人工知能:Artificial Intelligence

前回の記事では、AIシステムを 判断を量産する工場 として説明した。 AIシステムは単なるソフトウェアではない。 AIシステムは Event ↓ Signal ↓ Decis...

これまで、AIシステムを 判断を量産する工場 として説明してきた。 AIは単なるソフトウェアではない。 AIシステムは EventSignalDecisionBoundaryHumanLog という構造の中で、 判断を生産する...

前回の記事では、Decision Trace Model を製造業に適用する例について述べました。 Decision Trace Model は AI システムのための技術として説明されることが多いですが、本来は 人が関わる意思決定プロセ...

AIシステムについて議論するとき、多くの人は次のようなテーマに注目します。 モデル精度 データ量 推論速度 パラメータ数 しかし、実際の業務システムでは、もう少し違う問題...

前回の記事では、AIの判断を記述するための構造として Ontology DSL Behavior Tree という三層構造を説明した。 この構造によって、AIシステムの判断は ...

これまでの記事では、AIシステムを 判断を量産する工場 として捉えてきた。 AIは単なるソフトウェアではない。Event を受け取り、Signal を生成し、Decision を行い、Boundary によって品質を管理する。 その...

AIシステムを設計するとき、多くの企業は次のように考える。 モデルを作る APIを作る データを保存する つまり、AIはアプリケーションの一部として扱われる。 しかしAIが社会の意思...

AIについて語るとき、多くの議論は次のような話に集中します。 モデル精度 データ量 パラメータ数 しかしAIが社会の中で実際に使われ始めると、重要になる問いは少し変わってきます。 そ...

AIについて語るとき、 多くの人はこう考える。 AIは ソフトウェア である。 モデルを作る。 APIを呼ぶ。 アプリに組み込む。 しかし、AIが社会に入るほど この理解は間違っていることが分かる。 ...

AIシステムを設計するとき、多くの議論は 何ができるか に集中する。 しかし現実のシステムではもっと重要な問いがある。 それは どこで止めるか である。 AIは 予測する 推論する ...