出せたしても、なぜそれがヒットするかまでは分析できません。それは人間でも同様でしょう。ヒット曲になる理屈が完全にわかれば、その人はいくらでもヒット曲を生み出せる事になりますが、ヒットの要因そのものが、プロモーションの仕方から時代背景、その時の流行、文化による違いも大きいはずです。変数が多すぎて人間が理解するのは困難でしょう。
そのため、あくまでヒットするかどうかは過去のデータから統計的に類推したにすぎないということで、それ以上の意味や法則を求めるのはナンセンス、というわけです。」

なるほど、確かにそのとおりですね。

人工知能の利用には得意、苦手を重々理解しポイントを抑えて使うことが大事といえます。

あれもこれもと要求するのではなく、まずは導入できる箇所から入れていくのが重要です。

そうした意味でも田中氏は割り切りについて、力説していることがわかります。

アプローチについても特徴があるので、アプローチ戦略を考えることも大事です。

先日紹介した将棋用人工頭脳ソフトの勝利ですが、アプローチを2段構えでとっています。

終盤になると「つめる」ことを1番に考え、打ち手を出していくという方法です。

Category: Government・Learning

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