http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/030800026/?n_cid=nbpnxt_twbnメタプログラミング★|「プログラムには、将棋の基礎的なルールだけでなく、どうやって機械が将棋を勉強するかが書いてある。分野の知識を記述するのでははなく、その勉強法が書いてある。プログラムはその勉強法に従って勉強をする。Japanによれば、国内のユーザー企業が自然言語解析や機械学習といったAI技術に支出する金額は年73.6%のペースで増え、21年には16年比で約16倍の2501億円に達する見通しである。https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000032400.html人間の一般的知能と同等レベルを示すような「真の意味でのAI」が現時点では不可能であると著者が考えるのは、今の数学で表現できることに原理的な限界があるためだ。わたしたちの脳が認識する全てをこの3つだけに変換することはできない。Platformは再学習までをカバーする。再学習をタイミングよく行なわないと、データの精度が落ちるので本番環境で使えない。再学習を的確に実行できること、これがABEJAの強み」と語っている。tamamuraコメントする大人になると想定外の経験を強制される場面はなかなかありません。http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atclact/active/14/530956/022800054/AIが人間の顔を構成する特徴を認識できるようになった時点で、今度はそれと脳波パターンを関連付けられるよう訓練された★|人の心を読むAI(人工知能)。https://www.hokkaido-np.co.jp/article/167785?pu一つは、アノテーション(大量のデータから教師データを作成する工程)において、ユーザーはデータをプラットフォームにあげるだけで、アノテーションを行うための説明書が自動的に生成される機能が提供される。一つは、クラウドとエッジの「オーケストレーション」(岡田氏)だ。Platform」では、クラウドで学習したモデルを、クリック一つで顧客がもつエッジデバイスにもデプロイできる。エッジから習得したデータをほぼリアルタイムで推論し、フィードバックすることも可能だという。https://iotnews.jp/archives/86457何十年にもわたり演算能力を増大させてきた「ムーアの法則」(「半導体の集積度は18カ月ごとに倍になる」という、ゴードン・ムーア博士による予測)として知られる現象は、いまや終焉を迎えつつあるという。最近のコメント小さなユーザ企業の経営者とお話して考えたこと。