Deux Ex Machina | ページ 3

AIは意味に近づけるのか — 「連続近似のAI」と「意味の断絶」の間にある技術 GNN —

AIは意味に近づけるのか — 「連続近似のAI」と「意味の断絶」の間にある技術 GNN — 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...

ICT技術:ICT Technology人工知能:Artificial Intelligence

AIの判断はどのように記述されるべきなのか — Decision Trace Model が前提とする判断記述の構造 — 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。E...

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Decision Trace ModelとLedger — なぜAIシステムには「消せない履歴」が必要なのか — 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 ...

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AI品質工学（AI Quality Engineering） — 品質工学が、なぜAIの時代に再び重要になるのか — 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...

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AI工場モデル（AI Factory） ― AIはソフトウェアではなく「製造業」になる ― 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...

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Boundary設計 AIを安全に止める7つの境界 — AIシステムに必要なのは「能力」ではなく「停止条件」である — 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...

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歩留まりとBoundary 半導体工場とAI設計が驚くほど似ている理由半導体工場では最も重要な指標がある。それが歩留まり（Yield）である。歩留まりとは作ったチップのうち正常に動く割合のことだ。例えば100個作って9...

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AIカスタマーサポートが成功する企業の設計パターン5 — 成功の鍵はモデルではなく「境界設計」にある — 多くの企業がAIカスタマーサポートを導入している。しかし結果は二つに分かれる。ある企業では問い合わせ対応コストが大幅に...

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メタ学習は「型」を学べるのか？ — メタ学習とオントロジー設計の構造的関係 — Meta-learning（メタ学習）は、「どう学ぶかを学ぶ」と言われる。少数データでも適応できる。新しいタスクでもすぐに順応できる。それはまるで...

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AIは世界を近似するが、意味は近似できない ―連続近似と意味の断絶、なぜ意味はロジックに残るのか AIは、世界をよく近似する。驚くほど精密に、なめらかに、現実の構造を写し取る。それでも私たちは、ときどき強い違和感を覚える。「言って...

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