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を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。