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Deux Ex Machina

ICT技術:ICT Technology

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 —

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 —

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 —

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

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 —

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 —

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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その設計者はどう育てるのか? ――判断構造を言語化できる人材の条件と、 経験・失敗・衝突ログを学習に変える方法

その設計者はどう育てるのか? ――判断構造を言語化できる人材の条件と、 経験・失敗・衝突ログを学習に変える方法 ここまでで、AI時代の新しい観点についてのべてきた。 問題はモデルではない 問題は最適化でもない 問題は「判断...
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