人工知能の時代:知識を活用して人間関係を変える

人工知能の時代:知識を活用して人間関係を変える

[[428386]]

ヘンリー・A・キッシンジャー、エリック・シュミット、ダニエル・ハッテンロッカーによる「人工知能の時代」の書評。

人工知能は、人間のグランドマスターが決して思いつかないような動きをすることで、チェスで勝つことを学んだ。別の AI は、人間の科学者には知られていない分子特性を分析することで、新しい抗生物質を発見しました。現在、AI搭載のジェット機は、シミュレーションによる空中戦で経験豊富な人間のパイロットに勝利している。人工知能は、検索、ストリーミング、医療、教育、その他多くの分野でオンライン化されつつあり、人間が現実を体験する方法を変えています。

人工知能は人間の努力のスピード、精度、効果を高めます。金融機関では、AI テクノロジーを使用して、不正の可能性がある取引を特定し、迅速かつ正確な信用スコアリングを採用し、手作業による集中的なデータ管理タスクを自動化することができます。

人工知能時代の代表的な思想家 3 人、ヘンリー A. キッシンジャー、エリック シュミット、ダニエル ヘルテンロックが集まり、AI が人類と知識、政治、そして人々が暮らす社会との関係をどのように変えるのかを探ります。人工知能の時代は、すべての人々の現在と未来にとって重要なロードマップです。これは前例のない時代です。

医療における人工知能: AI は放射線科医に臨床意思決定のサポートを提供し、患者ケアを改善できます。画像処理の面では、DL アルゴリズムは医療画像から特徴を選択および抽出し、新しい特徴を作​​成するのに役立ちます。

教育における人工知能: AI は、知識のギャップを考慮しながら生徒が何を知っていて何を知らないかを把握し、各学習者に合わせた学習計画を作成するのに役立ちます。このように、AI は学習を学生の特定のニーズに合わせて調整し、学習効果を高めます。

検索における人工知能:何よりもまず、検索は高度な機械学習の初期かつ主要な消費者の 1 つです。検索クエリに対して適切な結果を見つけるには、クエリと結果の組み合わせのクリックスルー率を予測する必要があるためです。関連性の高い結果が表示されるということは、クリック数、トラフィック、収益が増えることを意味します。

ストリーミングにおける人工知能:おそらく、メディア ストリーミングにおいて AI が果たせる最も重要な役割は、適切なオーディオ/ビデオの推奨を行う能力です。 … Netflix の AI 推奨エンジンは、あなたが見たい映画やテレビ番組の種類など、デジタル消費習慣に関する驚くべき洞察を提供します。

<<:  ZeroMat: データを一切使用せずにレコメンデーションシステムのコールドスタート問題を解決する

>>:  Microsoft Translator は 100 を突破し、チベット語、ウイグル語など 12 の新しい言語/方言のサポートを追加しました...

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

...

...

AIが人間を支配するのではないかと心配ですか?人工知能の「怖さ」をどう克服するか?

この記事は公開アカウント「Reading Core Technique」(ID: AI_Discov...

医療における会話型 AI の 5 つの応用

パンデミックの影響で、医療業界は世界中で医師、看護師、その他の医療スタッフの深刻な不足に直面していま...

機械学習の経験を人生の指針に活用する: 学習効率を最大化する方法

[[185313]]原作者 | ライムンド・マンテローラ編集チーム | Aileen、Huang W...

機械学習を始めるときによくある5つの間違い

[[195041]]機械学習を始めるにあたって、万能のアプローチは存在しません。私たちは皆、少しずつ...

戦闘計画システムにおける人工知能技術の応用に関する研究

近年、人工知能技術は飛躍的な進歩を遂げており、各国は人工知能技術の戦略的意義を認識し、国家戦略レベル...

SMOTE アルゴリズムを使用せずに、マルチクラスの不均衡なデータをどのように処理できますか?

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

...

...

人工知能を活用してより質の高い雇用を実現

科学技術の発展に伴い、人工知能によって引き起こされた新たな科学技術と産業革命は、わが国の雇用に持続的...

純粋な MLP は下流のタスクには適していませんか? Meta AIらは、トランスフォーマーを上回るスパースMLPを提案した。

注意ベースのモデルの代替として、純粋な MLP アーキテクチャがますます注目を集めています。 NLP...

データが足りない場合はどうなりますか?コンピュータビジョンデータ拡張手法の概要

データが足りない場合はどうすればいいですか?学者たちは、ディープラーニングモデルにおけるデータ不足の...

初心者のためのデータ学習: Python でシンプルな教師あり学習アルゴリズムを実装する方法を学習します

[[220586]]編纂者:ウェンミン、ダ・ジェチョン、ティエンペイ最も広く使用されている機械学習手...

機械学習とディープラーニングの違いを簡単に分析する

【51CTO.com クイック翻訳】 [[379353]]現代社会に人工知能の波が押し寄せる中、機械...