2018.7.9から2018.7.16までの投稿記事のまとめ★

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[有料会員限定]AIの手法の一種であるディープラーニング(深層学習)を用い、まず短文投稿サイト「ツイッター」で集めた6000万件の投稿から自然な対話の流れを学んだ。これをもとに人間がサイトでの表示にそぐわないと判定した知恵袋の投稿、問題なしと判定した投稿の両方を計1万4000件、AIに学ばせた★ https://www.nikkei.com/article/DGXMZO32970950T10C18A7X90000/

高度な微分方程式や膨大なデータから規則性を発見する「データマイニング」など★|50高校で大学単位「先取り」=AI人材育成、新制度構想-文科省:時事ドットコム https://www.jiji.com/jc/article?k=2018071400405&g=soc

これまで低賃金だった仕事でも人間が行うことへの需要の高いものには高い賃金を払うという社会の価値観の変化も必要になるに違いない★|AI(人工知能)と雇用:エコノミストの眼 https://www.huffingtonpost.jp/nissei-kisokenkyujyo/ai-workingforce_a_23480090/

「AI開発はいい人にしてもらいたいね、人間がみんないい人ならAIだっていい人になってくれるかもしれないね」って思っているんです★|人間をいたぶる「将棋AI」を何に使うか 「人間vs人工知能」は役目を終えた:PRESIDENT Online – プレジデント http://president.jp/articles/-/25609

数センチ級の測位には「専用の受信チップ」が必要である旨を前述したが、その理由の1つが「電子基準点」を併用したシステムへの対応が求められる点にある。高精度の測位を行うためには、衛星と端末だけでは限界があり、国土地理院が全国約1300箇所、約20キロ間隔で全国に設置した電子基準点の利用が要求される。原理は至ってシンプルだ★ http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1807/11/news011.html

脳と体は一緒になって動き、同調し、非常に複雑な方法で何かを学ぶ。成功すれば、直線的な思考を介さなくても、一連の動きが流れるようにできるようになる★|「説明できること」の先にある科学の未来:伊藤穰一 WIRED.jp (@wired_jp) https://wired.jp/2018/07/08/the-limits-of-explainability/

技術の進歩は、現在の具体的なビジネスの問題よりも、将来性を重視するように企業を後押しする★|人工知能(AI)の勝ち組企業が重視する「CoE」とは? (1/2):ガートナーが重視する3つの戦略的要素も紹介 – TechTargetジャパン データ分析 http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/news/1807/11/news04.html

問題はどちらが正しいかではなく、どちらの文脈によって物事をより自然に理解できるかです。数学は科学の共通の言葉を作り、科学の文脈を読解して適切な設定を見出したりするもので、さまざまな問題を適切な文脈におくことで解決に導いていきます★ https://www.mugendai-web.jp/archives/8532

「POCで成功する」ことに2018年にフォーカスすべきと説く★|大半は人工“無能”、それでも「見極めて使うべき」、ガートナーがAIの最新動向を解説 |ビジネス IT https://www.sbbit.jp/article/cont1/35129

便利なサービスの立ち上げで発展途上のAIを人間が補うのはビジネス的にはあっても良いと思いますが★|人工知能で処理←実は人海戦術、偽AI企業が蔓延する理由 http://ascii.jp/elem/000/001/706/1706552/

無料とは驚きました★|平成30年版情報通信白書 Kindle版
https://www.amazon.co.jp/%E5%B9%B3%E6%88%90%EF%BC%93%EF%BC%90%E5%B9%B4%E7%89%88%E6%83%85%E5%A0%B1%E9%80%9A%E4%BF%A1%E7%99%BD%E6%9B%B8-%E7%B7%8F%E5%8B%99%E7%9C%81-ebook/dp/B07F1NWMY2/ref=as_sl_pc_as_ss_li_til?tag=landerblue01-22&linkCode=w00&linkId=75d61da099e3a39ca03f291105ecee79&creativeASIN=B07F1NWMY2

脳と体は一緒になって動き、同調し、非常に複雑な方法で何かを学ぶ。成功すれば、直線的な思考を介さなくても、一連の動きが流れるようにできるようになる★|「説明できること」の先にある科学の未来:伊藤穰一 WIRED.jp (@wired_jp)  https://wired.jp/2018/07/08/the-limits-of-explainability/

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