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人工知能について

人口知能関連の仕事をさせてもらっている。

具体的にはワトソンを使ったサービス開発のアイデアだしである。

 

ただし、ワトソンが何者か、まだよくわからない。

ディープラーニングの仕組みだと思っていたのだが、

どうやらすでに学んだAPIのカタログのような見せ方をしているようだ。

 

Goolgeなども一部の学習済み人工知能APIとして世に出しているが、

こちらは逆にTensorFlowという機械学習の仕組み自体や、

それを実行するためのコンピューティングパワーも提供している。

 

これから学ぶべきことは、

機械学習の仕組みと、GoogleやWatsonやそれ以外のAIと呼ばれるものの分類をしっかり出来るようになること、

また機械学習のこれからを考えるにあたり、

学習の仕組み自体で差が出るのか、

それとも入れるデータの質と量で差が出るのか、

これから機械学習で勝っていくのは誰か見極めるのに必要だ。

 

当然そのためには、複数の機械学習の仕組みを使って、

データを実際にインプットし、アウトプットを観察することが必要だ。

それによって仕組みの違いによるパフォーマンスの差を見られる。

 

ただし、自分で経験できるものの量には限りがある。

実際には専門家の経験を持って理解を深めることが必要だ。

まずは入門書を読み、事例を見ることからはじめたい。