ICT技術:ICT Technology

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確率は不確実性を減らすためのものではない ―確率の本当の役割と、「曖昧さを保持する設計」という視点

確率は不確実性を減らすためのものではない ―確率の本当の役割と、「曖昧さを保持する設計」という視点 確率が出ると、人は安心する。 成功確率 82% リスク 18% 信頼度 0.91 数字が並ぶと、世界が少しだけ理解でき...
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最適化が暴走するとき、何が起きているのか ―目的関数が世界を歪める瞬間と、Goodhartの法則を設計でどう扱うか

最適化が暴走するとき、何が起きているのか ―目的関数が世界を歪める瞬間と、Goodhartの法則を設計でどう扱うか AIは最適化が得意だ。むしろ、それしかできない。 だからこそ、最適化が暴走したとき、世界そのものが歪む。 これはバグの...
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AIはなぜ「責任」を持てないのか ――判断と責任が分離できない理由と、ロジック外在化の必然性

AIはなぜ「責任」を持てないのか ――判断と責任が分離できない理由と、ロジック外在化の必然性 AIは、驚くほど正確に答える。ときには人間より速く、網羅的で、冷静だ。 それでもAIには、どうしても持てないものがある。 それが「責任」だ。...
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なめらかに世界を計算するための数 e と π

なめらかに世界を計算するための数 e と π ここまで、判断・最適化・推論・実行といった「意思決定の構造」を扱ってきた。最後に、少しだけ視点を引いて、それらを“なめらかに扱うための数”について触れておきたい。 それが e と π であ...
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なめらかな計算では、判断は表現できない ──AIと不連続性の問題

なめらかな計算では、判断は表現できない ──AIと不連続性の問題 昨日は、なぜAIプロジェクトがPoCで終わり、現場に定着しないのかを書いた。 今日はその理由を、AIが「何をしている存在なのか」という技術的な前提から考えたい。 最近の...
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AIプロジェクトは、作る前に「死ぬ」

――今だから言える、AI事前死亡診断の話 AIプロジェクトの相談を受ける中で、ここ数年、同じ光景を何度も見てきました。 PoCは作れた デモも動いた でも、現場では使われない 数...
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ソフトマックス関数の概要と関連アルゴリズム及び実装例について

機械学習技術 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション技術 確率的生成モデル スモールデータ ベイズ推論による機械学習 ノンパラメトリックベイズとガウス過程 python 経済とビジネス 物理・数学 本ブログのナビ ソフトマックス...
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Word Sense Disambiguationの概要とアルゴリズム及び実装例について

機械学習技術 自然言語技術 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション技術 画像処理技術 強化学習技術 確率的生成モデル 深層学習技術 Python 物理・数学 本ブログのナビ Word Sense Disambiguationの概...
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MobileNetについて

機械学習技術 自然言語技術 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション技術 画像処理技術 強化学習技術 確率的生成モデル 深層学習技術 Python 本ブログのナビ MobileNetについて MobileNetは、コンピュータビジ...
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方策勾配法の概要とアルゴリズム及び実装例について

機械学習技術 人工知能技術 デジタルトランスフォーメーション センサーデータ/IOT技術 オンライン学習 深層学習技術 確率生成モデル 強化学習技術 python 経済とビジネス 本ブログのナビ 方策勾配法について 方策勾配法(Poli...
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