人工知能は、テクノロジー業界の流行語になっています。 企業は、「AIファースト」として自分たちを表現し、「AI」、「機械学習」、「ディープラーニング」という用語をWebやマーケティングコピーで豊富に使用することを熱望しています。 AIを取り巻く現在の誇大宣伝の影響は何ですか? それは単に消費者やエンドユーザーを誤解させるだけなのか、それとも投資家や規制当局にも影響を及ぼしているのでしょうか。 製品やサービスを作成するための考え方をどのように形作っていますか? 科学研究と商品開発の融合はどのように誇大宣伝につながっていますか? これらは、CybraicsのチーフAIオフィサーであるRichardHeimannが彼の新しい本で答える質問の一部です。 AIを行う。 ハイマンの主なメッセージは、AI自体が私たちの目標になると、解決しなければならないすべての重要な問題を見失うということです。 そしてひいては、私たちは間違った結論を導き出し、間違った決定を下します。 機械学習、ディープラーニング、および「AI」という総称に該当する他のすべてのテクノロジーは、明確な目標と問題が発生した後にのみ検討する必要があるとハイマン氏は主張します。 そしてこれが、AIファーストであることはAIを最後に行うことを意味する理由です。 ハイマンが本の中で戻ってきたテーマの1つは、間違った焦点を持っていることです。 企業が「AIファースト」であることについて話すとき、彼らの目標は、AI研究の最新かつ最大の進歩を自社の製品に何らかの形で統合することです(または 少なくともそうするふりをする)。 これが発生すると、会社は解決策から始めて、それを使って解決する問題を見つけようとします。 おそらく、顕著な例は周囲の傾向です 大規模な言語モデル、主流メディアで多くの騒ぎを起こし、自然言語処理の一般的な問題解決者として提示されています。 これらのモデルは本当に印象的ですが、特効薬ではありません。 実際、多くの場合、明確に定義された問題がある場合、 より単純なモデル または、正規表現やルールベースのプログラムでさえ、GPT-3よりも信頼性が高くなる可能性があります。 「私たちはAIファーストを、理由を知らずに文字通りソリューションファーストになるべきであるかのように解釈します。 さらに、問題や顧客の前に置く抽象的な理想的なソリューションを概念化することです。そうすることが賢明かどうか、誇大広告が真実かどうか、ソリューション中心性がどのように影響するかを十分に考慮していません。 私たちの […]
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